AI VÀ CHẨN ĐOÁN COVID-19

Chẩn đoán COVID-19 có thể phức tạp vì các triệu chứng của nó giống với các triệu chứng của các bệnh khác, nhưng việc chẩn đoán lại cần được thực hiện nhanh chóng và chính xác để đảm bảo bệnh nhân được điều trị đúng cách.

Việc chẩn đoán bệnh chỉ dựa trên CT phổi sẽ không chính xác vì kết quả có thể bình thường trong giai đoạn đầu của bệnh; ngoài ra, các vấn đề về phổi do COVID-19 gây ra có thể giống với các bệnh khác. Chính vì vậy, các bác sĩ cần phải kết hợp thêm các các xét nghiệm chẩn đoán COVID-19 như xét nghiệm chẩn đoán nhanh kháng nguyên SARS-CoV-2 và xét nghiệm PCR cũng như thăm khám lâm sàng để đưa ra chẩn đoán. Các nhà nghiên cứu ở Mount Sinai, New York, đã xây dựng một hệ thống AI có thể giúp chẩn đoán bệnh nhân mắc COVID-19 bằng cách sử dụng một thuật toán được huấn luyện trên hơn 900 bản chụp CT phổi của các bệnh nhân Trung Quốc. Hệ thống AI sử dụng một thuật toán tham chiếu chéo ảnh chụp CT phổi của bệnh nhân với dữ liệu về tuổi, máu, triệu chứng và khả năng tiếp xúc với virus. Hệ thống này rất hiệu quả và có thể chẩn đoán được 17 trong số 25 bệnh nhân là dương tính với COVID-19 có kết quả chụp CT bình thường và đã được các bác sĩ X quang chẩn đoán là âm tính. Với những cải tiến và thử nghiệm hơn nữa, hệ thống này theo thời gian có thể trở thành một công cụ hữu ích cho các bác sĩ điều trị bệnh nhân.

Một hệ thống AI khác do các nhà nghiên cứu tại MIT phát triển có thể phát hiện COVID-19 dựa trên âm thanh ho của bệnh nhân. Một trong những lý do khiến đại dịch lây lan nhanh chóng là nhiều người nhiễm COVID-19 có thể không có triệu chứng. Sự lây nhiễm của những người này thường không được chú ý và họ có thể lây truyền bệnh cho người khác một cách vô tình. Nhóm nhà nghiên cứu ở MIT đã phát triển một chương trình sử dụng đầu vào là âm thanh của hàng chục nghìn trường hợp ho và thông tin lâm sàng tự báo cáo của họ từ đám đông bị ho để cố gắng phát hiện sự khác biệt trong cách ho của một bệnh nhân COVID-19 có triệu chứng so với những người không mắc bệnh, mặc dù âm thanh ho này nghe có vẻ giống nhau đối với các bác sĩ. Nếu các nhà nghiên cứu có thể chứng minh rằng hệ thống AI này đáp ứng tốt trong việc phân biệt COVID-19 với các bệnh nhiễm trùng đường hô hấp khác trong số một mẫu đại diện của các bệnh nhân với một loạt các chẩn đoán đã được xác định, thì đây sẽ có thể là một phương pháp chẩn đoán COVID-19 giá thành rẽ và nhanh chóng.

PHÁT MINH THUỐC ĐIỀU TRỊ COVID-19

Nhiều nỗ lực đã được thực hiện sử dụng các phương pháp điện toán để xác định thuốc tiềm năng trong điều trị COVID-19. Trong đó AI và ML có thể được sử dụng để sàng lọc các thuốc cũ cho chỉ định mới (repurposing methods) trong điều trị COVID-19. Các phương pháp sàng lọc dựa trên AI và ML có thể sử dụng các thuật toán dựa trên mạng lưới (network-based algorithms), dựa trên trình diện (expression-based algorithms), và thuật toán mô phỏng docking tích hợp (integrated docking simulation algorithms) (Hình 1)

Hình 1. Ba nhóm thuật toán được sử dụng trong phương pháp dựa trên AI và ML để sàng lọc thuốc cũ cho chỉ định mới trong điều trị COVID-19.

Phương pháp cổ điển để sàng lọc các thuốc cũ cho chỉ định mới là ứng dụng các thuật toán dựa trên mạng lưới để thiết lập các đồ thị chứa mối liên quan giữa các loại thực thể y học khác nhau (như các loại bệnh, thuốc, protein) để xác định các đích protein của vật chủ hoặc các vùng tương tác của vật chủ có thể hướng đích tác dụng của thuốc. Mạng lưới virus-vật chủ dựa trên giả thuyết rằng protein của con người thuộc về những phức hợp hoặc con đường tín hiệu gần nhất với các tác nhân tương tác của con người với các protein virus và là các mục tiêu tốt có khả năng bị ức chế. Điều này có nghĩa là sự tương tác giữa protein virus với protein của người là một quá trình rối rắm liên quan đến một mạng lưới phức tạp các protein và các con đường dẫn truyền tín hiệu khác nhau. Việc xác định được mạng lưới này cùng với các protein liên quan có thể giúp xác định được các đích trị liệu phù hợp để sàng lọc thuốc. Phương pháp này cho thấy có thể xác định được các thuốc hoặc phối hợp thuốc tiềm năng trong điều trị COVID-19 bằng cách kết hợp nhiều loại module khác nhau bao gồm tương tác virus-vật chủ, mạng lưới thể tương tác protein-protein, và mạng lưới thuốc-đích tác động. Một phương pháp đầy hứa hẹn khác là sàng lọc các thuốc đã được FDA cấp phép cho chỉ định mới trong điều trị COVID-19 là quan sát sự thay đổi trong trình diện các gen trong hệ thống phòng vệ của cơ thể ở trạng thái bệnh lý. Những gen này có thể được sử dụng như là một thông số mô tả bệnh lý hoặc một kiểu hình định lượng. Và như vậy sau đó các thuốc được sàng lọc có thể sử dụng để điều khiển quá trình trình diện gen theo hướng ngược lại và do đó có thể điều trị được bệnh. Gần đây, những cải tiến nổi bậc trong mô phỏng docking kết hợp với những tiến bộ trong kỹ thuật AI/ML đã được sử dụng để cách mạng hóa quá trình phát triển thuốc.

Trong thời gian chưa từng có này do đại dịch COVID-19, thế giới đã nhận ra sự cần thiết của việc phát triển các loại thuốc mới. Trong năm vừa qua, quá trình này đã được tạo điều kiện thuận lợi bởi AI/ML. Nói chung, hệ thống phát minh thuốc sử dụng công nghệ điện toán gồm có ba đơn vị, bao gồm phát hiện mục tiêu, phát hiện thuốc phân tử nhỏ và dự báo kết quả thử nghiệm lâm sàng (Hình 2).

Hình 2: Quy trình phát minh thuốc dựa trên phương pháp AI/ML.

Các nghiên cứu được tóm tắt trong lĩnh vực này có thể bao gồm: sử dụng hiểu biết về mô hình tinh thể và mô phỏng tương đồng của protein đích để thiết kế các phân tử thuốc mới; tập hợp và phân chia cấu trúc các thuốc kháng virus theo các quy luật hóa học; tập hợp các phân mảnh hóa học, các thư viện phân mảnh hóa học theo những hiểu biết về y hóa học; xác định các thuốc tiềm năng bằng sàng lọc ảo dựa trên cấu trúc; tạo ra các phân tử thuốc mới bằng bộ tự mã hóa biến đổi mã SMILES phân tử và chương trình lấy mẫu được kiểm soát bằng nhiều thuộc tính hiệu quả; tạo ra các phân tử nhỏ bằng phương pháp “transfer learning” và “reinforcement learning”; hay phát minh các phân tử thuốc ứng viên mới bằng các kỹ thuật tìm kiếm và đào tạo lặp lại nhiều lần.

PHÁT MINH KHÁNG THỂ VÀ VACCINE DỰA TRÊN AI/ML

AI/ML đã góp phần rất lớn trong lĩnh vực phát minh vaccine đối với COVID-19 (Hình 3). Các mô hình AI/ML trong phát triển vaccine COVID-19 tập trung vào dự đoán các epitope tiềm năng bằng cách sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, như “artificial neural network”, “gradient boosting decision tree” và “deep neural network”.

Hình 3. Phát minh kháng thể và vaccine dựa trên phương pháp AI/ML

Những ứng dụng của AI/ML trong lĩnh vực phát minh và phát triển vaccine COVID-19 bao gồm: xác định các epitope tế bào B và tế bào T của SARS-CoV-2 dựa trên sự trình diện của kháng nguyên protein virus và các đặc điểm gắn kết kháng thể của virus; dự đoán các ứng viên vaccine từ các protein không cấu trúc; dự đoán các peptide gắn HLA từ virus SARS-CoV-2 bằng phương pháp ổn định gắn kết; dự đoán và thiết kế vaccine đa epitope có thể đáp ứng được với nhiều đột biến của virus.

PHÁT TRIỂN CÁC BOT TRÒ CHUYỆN (CHATBOT) TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Kể từ khi đại dịch bắt đầu, thông tin sai lệch và do dự về vaccine đã thách thức một đáp ứng miễn dịch cộng đồng đầy đủ. AI có thể giúp chống lại những lầm tưởng về COVID-19 hoặc nỗi sợ hãi về việc tiêm chủng. Các bot trò chuyện AI đã được phát triển bởi một số nhóm trên khắp thế giới, kết hợp giữa tâm lý học với kiến thức chuyên môn về bệnh truyền nhiễm và sức khỏe cộng đồng. Các nhà nghiên cứu cũng tích hợp bối cảnh văn hóa và ngôn ngữ địa phương để phát triển một hệ thống mà mọi người sẽ muốn tham gia. Một nghiên cứu ở Pháp năm nay cho thấy việc tương tác với một bot trò chuyện có thể giảm đáng kể sự do dự về vaccine và khiến mọi người có xu hướng cảm nhận tích cực hơn về vaccine và việc tiêm phòng. Các nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng trước khi tương tác với chatbot, 145 trong số 338 người tham gia có thái độ tích cực đối với vaccine COVID-19. Con số này đã tăng 37% lên 199 người sau khi nói chuyện với chatbot. Tương tự, trước khi tương tác với chatbot, 123 trong số 338 người tham gia cho biết họ không muốn vaccine COVID-19; sau cuộc trò chuyện của họ, con số này đã giảm 20% xuống còn 99.

Trần Thái Sơn

(Tổng hợp)

Tham khảo:

https://doi.org/10.1093/bib/bbab320

https://www.gavi.org/vaccineswork/how-artificial-intelligence-could-help-fight-against-COVID-19