Từ 'Chưa có phương pháp điều trị' đến 'Không có bằng chứng về bệnh': Một bài tổng quan về hành trình ung thư hỗ trợ bằng AI của đồng sáng lập GitLab

Theo theo dõi của 1M AI News, Sid Sijbrandij, đồng sáng lập kiêm chủ tịch điều hành của GitLab, gần đây đã chia sẻ toàn bộ trải nghiệm của mình về việc sử dụng AI để chống lại ung thư xương sụn tại sự kiện OpenAI Forum, cùng với nhà di truyền học Jacob Stern. Sid đã được chẩn đoán mắc ung thư xương sụn cột sống vào cuối năm 2022, với khối u có đường kính 6 centimet. Sau khi trải qua phẫu thuật, cố định cột sống, xạ trị và hóa trị liều cao vào năm 2023, bệnh ung thư tái phát vào năm 2024, các phương pháp điều trị tiêu chuẩn đã gần như cạn kiệt và bác sĩ chính của anh không thể đề xuất các bước tiếp theo hiệu quả. Sau đó, Sid đã từ bỏ các trách nhiệm hàng ngày để thành lập một nhóm y tế cá nhân, do cựu giám đốc điều hành của 10x Genomics, Jacob Stern, dẫn dắt, hoàn toàn kiểm soát các quyết định điều trị của mình trong chế độ ‘người sáng lập’. Nhóm đã áp dụng chiến lược ‘chẩn đoán cực đoan’, tiến hành phân tích toàn diện khối u thông qua DNA/RNA sequencing, single-cell sequencing, hình ảnh mục tiêu và thử nghiệm organoid, tạo ra tổng cộng 25TB dữ liệu. Phân tích single-cell sequencing cho thấy protein FAP được biểu hiện cao trong khối u, khiến nhóm tìm kiếm một liệu pháp ligand phóng xạ thử nghiệm nhắm vào FAP tại Đức. Sau hai lần điều trị, hoại tử khối u đạt 60%, kích thước giảm 20% và tách khỏi màng cứng tủy sống, cho phép các bác sĩ phẫu thuật lại và loại bỏ khối u. AI đã đóng vai trò như một chất xúc tác trong toàn bộ quá trình. Jacob đã trực tiếp nhập dữ liệu RNA sequencing của khối u vào GPT-4 để phân tích, nơi AI đã xác định được mục tiêu B7H3 quan trọng sau đó và mô tả đặc điểm động của môi trường vi mô miễn dịch của khối u. Nhóm cũng đã phát triển một hệ thống Agent tự động thực hiện tìm kiếm tài liệu, sinh giả thuyết và phân tích sinh tin học khi nhập câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, với chi phí khoảng 20 USD mỗi lần chạy và mất 30 phút để phân tích và tạo báo cáo trên 600.000 điểm dữ liệu single-cell. AI cũng được sử dụng để hỗ trợ sàng lọc các kháng nguyên mới tiềm năng khi thiết kế vắc-xin mRNA cho khối u cá nhân hóa. Jacob lưu ý rằng, mặc dù AI không thể thay thế các chuyên gia, nhưng nó giúp anh trở thành một người đối thoại đủ năng lực để giao tiếp với các chuyên gia, cho phép anh nhanh chóng tham gia và thúc đẩy hợp tác trong các lĩnh vực mà anh chưa phải là chuyên gia. Sid cho biết sau khi điều trị phóng xạ nhắm mục tiêu và phẫu thuật, hiện tại anh đang trong trạng thái ‘không còn dấu hiệu của bệnh’, với các phương pháp điều trị có sẵn đã mở rộng từ không có gì lên tới ba mươi. Nhóm đang cố gắng thương mại hóa phương pháp này, đã thành lập các công ty như Thalus (phân tích gene biểu hiện và phát hiện mục tiêu) và Arden (điều trị cá nhân hóa các bệnh miễn dịch phức tạp), nhằm giảm thiểu rào cản trong điều trị cá nhân hóa.