Cách Trí Tuệ Nhân Tạo Đang Cứu Sống Người Bằng Cách Tái Sử Dụng Những Loại Thuốc Cũ

Một báo cáo gần đây của The New York Times kể về câu chuyện của Joseph Coates, 37 tuổi, tương lai của anh ta trở nên u ám sau khi các bác sĩ chỉ dự đoán anh ta chỉ còn sống được vài tháng nữa.

Chẩn đoán mắc hội chứng POEMS, một bệnh rối loạn máu hiếm gặp, anh ấy quá yếu để tiếp tục phẫu thuật ghép tế bào gốc – phương pháp điều trị duy nhất được biết đến. “Tôi đã từ bỏ,” Coates nói, như được The Times đưa tin. “Tôi chỉ nghĩ rằng cái kết là không thể tránh khỏi,” anh thêm vào.

Nhưng bạn gái của anh, Tara Theobald, đã từ chối chấp nhận thất bại. Cô đã liên hệ với Tiến sĩ David Fajgenbaum, một bác sĩ chuyên về các bệnh hiếm gặp, người đã đề xuất một phương pháp điều trị không thông thường, như được The Times đưa tin.

Phương pháp cứu mạng này không phải do Tiến sĩ Fajgenbaum phát minh ra – nó được tạo ra bởi một mô hình trí tuệ nhân tạo. Chỉ trong vài tuần, Coates đã phản ứng với phương pháp điều trị, phục hồi sức khỏe và đã trải qua một cuộc ghép tế bào gốc thành công. Ngày nay, anh đã ở trong giai đoạn đẩy lùi bệnh, theo The Times.

Quả là một bước đột phá, là một phần trong xu hướng đang phát triển: các nhà khoa học đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để tái sử dụng các loại thuốc hiện có cho các bệnh hiếm gặp. Được biết đến với tên gọi tái sử dụng thuốc, phương pháp này tận dụng học máy để xác định những phương pháp điều trị bị bỏ qua trong hàng nghìn loại thuốc đã được phê duyệt.

“Có một kho tàng của y học có thể được sử dụng cho rất nhiều bệnh khác. Chúng tôi chỉ là chưa có một cách tiếp cận hệ thống để nhìn vào nó,” Donald C. Lo, người dẫn dắt khoa học tại Remedi4All, một nhóm tập trung vào việc tái sử dụng thuốc, đã báo cáo với The Times.

Bệnh hiếm gặp, được định nghĩa là những bệnh ảnh hưởng đến ít hơn 200,000 người tại Mỹ, tổng cộng ảnh hưởng đến hàng chục triệu người trên toàn thế giới. Tuy nhiên, hơn 90% các bệnh tình này thiếu các phương pháp điều trị được chấp thuận, theo NORD.

Các công ty dược phẩm thường tránh đầu tư vào các bệnh hiếm gặp do lợi nhuận hạn chế. “Thông thường không có nhiều tiền để kiếm được từ việc phát triển một loại thuốc mới cho một số lượng nhỏ bệnh nhân,” Christine Colvis của Trung tâm Quốc gia về Tiến bộ Khoa học Dịch thuật cho biết, theo The Times.

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi điều đó. Bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn, các mô hình học máy có thể nhanh chóng xác định các khả năng phù hợp giữa thuốc và bệnh. The Times báo cáo rằng, ví dụ, đội ngũ của Tiến sĩ Fajgenbaum tại Đại học Pennsylvania so sánh 4.000 loại thuốc với 18.500 bệnh, đánh giá mỗi cặp về khả năng hiệu quả tiềm năng. Các nỗ lực tương tự đang được triển khai trên toàn cầu, từ Stanford đến Nhật Bản.

Một câu chuyện thành công liên quan đến một bệnh nhân 19 tuổi ở Alabama bị nôn mệt mỏi. Một mô hình AI đề xuất việc hít hơi cồn isopropyl, đã mang lại hiệu quả lập tức, The Times báo cáo.

“Cơ bản, chúng tôi đã thực hiện một truy vấn nói rằng, ‘Cho chúng tôi xem tất cả các phương pháp điều trị đã từng được đề xuất trong lịch sử y học cho tình trạng buồn nôn’,” giáo sư Matt Might, giảng viên tại Đại học Alabama tại Birmingham, nói. “Nó đã vươn lên đầu danh sách của chúng tôi, và nó đã hoạt động tức thì,” ông thêm vào, như được The Times báo cáo

Theo The Times, hành trình tìm kiếm sự tái sử dụng thuốc của Tiến sĩ Fajgenbaum đã bắt đầu khi ông được chẩn đoán mắc bệnh Castleman, một rối loạn miễn dịch hiếm gặp, trong quá trình học y. Sau khi không phản ứng với các phương pháp điều trị tiêu chuẩn, ông đã phát hiện ra rằng sirolimus, một loại thuốc generic được sử dụng để ngăn chặn việc cơ thể từ chối cơ quan, đã cứu mạng ông.

Trải nghiệm này đã truyền cảm hứng cho anh thành lập Every Cure, một tổ chức phi lợi nhuận sử dụng AI để đẩy nhanh quá trình tái sử dụng thuốc. Mặc dù có tiềm năng, việc tái sử dụng thuốc đối mặt với nhiều thách thức. Nhiều loại thuốc tái sử dụng là thuốc giảm giá, không cung cấp động lực tài chính cho các công ty dược phẩm, theo The Times.

“Nếu bạn sử dụng AI để tìm ra cách sử dụng mới cho một loại thuốc cũ, rẻ tiền, thì không ai kiếm được tiền từ nó,” Tiến sĩ Fajgenbaum nói, như được The Times đưa tin. Tuy nhiên, tác động của nó không thể phủ nhận. Đối với những bệnh nhân như Coates, AI mang lại hy vọng khi y học truyền thống không đáp ứng được. “

Đây là một ví dụ về AI mà chúng ta không cần phải sợ hãi, mà chúng ta có thể thực sự háo hức,” tiến sĩ Grant Mitchell, đồng sáng lập viên của Every Cure, đã thông báo cho The Times. “Cái này sẽ giúp đỡ rất nhiều người,” ông thêm vào.

Khi Coates đứng khỏe mạnh và tươi cười bên Tiến sĩ Fajgenbaum vào tháng trước, câu chuyện của anh ta đã chứng tỏ sức mạnh biến đổi của AI trong y học. “Ai đó phải là người đầu tiên thử,” Tiến sĩ Wayne Gao, bác sĩ điều trị ung thư của Coates, đã thông báo cho The Times.