Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Những tiến bộ trong công nghệ kỹ thuật số và sự tích hợp Trí tuệ Generative AI ) đang mở đường cho những bước đột phá lớn trong y học chính xác, đặc biệt là trong lĩnh vực liệu pháp miễn dịch chính xác. Các kỹ thuật như miễn dịch huỳnh quang đa kênh (mIF) rất quan trọng để phân tích trạng thái của từng tế bào và sự phân bố không gian của chúng, cung cấp những manh mối quan trọng về sự tương tác giữa khối u và hệ thống miễn dịch. Những hiểu biết này có thể dự đoán phản ứng của khối u đối với liệu pháp miễn dịch và đề xuất các cách thức để điều chỉnh các khối u không đáp ứng nhằm giúp chúng dễ điều trị hơn.

Tuy nhiên, việc áp dụng các kỹ thuật này đã bị chậm lại do chi phí quá cao và các vấn đề về khả năng mở rộng: việc thu thập dữ liệu mIF từ một mẫu mô duy nhất có thể rất tốn kém, và ngay cả các phòng thí nghiệm hàng đầu cũng gặp khó khăn trong việc áp dụng công nghệ này cho nhiều mẫu.

Một nghiên cứu gần đây được công bố trên tạp chí Cell giới thiệu GigaTIME, một mô hình AI đa phương thức chuyển đổi các mẫu bệnh phẩm nhuộm hematoxylin-eosin (H&E) tiêu chuẩn thành hình ảnh mIF ảo. Mô hình hợp tác này được huấn luyện trên tập dữ liệu gồm 40 triệu tế bào để tạo ra một quần thể hình ảnh mIF ảo trên nhiều loại và phân loại ung thư khác nhau. Nghiên cứu đã phát hiện ra hơn 1.000 mối liên hệ quan trọng giữa sự hoạt hóa protein mIF và các đặc điểm lâm sàng, với sự xác nhận từ bên ngoài hỗ trợ cho những phát hiện này.

GigaTIME đại diện cho một bước tiến tiên phong trong nghiên cứu quy mô dân số về môi trường vi mô miễn dịch khối u, một thành tựu trước đây không thể đạt được do những hạn chế của dữ liệu mIF. Bằng cách chuyển đổi các tiêu bản H&E thành dữ liệu mIF ảo chi tiết, GigaTIME mở ra những hướng đi mới cho nghiên cứu miễn dịch ung thư chính xác. Mô hình này đang được công khai để tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu lâm sàng trong lĩnh vực này. Theo Tiến sĩ Carlo Bifulco, GigaTIME có tiềm năng mở khóa những hiểu biết trước đây không thể tiếp cận, đẩy nhanh quá trình khám phá các liệu pháp mới trong ung thư chính xác và cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.