Cơ sở dữ liệu AI sẵn sàng hỗ trợ hợp tác trong nghiên cứu ung thư

Dữ liệu mở trong nghiên cứu miễn dịch trị liệu ung thư

Viện Nghiên cứu Ung thư (CRI) đã ra mắt một cơ sở dữ liệu miễn dịch trị liệu đầu tiên trên thế giới, được thiết kế để tăng cường nghiên cứu và phát triển phương pháp điều trị. Sáng kiến hợp tác này nhằm giải quyết các vấn đề lâu dài trong nghiên cứu ung thư bằng cách tiêu chuẩn hóa và chia sẻ dữ liệu trên toàn cầu.

Giai đoạn đầu tiên của cơ sở dữ liệu sẽ tập trung vào các loại ung thư như u ác tính (melanoma) và ung thư đại trực tràng, không chỉ bao gồm các kết quả điều trị thành công mà còn cả những phương pháp điều trị thất bại, nhằm giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ lý do tại sao một số liệu pháp lại hiệu quả trong khi những liệu pháp khác lại không.

Cơ sở dữ liệu CRI Discovery Engine

Nhóm nghiên cứu đã phát triển một cơ sở dữ liệu mở nhằm tạo ra một tài nguyên sống động giúp các nhà khoa học hiểu rõ hơn về cách mà hệ miễn dịch phản ứng với các liệu pháp điều trị ung thư theo thời gian, điều này đã là một thách thức lâu dài trong nghiên cứu miễn dịch trị liệu. CRI, cùng với Trường Y tế Stanford, Trường Y Perelman thuộc Đại học Pennsylvania, Trung tâm Ung thư Memorial Sloan Kettering, và công ty công nghệ sinh học 10x Genomics, đã công bố CRI Discovery Engine – một nền tảng nghiên cứu tập trung, sẵn sàng cho AI, cho nghiên cứu miễn dịch trị liệu ung thư.

Mục tiêu của sáng kiến này là giải quyết hai rào cản chính trong nghiên cứu học thuật: sự hạn chế trong việc chia sẻ dữ liệu và khả năng tái lặp kém của các kết quả thí nghiệm.

Vấn đề chia sẻ dữ liệu trong nghiên cứu ung thư

Chương trình Tái lặp Dự án: Sinh học Ung thư là một nỗ lực kéo dài 8 năm nhằm tái tạo các phát hiện từ các bài báo sinh học ung thư được công bố từ năm 2010 đến 2012. Tuy nhiên, dự án cho thấy chưa đến một nửa các phát hiện này có thể được tái tạo một cách đáng tin cậy. Dù các nhà nghiên cứu tạo ra một lượng lớn dữ liệu ung thư mỗi năm, chỉ một phần nhỏ trong số đó có sẵn công khai, và thậm chí ít hơn có thể được truy cập dưới dạng mà các nhà khoa học khác có thể sử dụng một cách hiệu quả.

Nghiên cứu cho thấy chỉ có 16% dữ liệu ung thư công khai và CRI ghi nhận chỉ 1% dữ liệu nghiên cứu ung thư đáp ứng các tiêu chuẩn cho phép tái sử dụng có ý nghĩa bởi các nhà nghiên cứu bên ngoài.

Đổi mới trong nghiên cứu miễn dịch trị liệu

CRI Discovery Engine mong muốn thay đổi điều này bằng cách cung cấp dữ liệu tiêu chuẩn hóa, độ phân giải cao về cách mà các tế bào miễn dịch và tế bào ung thư phản ứng với các can thiệp miễn dịch theo thời gian. Bằng cách làm cho những bộ dữ liệu này có sẵn công khai và tối ưu hóa cho các công cụ AI và học máy, nền tảng này dự kiến sẽ cho phép các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới phân tích cùng một quá trình sinh học bằng các phương pháp nhất quán.

Trong một thông cáo báo chí, Alicia Zhou, CEO của CRI, đã phát biểu rằng: “Mục tiêu của CRI Discovery Engine thực sự là để tăng tốc độ phát hiện trong lĩnh vực miễn dịch trị liệu.” Bà giải thích rằng miễn dịch trị liệu thường được mô tả như một “liệu pháp sống”, có nghĩa là tác động của nó phát triển một cách linh hoạt khi các tế bào miễn dịch tương tác với khối u.

Khả năng hợp tác trong nghiên cứu

Nền tảng này được thiết kế như một cơ sở chia sẻ cho nghiên cứu miễn dịch trị liệu, thay vì chỉ dựa vào các thí nghiệm riêng lẻ được thực hiện tại các phòng thí nghiệm khác nhau. CRI sẽ ban đầu cung cấp dữ liệu từ các nghiên cứu của mình, trong khi các nhà nghiên cứu bên ngoài có thể đóng góp thêm dữ liệu theo thời gian. Điều này sẽ tạo ra một tài nguyên sống động mà sẽ tiếp tục gia tăng giá trị để tăng tốc độ từ phòng thí nghiệm đến việc điều trị cứu sống bệnh nhân.

Như Wherry đã nói trong một thông cáo báo chí: “Một trong những thách thức lớn nhất trong nghiên cứu học thuật là chúng tôi làm việc trong các bức tường ngăn cách. Có sự cạnh tranh và kiến thức sở hữu mà các tổ chức cảm thấy cần phải bảo vệ.”

Giai đoạn đầu của CRI Discovery Engine

Giai đoạn đầu tiên của CRI Discovery Engine sẽ tập trung vào ung thư u ác tính và ung thư đại trực tràng. Mặc dù miễn dịch trị liệu đã chuyển biến đáng kể kết quả điều trị cho hai loại ung thư này, nhưng vẫn còn nhiều khoảng trống kiến thức. Đặc biệt, cơ sở dữ liệu cũng sẽ bao gồm dữ liệu từ các phương pháp điều trị không thành công, điều mà rất hiếm khi được chia sẻ công khai, mặc dù chúng có giá trị trong việc giúp các nhà nghiên cứu hiểu tại sao một số phương pháp có thể không hiệu quả.

Bằng cách thu thập cả những can thiệp thành công và không thành công, nền tảng này nhằm cung cấp một cái nhìn toàn diện hơn về các phản ứng miễn dịch và hướng dẫn phát triển các sự kết hợp điều trị mới.

Ứng dụng AI trong nghiên cứu miễn dịch trị liệu

Cơ sở dữ liệu được thiết kế với các ứng dụng AI và học máy trong tâm trí. Điều này sẽ cho phép các công cụ tính toán xác định các mẫu sinh học một cách hiệu quả hơn, có thể rút ngắn thời gian từ phát hiện trong phòng thí nghiệm đến ứng dụng lâm sàng. Bộ dữ liệu ban đầu dự kiến sẽ được công bố công khai trong năm đầu tiên.

Khi áp lực tài chính và sự hoài nghi của công chúng đối với khoa học gia tăng, các nhà lãnh đạo CRI cho biết các nỗ lực hợp tác như Discovery Engine ngày càng trở nên quan trọng. “Ung thư không quan tâm đến cái tôi của các cơ sở hay dữ liệu sở hữu,” Zhou cho biết. “Và chúng tôi cũng vậy.”