Sử dụng AI để xác định vi khuẩn kháng thuốc từ hình ảnh kính hiển vi: Tiến bộ mang tầm Quốc tế
Tình trạng kháng thuốc kháng sinh là một thách thức nghiêm trọng đối với sức khỏe toàn cầu, khiến việc điều trị các bệnh nhiễm trùng trở nên khó khăn và phức tạp hơn. Trong bối cảnh đó, nghiên cứu của Tiến sĩ Trần Tuấn Anh và các đồng nghiệp tại Đại học Cambridge đã mở ra một bước tiến đột phá. Sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), họ phát triển một thuật toán có khả năng xác định vi khuẩn kháng thuốc chỉ từ hình ảnh kính hiển vi, giúp rút ngắn đáng kể thời gian chẩn đoán và hỗ trợ quan trọng trong cuộc chiến chống kháng thuốc.
Kháng thuốc kháng sinh: Một vấn đề toàn cầu
Kháng thuốc kháng sinh đang ngày càng gia tăng, đẩy nhân loại đến nguy cơ mất khả năng điều trị một số bệnh nhiễm trùng phổ biến. Các phương pháp xét nghiệm truyền thống thường đòi hỏi nhiều ngày, thậm chí vài tuần để nuôi cấy vi khuẩn và kiểm tra khả năng đáp ứng với các loại thuốc. Quá trình này không chỉ mất thời gian mà còn dẫn đến nguy cơ bệnh nhân được điều trị bằng thuốc không phù hợp, làm trầm trọng thêm tình trạng kháng thuốc.
Trong nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí Nature Communications, nhóm của TS. Trần Tuấn Anh đã tập trung vào vi khuẩn Salmonella Typhimurium - một tác nhân phổ biến gây bệnh đường tiêu hóa và các bệnh giống thương hàn nghiêm trọng. Đây là một trong những loại vi khuẩn có khả năng kháng ciprofloxacin, một loại kháng sinh thường được sử dụng để điều trị các bệnh này.
Công nghệ AI: Giải pháp đột phá từ hình ảnh kính hiển vi
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng kính hiển vi có độ phân giải cao để chụp lại các mẫu vi khuẩn S. Typhimurium khi tiếp xúc với nồng độ ciprofloxacin tăng dần. Từ những hình ảnh này, họ xác định năm đặc điểm hình ảnh quan trọng nhất để phân biệt giữa vi khuẩn nhạy cảm và vi khuẩn kháng thuốc.
Dữ liệu hình ảnh sau đó được sử dụng để huấn luyện một thuật toán học máy. Thuật toán này được thiết kế để nhận dạng những đặc điểm nhỏ mà mắt thường khó phân biệt. Thử nghiệm trên 16 mẫu cho thấy mô hình này có khả năng dự đoán chính xác khả năng kháng ciprofloxacin của vi khuẩn mà không cần cho tiếp xúc trực tiếp với thuốc.
Điểm nổi bật của phương pháp là thời gian chẩn đoán được rút ngắn đáng kể. Trong khi phương pháp truyền thống cần đến 24 giờ để nuôi cấy mẫu có chứa kháng sinh, phương pháp AI chỉ cần 6 giờ để phân tích mẫu phân lập, mang lại lợi ích lớn cho việc điều trị nhanh chóng và hiệu quả.
Ưu thế của AI trong phân tích vi khuẩn kháng thuốc
Theo TS. Trần Tuấn Anh, vi khuẩn kháng ciprofloxacin có một số khác biệt đáng chú ý trong cấu trúc và hình dạng so với vi khuẩn nhạy cảm. Tuy nhiên, để phân biệt chính xác, các đặc điểm này cần được kết hợp lại, điều mà AI thực hiện vượt trội so với con người.
“Điểm mạnh của mô hình học máy là khả năng phát hiện những khác biệt rất nhỏ mà mắt người không thể nhìn thấy,” TS. Trần Tuấn Anh nhấn mạnh. Đây chính là yếu tố giúp thuật toán trở thành công cụ hỗ trợ mạnh mẽ trong việc chẩn đoán tình trạng kháng thuốc.
Tuy nhiên, để phân tích mẫu, nhóm nghiên cứu vẫn cần phân lập vi khuẩn từ mẫu bệnh phẩm như máu, nước tiểu hoặc phân. Dù vậy, việc không cần thử nghiệm vi khuẩn với thuốc giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên đáng kể.
Hướng đến ứng dụng rộng rãi và hiệu quả hơn
Dù có tiềm năng lớn, phương pháp này vẫn đối mặt với một số hạn chế, đặc biệt là về tính khả thi và chi phí triển khai trên diện rộng. TS. Sushmita Sridhar - người khởi xướng dự án - cho biết: “Do yêu cầu sử dụng hình ảnh phân giải tế bào đơn lẻ, kỹ thuật này chưa thể áp dụng dễ dàng ở mọi nơi. Nhưng nó đã cho thấy triển vọng lớn trong việc đơn giản hóa quy trình dự đoán khả năng kháng thuốc chỉ với một vài thông số hình dạng và cấu trúc của vi khuẩn.”
Hiện tại, nhóm nghiên cứu đang tiếp tục mở rộng thử nghiệm trên các bộ mẫu vi khuẩn lớn hơn. Mục tiêu là phát triển một bộ công cụ vững chắc, giúp xác định khả năng kháng ciprofloxacin và các loại kháng sinh khác ở nhiều loại vi khuẩn khác nhau.
Tương lai: Kỳ vọng ứng dụng lâm sàng
Theo TS. Sridhar, một thách thức quan trọng là làm thế nào để phân tích trực tiếp mẫu bệnh phẩm phức tạp như máu, nước tiểu, hoặc đờm mà không cần nuôi cấy vi khuẩn. Nếu giải quyết được vấn đề này, AI có thể giảm đáng kể thời gian chẩn đoán với chi phí thấp hơn, mở ra khả năng triển khai rộng rãi tại các cơ sở y tế trên toàn cầu.
Những tiến bộ này không chỉ có ý nghĩa khoa học mà còn mang lại hy vọng lớn cho hệ thống y tế toàn cầu trong việc kiểm soát tình trạng kháng thuốc kháng sinh. Trí tuệ nhân tạo, với khả năng phân tích và dự đoán vượt trội, đang trở thành một công cụ không thể thiếu trong cuộc chiến bảo vệ sức khỏe con người.
Tin khác