VINIF.2020.DA06 – Xây dựng mô hình dự đoán tiến triển xơ gan và sự phát triển của ung thư biểu mô tế bào gan và các bệnh gan giai đoạn cuối: Phương pháp tiếp cận tiên tiến sử dụng trí tuệ nhân tạo

Chủ nhiệm dự án
GS.TS.BS. Trần Bình Giang
Tổ chức chủ trì
Bệnh viện hữu nghị Việt Đức

Tại Việt Nam, ung thư gan nguyên phát là ung thư hàng đầu về cả tỷ suất mắc mới và tỷ lệ tử vong, chiếm lần lượt 15,4% và 22,1% tổng số ca ung thư. Ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) là loại ung thư gan phổ biến nhất, chiếm 90-95% trong tất cả các trường hợp ung thư gan nguyên phát ở Việt Nam. Xơ gan là yếu tố dự báo nguy cơ quan trọng nhất đối với tỷ lệ mắc HCC và các bệnh gan giai đoạn cuối khác ở trên các bệnh nhân mắc bệnh gan nhiễm mỡ không do rượu (NAFLD). Chính vì vậy, điều tối quan trọng là phải xác định các yếu tố quyết định đến dự đoán sự tiến triển của xơ gan đến xơ hóa tiến triển và nguy cơ phát triển HCC và / hoặc bệnh gan giai đoạn cuối khác.

Mục tiêu của dự án:

  1. Xác định các yếu tố quyết định, bao gồm các phương pháp chẩn đoán hình ảnh (ví dụ, VCTE và 2D-SWE) và dấu ấn sinh học phi xâm lấn (tỷ lệ tiểu cầu aspartate aminotransferase (AST) (APRI), tỷ lệ AST / ALT, FIB-4, chỉ số NAFLD và chỉ số BARD), có liên quan đến sự tiến triển của bệnh xơ gan và các bệnh gan giai đoạn cuối, kể cả ung thư biểu mô tế bào gan. 
  2. Phát triển mô hình tích hợp để dự đoán sự tiến triển của bệnh xơ gan và các bệnh gan ở giai đoạn cuối bằng cách sử dụng phương pháp trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất.    

Tầm ảnh hưởng:

Ngắn hặn:

– Tác động trực tiếp: Lần đầu tiên, chúng tôi sẽ xác định các yếu tố quyết định tiến triển từ xơ gan đến HCC và các bệnh gan giai đoạn cuối khác. Những yếu tố quyết định mới này sẽ được sử dụng để phát triển mô hình dự đoán tích hợp cho sự tiến triển của bệnh xo gan và các bệnh gan giai đoạn cuối khác kể cả ung thư biểu mô tế bào gan.

– Tác động gián tiếp: các quy trình và cơ sở dữ liệu đã được chuẩn hóa một cách toàn diện từ phòng khám, mô bệnh học, dấu ấn sinh học phi xâm lấn và dữ liệu hình ảnh đều đã được phát triển từ nghiên cứu này và sẵn sàng ứng dựng cho nghiên cứu tiếp theo.

Trung hạn:

– Các mô hình dự báo tiến triển từ xơ gan đến HCC và các bệnh gan giai đoạn cuối khác được phát triển từ nghiên cứu hiện tại sẽ được sử dụng cả ở Bệnh viện Việt Đức và được sử dụng rộng rãi cho các cơ sở lâm sàng-bệnh viện khác trên toàn quốc.

– Kết quả thu được từ nghiên cứu hiện tại sẽ lần đầu tiên được sử dụng như một bằng chứng vững chắc, để đóng góp vào khuyến nghị về phòng ngừa và điều trị bệnh nhân xơ gan ở Việt Nam.

Dài hạn

Hiện nay, tỷ suất mắc mới và tỷ lệ tử vong của ung thư gan nguyên phát ở Việt Nam được xếp hạng số một trong các loại ung thư. Trong khi tỷ lệ mắc ung thư gan nguyên phát ở Việt Nam do viêm gan B và C mạn tính đã giảm, ung thư gan nguyên phát có liên quan tới  béo phì, các bệnh chuyển hóa và đái tháo đường týp 2 đã tăng lên trong thập kỷ qua. Nghiên cứu này cách xác định/phân loại các bệnh nhân xơ gan có nguy cơ cao tiến triển thành HCC và các bệnh gan giai đoạn cuối khác; do đó kết quả chính của nghiên cứu hiện tại, sẽ góp phần làm giảm tỷ lệ mắc ung thư gan nguyên phát và tử vong liên quan đến gan. Tác động lâu dài cuối cùng là giảm gánh nặng ung thư nói chung và gánh nặng do bệnh ung thư gan nói riêng ở Việt Nam.

Chủ nhiệm dự án
GS.TS.BS. Trần Bình Giang
Tổ chức chủ trì
Bệnh viện hữu nghị Việt Đức

Tags

Tiến độ dự kiến
01/10/2020
30/10/2021
Giai đoạn 1

– Xây dựng quy trình thu thập, trích xuất, chẩn đoán và kiểm định dữ liệu lâm sàng, chẩn đoán hình ảnh, giải phẫu bệnh/tế bào học, và sinh hóa
– Xây dựng quy trình thu thập, vận chuyển, xử lý và phân tách, và lưu trữ mẫu sinh học
– Quy trình và hệ thống chuẩn hóa cho mô hình tích hợp phát triển dữ liệu toàn diện từ lâm sàng, mô bệnh học, sinh hóa và chẩn đoán hình ảnh, sử dụng các kỹ thuật học máy hiện đại
– Ngân hàng mẫu bệnh phẩm, mẫu sinh học, bao gồm máu, phân, nước tiểu, mẫu ngoáy họng, sinh thiết/mô bệnh học), dữ liệu chẩn đoán hình ảnh (từ FibroScan và 2D-SWE

31/12/2022
Giai đoạn 2

– Cơ sở dữ liệu chuẩn hóa RedCap toàn diện, bao gồm lâm sàng, giải phẫu bệnh/mô bệnh học, các dữ liệu dấu ấn sinh học phi xâm lấn và chẩn đoán hình
– Mô hình học máy sẵn sàng cho việc sử dụng trong các cơ sở lâm sàng để dự đoán sự tiến triển từ xơ gan đến ung thư biểu mô tế bào gan nguyên phát và các bệnh gan giai đoạn cuối khác

31/10/2023
Giai đoạn 3

– 2-3 tạp chí Q1
– 01 Bằng độc quyền sáng chế được chấp nhận đơn
– 01 Bằng độc quyền giải pháp hữu ích được chấp nhận đơn