Ung thư tuyến giáp là một trong những bệnh ung thư nội tiết phổ biến, dù có tỷ lệ điều trị thành công cao, nguy cơ tái phát vẫn luôn là một nỗi lo thường trực đối với bệnh nhân và thách thức đối với y học. Công trình “Ứng dụng Toán học trong chẩn đoán và điều trị ung thư tuyến giáp” của sinh viên Trần Văn Luật (K66 Toán – Tin) và Nguyễn Đình Quang (K67 chương trình Tài năng Toán) của Trường ĐH Khoa học Tự nhiên (ĐH Quốc gia Hà Nội) đã mang đến một hướng tiếp cận mới mẻ và đầy hứa hẹn trong việc sử dụng mô hình toán học để tối ưu hóa phác đồ điều trị ung thư tuyến giáp, hướng tới cá nhân hóa điều trị.

Từ trăn trở thực tiễn đến giải pháp toán học đột phá

Chia sẻ về ý tưởng hình thành công trình, Nguyễn Đình Quang cho biết, qua tìm hiểu thực tế, nhóm nghiên cứu nhận thấy, hiện nay, phác đồ điều trị ung thư tuyến giáp biệt hóa chủ yếu dựa vào phẫu thuật cắt bỏ tuyến giáp và sau đó là điều trị bổ trợ bằng i-ốt phóng xạ (RAI). Tuy nhiên, việc xác định liều lượng RAI tối ưu cho từng bệnh nhân vẫn còn mang tính chủ quan, phần lớn dựa vào kinh nghiệm lâm sàng của bác sĩ hơn là các công cụ định lượng chính xác. Điều này có thể dẫn đến việc một số bệnh nhân không nhận đủ liều cần thiết, làm tăng nguy cơ tái phát, trong khi một số khác lại chịu tác dụng phụ không đáng có từ liều phóng xạ quá cao.

Hiện tại, quy trình điều trị ung thư tuyến giáp tại Việt Nam, bao gồm cả việc xác định liều lượng phóng xạ cho bệnh nhân, đều tuân thủ nghiêm ngặt các quy định của Bộ Y tế. Tuy nhiên, trên thực tế, các bác sĩ vẫn phải dựa phần lớn vào kinh nghiệm lâm sàng của mình để đưa ra liều phóng xạ tối ưu. Đồng thời, họ cũng chưa có một công cụ hỗ trợ hiệu quả để có cái nhìn toàn diện và dự đoán được tiến triển của bệnh một cách chính xác.

“Chính từ những trăn trở này, cùng với sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Trọng Hiếu, PGS.TS. Tăng Quốc Bảo (Đại học Graz, Áo), và ThS. Bác sĩ nội trú Nguyễn Thị Phương (Bệnh viện Trung ương Quân đội 108), chúng em đã mạnh dạn ứng dụng thế mạnh của mình là toán học để tìm kiếm một giải pháp. Có thể nói, đây là một trong những nghiên cứu tiên phong ở Việt Nam trong việc ứng dụng toán học để hỗ trợ quá trình điều trị”, Quang cho hay.

Mô hình hóa và bài toán tối ưu: Chìa khóa cá nhân hóa điều trị

Để giải quyết bài toán trên, nhóm nghiên cứu đã xây dựng một mô hình toán tập trung mô phỏng các đại lượng sinh học then chốt trong quá trình điều trị ung thư tuyến giáp biệt hóa, bao gồm: số lượng tế bào ung thư (N), nồng độ Thyroglobulin (Tg) và kháng thể kháng Thyroglobulin (AbTg) – các dấu ấn sinh học quan trọng để theo dõi đáp ứng điều trị, cùng với liều i-ốt phóng xạ sử dụng (A).

Điểm đáng chú ý là mô hình này được thiết kế đơn giản hơn so với một số mô hình phức tạp đã có trước đó, nhưng vẫn đảm bảo phản ánh chính xác các tương tác sinh học cốt lõi. Mục tiêu của nhóm là hướng tới một mô hình có tính ứng dụng thực tiễn cao trong môi trường lâm sàng, dễ dàng tích hợp và sử dụng.

Dựa trên mô hình toán học đã xây dựng, nhóm sinh viên tiếp tục phát triển một bài toán điều khiển tối ưu. Mục tiêu của bài toán này là tìm ra liều lượng RAI và lịch trình sử dụng tối ưu cho từng bệnh nhân cụ thể, nhằm đạt được đồng thời nhiều mục đích: giảm số lượng tế bào ung thư một cách hiệu quả nhất, ổn định nồng độ các dấu ấn sinh học Tg và AbTg, và quan trọng không kém là giảm thiểu tác dụng phụ không cần thiết từ liều phóng xạ.

Khi áp dụng vào mô phỏng kết quả điều trị, các tính toán cho thấy tính hợp lý, có thể giúp rút ngắn giai đoạn điều trị cho bệnh nhân, đồng thời hỗ trợ bác sĩ trong việc cân nhắc giảm liều điều trị.

Các mô phỏng trên ba nhóm bệnh nhân điển hình – từ nhóm đáp ứng tốt với điều trị, nhóm kháng RAI ở mức độ trung bình, đến nhóm kháng RAI mạnh – đều cho thấy mô hình có khả năng dự báo tốt quá trình tiến triển của bệnh dựa trên dữ liệu xét nghiệm ban đầu. Từ đó, mô hình có thể đưa ra lịch trình và liều dùng RAI hợp lí hơn so với phác đồ điều trị thực tế đã được áp dụng.

Khi so sánh giữa "liều thực tế" và "liều khuyến nghị theo mô hình", kết quả cho thấy chiến lược điều trị tối ưu do mô hình đề xuất giúp cải thiện rõ rệt tốc độ kiểm soát tế bào ung thư, và khiến các nồng độ sinh học quan trọng trở lại ngưỡng bình thường.

Tiềm năng ứng dụng, hướng tới y học cá nhân hóa

Để một công trình mang tính liên ngành như vậy thành hình, đặc biệt là sự kết hợp giữa toán học và y học, đòi hỏi sự nỗ lực rất lớn từ các thành viên. Quang chia sẻ, là sinh viên ngành Toán, việc chuyển hướng sang một lĩnh vực liên quan đến Y học ban đầu cũng gặp không ít khó khăn. Trong những tháng đầu tiên, khoảng 2-3 tháng, nhóm đã phải rất nỗ lực để tìm hiểu và nắm bắt các cơ chế y học. Có những đêm phải thức để đọc tài liệu."

May mắn, nhóm nhận được sự hỗ trợ nhiệt tình từ các chuyên gia y tế, các bác sĩ. Khi có những vấn đề chưa hiểu rõ, nhóm trao đổi trực tiếp hoặc trực tuyến. Một trong những trải nghiệm đáng nhớ là lần đầu tiên nhóm được đến Bệnh viện Trung ương Quân đội 108, được tiếp xúc và làm việc trực tiếp với đội ngũ y bác sĩ, thu thập dữ liệu và quan sát quy trình khám chữa bệnh.

“Chúng em đã có những buổi dành khoảng 3 tiếng đồng hồ ngồi cùng các bác sĩ để thu thập dữ liệu, trao đổi chuyên môn. Ngoài ra, chúng em còn có cơ hội quan sát một phần quy trình khám chữa bệnh, quá trình điều trị của bệnh nhân. Đây thực sự là những trải nghiệm rất thú vị và hữu ích”, Quang chia sẻ.

Quang cho hay, nghiên cứu này nếu được quan tâm, đầu tư, và phát triển sẽ là một công cụ hỗ trợ đắc lực cho bác sĩ. Nó không chỉ giúp dự đoán diễn biến của bệnh trong một tương lai gần, khoảng 4-5 năm tiếp theo, mà còn hỗ trợ đưa ra những gợi ý về liều lượng thuốc điều trị tiếp theo sao cho phù hợp nhất với từng bệnh nhân.

Hiện tại, nhóm đang tích cực thử nghiệm mô hình với nhiều bộ dữ liệu bệnh nhân hơn, đặc biệt tập trung vào nhóm bệnh nhân có nồng độ AbTg cao – một nhóm đối tượng mà trước đây ít được các nghiên cứu khác chú trọng.

Cùng với đó, nhóm đang trong quá trình phát triển một ứng dụng phần mềm có khả năng tự động đề xuất liều điều trị RAI phù hợp cho từng cá nhân dựa trên dữ liệu đầu vào. Nếu công trình thành công, mục tiêu xa hơn là phát triển một ứng dụng (app) cụ thể.

Đặc biệt, một bản thảo khoa học đang được nhóm chuẩn bị để gửi công bố trên các tạp chí quốc tế uy tín. “Chúng em kỳ vọng, công trình sẽ đóng góp vào xu hướng điều trị cá nhân hóa đang ngày càng phát triển mạnh mẽ trong y học hiện đại”, Quang chia sẻ.