AI giải mã thân não: Công cụ BSBT phát hiện dấu ấn bệnh Parkinson, Alzheimer và theo dõi hồi phục hôn mê
Một nghiên cứu đột phá được công bố ngày 6/2 trên tạp chí Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) đã giới thiệu phần mềm BrainStem Bundle Tool (BSBT), một công cụ trí tuệ nhân tạo cho phép tự động phân đoạn tám bó sợi trắng riêng biệt trong ảnh cộng hưởng từ khuếch tán ở người sống. Công cụ này không chỉ phát hiện những thay đổi cấu trúc đặc trưng ở bệnh nhân Parkinson, đa xơ cứng, chấn thương sọ não mà còn cung cấp thêm dữ liệu liên quan đến bệnh Alzheimer. Đặc biệt, BSBT còn cho phép theo dõi quá trình hồi phục của một bệnh nhân hôn mê kéo dài bảy tháng, mở ra hướng đi mới trong thần kinh học.
Vùng não “khó chạm tới” nay đã được giải mã nhờ AI
Thân não từ lâu được xem là một trong những khu vực khó khảo sát nhất bằng chẩn đoán hình ảnh do các bó sợi trắng tại đây có kích thước nhỏ, nằm sâu và dễ bị “che khuất” bởi dòng dịch não tủy cũng như chuyển động do hô hấp và nhịp tim. Điều này khiến giới khoa học thiếu công cụ đáng tin cậy để đánh giá mức độ tổn thương trong các bệnh thoái hóa thần kinh hoặc sau chấn thương.
Mark Olchanyi, nghiên cứu sinh tiến sĩ ngành Kỹ thuật Y sinh và Vật lý Y học tại MIT, tác giả chính của nghiên cứu, cho biết: “Từ góc độ hình ảnh học, cấu trúc thân não vẫn còn nhiều khoảng trống. Chúng ta cần hiểu rõ tổ chức của chất trắng ở người và cách cấu trúc này suy thoái trong các rối loạn thần kinh.”
Cách AI “nhìn thấy” các bó sợi thần kinh trong thân não
Cộng hưởng từ khuếch tán là kỹ thuật cho phép theo dõi sự khuếch tán của nước dọc theo các sợi trục thần kinh, vốn được bao bọc bởi lớp myelin giàu chất béo tạo nên “chất trắng” của não. Tuy nhiên, việc tách riêng từng bó sợi trong thân não vẫn là thách thức lớn. BSBT được thiết kế để vượt qua rào cản này với quy trình hai bước:
- Thuật toán trước tiên dựng bản đồ xác suất các bó sợi đi từ những vùng não lân cận như đồi thị và tiểu não xuống thân não.
- Sau đó, một mạng nơ-ron tích chập tích hợp bản đồ này với nhiều lớp dữ liệu hình ảnh khác để phân biệt tám bó sợi riêng biệt.
Để huấn luyện mô hình, nhóm nghiên cứu sử dụng 30 bộ dữ liệu diffusion MRI từ Dự án Human Connectome, được chú thích thủ công nhằm “dạy” AI nhận diện chính xác các bó sợi. Kết quả được kiểm chứng bằng cách so sánh với các mẫu giải phẫu não người sau tử vong, vốn được phân định rõ dưới kính hiển vi hoặc qua hình ảnh siêu phân giải.
Sau giai đoạn huấn luyện, BSBT có thể tự động xác định tám bó sợi trong các bộ dữ liệu mới. Khi thử nghiệm trên 40 tình nguyện viên được chụp hai lần cách nhau hai tháng, công cụ này liên tục xác định chính xác cùng một hệ bó sợi ở mỗi cá nhân. Nhóm nghiên cứu cũng kiểm tra chéo trên nhiều bộ dữ liệu độc lập và đánh giá riêng từng thành phần của mạng nơ-ron để bảo đảm độ tin cậy.
Dấu ấn sinh học mới cho bệnh thần kinh và tiềm năng lâm sàng
Sau khi xác thực độ chính xác, nhóm nghiên cứu tiến hành đánh giá khả năng ứng dụng lâm sàng của BSBT. Họ phân tích hàng loạt bộ dữ liệu diffusion MRI của bệnh nhân Alzheimer, Parkinson, đa xơ cứng và chấn thương sọ não, so sánh với nhóm chứng khỏe mạnh và theo dõi diễn tiến theo thời gian.
Công cụ đo hai chỉ số chính:
- Thể tích bó sợi
- Fractional anisotropy (FA) – thước đo mức độ khuếch tán định hướng của nước dọc theo sợi trục, phản ánh tính toàn vẹn cấu trúc của chất trắng.
So với các phương pháp phân loại hiện có, BSBT cho thấy khả năng phân biệt bệnh nhân và người khỏe mạnh chính xác hơn. Theo nhóm tác giả, công cụ này có thể trở thành “phần bổ trợ quan trọng” cho chẩn đoán hình ảnh, cung cấp đánh giá tinh vi về cấu trúc chất trắng thân não và dữ liệu theo dõi dọc theo thời gian.
Theo dõi hành trình hồi phục sau hôn mê: Minh chứng ấn tượng
Một trong những minh chứng ấn tượng nhất là trường hợp bệnh nhân nam 29 tuổi bị chấn thương sọ não nặng và rơi vào hôn mê bảy tháng. Phân tích bằng BSBT cho thấy:
- Các bó sợi thân não bị lệch vị trí nhưng không bị đứt hoàn toàn.
- Trong suốt thời gian hôn mê, thể tích tổn thương trên các bó sợi giảm còn một phần ba.
- Khi tổn thương thu nhỏ, các bó sợi cũng dần trở lại vị trí ban đầu.
Nhóm nghiên cứu nhận định BSBT có “tiềm năng tiên lượng đáng kể” khi xác định được những bó sợi còn bảo tồn – yếu tố có thể hỗ trợ dự báo khả năng hồi phục ở bệnh nhân hôn mê.
Hướng đi mới cho thần kinh học và tương lai ứng dụng
Việc công khai mã nguồn BSBT mở ra cơ hội để cộng đồng khoa học tiếp tục kiểm chứng và mở rộng ứng dụng. Trong bối cảnh nhiều bệnh thoái hóa thần kinh bắt đầu ảnh hưởng đến thân não từ giai đoạn sớm, khả năng quan sát chi tiết và định lượng các bó sợi trắng có thể tạo bước ngoặt trong:
- Chẩn đoán sớm các bệnh thần kinh
- Theo dõi diễn tiến bệnh theo thời gian
- Tiên lượng điều trị và khả năng hồi phục
Từ một “vùng mù” trong hình ảnh học thần kinh, thân não đang dần được soi sáng nhờ AI – không chỉ giúp hiểu rõ hơn các cơ chế sinh lý nền tảng của con người, mà còn mở ra hy vọng mới cho bệnh nhân chịu ảnh hưởng bởi những tổn thương sâu kín nhất của hệ thần kinh trung ương.
