Công nghệ mới từ chip đa năng của IBM có thể phát hiện ung thư.
Một minh chứng tiêu biểu cho sự giao thoa hài hòa khi áp dụng giữa công nghệ máy móc và cơ thể sinh học, tạo nên những thành tựu đột phá trong tương lai.
Các mầm bệnh ung thư bắt nguồn từ những thứ căn bản nhất của cơ thể: ADN, ARN và protein bị khiếm khuyết. Do đó, những phương pháp dự đoán ung thư từ sớm đã và đang ngày càng được phát triển và hoàn thiện, tiến đến áp dụng thông qua việc lọc máu và những mẫu chất lỏng sinh học khác của cơ thể, có khả năng ngăn ngừa và hỗ trợ phát hiện bệnh ngay cả trên quy mô tế bào hoặc nhỏ hơn thế nữa, trước khi những khối u có cơ hội được hình thành và phát triển.
Mới đây, IBM đã giới thiệu một công nghệ mới liên quan đến thiết bị “chip đa năng” giúp phân loại ra những phân tử với kích thước giới hạn đến các nhóm nang nhỏ gồm protein, ADN và ARN nhất định từ tế bào ban đầu, từ đó nhận ra những dấu hiệu của ung thư. Những tập hợp này thường có kích cỡ tương tự virus, vẫn nằm trong khả năng nhận biết của thiết bị. Nguyên mẫu chip đầu tiên được dự kiến sẽ ra mắt trong 3-5 năm nữa.
Tại sao một công ty máy tính lại có hứng thú và đầu tư nghiêm túc vào nghiên cứu ung thư như vậy? Lý do là vì công nghệ chế tạo chất bán dẫn cũng đóng một vai trò thiết yếu trong quá trình sản xuất con chip trên. Cụ thể, với kích thước 2cm2, thiết bị này là bằng chứng cho một bước tiến đáng nể của những thế hệ chip đi trước đó vốn sử dụng cơ chế dịch chuyển DLD.
Về cơ bản, nó được cấu tạo bao gồm những trụ silicon cách nhau chỉ vài chục nm (1 sợi tóc của con người đã dày đến 100.000 nm). Những tế bào hay nhóm nang được phân loại dựa trên kích cỡ của khoảng trống mà chúng được xử lý dẫn truyền thông qua hệ thống đó. Các phân tử lớn một bên, phân tử nhỏ hơn sẽ ở phía còn lại.
Tất nhiên, công nghệ của IBM còn vượt xa hơn những phiên bản chip truyền thống, thậm chí đánh bật cả những thành tích nổi trội trong việc phân loại tế bào. Giờ đây, khía cạnh được quan tâm và tập trung nhiều nhất là quy mô áp dụng khả thi. “Chúng tôi đang nói đến việc bóc tách những đối tượng và thực thể sinh học,” Joshua Smith, chuyên gia nghiên cứu tại IBM cho biết. “Cho tới nay kỷ lục lớn nhất từng được ghi lại là kích cỡ 1 micromet.”
IBM có khả năng phân loại các tế bào xuống mức 20nm – nhỏ hơn 50 lần so với mức tiêu chuẩn để loại ra những nhóm nang mục tiêu, thường ở mức 100nm. Thậm chí, theo lời Gustavo Stolovitzky, trưởng ban Công nghệ Vi sinh tại IBM, 20nm vẫn chưa phải là giới hạn cao nhất mà IBM đạt đến.
“Điều này vẫn chưa thật sự là một thành tựu mới đột phá,” Gabriel Otte, CEO và đồng sáng lập của Freenome – một công ty sinh thiết không sử dụng công nghệ DLD hay có liên kết nào với IBM – nhận định. “Nhưng vẫn không thể phủ nhận những bước tiến mà nó gây dựng nên trong lĩnh vực phân loại nhóm bao nang.”
Tập hợp dữ liệu sinh học
Các nhóm nang thường được coi như những túi nhỏ, chứa trong đó những protein thừa và các chất khác mà tế bào muốn đào thải ra. Nhưng một số nhà nghiên cứu lại tin rằng có một số lượng thành phần nhất định trong đó chứa những tín hiệu gắn liền với các phân tử kèm theo.
“Tế bào phải trải qua cả một quãng thời gian dài mới có thể sản sinh ra những “gói hàng” đi kèm này,” Carlos Cordon-Cardo, Giáo sư tại Trường Y dược Icahn tại New York chia sẻ. Họ cũng đang hợp tác với IBM phát triển công nghệ chip như đã đề cập để sớm áp dụng vào nghiên cứu ung thư tuyến tiền liệt. “Chúng tôi nhận ra rằng một phần của những nhóm nang ấy có mối quan hệ mật thiết với cách mà tế bào trao đổi thông tin, tín hiệu qua lại lẫn nhau. Từ đó, việc phân loại chúng giờ đây không còn là điều bất khả thi nữa.”
Đây thực sự là một công cụ hữu hiệu để nhận biết dấu hiệu sớm của ung thư. Chẳng hạn, vào năm 2015, nhóm nghiên cứu tại Đại học Texas đã công bố lên Nature thông tin và kết quả khá tích cực về quá trình thí nghiệm liên quan đến ung thư tuyến tụy. “Điểm khác biệt khi áp dụng công nghệ của IBM là kết quả thu được rõ ràng và toàn diện hơn cả,” trích lời Otte. “Dám chắc với bạn là nếu có bất kỳ một minh chứng nào tốt hơn thì những thành tựu sinh học ấy sẽ mở ra cả một kỷ nguyên mới trong lĩnh vực liên quan.”
Theo Stolovitzky, một ứng dụng khả thi nữa của công nghệ trên là giải mã và xâu chuỗi những nhóm nang di truyền độc lập, qua đó nghiên cứu những tác động đột biến ảnh hưởng lên chúng. “Vẫn chưa có xác nhận chắc chắn nào về tiềm năng của nó trong lĩnh vực y tế,” Otte nhận định.
Tham khảo: fastcompany
