Các nhà khoa học tại công ty SomaLogic, bang Colorado, Mỹ vừa phát triển thành công bộ xét nghiệm máu mới có khả năng dự đoán 1 người có nguy cơ bị đau tim, đột quỵ, ngừng tim hay đang chết dần trong 4 năm sau khi làm xét nghiệm.
Đây được cho là 1 bước tiến lớn trong việc chăm sóc bệnh nhân bởi dựa vào kết quả này các bác sỹ sẽ xác định được những dạng thuốc đang dùng cho bệnh nhân có phù hợp hay không và liệu có cần phải dùng thêm thuốc hoặc chuyển đổi phác đồ điều trị để giảm các nguy cơ nói trên hay không.
Theo lời bác sỹ Stephen Williams, người đứng đầu nhóm nghiên cứu, thì việc này sẽ giúp tăng tốc việc nghiên cứu phát triển các dạng thuốc trợ tim do có thể đánh giá được tác động của thuốc lên người bệnh nhanh hơn, qua đó giảm thời gian thử nghiệm lâm sàng xuống. Như lời của ông này thì dù các xét nghiệm mẫu gen cũng có thể đưa ra nguy cơ 1 người có thể mắc các dạng bệnh gì nhưng cách này quá tốn kém. Thay vào đó chỉ cần dùng xét nghiệm máu là bất cứ lúc nào cũng biết được tình trạng người đó ra sao. Như vậy sẽ giúp theo dõi tình trạng của bệnh nhân nhanh hơn, thay vì phải đợi hàng tháng hoặc hàng năm mới biết người đó có khoẻ lên hay yếu đi để điều chỉnh thuốc.
Nhóm nghiên cứu đã dùng machine learning để phân tích 5 nghìn mẫu của 27 loại protein trong mẫu huyết tương của gần 23 nghìn người và khi làm được hơn 1 nửa số mẫu họ thấy mô hình của mình cho kết quả tốt gần gấp đôi so với cách tính điểm hiện tại là dùng tuổi, giới tính, chủng tộc, lịch sử bệnh án, lượng cholesterone và huyết áp để đánh giá. Điểm đáng chú ý là xét nghiệm này có độ chính xác cao trong việc tìm ra nguy cơ ở những người đã bị đau tim hoặc đột quỵ và các bệnh khác mà đang phải uống thuốc điều trị.
Một số nhà khoa học khác cho rằng thử nghiệm dùng protein để đánh giá rất tốt, tuy nhiên vẫn sẽ cần phải có thêm các số liệu để khẳng định việc thử máu công nghệ mới có tác dụng tốt hơn việc dùng các công cụ dự đoán như hiện tại.
Tham khảo Science
Đây được cho là 1 bước tiến lớn trong việc chăm sóc bệnh nhân bởi dựa vào kết quả này các bác sỹ sẽ xác định được những dạng thuốc đang dùng cho bệnh nhân có phù hợp hay không và liệu có cần phải dùng thêm thuốc hoặc chuyển đổi phác đồ điều trị để giảm các nguy cơ nói trên hay không.
Theo lời bác sỹ Stephen Williams, người đứng đầu nhóm nghiên cứu, thì việc này sẽ giúp tăng tốc việc nghiên cứu phát triển các dạng thuốc trợ tim do có thể đánh giá được tác động của thuốc lên người bệnh nhanh hơn, qua đó giảm thời gian thử nghiệm lâm sàng xuống. Như lời của ông này thì dù các xét nghiệm mẫu gen cũng có thể đưa ra nguy cơ 1 người có thể mắc các dạng bệnh gì nhưng cách này quá tốn kém. Thay vào đó chỉ cần dùng xét nghiệm máu là bất cứ lúc nào cũng biết được tình trạng người đó ra sao. Như vậy sẽ giúp theo dõi tình trạng của bệnh nhân nhanh hơn, thay vì phải đợi hàng tháng hoặc hàng năm mới biết người đó có khoẻ lên hay yếu đi để điều chỉnh thuốc.
Nhóm nghiên cứu đã dùng machine learning để phân tích 5 nghìn mẫu của 27 loại protein trong mẫu huyết tương của gần 23 nghìn người và khi làm được hơn 1 nửa số mẫu họ thấy mô hình của mình cho kết quả tốt gần gấp đôi so với cách tính điểm hiện tại là dùng tuổi, giới tính, chủng tộc, lịch sử bệnh án, lượng cholesterone và huyết áp để đánh giá. Điểm đáng chú ý là xét nghiệm này có độ chính xác cao trong việc tìm ra nguy cơ ở những người đã bị đau tim hoặc đột quỵ và các bệnh khác mà đang phải uống thuốc điều trị.
Một số nhà khoa học khác cho rằng thử nghiệm dùng protein để đánh giá rất tốt, tuy nhiên vẫn sẽ cần phải có thêm các số liệu để khẳng định việc thử máu công nghệ mới có tác dụng tốt hơn việc dùng các công cụ dự đoán như hiện tại.
Tham khảo Science
