การใช้คณิตศาสตร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการรักษามะเร็งต่อมไทรอยด์

กลุ่มนักศึกษาจากมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์ (มหาวิทยาลัยแห่งชาติเวียดนาม ฮานอย) ริเริ่มการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการรักษามะเร็งต่อมไทรอยด์

มะเร็งต่อมไทรอยด์เป็นมะเร็งต่อมไร้ท่อที่พบบ่อยที่สุดชนิดหนึ่ง แม้ว่าจะมีอัตราความสำเร็จสูง แต่ความเสี่ยงในการเกิดซ้ำยังคงเป็นข้อกังวลสำหรับผู้ป่วยและเป็นความท้าทายสำหรับวงการแพทย์ ผลงาน "การประยุกต์ใช้คณิตศาสตร์ในการวินิจฉัยและรักษามะเร็งต่อมไทรอยด์" ของนักศึกษา Tran Van Luat (K66 คณิตศาสตร์ - ไอที) และ Nguyen Dinh Quang (โครงการพรสวรรค์คณิตศาสตร์ K67) แห่งมหาวิทยาลัย วิทยาศาสตร์ ธรรมชาติ (มหาวิทยาลัยแห่งชาติเวียดนาม ฮานอย) ได้นำเสนอแนวทางใหม่และมีแนวโน้มดีในการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อปรับแผนการรักษามะเร็งต่อมไทรอยด์ให้เหมาะสมที่สุด เพื่อการรักษาแบบเฉพาะบุคคล

เหงียน ดินห์ กวาง (ปกซ้าย) และตรัน วัน ลัต พร้อมโปสเตอร์เกี่ยวกับงานของพวกเขาในงานประชุมวิทยาศาสตร์ของนักศึกษาประจำปี 2025 ของมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ

จากความกังวลเชิงปฏิบัติสู่แนวทางแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ก้าวล้ำ

นายเหงียน ดินห์ กวาง กล่าวถึงแนวคิดในการก่อตั้งโครงการนี้ว่า จากการวิจัยเชิงปฏิบัติ ทีมวิจัยได้ตระหนักว่า ปัจจุบันการรักษามะเร็งต่อมไทรอยด์ที่แยกความแตกต่างได้นั้น หลักๆ แล้วคือการผ่าตัดต่อมไทรอยด์ออกก่อน จากนั้นจึงทำการรักษาเสริมด้วยไอโอดีนกัมมันตภาพรังสี (RAI) อย่างไรก็ตาม การกำหนดขนาดยา RAI ที่เหมาะสมสำหรับผู้ป่วยแต่ละรายยังคงขึ้นอยู่กับดุลยพินิจ โดยส่วนใหญ่ต้องอาศัยประสบการณ์ทางคลินิกของแพทย์ มากกว่าเครื่องมือกำหนดขนาดยาที่แม่นยำ ซึ่งอาจทำให้ผู้ป่วยบางรายไม่ได้รับปริมาณรังสีตามที่ต้องการ ส่งผลให้มีความเสี่ยงต่อการกลับเป็นซ้ำมากขึ้น ขณะที่ผู้ป่วยบางรายอาจได้รับผลข้างเคียงที่ไม่พึงประสงค์จากการได้รับรังสีในปริมาณที่สูงเกินไป

ปัจจุบันกระบวนการรักษามะเร็งต่อมไทรอยด์ในเวียดนาม รวมถึงการกำหนดปริมาณรังสีสำหรับผู้ป่วย ปฏิบัติตามข้อกำหนดของ กระทรวงสาธารณสุข อย่างเคร่งครัด อย่างไรก็ตาม ในทางปฏิบัติแพทย์ยังคงต้องอาศัยประสบการณ์ทางคลินิกเป็นหลักในการกำหนดปริมาณรังสีที่เหมาะสม ในเวลาเดียวกัน พวกเขาไม่มีเครื่องมือสนับสนุนที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้มองเห็นภาพรวมและคาดการณ์ความคืบหน้าของโรคได้อย่างแม่นยำ

“จากความกังวลเหล่านี้ ด้วยคำแนะนำของ ดร. Nguyen Trong Hieu รองศาสตราจารย์ ดร. Tang Quoc Bao (มหาวิทยาลัย Graz ประเทศออสเตรีย) และแพทย์ประจำบ้านระดับปริญญาโท Nguyen Thi Phuong (โรงพยาบาลทหารกลาง 108) เราได้ใช้ความแข็งแกร่งของเราในคณิตศาสตร์อย่างกล้าหาญเพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหา อาจกล่าวได้ว่านี่เป็นหนึ่งในการศึกษานำร่องในเวียดนามในการประยุกต์ใช้คณิตศาสตร์เพื่อสนับสนุนกระบวนการรักษา” Quang กล่าว

การสร้างแบบจำลองและการเพิ่มประสิทธิภาพ: กุญแจสำคัญในการรักษาแบบเฉพาะบุคคล

เพื่อแก้ไขปัญหาข้างต้น ทีมวิจัยได้สร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่เน้นการจำลองปริมาณทางชีวภาพที่สำคัญในการรักษามะเร็งต่อมไทรอยด์ที่แตกต่างกัน ซึ่งรวมถึงจำนวนเซลล์มะเร็ง (N) ความเข้มข้นของไทรอยด์โกลบูลิน (Tg) และแอนติบอดีต่อไทรอยด์โกลบูลิน (AbTg) ซึ่งเป็นไบโอมาร์กเกอร์ที่สำคัญในการติดตามการตอบสนองต่อการรักษา ร่วมกับปริมาณของไอโอดีนกัมมันตภาพรังสีที่ใช้ (A)

Quang และทีมวิจัยของเขาได้รายงานหัวข้อดังกล่าวในการประชุมใหญ่ของการประชุมวิทยาศาสตร์ของนักศึกษา หัวข้อนี้ได้รับรางวัลรองชนะเลิศอันดับที่ 2

ที่น่าสังเกตก็คือ โมเดลนี้ได้รับการออกแบบมาให้มีความเรียบง่ายกว่าโมเดลที่ซับซ้อนบางรุ่นที่เคยมีมา แต่ยังคงรับประกันว่าโมเดลดังกล่าวจะสะท้อนปฏิสัมพันธ์ทางชีววิทยาหลักๆ ได้อย่างแม่นยำ เป้าหมายของทีมคือการบรรลุโมเดลที่สามารถใช้งานได้จริงในทางคลินิก ง่ายต่อการบูรณาการและใช้งาน

โดยอิงจากแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่สร้างขึ้น กลุ่มนักศึกษาจึงดำเนินการพัฒนาปัญหาการควบคุมที่เหมาะสมต่อไป เป้าหมายของปัญหานี้คือการค้นหาปริมาณและตารางเวลา RAI ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย เพื่อบรรลุเป้าหมายหลายประการในเวลาเดียวกัน ได้แก่ ลดจำนวนเซลล์มะเร็งได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ทำให้ความเข้มข้นของไบโอมาร์กเกอร์ Tg และ AbTg คงที่ และที่สำคัญเท่าเทียมกันคือ ลดผลข้างเคียงที่ไม่จำเป็นจากปริมาณรังสีให้เหลือน้อยที่สุด

เมื่อนำไปใช้จำลองผลการรักษา การคำนวณจะแสดงให้เห็นถึงความสมเหตุสมผล สามารถช่วยลดระยะเวลาการรักษาสำหรับผู้ป่วย และสนับสนุนแพทย์ในการพิจารณาลดขนาดยาในการรักษา

การจำลองกลุ่มผู้ป่วยสามกลุ่มที่เป็นตัวแทน – ตั้งแต่กลุ่มที่ตอบสนองต่อการรักษาได้ดี กลุ่มที่มีความต้านทาน RAI ปานกลาง และกลุ่มที่มีความต้านทาน RAI รุนแรง – แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองสามารถคาดการณ์ความก้าวหน้าของโรคได้ดีโดยพิจารณาจากข้อมูลห้องปฏิบัติการเบื้องต้น จากนั้น โมเดลสามารถกำหนดตารางและปริมาณการรักษา RAI ที่เหมาะสมยิ่งขึ้นได้มากกว่ารูปแบบการรักษาจริงที่นำมาใช้

เมื่อเปรียบเทียบ “ปริมาณจริง” กับ “ปริมาณที่แบบจำลองแนะนำ” ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์การรักษาที่เหมาะสมที่สุดที่แบบจำลองเสนอสามารถปรับปรุงอัตราการควบคุมเซลล์มะเร็งได้อย่างมีนัยสำคัญ และทำให้ความเข้มข้นทางชีวภาพที่สำคัญกลับมาสู่ระดับปกติ

การประยุกต์ใช้ศักยภาพในการแพทย์เฉพาะบุคคล

การที่งานสหวิทยาการดังกล่าวจะเกิดขึ้นได้ โดยเฉพาะการผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์กับการแพทย์ จำเป็นต้องอาศัยความพยายามอย่างมากจากสมาชิก Quang เล่าว่า ตอนที่เป็นนักศึกษาเรียนวิชาคณิตศาสตร์ การเปลี่ยนไปเรียนด้านที่เกี่ยวข้องกับการแพทย์ในตอนแรกนั้นพบกับความยากลำบากมากมาย ในช่วงไม่กี่เดือนแรกประมาณ 2-3 เดือน ทีมงานต้องทำงานหนักมากเพื่อเรียนรู้และเข้าใจกลไกทางการแพทย์ มีบางคืนที่ฉันต้องนอนดึกเพื่ออ่านเอกสาร”

โชคดีที่กลุ่มได้รับการสนับสนุนอย่างกระตือรือร้นจากผู้เชี่ยวชาญ ทางการแพทย์ และแพทย์ เมื่อมีปัญหาที่ไม่เข้าใจชัดเจน กลุ่มจะหารือกันโดยตรงหรือทางออนไลน์ ประสบการณ์ที่น่าจดจำประการหนึ่งคือครั้งแรกที่กลุ่มได้เข้าเยี่ยมชมโรงพยาบาลทหารกลาง 108 ซึ่งพวกเขาได้โต้ตอบและทำงานร่วมกับทีมแพทย์โดยตรง รวบรวมข้อมูล และสังเกตกระบวนการตรวจและการรักษาทางการแพทย์

“เราใช้เวลาราว 3 ชั่วโมงในการนั่งร่วมกับแพทย์เพื่อรวบรวมข้อมูลและแลกเปลี่ยนความเชี่ยวชาญ นอกจากนี้ เรายังมีโอกาสสังเกตกระบวนการตรวจและการรักษาของแพทย์ ซึ่งถือเป็นประสบการณ์ที่น่าสนใจและมีประโยชน์มาก” ดร. Quang กล่าว

Quang กล่าวว่าหากการวิจัยนี้ได้รับความสนใจ ลงทุน และพัฒนา มันจะเป็นเครื่องมือสนับสนุนที่ทรงพลังสำหรับแพทย์ ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยคาดการณ์ความก้าวหน้าของโรคในอนาคตอันใกล้นี้ ประมาณ 4-5 ปีข้างหน้าเท่านั้น แต่ยังช่วยให้มีข้อเสนอแนะเกี่ยวกับขนาดการรักษาครั้งต่อไปที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละรายอีกด้วย

ขณะนี้ทีมงานกำลังทดสอบโมเดลอย่างจริงจังกับชุดข้อมูลผู้ป่วยเพิ่มเติม โดยมุ่งเน้นไปที่ผู้ป่วยที่มีระดับ AbTg สูงโดยเฉพาะ ซึ่งเป็นกลุ่มที่ได้รับความสนใจน้อยมากจากการศึกษาวิจัยอื่นๆ มาก่อน

นอกจากนี้ ทีมงานยังอยู่ในระหว่างการพัฒนาแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่สามารถแนะนำปริมาณการรักษา RAI ที่เหมาะสมสำหรับแต่ละบุคคลโดยอัตโนมัติโดยอิงจากข้อมูลที่ป้อนเข้า หากโครงการประสบความสำเร็จ เป้าหมายต่อไปคือการพัฒนาแอปพลิเคชันเฉพาะ (แอป)

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง กลุ่มกำลังเตรียมต้นฉบับทางวิทยาศาสตร์เพื่อส่งตีพิมพ์ในวารสารนานาชาติที่มีชื่อเสียง “เราหวังว่าโครงการนี้จะช่วยสนับสนุนแนวโน้มการรักษาแบบเฉพาะบุคคลซึ่งกำลังเติบโตอย่างมากในแวดวงการแพทย์สมัยใหม่” Quang กล่าว

ที่มา: https://khoahocdoisong.vn/dung-toan-hoc-toi-uu-hoa-dieu-tri-ung-thu-tuyen-giap-post1544500.html