การใช้คณิตศาสตร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการรักษามะเร็งต่อมไทรอยด์

กลุ่มนักศึกษาจากมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์ (มหาวิทยาลัยแห่งชาติเวียดนาม ฮานอย) ริเริ่มการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการรักษามะเร็งต่อมไทรอยด์

มะเร็งต่อมไทรอยด์เป็นมะเร็งต่อมไร้ท่อที่พบบ่อยชนิดหนึ่ง ถึงแม้จะมีอัตราความสำเร็จสูง แต่ความเสี่ยงของการกลับมาเป็นซ้ำยังคงเป็นข้อกังวลสำหรับผู้ป่วยและเป็นความท้าทายทางการแพทย์ งานวิจัยเรื่อง "การประยุกต์ใช้คณิตศาสตร์ในการวินิจฉัยและรักษามะเร็งต่อมไทรอยด์" โดยนักศึกษา Tran Van Luat (K66 คณิตศาสตร์ - ไอที) และ Nguyen Dinh Quang (K67 คณิตศาสตร์พรสวรรค์) แห่งมหาวิทยาลัย วิทยาศาสตร์ ธรรมชาติ (มหาวิทยาลัยแห่งชาติฮานอย) ได้นำเสนอแนวทางใหม่และมีแนวโน้มในการใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อปรับแผนการรักษามะเร็งต่อมไทรอยด์ให้เหมาะสมที่สุด ไปสู่การรักษาเฉพาะบุคคล

เหงียน ดินห์ กวาง (ปกซ้าย) และตรัน วัน ลวัต พร้อมโปสเตอร์เกี่ยวกับผลงานของพวกเขาในงานประชุมวิทยาศาสตร์นักศึกษา ประจำปี 2568 ของมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ

จากความกังวลเชิงปฏิบัติสู่แนวทางแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ก้าวล้ำ

เหงียน ดิ่ง กวาง ผู้ร่วมแบ่งปันแนวคิดในการก่อตั้งโครงการนี้ กล่าวว่า จากการวิจัยเชิงปฏิบัติ ทีมวิจัยได้ตระหนักว่าปัจจุบันการรักษามะเร็งต่อมไทรอยด์ชนิดแยกโรคส่วนใหญ่อาศัยการผ่าตัดต่อมไทรอยด์ออกก่อน แล้วจึงรักษาเสริมด้วยไอโอดีนกัมมันตรังสี (RAI) อย่างไรก็ตาม การกำหนดขนาดยา RAI ที่เหมาะสมสำหรับผู้ป่วยแต่ละรายยังคงขึ้นอยู่กับประสบการณ์ทางคลินิกของแพทย์มากกว่าเครื่องมือกำหนดขนาดยาที่แม่นยำ ซึ่งอาจทำให้ผู้ป่วยบางรายไม่ได้รับยาในปริมาณที่จำเป็น และเพิ่มความเสี่ยงต่อการกลับมาเป็นซ้ำ ในขณะที่ผู้ป่วยบางรายอาจได้รับผลข้างเคียงที่ไม่พึงประสงค์จากการได้รับรังสีในปริมาณที่สูงเกินไป

ปัจจุบัน กระบวนการรักษามะเร็งต่อมไทรอยด์ในเวียดนาม รวมถึงการกำหนดปริมาณรังสีสำหรับผู้ป่วย ปฏิบัติตามกฎระเบียบของ กระทรวงสาธารณสุข อย่างเคร่งครัด อย่างไรก็ตาม ในความเป็นจริง แพทย์ยังคงต้องอาศัยประสบการณ์ทางคลินิกเป็นหลักในการกำหนดปริมาณรังสีที่เหมาะสม ในขณะเดียวกัน แพทย์ก็ยังไม่มีเครื่องมือสนับสนุนที่มีประสิทธิภาพในการมองเห็นภาพรวมและคาดการณ์ความก้าวหน้าของโรคได้อย่างแม่นยำ

จากความกังวลเหล่านี้ ภายใต้การชี้นำของ ดร.เหงียน จ่อง เฮียว รองศาสตราจารย์ ดร.ตัง ก๊วก เบา (มหาวิทยาลัยกราซ ประเทศออสเตรีย) และแพทย์ประจำบ้าน อาจารย์เหงียน ถิ เฟือง (โรงพยาบาลทหารกลาง 108) เราจึงได้ใช้พลังทางคณิตศาสตร์อย่างกล้าหาญเพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหา กล่าวได้ว่านี่เป็นหนึ่งในการศึกษาบุกเบิกในเวียดนามที่นำคณิตศาสตร์มาสนับสนุนกระบวนการรักษา” กวางกล่าว

ปัญหาการสร้างแบบจำลองและการเพิ่มประสิทธิภาพ: กุญแจสำคัญในการรักษาแบบเฉพาะบุคคล

เพื่อแก้ปัญหาข้างต้น ทีมวิจัยได้สร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่เน้นการจำลองปริมาณทางชีวภาพที่สำคัญในการรักษามะเร็งต่อมไทรอยด์ที่แตกต่าง ซึ่งรวมถึง: จำนวนเซลล์มะเร็ง (N) ความเข้มข้นของไทรอยด์โกลบูลิน (Tg) และแอนติบอดีต่อไทรอยด์โกลบูลิน (AbTg) ซึ่งเป็นไบโอมาร์กเกอร์ที่สำคัญในการติดตามการตอบสนองต่อการรักษา ร่วมกับปริมาณไอโอดีนกัมมันตรังสีที่ใช้ (A)

คุณ Quang และทีมวิจัยของเขาได้นำเสนอหัวข้อวิจัยในการประชุมใหญ่ของการประชุมวิทยาศาสตร์นักศึกษา หัวข้อวิจัยนี้ได้รับรางวัลรองชนะเลิศ

ที่น่าสังเกตคือ แบบจำลองนี้ได้รับการออกแบบให้เรียบง่ายกว่าแบบจำลองที่ซับซ้อนกว่าบางแบบที่มีอยู่ก่อนหน้านี้ แต่ยังคงให้ภาพสะท้อนของปฏิสัมพันธ์ทางชีววิทยาหลักได้อย่างแม่นยำ เป้าหมายของทีมคือการบรรลุแบบจำลองที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ทางคลินิกได้อย่างมีประสิทธิภาพ ง่ายต่อการผสานรวมและใช้งาน

จากแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ กลุ่มนักศึกษาได้พัฒนาโจทย์ควบคุมที่เหมาะสมต่อไป เป้าหมายของโจทย์นี้คือการหาปริมาณรังสี RAI และตารางเวลาที่เหมาะสมสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย เพื่อให้บรรลุเป้าหมายหลายประการในเวลาเดียวกัน ได้แก่ การลดจำนวนเซลล์มะเร็งอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด รักษาระดับความเข้มข้นของไบโอมาร์กเกอร์ Tg และ AbTg ให้คงที่ และที่สำคัญไม่แพ้กันคือ ลดผลข้างเคียงที่ไม่จำเป็นจากปริมาณรังสี

เมื่อนำไปใช้ในการจำลองผลการรักษา การคำนวณแสดงให้เห็นถึงความสมเหตุสมผล สามารถช่วยลดระยะเวลาการรักษาสำหรับผู้ป่วย และในขณะเดียวกันก็สนับสนุนแพทย์ในการพิจารณาลดขนาดยาในการรักษาอีกด้วย

การจำลองสถานการณ์ในกลุ่มผู้ป่วยทั่วไปสามกลุ่ม ได้แก่ กลุ่มที่ตอบสนองต่อการรักษาได้ดี กลุ่มที่ดื้อต่อยา RAI ปานกลาง และกลุ่มที่ดื้อต่อยา RAI สูง แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองสามารถทำนายความก้าวหน้าของโรคได้ดีโดยอ้างอิงจากข้อมูลการทดสอบเบื้องต้น ส่งผลให้แบบจำลองสามารถกำหนดตารางและขนาดยา RAI ที่เหมาะสมกว่าแผนการรักษาจริงที่ใช้

เมื่อเปรียบเทียบ “ขนาดยาจริง” กับ “ขนาดยาที่แบบจำลองแนะนำ” ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์การรักษาที่เหมาะสมที่สุดที่แบบจำลองเสนอมาสามารถปรับปรุงอัตราการควบคุมเซลล์มะเร็งได้อย่างมีนัยสำคัญ และทำให้ความเข้มข้นทางชีวภาพที่สำคัญกลับมาสู่ระดับปกติ

การประยุกต์ใช้ที่เป็นไปได้ต่อการแพทย์เฉพาะบุคคล

การจะทำให้โครงการสหวิทยาการดังกล่าวเป็นรูปเป็นร่างขึ้น โดยเฉพาะการผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์และการแพทย์ จำเป็นต้องอาศัยความพยายามอย่างมากจากสมาชิก คุณกวางเล่าว่าในฐานะนักศึกษาวิชาเอกคณิตศาสตร์ การเปลี่ยนผ่านไปสู่สาขาที่เกี่ยวข้องกับการแพทย์ในช่วงแรกนั้นต้องเผชิญกับความยากลำบากมากมาย ในช่วงเดือนแรก ๆ ประมาณ 2-3 เดือน กลุ่มต้องพยายามอย่างมากในการเรียนรู้และเข้าใจกลไกทางการแพทย์ มีบางคืนที่เราต้องอดหลับอดนอนเพื่ออ่านเอกสาร

โชคดีที่กลุ่มนี้ได้รับการสนับสนุนอย่างกระตือรือร้นจากผู้เชี่ยวชาญ ทางการแพทย์ และแพทย์ เมื่อมีปัญหาที่ยังไม่เป็นที่เข้าใจอย่างชัดเจน กลุ่มจะหารือกันโดยตรงหรือทางออนไลน์ หนึ่งในประสบการณ์ที่น่าจดจำคือการได้ไปที่โรงพยาบาลทหารกลาง 108 เป็นครั้งแรก ได้ติดต่อและทำงานร่วมกับทีมแพทย์โดยตรง รวบรวมข้อมูล และสังเกตการณ์กระบวนการตรวจและการรักษา

“เราใช้เวลานั่งพูดคุยกับแพทย์ประมาณ 3 ชั่วโมง เพื่อรวบรวมข้อมูลและแลกเปลี่ยนความเชี่ยวชาญ นอกจากนี้ เรายังมีโอกาสได้สังเกตกระบวนการตรวจและการรักษาทางการแพทย์ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการรักษาผู้ป่วย นับเป็นประสบการณ์ที่น่าสนใจและมีประโยชน์อย่างมาก” คุณ Quang กล่าว

ดร. Quang กล่าวว่า หากงานวิจัยนี้ได้รับความสนใจ ลงทุน และพัฒนา ก็จะเป็นเครื่องมือสนับสนุนอันทรงพลังสำหรับแพทย์ ไม่เพียงแต่จะช่วยคาดการณ์ความก้าวหน้าของโรคในอนาคตอันใกล้ ประมาณ 4-5 ปีข้างหน้าเท่านั้น แต่ยังช่วยให้คำแนะนำเกี่ยวกับขนาดยาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละรายอีกด้วย

ขณะนี้ทีมงานกำลังทดสอบโมเดลอย่างจริงจังกับชุดข้อมูลผู้ป่วยเพิ่มเติม โดยมุ่งเน้นไปที่ผู้ป่วยที่มีระดับ AbTg สูงโดยเฉพาะ ซึ่งเป็นกลุ่มประชากรที่ได้รับความสนใจน้อยมากจากการศึกษาวิจัยอื่นๆ มาก่อน

นอกจากนี้ ทีมงานกำลังพัฒนาแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่สามารถแนะนำขนาดยา RAI ที่เหมาะสมสำหรับแต่ละบุคคลโดยอัตโนมัติตามข้อมูลที่ป้อนเข้า หากโครงการประสบความสำเร็จ เป้าหมายต่อไปคือการพัฒนาแอปพลิเคชันเฉพาะ (แอป)

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง กลุ่มกำลังเตรียมต้นฉบับทางวิทยาศาสตร์เพื่อส่งตีพิมพ์ในวารสารนานาชาติที่มีชื่อเสียง “เราหวังว่างานวิจัยนี้จะช่วยสนับสนุนแนวโน้มการรักษาเฉพาะบุคคล ซึ่งกำลังพัฒนาอย่างแข็งแกร่งในวงการแพทย์สมัยใหม่” กวางกล่าว

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