iACT: Công cụ AI kiểm tra 180 tổ hợp kháng sinh để cá nhân hóa điều trị nhiễm khuẩn kháng thuốc

iACT giải quyết vấn đề này bằng cách thử trực tiếp các tổ hợp kháng sinh trên chính mẫu vi khuẩn của bệnh nhân, thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm hoặc các xét nghiệm nhạy cảm kháng sinh thông thường.

Sàng lọc tới 180 tổ hợp kháng sinh

Một điểm nổi bật của iACT là khả năng kiểm tra tối đa khoảng 180 tổ hợp kháng sinh khác nhau trong phòng thí nghiệm.

Mỗi tổ hợp được thử ở nồng độ tương đương điều kiện điều trị thực tế để đánh giá khả năng:

• tiêu diệt vi khuẩn
• ức chế sự phát triển của vi khuẩn

Các thuốc kháng sinh khi kết hợp có thể tạo ra nhiều kiểu tương tác khác nhau, ví dụ:

• Hiệp đồng (synergistic): hai thuốc kết hợp mạnh hơn từng thuốc riêng lẻ
• Cộng gộp (additive): hiệu quả tăng nhưng không quá mạnh
• Đối kháng (antagonistic): một thuốc làm giảm tác dụng của thuốc còn lại

Bằng cách kiểm tra số lượng lớn tổ hợp, hệ thống có thể tìm ra lựa chọn hiệu quả nhất cho từng chủng vi khuẩn cụ thể.

Quy trình được thiết kế để trả kết quả tương đối nhanh — khoảng 48 giờ — giúp bác sĩ điều chỉnh điều trị trong khi bệnh nhân vẫn đang được chăm sóc tích cực.

Vai trò của AI và phân tích dữ liệu

iACT thường được mô tả là nền tảng “AI‑powered”, tức sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để xử lý lượng lớn kết quả thử nghiệm từ phòng thí nghiệm.

Mặc dù các nguồn công khai chưa mô tả chi tiết thuật toán cụ thể, hệ thống được cho là sử dụng phân tích tính toán để đánh giá hiệu quả của nhiều tổ hợp thuốc và hỗ trợ bác sĩ lựa chọn phương án điều trị phù hợp nhất cho từng ca bệnh.

Điều này giúp chuyển từ cách điều trị mang tính thử‑sai sang y học chính xác (precision medicine) trong lĩnh vực bệnh truyền nhiễm.

Vì sao phương pháp cá nhân hóa này quan trọng?

Kháng kháng sinh là vấn đề ngày càng nghiêm trọng. Khi nhiều loại thuốc không còn hiệu quả, bác sĩ buộc phải dựa vào các tổ hợp kháng sinh phức tạp.

Nghiên cứu cho thấy hiệu quả của các tổ hợp này thường phụ thuộc vào từng chủng vi khuẩn cụ thể, nên một phác đồ hiệu quả với bệnh nhân này có thể không hiệu quả với bệnh nhân khác.

Nhờ thử nghiệm trực tiếp trên mẫu vi khuẩn của bệnh nhân, iACT có thể:

• xác định tổ hợp kháng sinh hiệu quả nhất cho ca nhiễm cụ thể
• tránh sử dụng các thuốc không hiệu quả hoặc có độc tính không cần thiết
• tăng khả năng điều trị thành công trong các ca nhiễm kháng thuốc nặng

Cách tiếp cận này cũng hỗ trợ quản lý sử dụng kháng sinh (antimicrobial stewardship) — tức sử dụng thuốc chính xác hơn để giảm nguy cơ phát sinh kháng thuốc trong tương lai.

Hợp tác SGH – A*STAR để đưa công nghệ ra thị trường

Để đưa iACT từ phòng thí nghiệm vào thực tế bệnh viện, Singapore General Hospital đã hợp tác với Diagnostics Development Hub của A*STAR — một nền tảng quốc gia chuyên phát triển công nghệ chẩn đoán y sinh.

Theo các thông báo của chính phủ Singapore, sự hợp tác này nhằm:

• chuyển các nghiên cứu đầy hứa hẹn thành công nghệ chẩn đoán có thể triển khai thực tế
• phát triển các giải pháp có thể mở rộng và cấp phép thương mại
• giúp công nghệ được áp dụng trong hệ thống y tế Singapore và có khả năng xuất khẩu ra thị trường quốc tế.

Trong các dự án ban đầu của chương trình hợp tác, nền tảng iACT được nhắc đến như một ví dụ về công nghệ có thể tạo tác động trực tiếp đến điều trị bệnh nhân.

Triển vọng trong cuộc chiến chống kháng kháng sinh

Tổ chức y tế toàn cầu xem kháng kháng sinh là một trong những mối đe dọa sức khỏe lớn nhất trong nhiều thập kỷ tới. Khi số lượng kháng sinh mới phát triển không theo kịp tốc độ kháng thuốc, việc sử dụng thông minh các thuốc hiện có trở nên cực kỳ quan trọng.

Các công nghệ như iACT có thể đóng vai trò quan trọng bằng cách cho phép liệu pháp kháng sinh chính xác — chọn đúng tổ hợp thuốc cho đúng tác nhân gây bệnh.

Nếu được triển khai rộng rãi, cách tiếp cận này có thể giúp cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân nhiễm vi khuẩn kháng thuốc, đồng thời giảm việc kê đơn kháng sinh theo kiểu thử‑sai.

Dù cần thêm dữ liệu lâm sàng và triển khai thực tế để đánh giá tác động dài hạn, iACT cho thấy cách kết hợp xét nghiệm phòng thí nghiệm, phân tích dữ liệu và y học cá nhân hóa có thể mở ra hướng mới trong cuộc chiến chống vi khuẩn kháng thuốc.