Nghiên cứu được công bố trên tạp chí khoa học Science Translational Medicine, mở ra cách nhìn mới về sinh non – không còn là một tình trạng đơn lẻ chỉ được định nghĩa bởi việc sinh sớm, mà là tập hợp nhiều dạng bệnh lý khác nhau với diễn biến và rủi ro riêng biệt.

“Trong thực tế lâm sàng, rất phổ biến việc một trẻ sinh non gặp biến chứng này nhưng lại không gặp biến chứng khác,” TS Nima Aghaeepour, đồng tác giả cao cấp của nghiên cứu, cho biết. “Chúng ta không thể gom tất cả trẻ sinh sớm vào cùng một nhóm ‘sinh non’. Dựa trên các chỉ số sinh học thu thập ngay khi sinh, chúng tôi đã xây dựng được một cách phân loại mới, phản ánh chính xác hơn kết cục sức khỏe của các em.”

Khai thác dữ liệu sinh học để hiểu rõ sinh non

Theo nhóm nghiên cứu, cách tiếp cận này không chỉ giúp dự đoán nguy cơ biến chứng, mà còn tạo nền tảng để hiểu rõ hơn cơ chế sinh học dẫn đến từng loại biến chứng, từ đó mở ra khả năng can thiệp sớm và điều trị cá thể hóa trước khi bệnh tiến triển nghiêm trọng.

Thuật toán AI được huấn luyện trên dữ liệu của hơn 13.000 trẻ sinh non tại bang California, sử dụng các mẫu máu được thu thập ngay sau sinh trong chương trình sàng lọc sơ sinh thường quy. Hệ thống đã phát hiện những mẫu hình sinh học trong máu có mối liên hệ chặt chẽ với tình trạng sức khỏe của trẻ trong giai đoạn nhũ nhi.

Mẫu nghiên cứu bao gồm cả những trẻ sinh non sau đó gặp một hoặc nhiều biến chứng, cũng như những trẻ sinh sớm tương đương nhưng không phát sinh biến chứng.

“Mục tiêu của chúng tôi là xây dựng một hệ phân loại hoàn toàn mới cho sinh non, cho phép dự đoán một đứa trẻ sẽ đi theo quỹ đạo sức khỏe nào và lý giải nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt đó,” BS David Stevenson, đồng tác giả nghiên cứu, cho biết. “Điều này sẽ giúp chúng ta can thiệp, phòng ngừa và điều trị hiệu quả hơn.”

Những biến chứng khó lường

Trẻ sinh trước thời điểm dự sinh hơn ba tuần được xếp vào nhóm sinh non. Trong những tuần đầu sau sinh, một số trẻ có thể gặp các biến chứng nghiêm trọng ảnh hưởng đến não, phổi, mắt hoặc hệ tiêu hóa. Nhìn chung, trẻ sinh càng sớm và càng nhẹ cân thì nguy cơ càng cao, nhưng trên thực tế, những trẻ có cùng tuổi thai và cân nặng vẫn có thể có diễn biến rất khác nhau, khiến việc dự đoán trở nên khó khăn.

Để giải quyết bài toán này, nhóm nghiên cứu đã phân tích dữ liệu của 13.536 trẻ sinh non tại California trong giai đoạn 2005–2010, tất cả đều sinh sớm hơn dự kiến trên 10 tuần – nhóm có nguy cơ biến chứng cao nhất. Dữ liệu bao gồm các chẩn đoán y khoa liên quan đến bốn biến chứng chính của sinh non:

- Viêm ruột hoại tử (necrotizing enterocolitis),

- Bệnh võng mạc do sinh non (retinopathy of prematurity),

- Loạn sản phế quản – phổi (bronchopulmonary dysplasia),

- Xuất huyết não thất (intraventricular hemorrhage).

Ngoài ra, nghiên cứu còn được xác thực độc lập bằng dữ liệu của 3.299 trẻ sinh non tại Ontario, Canada.

Độ chính xác trên 85%

Các mẫu máu sơ sinh chứa thông tin về những phân tử liên quan đến chuyển hóa, chẳng hạn như axit amin và các hợp chất sinh ra khi chất béo được phân giải để tạo năng lượng. Thuật toán AI đã xác định được các tổ hợp phân tử có liên hệ với nguy cơ phát triển các biến chứng kể trên.

Từ đó, nhóm nghiên cứu xây dựng một chỉ số sức khỏe chuyển hóa, dựa trên 6 chỉ dấu sinh học trong máu, kết hợp với các yếu tố lâm sàng cơ bản như tuổi thai, cân nặng lúc sinh, giới tính và điểm Apgar. Khi kết hợp dữ liệu sinh học và lâm sàng, hệ thống có thể dự đoán từng biến chứng với độ chính xác trên 85%.

Trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu dự kiến mở rộng mô hình AI bằng cách tích hợp thêm dữ liệu từ thai kỳ của người mẹ, hồ sơ bệnh án điện tử và các chỉ số sinh học khác.

Tiềm năng ứng dụng lớn trong y học sơ sinh

Khả năng dự đoán sớm biến chứng sinh non có thể mang lại nhiều lợi ích thực tiễn, từ việc xác định trẻ nào cần chuyển đến các bệnh viện có đơn vị hồi sức sơ sinh chuyên sâu, cho đến giúp bác sĩ tư vấn chính xác hơn cho cha mẹ về tiên lượng sức khỏe của con.

“Đây là một sự thay đổi hoàn toàn trong cách chúng ta nghĩ về sinh non,” Stevenson nhận định.

Trong khi đó, Aghaeepour nhấn mạnh ý nghĩa xã hội của nghiên cứu: “Mỗi trẻ sinh non được cứu sống và phát triển khỏe mạnh sẽ mang lại cả một cuộc đời giá trị. Cơ hội tạo ra tác động tích cực cho xã hội là vô cùng lớn.”

Không chỉ dừng lại ở dự đoán, nghiên cứu còn mở ra cánh cửa giúp giới khoa học hiểu sâu hơn ‘bộ máy sinh học’ phía sau các biến chứng sinh non, đây là nền tảng quan trọng để phát triển các liệu pháp can thiệp chính xác hơn trong tương lai.