งานวิจัยจาก MIT และ Microsoft ใช้ AI ออกแบบโปรตีนตรวจมะเร็งระยะต้น ผ่านการตรวจปัสสาวะ

นักวิจัยจาก MIT ร่วมกับทีมจาก Microsoft กำลังพัฒนาแนวทางตรวจหามะเร็งระยะเริ่มต้นในรูปแบบที่เรียบง่ายกว่าที่เคย นั่นคือ 'การตรวจปัสสาวะที่บ้าน' โดยมี AI เป็นหัวใจสำคัญในการออกแบบเซนเซอร์ระดับโมเลกุลให้แม่นยำขึ้นกว่าที่ผ่านมา

แนวคิดของงานวิจัยนี้เริ่มจากการมองหา 'สัญญาณชีวภาพ' ที่บอกได้ว่าในร่างกายกำลังมีความผิดปกติ หนึ่งในเป้าหมายคือเอนไซม์กลุ่มที่เรียกว่า 'โปรตีเอส' (proteases) ซึ่งมักทำงานมากกว่าปกติในเซลล์มะเร็ง หากสามารถตรวจจับการทำงานที่ผิดปกตินี้ได้ตั้งแต่เนิ่น ๆ ก็อาจช่วยให้เจอมะเร็งในระยะเริ่มต้นก่อนที่อาการจะรุนแรง

ทีมวิจัยจึงใช้ AI ออกแบบโปรตีนที่เรียกว่า 'เปปไทด์ ให้ทำหน้าที่เหมือนตัวดักจับโปรตีเอสโดยเฉพาะ จากนั้นนำเปปไทด์เหล่านี้ไปเคลือบบนอนุภาคนาโน เมื่ออนุภาคถูกฉีดเข้าสู่กระแสเลือด และหากไปเจอกับโปรตีเอสที่เกี่ยวข้องกับมะเร็ง เอนไซม์จะตัดเปปไทด์ออก ทำให้เกิดโมเลกุลเล็ก ๆ ที่ทำหน้าที่เป็นสัญญาณบอกเหตุ ซึ่งสุดท้ายจะถูกขับออกมาทางปัสสาวะ นั่นหมายความว่าแค่ตรวจปัสสาวะก็อาจรู้ได้ว่าร่างกายกำลังมีสัญญาณเสี่ยงหรือไม่

จริง ๆ แล้วแนวคิดเรื่องการใช้อนุภาคนาโนเพื่อตรวจจับโปรตีเอสถูกเสนอโดยศาสตราจารย์ Sangeeta Bhatia มานานกว่าสิบปี แต่ในช่วงแรกการหาเปปไทด์ที่เหมาะสมต้องอาศัยการทดลองซ้ำไปซ้ำมา บางครั้งได้ผลไม่ชัดเจนหรือแยกไม่ออกว่าเอนไซม์ตัวไหนเป็นต้นเหตุที่แท้จริง

การนำ AI เข้ามาช่วยทำให้กระบวนการออกแบบแม่นยำขึ้นมาก จากเดิมที่ต้องทดลองหลายรอบเพื่อดูว่าเปปไทด์จะถูกเอนไซม์ตัวไหนตัดได้บ้าง ตอนนี้นักวิจัยสามารถกำหนดเป้าหมาย ได้ตั้งแต่ต้น เช่น ต้องการให้เปปไทด์ตอบสนองเฉพาะโปรตีเอสที่เกี่ยวข้องกับมะเร็งชนิดหนึ่ง และไม่ไปตอบสนองกับเอนไซม์ทั่วไปในร่างกาย ผลที่ได้คือเซนเซอร์ที่ตรวจจับได้ไวขึ้นและแยกแยะได้ชัดขึ้นว่าเป็นสัญญาณของมะเร็งจริง ๆ ไม่ใช่สัญญาณรบกวน 

ด้าน Ava Amini นักวิจัยจาก Microsoft Research อธิบายว่า หากเรารู้ว่าโปรตีเอสชนิดใดเป็นกุญแจสำคัญของมะเร็งบางประเภท เราก็สามารถออกแบบเซนเซอร์ให้โฟกัสเฉพาะจุดนั้นได้โดยตรง ซึ่งจะทำให้สัญญาณที่ได้ชัดเจนและน่าเชื่อถือมากขึ้น

ปัจจุบันห้องแล็บของ Bhatia กำลังทำงานร่วมกับ ARPA-H เพื่อพัฒนาชุดตรวจที่สามารถใช้ที่บ้านได้จริง โดยมีเป้าหมายระยะยาวคือการตรวจจับมะเร็งระยะเริ่มต้นได้มากถึง 30 ชนิด หากโครงการนี้สำเร็จ การคัดกรองมะเร็งอาจเปลี่ยนจากการรอให้มีอาการแล้วค่อยไปโรงพยาบาล มาเป็นการตรวจเชิงรุกที่ทำได้ง่าย สะดวกและเข้าถึงคนจำนวนมากขึ้น

นอกจากด้านการวินิจฉัยแล้ว เปปไทด์ที่ออกแบบด้วย AI ยังอาจต่อยอดไปสู่การรักษาได้ในอนาคต เช่น การพัฒนายาที่ตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมเฉพาะของเซลล์มะเร็ง

งานวิจัยนี้จึงสะท้อนภาพของ AI ในบทบาทใหม่ ไม่ใช่แค่เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล แต่เป็นผู้ช่วยออกแบบโมเลกุลชีวภาพโดยตรงและหากเทคโนโลยีนี้เดินหน้าไปถึงจุดที่ใช้งานได้จริง วันหนึ่งการตรวจหามะเร็งอาจง่ายพอ ๆ กับการเก็บตัวอย่างปัสสาวะที่บ้าน แต่ให้ข้อมูลสำคัญที่ช่วยให้รักษาได้ทันตั้งแต่ระยะเริ่มต้น

อ้างอิง: technologyreview