Chuyên đề “Immunology in Cancer Treatment” – cập nhật kiến thức mới về liệu pháp miễn dịch và ứng dụng AI trong điều trị ung thư

Tác Giả
Phương Minh
Ngày
28/07/2025(418 lượt xem)
Chia sẻ qua
iconiconicon
thumbnail

Ngày 29/7/2025, Khoa Dược, Trường Đại học Văn Lang tổ chức chuyên đề trực tuyến với chủ đề “Immunology in Cancer Treatment”. Với sự tham gia giảng dạy của PGS.TS. Vũ Đình Luân – chuyên gia trong lĩnh vực Miễn dịch học và Vi sinh học phân tử, hiện đang công tác tại Đại học Texas – San Antonio (UTSA) cùng hơn 150 sinh viên ngành Dược học tập trực tuyến.

Đây là một trong những hoạt động học thuật quốc tế được Khoa Dược tổ chức nhằm tạo điều kiện cho sinh viên tiếp cận với kiến thức tiên tiến từ các chuyên gia hàng đầu thế giới, đồng thời mở rộng góc nhìn chuyên môn về các xu hướng mới trong nghiên cứu và điều trị ung thư – căn bệnh đang là thách thức lớn của y học hiện đại.

Mở đầu buổi chuyên đề, PGS.TS Vũ Đình Luân đã giúp sinh viên hệ thống lại những kiến thức cốt lõi về miễn dịch học một lĩnh vực khoa học nghiên cứu hệ thống miễn dịch của cơ thể, từ cấu trúc, chức năng cho đến cơ chế bảo vệ chống lại các tác nhân gây bệnh, đặc biệt là các tế bào ung thư.

PGS.TS Vũ Đình Luân trình bày về liệu pháp miễn dịch – phương pháp điều trị ung thư tiên tiến bằng cách kích hoạt hoặc điều chỉnh hệ miễn dịch để tiêu diệt tế bào ung thư. Một số ứng dụng tiêu biểu được đề cập gồm kháng thể đơn dòng, vắc-xin ung thư, tế bào T CAR-T và các chất điều hòa miễn dịch. Khác với hóa trị hay xạ trị, liệu pháp miễn dịch khơi dậy cơ chế phòng vệ tự nhiên của cơ thể, giúp điều trị hiệu quả hơn và giảm tác dụng phụ cho người bệnh.

chuyen-de-immunology-in-cancer-treatment--cap-nhat-kien-thuc-moi-ve-lieu-phap-a.jpg
PGS.TS Vũ Đình Luân – chuyên gia trong lĩnh vực Miễn dịch học và Vi sinh học phân tử đang chia sẻ kiến thức về Miễn dịch học.

Một trong những nội dung được quan tâm nhất trong buổi chuyên đề chính là vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong miễn dịch học, đặc biệt là trong việc phát hiện và tối ưu hóa các kháng thể đơn dòng. PGS.TS Vũ Đình Luân chia sẻ ví dụ thực tế từ công ty công nghệ sinh học AbCellera (Canada) – một trong những đơn vị tiên phong trong ứng dụng AI vào nghiên cứu y sinh. Năm 2022, công ty này đã sử dụng AI để tìm kiếm và tối ưu hóa các kháng thể đơn dòng nhắm trúng đích các kháng nguyên quan trọng trong ung thư như HER2 và PD-L1.

Nhờ vào khả năng phân tích dữ liệu với tốc độ cao và chính xác, AI đã giúp rút ngắn thời gian phát hiện kháng thể từ vài năm xuống chỉ còn vài tuần hoặc vài tháng. Không những vậy, AI còn có thể mô phỏng độ gắn kết, độ ổn định và độc tính tiềm năng của kháng thể, từ đó giúp các nhà khoa học thiết kế được các kháng thể “thông minh” hiệu quả cao, độ đặc hiệu tốt, giảm thiểu tác dụng phụ và phù hợp với từng đặc điểm bệnh lý cụ thể. Ứng dụng AI trong miễn dịch học không chỉ thúc đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc mà còn góp phần quan trọng vào xu hướng cá thể hóa điều trị ung thư, giúp mỗi bệnh nhân có được phác đồ phù hợp nhất với đặc điểm sinh học của chính họ.

chuyen-de-immunology-in-cancer-treatment--cap-nhat-kien-thuc-moi-ve-lieu-phap-b.jpg
Các giảng viên Khoa Dược đặt câu hỏi xoay quanh chuyên đề.

Không chỉ tập trung vào công nghệ và liệu pháp, chuyên đề cũng nhấn mạnh đến vai trò then chốt của người dược sĩ trong điều trị miễn dịch ung thư. Dược sĩ không chỉ là người cung ứng thuốc mà còn giữ vai trò quan trọng trong việc phối hợp điều trị miễn dịch ung thư, từ việc tham gia thử nghiệm lâm sàng, theo dõi phản ứng của bệnh nhân cho đến điều chỉnh liều lượng và dự báo các nguy cơ trong điều trị.

Buổi học chuyên đề là cầu nối tri thức giữa sinh viên Việt Nam và nền y học quốc tế. Qua đó, sinh viên Khoa Dược Trường Đại học Văn Lang không chỉ được mở rộng kiến thức chuyên môn mà còn được truyền cảm hứng để trở thành những dược sĩ chuyên nghiệp, có tư duy toàn cầu và luôn sẵn sàng đón nhận những thách thức mới trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cộng đồng.

chuyen-de-immunology-in-cancer-treatment--cap-nhat-kien-thuc-moi-ve-lieu-phap-c.jpg

Tin: Phương Minh 
 Hình ảnh: Gia Khang

Thẻ