Ngày 26/07 vừa qua, tạp chí khoa học danh tiếng eLife (Cambridge, UK) vừa đăng tải công trình nghiên cứu về mô hình phân tích đa phương thức nhằm phát hiện sớm ung thư đến từ nhóm các nhà khoa học Việt Nam. Đồng thời nhận định đây là một nghiên cứu có tính giá trị để đưa ra thêm một thông cáo báo chí đi kèm.
Tạp chí eLife đề cao giá trị của nghiên cứu trong việc cung cấp các đánh giá toàn diện về hiệu quả phát hiện sớm đồng thời nhiều loại ung thư bằng công sinh thiết lỏng dựa trên nền tảng công nghệ giải trình tự gen thế hệ mới kết hợp với mô hình học máy (machine learning) tiên tiến. Nghiên cứu này được đưa ra trong bối cảnh công nghệ phân tích ctDNA (DNA khối u lưu hành trong máu) đã trở thành một chỉ dấu sinh học đầy hứa hẹn trong việc hỗ trợ phát hiện sớm ung thư. Tuy nhiên, các xét nghiệm hiện tại vẫn còn bộc lộ một số yếu điểm về tính chính xác trong việc phân loại nguồn gốc DNA khối u/ hoặc phải yêu cầu giải trình tự gen ở độ phủ rất sâu với mức chi phí chưa phù hợp khi áp dụng vào trong tầm soát diện rộng.
Các nhà khoa học đã sử dụng xét nghiệm SPOT-MAS để giải trình tự gen ở độ phủ sâu ở vùng mục tiêu kết hợp với độ phủ thấp trên toàn bộ hệ gen. Điều này cho phép xác định các kiểu biến đổi methyl hóa, số lượng bản sao DNA, kích thước các đoạn ctDNA và mô-típ trình tự ở cuối các đoạn – tất cả đều là dấu hiệu phân tử đặc trưng của DNA khối u so với DNA khỏe mạnh.
Tiếp theo, các nhà khoa học đã ứng dụng mô hình học máy (ensemle stacking) để kết hợp nhiều đặc trưng của ctDNA để có thể phát hiện các trường hợp có ctDNA trong máu. Theo đó, nhóm đã lấy mẫu phân tích của 738 bệnh nhân mắc các loại ung thư: gan, vú, phổi, dạ dày, đại trực tràng, cùng số lượng mẫu từ 1.550 người hoàn toàn khỏe mạnh. Sau đó, nhóm đã sử dụng mô hình học máy để phân tích bộ dữ liệu về đặc trưng của ctDNA của các nhóm mẫu này để xác định sự hiện diện của ctDNA trong máu và chỉ ra nguồn gốc cơ quan của ctDNA. Tiếp theo, nhóm nghiên cứu đã thực hiện phương pháp này cho một nhóm gồm 239 bệnh nhân – những người mắc 1 trong 5 loại ung thư này và 474 người khoẻ mạnh để đưa ra đánh giá về mức độ hoạt động của phương pháp này trong việc phát hiện ung thư và phân loại chúng.
Kết quả, họ đã phát hiện được 73% trường hợp ung thư có độ chuyên c lên tới 97%. Hơn thế, thử nghiệm cũng cho kết quả dự đoán nguồn gốc khối u đạt độ chính xác là 70%. Và trong quá trình áp dụng, các nhà khoa học đã nhận ra rằng việc ứng dụng mô hình phân tích đa tính năng hiệu quả hơn rất nhiều so với các mô hình đơn lẻ, đơn tính năng. Ngoài ra, các nhà khoa học cũng chỉ ra rằng xét nghiệm này vô cùng hiệu quả với ung thư gan với độ nhạy đến 90%, đồng thời ít hiệu quả nhất với ung thư vú. Điều này hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu trước đây cho thấy các khối u gan thường thải ra một lượng lớn ctDNA, cũng như đặc biệt ít ở các khối u ở vú.
Hiện tại vẫn cần phải có thêm nhiều nghiên cứu để so sánh những lợi điểm mà phương pháp mới này mang lại so với các phương pháp khảo sát ctDNA đã công bố trước đây Việc này sẽ giúp chứng minh rằng phương pháp SPOT-MAS dựa trên mô hình phân tích đa tính năng có thể hoạt động tốt hơn và tiết kiệm hơn so với các phương pháp khác dựa trên phân tích đơn lẻ các đặc trưng ctDNA . Ngoài ra cũng cần phải phân tích và thử nghiệm thêm ở các nhóm bệnh nhân mắc ung thư ở giai đoạn sớm hơn các nhóm bệnh nhân vừa tham gia thực hiện khảo sát để có căn cứ đánh giá toàn diện về phương pháp.
“Công trình nghiên cứu này đã chứng minh SPOT-MAS, với sự kết hợp độc đáo giữa tính năng phân tích nhiều đặc trưng của ctDNA và các thuật toán học máy có thể giúp phát hiện và xác định nguồn gốc của nhiều loại ung thư thông qua các kỹ thuật giải trình tự gen thế hệ mới” – TS. Trần Lê Sơn – Trưởng nhóm nghiên cứu khoa học tại Viện Di truyền Y học – Gene Solutions. ”Một nghiên cứu với cỡ mẫu lớn hơn đã và đang được thực hiện triển khai trên diện rộng với quy mô và thời gian theo dõi kéo dài trong vài năm tới nhằm đi đến kết luận cuối cùng và đầy đủ về hiệu quảcủa SPOT-MAS và đánh giá tiềm năng để SPOT-MAS có thể trở thành một xét nghiệm hỗ trợ tầm soát và phát hiện sớm ung thư cho cộng đồng.
Nhận xét của eLife
“Đây là một nghiên cứu rất giá trị giúp đánh giá toàn diện methyl hóa trong DNA ngoại bào để khám phá tiềm năng của mô hình dự đoán “đa phương thức” mới – mô hình được phát triển nhằm phát hiện các khối u ác tính và phân loại nguồn gốc khối u.
Bằng chứng khoa học của nghiên cứu rất mạnh mẽ, xác thực, cùng phần kết cấu được hệ thống hoá một cách logic. Nghiên cứu đã giúp bộc lộ những kiến thức chuyên sâu về cơ chế phát hiện sớm ung thư bằng phương pháp không xâm lấn thông qua việc sử dụng mẫu lớn với phương pháp bệnh chứng. Nghiên cứu này sẽ nhận được sự quan tâm của các chuyên gia di truyền ung thư học và các bác sĩ ung bướu trong việc hỗ trợ công tác chẩn đoán phát hiện sớm ung thư trong tương lai”.
Xem toàn văn tại 2 đường link bên dưới:
Thông cáo báo chí của eLife:
Bài nghiên cứu được đăng trên eLife:
https://elifesciences.org/reviewed-preprints/89083
