Xác Định Chữ Ký Methyl hóa DNA Trong U Tuyến Giáp Hình Thái Nang Đóng Kín

• Tác giả: Nguyen Minh Hoang
• Người hướng dẫn: Nguyen Vu Phong, Ph.D
• Trường học: Nong Lam University
• Chuyên ngành: Biotechnology
• Đề tài: Khám Phá Chữ Ký Methyl Hóa DNA Trong U Tuyến Giáp Hình Thái Nang Đóng Kín
• Loại tài liệu: graduation thesis
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thu Duc

• ACKNOWLEDGEMENTS
• CONFIRMATION AND ASSURANCE
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. Overview of encapsulated follicular-patterned thyroid tumors (EFPTTTs)
• 1.2. Challenges in the pathological diagnosis of EFPTTs
• 2. MATERIALS AND METHODS
• 2.1. Discovery data - Gene Expression Omnibus (GEO)
• 2.2. TCGA Cohort
• 2.3. Data cohort from Juan
• 2.4. Introduction measurement of DNA methylation
• 2.5. PROCESSING CALA
• 2.6. Calling differential methylation positions (DMPs)
• 2.7. Feature importances - Random forest. Classification algorithm in machine learning. Validation of two cohorts
• 2.8. Analysis of position, genes and pathways of specific CpGs. Creating a demo shiny app as a tool for application
• 3. RESULTS AND DISCUSSION
• 3.1. Determine the significantly different DNA methylation positions (DMPs)
• 3.2. The first calling DMPs - between tumors and normal
• 3.3. The second calling DMPs - amongst FA, NIFTP, FC and fvPTC
• 3.4. Apply feature selection methods to collect CpGs
• 3.5. Classification Algorithm in Machine Learning
• 3.6. Validation
• 3.7. Analysis of position, genes and pathways of specific CpGs
• 3.8. DNA methylation level of 13 CpGs
• 3.9. Creating a demo shiny app as a tool for the clinical application
• 3.10. Calling DMR regression
• 4. CHAPTER 4: DISCUSSION
• 5. CHAPTER 5: CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
• 5.1. Recommendations
• REFERENCES
• LIST OF ABBREVIATIONS
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES

I. Tổng Quan Về Chữ Ký Methyl Hóa DNA Trong U Tuyến Giáp

U tuyến giáp hình thái nang đóng kín (EFPTTs) là một trong những loại u thường gặp trong thực hành bệnh lý tuyến giáp. Chúng bao gồm các loại u lành tính, u có khả năng ác tính không rõ ràng và u ác tính. Việc phân loại và chẩn đoán chính xác các loại u này gặp nhiều khó khăn do sự chồng chéo về hình thái và sự biến đổi trong biểu hiện gen. Nghiên cứu này nhằm phát triển một phương pháp chẩn đoán mới dựa trên chữ ký methyl hóa DNA để phân biệt các loại u này.

1.1. Đặc Điểm Của U Tuyến Giáp Hình Thái Nang

U tuyến giáp hình thái nang bao gồm nhiều loại như adenoma nang, NIFTP, và carcinoma. Mỗi loại có đặc điểm hình thái và sinh học riêng, gây khó khăn trong việc chẩn đoán chính xác.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Methyl Hóa DNA Trong Chẩn Đoán

Methyl hóa DNA đã được chứng minh là một chỉ số sinh học tiềm năng trong việc phân loại các loại u tuyến giáp. Nghiên cứu cho thấy sự khác biệt trong mức độ methyl hóa giữa các loại u có thể giúp cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán.

II. Thách Thức Trong Chẩn Đoán U Tuyến Giáp Hình Thái Nang

Chẩn đoán u tuyến giáp hình thái nang đóng kín gặp nhiều thách thức do sự chồng chéo về hình thái và thiếu sự đồng thuận giữa các bác sĩ. Các phương pháp hiện tại như xét nghiệm gen không đủ để phân loại chính xác. Điều này dẫn đến nguy cơ chẩn đoán sai và điều trị không cần thiết.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Phân Loại U

Sự chồng chéo về hình thái giữa các loại u khiến cho việc phân loại trở nên khó khăn. Các bác sĩ thường phải dựa vào hình ảnh mô học, điều này có thể dẫn đến sai sót.

2.2. Hệ Quả Của Chẩn Đoán Sai

Chẩn đoán sai có thể dẫn đến các biện pháp điều trị không cần thiết như phẫu thuật hoặc hóa trị, gây ra gánh nặng cho bệnh nhân và hệ thống y tế.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Chữ Ký Methyl Hóa DNA

Nghiên cứu sử dụng các phương pháp sinh học phân tử để xác định chữ ký methyl hóa DNA trong các mẫu u tuyến giáp. Các mẫu được phân tích bằng cách sử dụng công nghệ methyl hóa DNA để xác định các vị trí methyl hóa khác nhau giữa các loại u.

3.1. Quy Trình Phân Tích Methyl Hóa DNA

Quy trình bao gồm thu thập mẫu, xử lý và phân tích dữ liệu methyl hóa. Các mẫu được chia thành nhóm huấn luyện và kiểm tra để xây dựng mô hình phân loại.

3.2. Sử Dụng Machine Learning Trong Phân Tích

Mô hình phân loại được xây dựng dựa trên các chữ ký methyl hóa và các thuật toán machine learning như Random Forest để cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Về Methyl Hóa DNA

Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự khác biệt rõ rệt trong mức độ methyl hóa giữa các loại u tuyến giáp. Các vị trí methyl hóa cụ thể đã được xác định và có liên quan đến sự phát triển của khối u. Mô hình phân loại đạt độ chính xác cao trong việc phân biệt các loại u.

4.1. Các Vị Trí Methyl Hóa Quan Trọng

Nghiên cứu đã xác định 13 vị trí CpG có sự khác biệt đáng kể trong mức độ methyl hóa giữa các loại u, cung cấp thông tin quý giá cho việc phân loại.

4.2. Hiệu Quả Của Mô Hình Phân Loại

Mô hình phân loại dựa trên methyl hóa DNA cho thấy độ chính xác cao, với AUC đạt 0.7, cho thấy tiềm năng ứng dụng trong thực tiễn.

V. Kết Luận Và Tương Lai Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng chữ ký methyl hóa DNA có thể là một công cụ chẩn đoán hữu ích trong việc phân loại u tuyến giáp hình thái nang đóng kín. Các kết quả cho thấy cần tiếp tục nghiên cứu để xác định rõ hơn các cơ chế sinh học liên quan.

5.1. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu này mở ra hướng đi mới trong việc sử dụng methyl hóa DNA như một chỉ số sinh học trong chẩn đoán u tuyến giáp.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Cần tiếp tục nghiên cứu để xác định rõ hơn các con đường sinh học liên quan đến methyl hóa DNA và phát triển các phương pháp chẩn đoán mới.