Luận văn thạc sĩ công nghệ sinh học phân tích in silico sự biểu hiện của các phân tử mirna liên quan đến ung thư biểu mô tế bào gan hcc trên nền mẫu huyết thanh và mẫu mô bằng công cụ tin sinh học

Khám phá luận văn thạc sĩ về công nghệ sinh học, phân tích in silico mirna liên quan đến ung thư biểu mô tế bào gan HCC qua mẫu huyết thanh và mô.

• Tác giả: Đào Sỹ Thịnh
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Bảo Quốc
• Trường học: Trường Đại Học Nông Lâm
• Chuyên ngành: Công Nghệ Sinh Học
• Đề tài: Phân Tích In-Silico MiRNA Liên Quan Đến Ung Thư Biểu Mô Tế Bào Gan (HCC)
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan về ung thư
• 1.2. Tổng quan về ung thư biểu mô tế bào gan (HCC)
• 1.3. Những nguy cơ dẫn đến Ung thư biểu mô tế bào gan
• 1.4. Giới thiệu về miRNA
• 1.5. Vai trò của miRNA trong ung thư biểu mô tế bào gan
• 1.6. Một số dấu ấn sinh học dùng trong chẩn đoán HCC
• 1.7. Một số phần mềm và cơ sở dữ liệu dùng trong nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: ĐỐI TƯỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Đối tượng nghiên cứu
• 2.2. Nội dung và phương pháp nghiên cứu
• 2.2.1. Phân tích tin sinh học trên nền mẫu huyết thanh
• 2.2.2. Thu thập các bộ dataset dữ liệu
• 2.2.3. Đánh giá sự khác biệt về biểu hiện của các DEMs
• 2.2.4. Tổng hợp các DEMs giữa các datasets
• 2.2.5. Phân tích Hierarchical clustering và Heatmap
• 2.2.6. Phân tích Receiver Operating Characteristic (ROC) và AUC
• 2.2.7. Mạng tương tác miRNA-miRNA interaction, protein-protein interaction (PPI)
• 2.2.8. Mối tương tác miRNA-mRNA interaction
• 2.2.9. Hồi quy Logistic nhị phân (Binary Logistic regression)
• 2.2.10. So sánh các miRNA tiềm năng giữa nền mẫu mô và huyết thanh
• 2.3. Kết quả thu thập
• 2.3.1. Đánh giá khác biệt về mặt biểu hiện của các DEMs và tổng hợp các DEMs giữa các datasets
• 2.3.2. Phân tích Hierarchical clustering và Heatmap
• 2.3.3. Phân tích Receiver Operating Characteristic (ROC) và AUC
• 2.3.4. Phân tích miRNA-miRNA interaction, Protein-Protein interaction (PPI) và Gene ontology
• 2.3.5. Mối tương tác miRNA-mRNA interaction
• 2.3.6. Tổ hợp miRNA tiềm năng
• 2.3.7. So sánh tổng hợp các miRNA tiềm năng giữa nền mẫu mô và huyết thanh
• 3. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT
• DANH SÁCH BẢNG
• DANH SÁCH HÌNH

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Ung Thư Biểu Mô Tế Bào Gan HCC 55 KT

Ung thư gan là một căn bệnh hiểm nghèo với tỷ lệ tử vong và mắc bệnh cao ở Việt Nam. Ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) chiếm khoảng 80% các ca chẩn đoán và tử vong do ung thư gan nguyên phát. HCC là loại ung thư phổ biến thứ sáu trên thế giới với 841,100 trường hợp mới năm 2018 và là nguyên nhân gây tử vong do ung thư đứng hàng thứ hai. Các nguyên nhân chính bao gồm bệnh gan mãn tính, xơ gan do virus viêm gan B (HBV) hoặc virus viêm gan C (HCV), bệnh gan do rượu, bệnh gan nhiễm mỡ không do rượu (NAFLD), viêm gan nhiễm mỡ, ăn thực phẩm bị nhiễm độc, bệnh tiểu đường và béo phì. Các phương pháp chẩn đoán chủ yếu dựa vào chẩn đoán lâm sàng, hình ảnh học (siêu âm, chụp CT/MRI), sinh thiết, mô bệnh học, và các chỉ dấu sinh học trong huyết thanh như AFP, DCP, AFP-L3, Glypican-3. Tuy nhiên, các phương pháp này thường phát hiện bệnh ở giai đoạn muộn, tỷ lệ tử vong cao và tốn kém. Các chỉ dấu sinh học hiện tại chưa đáp ứng được nhu cầu phát hiện HCC ở giai đoạn sớm.

1.1. Các Yếu Tố Nguy Cơ Chính Gây Ung Thư Biểu Mô Gan

Sự phát triển của ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố nguy cơ, trong đó bệnh gan mãn tính là yếu tố quan trọng nhất. Xơ gan do virus viêm gan B (HBV) hoặc virus viêm gan C (HCV) chiếm tỷ lệ lớn. Bệnh gan do rượu, bệnh gan nhiễm mỡ không do rượu (NAFLD), và viêm gan nhiễm mỡ cũng góp phần vào sự phát triển HCC. Ngoài ra, việc tiêu thụ thực phẩm nhiễm độc, bệnh tiểu đường, và béo phì cũng là những yếu tố cần được xem xét. Việc xác định và quản lý các yếu tố nguy cơ này có vai trò quan trọng trong phòng ngừa và phát hiện sớm HCC.

1.2. Các Phương Pháp Chẩn Đoán Ung Thư Gan Hiện Nay

Các phương pháp chẩn đoán ung thư gan hiện nay bao gồm chẩn đoán lâm sàng, hình ảnh học (siêu âm, chụp CT/MRI), sinh thiết, và mô bệnh học. Các chỉ dấu sinh học trong huyết thanh như AFP (alpha-fetoprotein), DCP (des-gamma carboxyprothrombin), AFP-L3 (L3 fraction of AFP), và Glypican-3 (GPC3) cũng được sử dụng. Tuy nhiên, các phương pháp này thường chỉ phát hiện HCC ở giai đoạn muộn, khi bệnh đã tiến triển nhanh và khó kiểm soát. Do đó, nhu cầu về các phương pháp chẩn đoán sớm, chính xác và ít xâm lấn là rất lớn để cải thiện tiên lượng cho bệnh nhân ung thư gan.

II. MiRNA và Vai Trò Trong Ung Thư Biểu Mô Tế Bào Gan 59 KT

MicroRNA (miRNA) là các phân tử RNA nhỏ không mã hoá, đóng vai trò quan trọng trong các quá trình sinh học như phát triển, biệt hoá và tăng sinh tế bào. Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng 50% miRNA nằm ở các vùng gen liên quan đến ung thư và sự biểu hiện không bình thường của miRNA đã được minh chứng trong nhiều loại khối u ác tính góp phần sự phát sinh ung thư và tiến triển của ung thư. Một số miRNA tham gia vào quá trình hình thành ung thư gan như miR-122, miR-223, miR-21, miR-193a, miR-29, miR34a/c, miR-199, được báo cáo là các miRNA tiềm năng chẩn đoán HCC. Các phân tử miRNA có thể lưu thông ở dạng không bào trong dịch cơ thể, bao gồm huyết thanh và huyết tương. Do tính ổn định vốn có của các phân tử miRNA, việc thu thập miRNA được thực hiện dễ dàng hứa hẹn là một dấu ấn sinh học không xâm lấn cho việc chẩn đoán và đánh giá ung thư biểu mô tế bào gan (HCC).

2.1. Cơ Chế Hoạt Động Của MiRNA Trong Điều Hòa Gen

MiRNA hoạt động bằng cách liên kết với vùng 3'UTR của mRNA mục tiêu, dẫn đến ức chế dịch mã hoặc phân hủy mRNA. Cơ chế này cho phép miRNA điều hòa biểu hiện gen một cách tinh vi và linh hoạt. Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng miRNA tham gia vào nhiều quá trình sinh học quan trọng, bao gồm phát triển, biệt hóa tế bào, tăng sinh, và chết tế bào theo chương trình. Sự rối loạn trong biểu hiện miRNA có thể dẫn đến sự phát triển của nhiều bệnh lý, đặc biệt là ung thư. Trong ung thư, miRNA có thể hoạt động như oncogene (thúc đẩy sự phát triển ung thư) hoặc tumor suppressor gene (ức chế sự phát triển ung thư).

2.2. Các MiRNA Tiềm Năng Trong Chẩn Đoán Ung Thư Biểu Mô Gan

Nhiều nghiên cứu đã xác định được các miRNA có tiềm năng trong chẩn đoán ung thư biểu mô gan (HCC). Các miRNA này có thể được sử dụng làm biomarker để phát hiện sớm HCC và theo dõi quá trình điều trị. Một số miRNA được báo cáo là có biểu hiện thay đổi đáng kể trong HCC bao gồm miR-122, miR-223, miR-21, miR-193a, miR-29, miR34a/c, và miR-199. Việc sử dụng kết hợp nhiều miRNA có thể cải thiện độ chính xác và độ nhạy của chẩn đoán. Nghiên cứu sâu hơn về các miRNA này có thể dẫn đến phát triển các phương pháp chẩn đoán và điều trị mới cho HCC.

2.3. Ứng Dụng MiRNA Trong Điều Trị Ung Thư Biểu Mô Tế Bào Gan

MiRNA không chỉ có tiềm năng trong chẩn đoán mà còn trong điều trị ung thư biểu mô tế bào gan (HCC). Việc điều chỉnh biểu hiện của miRNA có thể ức chế sự phát triển của tế bào ung thư hoặc tăng cường đáp ứng với các phương pháp điều trị hiện tại. Các phương pháp điều trị dựa trên miRNA bao gồm sử dụng các chất ức chế miRNA (anti-miRNA) hoặc các phân tử mô phỏng miRNA (miRNA mimics). Ngoài ra, miRNA có thể được sử dụng để tăng cường hiệu quả của các liệu pháp gen hoặc liệu pháp miễn dịch trong điều trị HCC. Nghiên cứu về ứng dụng miRNA trong điều trị HCC vẫn đang trong giai đoạn phát triển, nhưng hứa hẹn mang lại những tiến bộ đáng kể trong tương lai.

III. Cách Phân Tích In Silico MiRNA Liên Quan Đến HCC 58 KT

Việc phân tích một cách có hệ thống các dạng biểu hiện của các miRNA trên nền tảng huyết thanh vẫn còn chưa được chứng minh đầy đủ và còn cần nhiều quá trình nghiên cứu khác. Nghiên cứu này tập trung vào phân tích in-silico sự biểu hiện của các phân tử miRNA liên quan đến ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) trên nền mẫu huyết thanh và mẫu mô bằng công cụ tin sinh học. Mục tiêu nghiên cứu là đánh giá mức độ biểu hiện của các miRNA trên nền mẫu huyết thanh có liên quan đến ung thư biểu mô tế bào gan từ các dữ liệu microarray và bằng các công cụ tin sinh học. Xác định được các miRNA tiềm năng chẩn đoán sớm ung thư biểu mô tế bào gan trên nền mẫu huyết thanh.

3.1. Các Bước Cơ Bản Trong Phân Tích In Silico MiRNA

Phân tích in-silico miRNA bao gồm nhiều bước, bắt đầu từ thu thập và xử lý dữ liệu miRNA từ các nguồn công khai như GEO (Gene Expression Omnibus) và TCGA (The Cancer Genome Atlas). Dữ liệu sau đó được chuẩn hóa và phân tích để xác định các miRNA có biểu hiện khác biệt (DEMs) giữa các nhóm bệnh và nhóm chứng. Các công cụ thống kê và tin sinh học được sử dụng để đánh giá ý nghĩa thống kê của sự khác biệt biểu hiện. Cuối cùng, các miRNA tiềm năng được lựa chọn để phân tích chức năng và xác định các pathway sinh học liên quan. Phân tích in-silico giúp sàng lọc và xác định các miRNA mục tiêu để nghiên cứu sâu hơn trong phòng thí nghiệm.

3.2. Các Công Cụ Tin Sinh Học Phổ Biến Để Phân Tích MiRNA

Có nhiều công cụ tin sinh học có sẵn để phân tích miRNA. Một số công cụ phổ biến bao gồm miRWalk, TargetScan, miRDB, và DIANA-miRPath. Các công cụ này cho phép dự đoán mục tiêu của miRNA, phân tích pathway sinh học liên quan, và xây dựng mạng lưới tương tác giữa miRNA và các gen mục tiêu. Ngoài ra, các phần mềm thống kê như R và Bioconductor cũng được sử dụng để phân tích dữ liệu miRNA và tạo ra các hình ảnh trực quan. Việc lựa chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu và loại dữ liệu có sẵn.

3.3. Sử Dụng Dữ Liệu Microarray Để Phân Tích Biểu Hiện MiRNA

Dữ liệu microarray là một nguồn thông tin quan trọng để phân tích biểu hiện miRNA. Microarray cho phép đo lường mức độ biểu hiện của hàng ngàn miRNA cùng một lúc. Dữ liệu microarray được thu thập từ các nghiên cứu trước đây và được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu công khai như GEO. Việc phân tích dữ liệu microarray đòi hỏi các kỹ năng về thống kê và tin sinh học. Các phương pháp phân tích bao gồm chuẩn hóa dữ liệu, xác định các miRNA có biểu hiện khác biệt, và phân tích chức năng. Kết quả phân tích microarray có thể cung cấp thông tin quan trọng về vai trò của miRNA trong ung thư và các bệnh lý khác.

IV. Kết Quả Phân Tích In Silico MiRNA Trong Ung Thư Gan 57 KT

Kết quả phân tích bằng công cụ Venn cho thấy có 17 miRNA có mặt chung ở cả 3 bộ dữ liệu và chúng đều thể hiện sự khác biệt trong biểu hiện giữa nhóm HCC so với nhóm khỏe trên nền huyết thanh. Phân tích ROC (Receive operating characteristic) riêng lẻ cho thấy sự ổn định và khác biệt về mặt biểu hiện của 7 phân tử miRNA là miR-3943, miR-6787-3p, miR-6757-3p, miR- 6759-5p, miR-6754-3p, miR-320a và miR-4314 với giá trị AUC đều lớn hơn 80%, trong đó miR-4314 với giá trị AUC cao nhất là 94,43% và khoảng tin cậy nằm trong khoảng 92% - 96%.

4.1. Xác Định Các MiRNA Biểu Hiện Khác Biệt Trong HCC

Phân tích in-silico đã xác định được 17 miRNA có biểu hiện khác biệt đáng kể giữa nhóm ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) và nhóm khỏe mạnh. Các miRNA này có thể đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển và tiến triển của HCC. Sự khác biệt trong biểu hiện miRNA có thể phản ánh sự thay đổi trong các quá trình sinh học liên quan đến ung thư, như tăng sinh, di căn, và kháng thuốc. Việc xác định các miRNA này có thể giúp phát triển các phương pháp chẩn đoán và điều trị mới cho HCC.

4.2. Đánh Giá Giá Trị Chẩn Đoán Của Các MiRNA Tiềm Năng

Phân tích ROC (Receiver Operating Characteristic) được sử dụng để đánh giá giá trị chẩn đoán của các miRNA tiềm năng. Kết quả cho thấy 7 miRNA (miR-3943, miR-6787-3p, miR-6757-3p, miR- 6759-5p, miR-6754-3p, miR-320a và miR-4314) có giá trị AUC (Area Under the Curve) lớn hơn 80%, cho thấy khả năng phân biệt tốt giữa nhóm HCC và nhóm khỏe mạnh. Đặc biệt, miR-4314 có giá trị AUC cao nhất là 94,43%, cho thấy tiềm năng lớn trong việc sử dụng làm biomarker chẩn đoán HCC. Các miRNA này có thể được sử dụng để phát triển các xét nghiệm chẩn đoán sớm và chính xác cho ung thư gan.

4.3. Phân Tích Chức Năng Của Các MiRNA Liên Quan Đến HCC

Phân tích chức năng của các miRNA đã xác định được các pathway sinh học liên quan đến ung thư biểu mô tế bào gan (HCC). Các miRNA này có thể điều hòa biểu hiện của các gen liên quan đến tăng sinh, di căn, và kháng thuốc. Việc hiểu rõ cơ chế hoạt động của miRNA trong HCC có thể giúp phát triển các phương pháp điều trị đích hiệu quả hơn. Các pathway sinh học được xác định có thể là mục tiêu cho các liệu pháp gen hoặc các liệu pháp dựa trên miRNA.

V. Tổ Hợp MiRNA Tiềm Năng Chẩn Đoán Ung Thư Gan Sớm 60 KT

Phân tích chức năng của các miRNA cho thấy ngoài ảnh hưởng đến ung thư biểu mô tế bào gan, chúng còn ảnh hưởng đến nhiều loại ung thư khác như ung thư tuyến tiền liệt, ung thư biểu mô thận, nội mạc tử cung, đại trực tràng, tuyến giáp, và các con đường tín hiệu thường xuyên sẽ dẫn đến ung thư như ErbB pathway, MAPK pathway, TGF-beta. Phân tích tính hiệu quả trong chẩn đoán HCC dựa theo nhóm cũng chỉ ra 2 tổ hợp là miR-6754-3p/miR-6787-3p và miR-4314/miR-320a với giá trị AUC đều lớn hơn 90%, trong đó nhóm miR-4314/miR-320a là tốt nhất khi giá trị AUC lên tới 98,5% với khoảng tin cậy nằm trong khoảng 97% - 99%.

5.1. Ảnh Hưởng Của MiRNA Đến Các Loại Ung Thư Khác

Kết quả phân tích cho thấy các miRNA liên quan đến ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) cũng có thể ảnh hưởng đến nhiều loại ung thư khác như ung thư tuyến tiền liệt, ung thư biểu mô thận, nội mạc tử cung, đại trực tràng, tuyến giáp. Điều này cho thấy vai trò quan trọng của miRNA trong các quá trình sinh học chung liên quan đến sự phát triển ung thư. Việc nghiên cứu miRNA có thể mang lại những hiểu biết sâu sắc về cơ chế gây bệnh và phát triển các phương pháp điều trị hiệu quả cho nhiều loại ung thư.

5.2. Các Con Đường Tín Hiệu Quan Trọng Liên Quan Đến MiRNA

Phân tích cũng xác định các con đường tín hiệu quan trọng liên quan đến miRNA trong ung thư, bao gồm ErbB pathway, MAPK pathway, và TGF-beta. Các con đường này đóng vai trò quan trọng trong điều hòa tăng sinh, biệt hóa, và chết tế bào. Sự rối loạn trong các con đường này có thể dẫn đến sự phát triển ung thư. Việc nhắm mục tiêu vào các con đường tín hiệu này bằng các liệu pháp gen hoặc các liệu pháp dựa trên miRNA có thể là một chiến lược hiệu quả để điều trị ung thư.

5.3. Đánh Giá Hiệu Quả Chẩn Đoán Của Các Tổ Hợp MiRNA

Phân tích tính hiệu quả trong chẩn đoán HCC dựa theo nhóm cho thấy 2 tổ hợp miRNA là miR-6754-3p/miR-6787-3p và miR-4314/miR-320a có giá trị AUC đều lớn hơn 90%. Điều này cho thấy việc sử dụng tổ hợp miRNA có thể cải thiện độ chính xác và độ nhạy của chẩn đoán. Tổ hợp miR-4314/miR-320a là tốt nhất khi giá trị AUC lên tới 98,5% với khoảng tin cậy nằm trong khoảng 97% - 99%, cho thấy tiềm năng lớn trong việc sử dụng làm biomarker chẩn đoán sớm HCC. Việc phát triển các xét nghiệm dựa trên tổ hợp miRNA có thể giúp phát hiện ung thư gan ở giai đoạn sớm và cải thiện tiên lượng cho bệnh nhân.

VI. Triển Vọng Và Thách Thức Nghiên Cứu MiRNA Ung Thư Gan 56 KT

Từ tình hình thực tiễn trên, thực hiện đề tài: “Phân tích in-silico sự biểu hiện của các phân tử miRNA liên quan đến ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) trên nền mẫu huyết thanh và mẫu mô bằng công cụ tin sinh học”. Mục tiêu nghiên cứu Đánh giá mức độ biểu hiện của các miRNA trên nền mẫu huyết thanh có liên quan đến ung thư biểu mô tế bào gan từ các dữ liệu microarray và bằng các công cụ tin sinh học. Xác định được các miRNA tiềm năng chẩn đoán sớm ung thư biểu mô tế bào gan trên nền mẫu huyết thanh.

6.1. Tiềm Năng Ứng Dụng Lâm Sàng Của Nghiên Cứu MiRNA

Nghiên cứu miRNA có tiềm năng ứng dụng lâm sàng rất lớn trong chẩn đoán, tiên lượng và điều trị ung thư gan. Các miRNA có thể được sử dụng làm biomarker để phát hiện sớm ung thư gan, theo dõi đáp ứng điều trị, và dự đoán khả năng tái phát. Ngoài ra, miRNA có thể là mục tiêu cho các liệu pháp gen hoặc các liệu pháp dựa trên miRNA. Việc phát triển các xét nghiệm và phương pháp điều trị dựa trên miRNA có thể cải thiện đáng kể tiên lượng cho bệnh nhân ung thư gan.

6.2. Thách Thức Trong Nghiên Cứu MiRNA Ung Thư Gan

Mặc dù có nhiều tiềm năng, nghiên cứu miRNA trong ung thư gan cũng đối mặt với nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là sự phức tạp của mạng lưới điều hòa miRNA, với mỗi miRNA có thể điều hòa nhiều gen mục tiêu và ngược lại. Ngoài ra, sự biến đổi miRNA giữa các cá thể và giữa các loại ung thư cũng là một thách thức. Cần có các nghiên cứu lớn hơn và đa dạng hơn để xác định các miRNA có giá trị lâm sàng và phát triển các phương pháp chẩn đoán và điều trị hiệu quả.

6.3. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Về MiRNA Và Ung Thư Gan

Hướng nghiên cứu tương lai về miRNA và ung thư gan bao gồm việc xác định các miRNA mới có liên quan đến sự phát triển ung thư, khám phá cơ chế hoạt động của miRNA trong ung thư, và phát triển các phương pháp điều trị dựa trên miRNA hiệu quả hơn. Ngoài ra, cần có các nghiên cứu lâm sàng lớn hơn để đánh giá giá trị của miRNA trong chẩn đoán và tiên lượng ung thư gan. Việc kết hợp miRNA với các biomarker khác và với các phương pháp điều trị hiện tại có thể cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân ung thư gan.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) là một trong những loại ung thư gan nguyên phát phổ biến nhất, chiếm khoảng 75-85% các trường hợp ung thư gan và là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu liên quan đến ung thư gan tại Việt Nam cũng như trên toàn thế giới. Theo thống kê của GLOBOCAN 2020, HCC đứng thứ sáu về số ca mắc mới trên toàn cầu với khoảng 906.000 trường hợp và gần 830.000 ca tử vong mỗi năm. Tại Việt Nam, ung thư gan chiếm tỷ lệ mắc cao, đặc biệt ở nam giới với khoảng 39/100.000 dân, trong khi nữ giới là 9,5/100.000 dân. Các yếu tố nguy cơ chính bao gồm nhiễm virus viêm gan B (HBV), viêm gan C (HCV), xơ gan, bệnh gan nhiễm mỡ không do rượu (NAFLD), và tiếp xúc với aflatoxin.

Hiện nay, các phương pháp chẩn đoán HCC chủ yếu dựa trên hình ảnh học, sinh thiết mô và các dấu ấn sinh học huyết thanh như AFP, DCP, AFP-L3, và Glypican-3. Tuy nhiên, các dấu ấn này còn hạn chế trong việc phát hiện sớm và có độ nhạy, độ đặc hiệu chưa cao. MicroRNA (miRNA) được xem là các dấu ấn sinh học tiềm năng với khả năng ổn định trong huyết thanh và vai trò quan trọng trong điều hòa biểu hiện gen liên quan đến ung thư. Nghiên cứu này nhằm phân tích in-silico sự biểu hiện của các phân tử miRNA liên quan đến HCC trên nền mẫu huyết thanh và mô, sử dụng các công cụ tin sinh học để xác định các miRNA có tiềm năng chẩn đoán sớm HCC.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào ba bộ dữ liệu microarray thu thập từ cơ sở dữ liệu GEO của Nhật Bản, với tổng số mẫu gồm 425 bệnh nhân HCC và 1.349 mẫu đối chứng khỏe mạnh. Mục tiêu chính là đánh giá sự khác biệt biểu hiện của các miRNA giữa nhóm HCC và nhóm khỏe, xác định các miRNA tiềm năng làm dấu ấn sinh học chẩn đoán sớm HCC, góp phần nâng cao hiệu quả phát hiện và điều trị bệnh.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên lý thuyết về vai trò của miRNA trong điều hòa biểu hiện gen và sự phát triển ung thư. MiRNA là các phân tử RNA nhỏ không mã hóa, dài khoảng 21-23 nucleotide, có khả năng điều chỉnh biểu hiện gen thông qua cơ chế ức chế dịch mã hoặc phân hủy mRNA. Sự rối loạn biểu hiện miRNA được chứng minh liên quan mật thiết đến quá trình sinh ung thư, tiến triển và kháng thuốc của HCC.

Hai mô hình lý thuyết chính được áp dụng gồm:

1. Mô hình điều hòa miRNA-mRNA: MiRNA tương tác với các mRNA mục tiêu để điều chỉnh các con đường tín hiệu quan trọng như ErbB, MAPK, TGF-beta, NF-κB và JAK/STAT3, ảnh hưởng đến sự tăng sinh, apoptosis và di căn tế bào ung thư.

2. Mô hình dấu ấn sinh học miRNA trong chẩn đoán và tiên lượng HCC: Các miRNA lưu hành trong huyết thanh có tính ổn định cao, có thể được sử dụng làm dấu ấn sinh học không xâm lấn để phát hiện sớm và theo dõi tiến triển bệnh.

Các khái niệm chính bao gồm: miRNA, ung thư biểu mô tế bào gan (HCC), dấu ấn sinh học, microarray, phân tích ROC (Receiver Operating Characteristic), AUC (Area Under Curve), và phân tích hồi quy logistic nhị phân.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích in-silico dựa trên dữ liệu microarray thu thập từ cơ sở dữ liệu GEO (Gene Expression Omnibus). Ba bộ dữ liệu được lựa chọn gồm GSE112264, GSE113740 và GSE124158, tất cả đều sử dụng nền mẫu huyết thanh và cùng platform microarray GPL21263, với tổng cộng 425 mẫu HCC và 1.349 mẫu đối chứng.

Quy trình nghiên cứu gồm các bước:

• Thu thập dữ liệu: Tìm kiếm và lựa chọn các bộ dữ liệu microarray phù hợp theo tiêu chí về nền mẫu, số lượng mẫu, và phương pháp thu thập.

• Phân tích biểu hiện khác biệt (DEMs): Sử dụng công cụ GEO2R để xác định các miRNA biểu hiện khác biệt giữa nhóm HCC và nhóm khỏe với ngưỡng ý nghĩa P < 0.05 và |logFC| > 1.

• Tổng hợp DEMs: Áp dụng biểu đồ Venn để xác định các miRNA có mặt chung trong cả ba bộ dữ liệu nhằm tăng độ tin cậy.

• Phân cụm và trực quan hóa: Sử dụng phân tích phân cụm phân cấp (Hierarchical clustering) và biểu đồ heatmap để mô tả sự khác biệt biểu hiện của các miRNA.

• Phân tích ROC và AUC: Đánh giá khả năng phân biệt bệnh nhân HCC và nhóm khỏe của từng miRNA và các tổ hợp miRNA bằng phần mềm GraphPad Prism.

• Mạng tương tác và phân tích chức năng: Sử dụng các công cụ MirNet, MirDIP, String database và G:profiler để phân tích mạng tương tác miRNA-mRNA, protein-protein và chú thích chức năng sinh học.

• Hồi quy logistic nhị phân: Xây dựng mô hình dự đoán dựa trên biểu hiện của các miRNA để xác định tổ hợp miRNA có hiệu quả chẩn đoán cao nhất.

Thời gian nghiên cứu kéo dài từ tháng 5 đến tháng 9 năm 2021, với cỡ mẫu tổng hợp khoảng 1.774 mẫu, được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện từ các bộ dữ liệu có sẵn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Xác định 17 miRNA biểu hiện khác biệt ổn định: Qua phân tích Venn, 17 miRNA được xác định có mặt chung và biểu hiện khác biệt giữa nhóm HCC và nhóm khỏe trên cả ba bộ dữ liệu. Trong đó, 6 miRNA (miR-4314, miR-3943, miR-6787-3p, miR-6757-3p, miR-6754-3p, miR-6759-5p) có biểu hiện giảm, còn miR-320a biểu hiện tăng ổn định (logFC > 1) ở nhóm HCC.

2. Phân tích ROC cho thấy 7 miRNA có giá trị chẩn đoán cao: Các miRNA miR-3943, miR-6787-3p, miR-6757-3p, miR-6759-5p, miR-6754-3p, miR-320a và miR-4314 đều có giá trị AUC trên 80%, trong đó miR-4314 đạt AUC cao nhất là 94,43% (khoảng tin cậy 92%-96%).

3. Tổ hợp miRNA nâng cao hiệu quả chẩn đoán: Hai tổ hợp miRNA gồm miR-6754-3p/miR-6787-3p và miR-4314/miR-320a có giá trị AUC trên 90%, đặc biệt tổ hợp miR-4314/miR-320a đạt AUC lên tới 98,5% (khoảng tin cậy 97%-99%), cho thấy khả năng phân biệt bệnh nhân HCC và nhóm khỏe rất tốt.

4. Phân tích chức năng và mạng tương tác: Các miRNA này không chỉ ảnh hưởng đến HCC mà còn liên quan đến nhiều loại ung thư khác như ung thư tuyến tiền liệt, ung thư thận, ung thư nội mạc tử cung, đại trực tràng và tuyến giáp. Các con đường tín hiệu chính bị ảnh hưởng bao gồm ErbB, MAPK, TGF-beta, NF-κB và JAK/STAT3.

Thảo luận kết quả

Sự ổn định và khác biệt biểu hiện của các miRNA trên nền mẫu huyết thanh cho thấy tiềm năng lớn của chúng như các dấu ấn sinh học không xâm lấn trong chẩn đoán sớm HCC. Kết quả phân tích ROC và AUC cho thấy các miRNA riêng lẻ đã có giá trị chẩn đoán tốt, nhưng khi kết hợp thành tổ hợp, hiệu quả chẩn đoán được cải thiện rõ rệt, phù hợp với các nghiên cứu trước đây về vai trò của tổ hợp miRNA trong tăng độ nhạy và độ đặc hiệu.

Mạng tương tác miRNA-mRNA và phân tích chức năng cho thấy các miRNA này tham gia điều hòa nhiều con đường sinh học quan trọng liên quan đến sinh ung thư và tiến triển HCC, đồng thời có thể ảnh hưởng đến các loại ung thư khác, mở ra hướng nghiên cứu đa mục tiêu trong điều trị.

So sánh với các nghiên cứu trước, các miRNA như miR-320a và miR-4314 đã được ghi nhận có vai trò trong ung thư gan và các bệnh lý ung thư khác, củng cố thêm bằng chứng về tính ứng dụng của chúng. Việc sử dụng dữ liệu từ ba bộ dataset độc lập nhưng cùng nền mẫu huyết thanh và platform microarray giúp tăng tính đồng bộ và độ tin cậy của kết quả.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ heatmap thể hiện sự phân cụm biểu hiện miRNA giữa nhóm HCC và nhóm khỏe, cùng các biểu đồ đường cong ROC minh họa hiệu quả chẩn đoán của từng miRNA và tổ hợp miRNA.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Phát triển bộ kit chẩn đoán dựa trên tổ hợp miR-4314/miR-320a: Thực hiện nghiên cứu tiền lâm sàng và lâm sàng để phát triển bộ kit xét nghiệm huyết thanh nhằm chẩn đoán sớm HCC với mục tiêu nâng cao độ nhạy và độ đặc hiệu trên 95% trong vòng 2-3 năm, do các trung tâm nghiên cứu ung thư và công ty công nghệ sinh học thực hiện.

2. Mở rộng nghiên cứu đa trung tâm và đa quốc gia: Thu thập và phân tích dữ liệu miRNA từ các khu vực địa lý khác nhau, đặc biệt là Việt Nam, nhằm đánh giá tính phổ quát và hiệu quả của các dấu ấn sinh học miRNA trong chẩn đoán HCC, dự kiến trong 3-5 năm, do các viện nghiên cứu y sinh và bệnh viện chuyên khoa gan mật phối hợp thực hiện.

3. Ứng dụng công nghệ tin sinh học nâng cao: Áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu lớn (big data) và trí tuệ nhân tạo để xây dựng mô hình dự đoán chính xác hơn dựa trên biểu hiện miRNA và các dữ liệu lâm sàng liên quan, nhằm cải thiện khả năng tiên lượng và cá thể hóa điều trị, trong vòng 2 năm, do các nhóm nghiên cứu công nghệ sinh học và khoa học dữ liệu đảm nhiệm.

4. Nghiên cứu vai trò điều trị của các miRNA tiềm năng: Thực hiện các nghiên cứu chức năng và thử nghiệm tiền lâm sàng để đánh giá khả năng sử dụng các miRNA như miR-4314 và miR-320a làm mục tiêu điều trị hoặc chất điều hòa trong liệu pháp gen, nhằm phát triển các phương pháp điều trị mới cho HCC, trong vòng 3-4 năm, do các phòng thí nghiệm nghiên cứu ung thư và công nghệ sinh học thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và học giả trong lĩnh vực công nghệ sinh học và ung thư học: Luận văn cung cấp dữ liệu và phương pháp phân tích miRNA trên nền mẫu huyết thanh, giúp mở rộng hiểu biết về vai trò của miRNA trong chẩn đoán và điều trị HCC.

2. Bác sĩ chuyên khoa gan mật và ung bướu: Tham khảo để cập nhật các dấu ấn sinh học mới, hỗ trợ trong việc chẩn đoán sớm và theo dõi tiến triển bệnh nhân HCC, từ đó cải thiện hiệu quả điều trị.

3. Các công ty công nghệ sinh học và dược phẩm: Tài liệu cung cấp cơ sở khoa học để phát triển các bộ kit chẩn đoán và liệu pháp dựa trên miRNA, thúc đẩy ứng dụng công nghệ sinh học trong y học.

4. Sinh viên và học viên cao học ngành công nghệ sinh học, y học phân tử: Luận văn là tài liệu tham khảo quý giá về phương pháp nghiên cứu in-silico, phân tích dữ liệu microarray và ứng dụng tin sinh học trong nghiên cứu ung thư.

Câu hỏi thường gặp

1. MiRNA là gì và tại sao nó quan trọng trong ung thư gan?
   MiRNA là các phân tử RNA nhỏ không mã hóa, điều chỉnh biểu hiện gen bằng cách ức chế dịch mã hoặc phân hủy mRNA. Chúng đóng vai trò quan trọng trong sinh ung thư và tiến triển HCC, đồng thời có thể làm dấu ấn sinh học chẩn đoán và tiên lượng bệnh.

2. Tại sao chọn nền mẫu huyết thanh để phân tích miRNA?
   Huyết thanh chứa các miRNA lưu hành ổn định, dễ thu thập và không xâm lấn, phù hợp cho việc phát hiện sớm và theo dõi bệnh nhân HCC thông qua các dấu ấn sinh học.

3. Phân tích ROC và AUC có ý nghĩa gì trong nghiên cứu này?
   ROC thể hiện mối quan hệ giữa độ nhạy và độ đặc hiệu của một dấu ấn sinh học. AUC đo lường hiệu quả phân biệt giữa bệnh nhân và nhóm khỏe; giá trị AUC càng gần 1 càng cho thấy khả năng chẩn đoán tốt.

4. Tổ hợp miRNA có ưu điểm gì so với miRNA đơn lẻ?
   Tổ hợp miRNA kết hợp nhiều dấu ấn sinh học giúp tăng độ nhạy và độ đặc hiệu, giảm sai số và cải thiện khả năng phân biệt bệnh nhân HCC với nhóm khỏe hơn so với sử dụng từng miRNA riêng lẻ.

5. Nghiên cứu này có thể áp dụng trực tiếp cho bệnh nhân Việt Nam không?
   Hiện nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ Nhật Bản, do đó cần mở rộng nghiên cứu với dữ liệu người Việt để đánh giá tính phù hợp và hiệu quả trước khi áp dụng rộng rãi trong thực tế lâm sàng tại Việt Nam.

Kết luận

• Xác định 17 miRNA biểu hiện khác biệt ổn định trên nền mẫu huyết thanh giữa nhóm HCC và nhóm khỏe, trong đó 7 miRNA có giá trị chẩn đoán cao với AUC trên 80%.
• Tổ hợp miR-4314/miR-320a đạt hiệu quả chẩn đoán xuất sắc với AUC lên tới 98,5%, hứa hẹn là dấu ấn sinh học tiềm năng cho chẩn đoán sớm HCC.
• Các miRNA này tham gia điều hòa nhiều con đường tín hiệu quan trọng liên quan đến sinh ung thư và có thể ảnh hưởng đến nhiều loại ung thư khác.
• Nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho việc phát triển bộ kit chẩn đoán không xâm lấn và các liệu pháp điều trị dựa trên miRNA.
• Khuyến nghị mở rộng nghiên cứu đa trung tâm, ứng dụng công nghệ tin sinh học và thử nghiệm lâm sàng để đưa các phát hiện vào thực tiễn y học.

Hành động tiếp theo là triển khai nghiên cứu tiền lâm sàng và lâm sàng để phát triển các công cụ chẩn đoán và điều trị dựa trên các miRNA tiềm năng, đồng thời mở rộng thu thập dữ liệu từ các khu vực địa lý khác nhau nhằm nâng cao tính ứng dụng và hiệu quả trong thực tế.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỎNG QUAN 1. Tổng quan về ung thư Ung thư là một thuật ngữ chung cho một nhóm lớn các bệnh có thể ảnh hưởng đến bat kỳ bộ phận nào của cơ thé. Các thuật ngữ khác được sử dụng là khối u ác tính và khối u. Một đặc điểm xác định của ung thư là sự tạo ra nhanh chóng của các tế bào bất thường phát triển vượt ra ngoài ranh giới thông thường của chúng và sau đó có thé xâm lắn các bộ phận liền kề của cơ thê và lây lan sang các cơ quan khác, quá trình sau nay được gọi là di căn.

Di căn là nguyên nhân chính gây tử vong do ung thư. Ở trên thế giới hiện nay, theo GLOBOCAN 2020 hiện có 185 quốc gia trên thế giới cung cấp các báo cáo thống kê về tình hình bệnh ung thư và có 36 bệnh ung thư (cũng như tat cả các bệnh ung thư kết hợp), theo độ tuôi và giới tính. Ước tính có khoảng 19,3 triệu ca mắc mới và 10 triệu ca tử vong do ung thư trên toàn thé giới vào năm 2020. Number of deaths in 2020, both Breast 2261 419 (11.7%) Lung 179 144 (18%) 6 Lung Other cancers 2 206 771 (11.4%) Prostate Prostate Liver 1414 259 (7.3%) Oesophagus Stomach Pancreas Stomach 604 100 (3.7%) Cervix uteri Liver Oesophagus Breast 604 127 (3.9%) Total: 19 292 789 cases Total: 9 958 133 deaths Hình 1.1 Thống kê tình hình mắc mới va tử vong vì ung thu trên thé giới (Nguồn: Globocan 2020).

Đối với cả hai giới có khoảng 49,3% tỉ lệ mắc bệnh và 58,3% số ca tử vong do ung thư được ước tính xảy ra ở châu Á vào năm 2020 nơi có 59,5% dân số toàn cầu sinh sông. Châu Âu chiếm 22,8% tổng số ca ung thư và 19,6% ca tử vong do ung thu, mặc du nó chiếm 9,7% dan số toàn cau, tiếp theo là Châu Mỹ 20,9% tỷ lệ mắc bệnh và 14,2% tỷ lệ tử vong trên toàn thế giới và cuối cùng là Châu Phi nơi có 5,7% tỉ lệ mac bệnh, tuy tỉ lệ tử vong lại cao hon là 7,2% tỉ lệ tử vong trên toàn thế giới (Sung và cs, 2021). Tính chung cho cả hai giới, 10 loại ung thư hàng đầu chiếm lớn hơn 60% các trường hợp ung thư mới được chan đoán và hon 70% các trường hợp tử vong do ung thư. Trong đó, ung thư vú ở nữ là loại ung thư được chân đoán phô biến nhất (1 1,7% tổng số ca), tiếp theo là ung thư phối (11,4%), tuyến tiền liệt (7,3%), đại trực tràng (6,0%), dạ dày (5,6%), gan ( 4,7%),.

Ở nước ta hiện nay, tình hình mắc và tử vong do ung thư có xu hướng tăng. Theo GLOBOCAN 2020, ước tính có 182.563 ca mắc mới và 122.690 ca tử vong do ung thư.000 người thì có 159 người chân đoán mắc mới ung thư và 106 người tử vong do ung thư. Năm 2020, Việt Nam xếp thứ 91/185 về tỷ suất mắc mới và thứ 50/185 về tỷ suất tử vong trên 100. Thứ hạng này tương ứng của năm 2018 là 99/185 và 56/185.

Như vậy, có thể thấy là tình hình mắc mới và tử vong do ung thư ở Việt Nam đều đang tăng nhanh. Theo GLOBOCAN 2020, các ung thư phổ biến ở nam giới gồm ung thư gan, phổi, da dày, đại trực tràng, tiền liệt tuyến là những ung thư phổ biến nhất (chiếm khoảng 65,8% tổng các loại ung thư). Ở nữ giới, các bệnh ung thư phô biến gồm ung thư vú, phối, đại trực tràng, dạ dày, gan (chiếm khoảng 59,4% tông các loại ung thư). Chung cho cả 2 giới các loại ung thư phô biến là gan (chiếm 14,5%), phổi (chiếm 14,4%), ung thư vú (chiếm 11,8%), da day (chiếm 9,8%), trực tràng (chiếm 5,1%),.

Tổng quan về ung thư gan Ung thư gan là một loại ung thư bắt đầu trong gan, nó bắt đầu khi các tế bào trong co thé bắt đầu phát triển ngoài tam kiểm soát. Ung thư gan nguyên phát bao gồm ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) (chiếm 75% -85% trường hợp) và ung thư biểu mô đường mật trong gan (10% -15%), cũng như các loại hiếm gặp khác. Các yếu 4 tố nguy cơ chính của HCC là nhiễm vi rút viêm gan B (HBV) hoặc vi rút viêm gan C (HCV) mãn tính, thực phẩm bị nhiễm aflatoxin, uống nhiều rượu, trọng lượng cơ thể dư thừa, bệnh tiéu đường loại và hút thuốc. Ung thư gan nguyên phát là bệnh ung thư được chân đoán phổ biến thứ sáu và là nguyên nhân gây tử vong do ung thư đứng hàng thứ ba trên toàn thế giới vào năm 2020 với khoảng 906.000 trường hợp mắc mới và 830.000 trường hợp tử vong.

Tỷ lệ mắc và tỷ lệ tử vong ở nam giới cao hơn từ 2 đến 3 lần so với phụ nữ ở hầu hết các vùng, và ung thư gan đứng thứ năm về tỷ lệ mắc toàn cầu và thứ hai về tỷ lệ tử vong ở nam giới. Một số khu vực có bệnh ung thư gan phô biến nhất như là Đông A, Đông Nam Á, Tây và Bắc Phi. Theo một số nghiên cứu, Việt Nam có tỷ lệ mắc ung thư gan theo giới tính nam cao thứ 3 thế giới, phần lớn bệnh nhân sau khi phát hiện xơ gan, ung thư gan chỉ còn song được từ 1-3 năm. Tại Việt Nam, ung thư gan đứng dau trong các loại ung thư phô biến nhất ở nam giới và thứ 5 ở nữ giới với số mắc năm 2018 là 25.

Tỷ lệ mắc ở nam giới nước ta là 39/100.000 dân, trong khi nữ giới là 9,5/100. Theo thống kê của Tổ chức Y tế thế giới, Việt Nam có khoảng 7,8 triệu người mắc viêm gan B mạn tính, hơn 13.000 người bị xơ gan mất bù, gần 6.000 người bị ung thư tế bào gan và hơn 6.400 người tử vong do bệnh gan gây nên. Tổng quan về ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) 1. Ung thư biểu mô tế bào gan Ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) là loại ton thương thường gặp nhất trong các loại ung thư tại gan, nằm trong sáu loại ung thư phô biến nhất trên thế giới và nằm trong ba loại ung thư phô biến nhất tại Việt Nam.

HCC đứng đầu trong các nguyên nhân tử vong liên quan đến ung thư tại Việt Nam. HCC là loại ung thư thường gặp nhất và là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong liên quan đến ung thư tại Việt Nam theo ước tính của Tổ chức Ghi nhận Ung thư toàn cầu (GLOBOCAN) năm 2018. Tại Việt Nam chưa có số liệu quốc gia được công bố chính thức về HCC. Một nghiên cứu ghi nhận số liệu HCC tại miền Trung và miền Nam Việt Nam là 24.091 trường hợp trong thời gian 2010 đến 2016, trong đó 62,3% có nhiễm virus viêm gan B (HBV) mạn và 26% có nhiễm virus viêm gan C (HCV) mạn.

Việt Nam là nước có tỉ lệ nhiễm HBV cao, ước tính có khoảng 12,3% nam giới 5 và 8,8% nữ giới có nhiễm HBV mạn. Tuy việc chủng ngừa HBV cho trẻ em tại Việt Nam đã làm giảm phần nào viêm gan virus B mạn, nhưng vẫn đang có tình trạng bùng phat ung thư biéu mô tế bào gan liên quan đến nhiễm HBV tại Việt Nam (Luong Ngọc Khuê và cs, 2020). Những nguy cơ dẫn đến Ung thư biểu mô tế bào gan - HBV Nhiễm virus viêm gan B được biết là trực tiếp gây ung thư vì virus DNA nên HBV có thể tích hợp vào bộ gen của vật chu, sao chép và tạo ra protein HBV X, được coi là chất xúc tác chính trong quá trình phát triển HCC. Thông thường, HCC được xác định ở những bệnh nhân nhiễm HBV trong trường hợp không bị xơ gan hoặc xơ hóa đáng kê, liên quan đến tôn thương và tái tao gan dai dang do virus gây ra khi bắt đầu HCC (Kun và cs, 2018).

Nhiều nghiên cứu phân tích gộp (meta-analysis) đã chứng tỏ nguy cơ HCC ở những người nhiễm HBV cao hơn 15-20 lần so với những người không nhiễm. Nguy cơ bị HCC trong cuộc đời của người nhiễm HBV mạn là khoảng 10-25%. Có nhiều yêu tố làm tăng nguy co HCC ở người nhiễm HBV mạn, bao gồm các yếu tô về hình thái (nam giới, tuôi lớn, tiền sử gia đình có người bị HCC), về virus (mức độ nhân bản HBV cao, kiểu hình HBV, thời gian nhiễm HBV, đồng nhiễm với HCV, HIV, HDV), về lâm sàng (có xơ gan) và về môi trường và lỗi sống (phơi nhiễm với aflatoxin, nghiện rượu nặng, hút thuốc lá) (Lương Ngọc Khuê và cs, 2020).- HCV HCV là một loại virus RNA tái tạo các phần tử virus mới trong tế bào chất của tế bào gan và không kết hợp vào bộ gen của vật chủ. Ở những bệnh nhân bị nhiễm HCV mãn tính, HCC được chan đoán đặc trưng trong xơ gan (Kun va cs, 2018).

Theo số liệu của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) năm 2016, dựa trên một số nghiên cứu từ 2003 đến 2014, tỉ lệ nhiễm HCV ở người lớn tại Việt Nam khoảng 1- 3,3%. Một phân tích gộp trên một số nghiên cứu bệnh chứng (case-control studies) cho thấy người có kháng thé kháng HCV có nguy cơ bi HCC gấp 17 lần so với người không có kháng thể kháng HCV (Lương Ngọc Khuê và cs, 2020). - Đồng nhiễm HBV và HCV Làm tăng nguy cơ bị ung thư biểu mô tế bào gan. Trong một nghiên cứu HCC tại miền Trung và miền Nam Việt Nam trong thời gian 2010 đến 2016, tỉ lệ đồng nhiễm HBV va HCV là 2,7% (Lương Ngọc Khuê và cs, 2020).

- Sử dụng đồ uống có cồn Tiêu biểu là rượu, là một trong những chất gây ung thư hóa học lâu đời nhất được biết đến có liên quan đến sự phát triển của HCC. Nguy cơ mắc bệnh gan tương quan với lượng rượu tiêu thụ trong suốt cuộc đời. Các chất chuyền hóa của rượu, acetaldehyd, các loại oxy phản ứng gây ra căng thắng oxy hóa mãn tính, viêm mãn tính và cũng dẫn đến sự bất ôn định của hệ gen (Kun và cs, 2018). Một số nghiên cứu ghi nhận nguy cơ HCC tăng 16% ở những người sử dụng từ 3 đơn vị đồ uống có cồn trở lên mỗi ngày và tăng 22% ở những người sử dụng từ 6 đơn vị đồ uống có cồn trở lên mỗi ngày.

Ở Việt Nam, chưa có số liệu chính thức về mối liên quan giữa HCC và việc sử dung đồ uống có cồn. Tuy nhiên, theo một nghiên cứu trên 1.617 bệnh nhân HCC tại miền Trung va miền Nam Việt Nam, có 68,6% bệnh nhân đã và đang sử dụng đồ uống có cồn với nhiều mức độ khác nhau (Lương Ngọc Khuê và cs, 2020).