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.