Dùng mô hình toán học chẩn đoán ung thư gan

Các nhà khoa học từ Mỹ đã phát hiện ra một công tắc phiên mã biến mô gan khỏe mạnh thành mô gan ung thư và mô hình toán học do họ phát triển có thể dự đoán khi nào các tế bào gan khỏe mạnh trở thành ung thư và quan trọng hơn, có thể phát hiện các tế bào ung thư trước khi các khối u được nhìn thấy bằng phương pháp chẩn đoán chuẩn.

Ở một số bệnh nhân bị xơ gan, có nguy cơ mắc ung thư cao, mô hình có thể giúp phát hiện các nốt khối u chưa thể nhìn thấy khi chẩn đoán – Ảnh : Bray F/Ferlay J, et.al

Theo Proceedings of the National Academy of Sciences, sử dụng công nghệ giải trình tự RNA và các phương pháp tin sinh học, mô hình toán học, các nhà khoa học từ Đại học California tại San Diego (Mỹ) đã phát hiện ra một công tắc phiên mã biến mô gan khỏe mạnh thành mô gan ung thư.

Theo Hiệp hội Ung thư Mỹ, hơn 700.000 trường hợp ung thư gan mới được chẩn đoán trên toàn thế giới. Khoảng 600.000 người chết vì ung thư hằng năm. Điều này làm cho ung thư gan trở thành một trong những bệnh ung thư nguy hiểm nhất. Với tốc độ như vậy, chỉ riêng ở Mỹ, năm 2019 có 42.000 ca ung thư gan mới được chẩn đoán, trong đó 31.000 người chết.

Theo Giáo sư Gen Sheng Feng, vì hiện tại không có một loại thuốc hiệu quả để điều trị ung thư gan giai đoạn cuối nên nếu phát hiện sớm ung thư gan, khi khối u nhỏ hơn 10mm, cho phép các bác sĩ ung thư điều trị tốt hơn, phẫu thuật loại bỏ và tiêu diệt tế bào ung thư. Vị giáo sư khẳng định đây là lần đầu tiên chúng ta có một phương trình toán học có thể dự đoán khi nào các tế bào gan khỏe mạnh trở thành ung thư và quan trọng hơn, chúng ta có thể phát hiện các tế bào ung thư trước khi các khối u được nhìn thấy bằng phương pháp chẩn đoán chuẩn. Công cụ phân tích mới tập trung vào phân tích các cụm yếu tố phiên mã – transcription factor (TF) clusters. Các yếu tố phiên mã là các protein liên kết với các chuỗi ADN cụ thể để kiểm soát việc bật và tắt các gien trong một tế bào.

Để phân tích sự thay đổi của các yếu tố phiên mã, các nhà khoa học đã sử dụng dữ liệu giải trình từ RNA được thu thập ở giai đoạn tiền ung thư và ung thư trên các mô hình chuột với các dạng ung thư gan và các bệnh gan mạn tính như nhiễm mỡ, xơ hóa và xơ gan. Trong quá trình phân tích, các tác giả đã tìm thấy 61 cụm yếu tố phiên mã – transcription factor (TF) clusters, mỗi cụm đều tăng hoặc giảm ở những con chuột bị ung thư. Sau đó, các nhà khoa học đã tiến hành phân tích toàn diện về phiên mã – tổng thể của tất cả các phân tử RNA – tế bào gan xuất hiện do phiên mã. Điều này cho phép nhóm nghiên cứu so sánh biểu hiện của các cụm đó ở gan khỏe mạnh và ở những bệnh nhân mắc các bệnh mạn tính trong các giai đoạn khác nhau. Sau đó, các nhà nghiên cứu đã có thể xác định khi nào các tế bào khoẻ mạnh trở thành ung thư.

Mô hình toán học do các nhà khoa học phát triển có sử dụng dữ liệu mô hình ở chuột và tích hợp cơ sở dữ liệu y tế công cộng giúp xác định người bị ung thư và người mắc bệnh gan mạn tính. Ở một số bệnh nhân bị xơ gan, có nguy cơ mắc ung thư cao, mô hình có thể giúp phát hiện các nốt khối u chưa thể nhìn thấy khi chẩn đoán.

Các nhà khoa học thừa nhận rằng việc thử nghiệm thêm về công nghệ là cần thiết trước khi có thể được sử dụng trong phòng khám. Bước tiếp theo là phân tích sinh thiết gan để cuối cùng sử dụng mẫu máu trong chẩn đoán nguy cơ tử vong và các giai đoạn phát triển ung thư.

Vũ Trung Hương

Theo motthegioi

https://motthegioi.vn/khoa-hoc-cong-nghe-c-68/dung-mo-hinh-toan-hoc-chan-doan-ung-thu-gan-127856.html