Nghiên cứu xác định một số micrornas tiềm năng liên quan đến u thần kinh đệm (Glioma)

"Nghiên cứu xác định một số micrornas tiềm năng liên quan đến u thần kinh đệm (Glioma)" nghiên cứu dữ liệu microarray từ GEO và các công cụ thống kê sinh học được dùng để đánh giá mức độ biểu hiện miRNAs liên quan đến Glioma ở bệnh nhân châu Á. Kết quả cho thấy miR-6780a-5p và miR-6754-3p đóng vai trò như một miRNA ức chế khối u và giá trị AUC của hai phân tử này nằm trong khoảng 84%-88%. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nghiên cứu xác định một số micrornas tiềm năng liên quan đến u thần kinh đệm (Glioma) NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH MỘT SỐ MICRORNAS TIỀM NĂNG LIÊN QUAN ĐẾN U THẦN KINH ĐỆM (GLIOMA) Nguyễn Bằng Phi1, Võ Hoàng Xuân Đạt2 1. Viện Phát Triển Ứng Dụng,Trường Đại học Thủ Dầu Một. 2. Khoa Khoa Học Sinh Học, Trường Đại học Nông Lâm TPHCMTÓM TẮT U thần kinh đệm (Glioma) là một loaị khối u gây chết người chiếm phần lớn trong cácloại khối u ác tính ở não và hệ thống thần kinh trung ương. Ngày nay, việc áp dụng các dấu ấnsinh học trong chẩn đoán, tiên lượng ngày càng được chú trọng và microRNA (miRNA) nổi lênnhư một dấu ấn mới cho việc phát hiện Glioma. Trong nghiên cứu này, dữ liệu microarray từGEO và các công cụ thống kê sinh học được dùng để đánh giá mức độ biểu hiện miRNAs liênquan đến Glioma ở bệnh nhân châu Á. Kết quả cho thấy miR-6780a-5p và miR-6754-3p đóngvai trò như một miRNA ức chế khối u và giá trị AUC của hai phân tử này nằm trong khoảng84%-88%. Mô hình chẩn đoán dựa trên 2 phân tử này được đánh giá là có khả năng chẩn đoánvà tiên lượng Glioma với độ nhạy và độ chuyên biệt lần lượt là 87,71% và 74,71%. Kết quả đạtđược trong nghiên cứu này hứa hẹn tiềm năng sử dụng cặp phân tử miRNAs miR-6780a-5p vàmiR-6754-3p cho các đánh giá thực nghiệm trong tương lai. Từ khoá: biểu hiện gen, chẩn đoán, microRNA, tin sinh học, u thần kinh đệm.1. ĐẶT VẤN ĐỀ U thần kinh đệm (Glioma) được xem là loại ung thư chiếm một phần ba trong các loạikhối u ở não và đa số ở hệ thần kinh trung ương. Glioma thường bắt nguồn từ hệ thống các tếbào thần kinh đệm và bao gồm hai loại là khối u lành tính không lan tỏa và các khối u lan tỏa(ác tính), trong đó các khối u lan tỏa là nguy hiểm, dễ tái phát và khó điều trị nhất khi chúnglen lỏi vào hệ thống các tế bào thần kinh và các dây thần kinh (Mondal & Kulshreshtha, 2021).Các khối u lành tính được WHO xếp vào nhóm khối u cấp 1 trong khi các khối u ác tính đượcphân thành nhiều loại từ cấp 2 đến giai đoạn cao nhất là cấp 4 được gọi là u nguyên bào thầnkinh đệm (glioblastoma) (Louis và nnk., 2016). Mặt khác Glioblastoma (GB) đại diện cho 60-70% các khối u thần kinh đệm ác tính và được phân thành 2 dạng u nguyên phát và u thứ phát(Ohgaki & Kleihues, 2013). GB là dạng u thần kinh đệm mạnh nhất và các bệnh nhân mangkhối u này thường chỉ sống được 15 tháng với tiên lượng rất xấu cùng khả năng tái phát cao doviệc chẩn đoán bệnh thường chỉ được phát hiện ở giai đoạn muộn bằng CT-MRI khi các triệuchứng đã biểu hiện rõ. Hiện nay phương pháp điều trị GB duy nhất là phẫu thuật cắt bỏ khối ukết hợp hóa xạ trị khi việc phẫu thuật cắt bỏ hoàn toàn là không thể cùng với những tổn thươngnão có thể mắc phải (Alifieris & Trafalis, 2015; Tamimi & Juweid, 2017). Gần đây việc pháttriển các chỉ thị sinh học không xâm lấn mở ra một bước ngoặt mới cho việc chẩn đoán sớm vàtiên lượng GB. Một trong những chỉ thị sinh học tiềm năng trong chẩn đoán nhiều loại ung thư 210chính là sự biểu hiện của các phân tử miRNAs trong tế bào (Calin & Croce, 2006; Visone &Croce, 2009). Hiện nay, công nghệ “omics” đóng một vai trò rất quan trọng trong việc pháthiện các miRNAs vốn là những phân tử RNA nhỏ không mã hóa gây ra hiện tượng kìm hãmdịch mã hoặc suy thoái mRNA (Iorio & Croce, 2009). Việc đánh giá các dạng biểu hiện củamiRNA bằng cách sử dụng các phương pháp hiện đại như microarray và giải trình tự thế hệmới (Next generation sequencing – NGS) là rất hữu ích để hiểu được các đặc điểm của ung thưnói chung cũng như u nguyên bào thần kinh đệm (GB) và tìm ra dấu hiệu miRNA tiềm năngquan trọng nhất có thể sử dụng để chẩn đoán không xâm lấn (Dat và nnk., 2022; Murakami vànnk., 2014). Trong nghiên cứu này các phân tử miRNAs liên quan đến Glioma được xác địnhvà thu thập từ cơ sở dữ liệu microarray trên Gene Expression Omnibus (GEO) nhằm có nhữngphân tích sự ổn định của chúng cho quá trình chẩn đoán và tiên lượng Glioma trên bệnh nhânnhóm châu Á. Thông qua các công cụ tin sinh học, các miRNAs được thống kê xem xét mứcđộ biểu hiện khác biệt giữa các mẫu mô ung thư và mô khỏe của các bệnh nhân châu Á. Sauđó, chúng tôi đánh giá hiệu quả của các mô hình chẩn đoán dựa trên các miRNAs tiềm năng đểtìm ra nhóm phân tử miRNA hiệu quả nhất cho việc chẩn đoán và tiên lượng Glioma cũng nhưhỗ trợ cho các nghiên cứu thực nghiệm tiếp theo trên các mẫu bệnh phẩm ở Việt Nam.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Tìm kiếm và thu thập dữ liệu: Phương pháp nghiên cứu được thực hiện theo phươngpháp của Dat và nnk. (2022). Trên cơ sở dữ liệu về biểu hiện gene, Gene Expression Omnibus(GEO) của NCBI (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/), một số công cụ như truy cập, tìm kiếmnâng cao, trình duyệt dataset, GEO2R,.. đã được xây dựng cho việc tìm kiếm và phân tích dữ liệuvề biểu hiện gene. Các bộ mẫu mic ...