Ung thư gan là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây tử vong do ung thư trên toàn thế giới, với tỷ lệ mắc và tử vong đặc biệt cao ở các quốc gia Đông Á và Đông Nam Á. Bên cạnh các yếu tố nguy cơ đã biết như nhiễm virus viêm gan B/C, nghiện rượu hoặc gan nhiễm mỡ không do rượu (NAFLD), ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy hệ vi sinh vật đường ruột cũng đóng vai trò không nhỏ trong sự phát triển và tiến triển của ung thư gan. Một trong những công cụ hiện đại giúp khám phá mối liên hệ này là giải trình tự amplicon 16S rRNA, đặc biệt là phiên bản toàn chiều dài với độ phân giải cao.
Vi sinh vật đường ruột và mối liên hệ với ung thư gan
Sự mất cân bằng hệ vi sinh vật (dysbiosis) có thể gây tổn thương hàng rào ruột, tăng tính thấm biểu mô ruột, từ đó cho phép các sản phẩm vi khuẩn như LPS (lipopolysaccharide) thâm nhập vào hệ tuần hoàn và kích hoạt viêm gan mạn tính. Quá trình này có thể dẫn đến xơ gan và cuối cùng là ung thư. Ngoài ra, LPS và các sản phẩm vi khuẩn khác (gọi chung là PAMPs) được nhận diện bởi các thụ thể miễn dịch bẩm sinh Toll-like (ví dụ TLR4 trên tế bào Kupffer của gan), kích hoạt chuỗi phản ứng viêm mạn tính, là mảnh đất màu mỡ cho ung thư phát triển.
Một số loài vi khuẩn được tìm thấy gia tăng ở bệnh nhân ung thư gan bao gồm:
- Escherichia coli (sinh endotoxin)
- Clostridium cluster XI (liên quan đến chuyển hóa mật)
- Akkermansia muciniphila (vai trò hai mặt: có thể bảo vệ hoặc gây viêm tuỳ bối cảnh)
Các nghiên cứu sử dụng giải trình tự 16S rRNA cho thấy bệnh nhân HCC có đa dạng alpha thấp hơn và thành phần hệ vi sinh đặc trưng khác biệt so với nhóm chứng.
Lưu ý: Hiện tại các công bố khoa học về microbiome và ung thư gan đang dừng lại ở mức tương quan (correlation) chứ chưa thể khẳng định 100% sự rối loạn hệ sinh vật đường ruột là một trong những tác nhân trực tiếp gây ung thư gan. Tuy đây là một hướng đi thú vị và nhiều triển vọng cho chuẩn đoán và điều trị ung thư gan, vẫn cần thêm các nghiên cứu trên mô hình động vật (vd. chuột gnotobiotic) để xác thực.
Giải trình tự 16S rRNA toàn chiều dài: Công nghệ và độ chính xác vượt trội
Vậy ứng dụng những phát hiện về mối tương quan ruột – gan này thế nào? Một trong những phương pháp then chốt để phân tích cộng đồng vi sinh vật liên quan đến ung thư gan là giải trình tự amplicon 16S rRNA, đặc biệt dưới dạng toàn chiều dài. Giải trình tự gen 16S ribosomal RNA (rRNA) là một trong những phương pháp phổ biến nhất hiện nay để nghiên cứu hệ vi sinh vật, đặc biệt là vi khuẩn và vi khuẩn cổ (archaea). Gen 16S rRNA tồn tại trong tất cả các loài vi khuẩn, với một đặc điểm rất quý giá: nó vừa chứa các vùng bảo tồn (conserved regions) giống nhau giữa các loài, vừa có các vùng biến thiên (variable regions – V1 đến V9) cho phép phân biệt các loài khác nhau.
Một nghiên cứu đột phá được công bố trên Nucleic Acids Research (Callahan et al., 2019) đã trình bày phương pháp sử dụng giải trình tự vòng đồng thuận (CCS) của Pacific Biosciences (PacBio) kết hợp với thuật toán DADA2 để phân tích toàn bộ gen 16S rRNA (~1500 nucleotide). Kết quả cho phép phân biệt vi khuẩn ở mức chi tiết đến từng nucleotide và đạt gần như 0% lỗi giải trình tự.
Điểm nổi bật của công nghệ này gồm:
- Toàn bộ gen 16S rRNA: Không còn giới hạn ở các vùng biến thiên như V3-V4, dữ liệu toàn chiều dài giúp phân loại chính xác đến cấp độ loài hoặc dưới loài (sub-species).
- Giảm thiểu lỗi: Công nghệ CCS lặp lại cùng một phân tử DNA nhiều lần để tạo thành vòng đồng thuận, giúp tăng độ tin cậy. DADA2 loại bỏ các lỗi do PCR hoặc giải trình tự.
- Khả năng ứng dụng trong ung thư: Cho phép phát hiện các chủng vi khuẩn cụ thể có liên quan đến bệnh lý, như Enterobacteriaceae, Clostridium, hoặc Akkermansia muciniphila trong ung thư gan.
Các công cụ và pipeline xử lý dữ liệu
Trong bối cảnh nghiên cứu ung thư gan, các bước phân tích 16S toàn chiều dài thường sử dụng:
- Demultiplexing & Quality control: Sử dụng SMRT Link hoặc QIIME2 để xử lý dữ liệu từ PacBio.
- Denoising: DADA2 phiên bản hỗ trợ CCS để phân tích ASVs với độ chính xác cao.
- Taxonomic assignment: Gán danh tính vi khuẩn bằng cơ sở dữ liệu SILVA (phiên bản cho full-length).
- Statistical analysis: So sánh alpha/beta-diversity, dùng LEfSe để tìm taxa khác biệt giữa bệnh nhân và người khỏe mạnh.
Một nghiên cứu ở Trung Quốc (Chen et al., Hepatology, 2021) đã sử dụng pipeline này để phát hiện các đặc trưng microbiome giúp phân biệt bệnh nhân xơ gan và ung thư gan ở giai đoạn đầu.
Ứng dụng thực tiễn và tiềm năng lâm sàng
- Chẩn đoán không xâm lấn: Phân tích microbiome từ mẫu phân có thể trở thành công cụ hỗ trợ sàng lọc HCC giai đoạn sớm, đặc biệt ở nhóm có nguy cơ cao như người bị viêm gan B/C mạn tính.
- Dự đoán đáp ứng điều trị: Sự hiện diện của một số taxa có thể liên quan đến hiệu quả của liệu pháp miễn dịch hoặc TACE.
- Can thiệp điều trị hệ vi sinh: Dữ liệu từ giải trình tự toàn chiều dài có thể định hướng sử dụng probiotic, prebiotic hoặc FMT (Fecal Microbiota Transplantation – cấy phân) để cải thiện kết quả điều trị.
Hạn chế và triển vọng tương lai
Dù có độ phân giải và độ chính xác cao, phương pháp này vẫn có một số hạn chế:
- Chi phí cao: So với Illumina, giải trình tự PacBio CCS đắt đỏ và yêu cầu thiết bị chuyên biệt.
- Thiếu chuẩn hóa lâm sàng: Các marker vi sinh vật cho ung thư gan vẫn còn cần xác thực qua nhiều nghiên cứu độc lập.
- Yêu cầu cao về xử lý dữ liệu: Dữ liệu toàn chiều dài đòi hỏi pipeline xử lý tinh vi và tốn thời gian.
Tuy vậy, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ giải trình tự và thuật toán tin sinh học, giải trình tự 16S rRNA toàn chiều dài hứa hẹn sẽ trở thành một công cụ mạnh mẽ để nghiên cứu sinh học hệ vi sinh trong ung thư gan và mở ra hướng mới cho chẩn đoán và điều trị chính xác.
Kết luận
Giải trình tự amplicon 16S rRNA toàn chiều dài đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận nghiên cứu hệ vi sinh vật liên quan đến ung thư. Trong ung thư gan, công nghệ này cho phép nhận diện các tín hiệu microbiome tiềm năng cho chẩn đoán sớm, phân tầng nguy cơ và cá nhân hóa điều trị. Việc đầu tư nghiên cứu thêm và chuẩn hóa ứng dụng lâm sàng sẽ là bước đi cần thiết để khai thác hết tiềm năng của phương pháp này.
Nguồn tham khảo:
- Callahan et al., Nucleic Acids Research, 2019. [https://github.com/benjjneb/LRASManuscript]
- Chen Y. et al., Hepatology, 2021. Microbiota-based signatures for early diagnosis of hepatocellular carcinoma.
- Wen L. et al., Gut, 2022. Gut microbiome and liver cancer: mechanisms and clinical translation.
LOBI Vietnam là công ty tiên phong trong lĩnh vực Đọc trình tự gen thế hệ mới NGS (Next Generation Sequencing) và Phân tích Tin sinh học. Liên hệ hotline/Zalo 092.510.8899 để biết thêm chi tiết.
