Những nghiên cứu, phát hiện mới trong lĩnh vực sinh học phân tử năm 2023

Năm 2023 đã chứng kiến những bước tiến đáng kể về lĩnh vực sinh học phân tử. Các nghiên cứu mới đã góp phần đánh dấu sự phát triển không ngừng của khoa học và công nghệ. Hãy cùng Biomedic điểm qua những sự kiện quan trọng, những nghiên cứu, phát hiện mới làm nên dấu ấn của lĩnh vực sinh học phân tử, y sinh trong năm vừa qua.  

• Phát hiện mới về sử dụng CRISPR-Cas9 chỉnh sửa gen, góp phần điều trị bệnh hồng cầu hình liềm

Bệnh hồng cầu hình liềm (SCD) là do khiếm khuyết trong tiểu đơn vị β-globin của huyết sắc tố trưởng thành. Bệnh huyết sắc tố là bệnh lý di truyền ảnh hưởng đến phân tử huyết sắc tố. Hemoglobin bất thường khiến các tế bào hồng cầu bị biến dạng, cứng và dính. SCD tạo ra các tế bào hồng cầu bị biến dạng, tan máu và gây tắc mạch dẫn đến tổn thương cơ quan tiến triển và tử vong sớm. 

Phương pháp sàng lọc và điện di các tế bào từ những người khỏe mạnh, ghép và chỉnh sửa với những người bị bệnh. Kết quả bệnh giảm dần theo thời gian.

Trong một nghiên cứu đột phá, các nhà nghiên cứu đã sử dụng công nghệ CRISPR-Cas9 để nhắm đến các bộ kích thích gen HBG1 và HBG2, tăng cường sự biểu hiện của hemoglobin thai nhi. RNA hướng dẫn cụ thể được xác định (gRNA-68), tạo ra mức độ hemoglobin thai nhi cao nhất trong tế bào huyết tương CD34+ được chỉnh sửa từ người khỏe mạnh và người mắc bệnh hồng cầu lưỡi liềm. Được đặt tên là OTQ923, những tế bào chỉnh sửa mục tiêu này cho thấy ổn định lâu dài mà không có đột biến ngoại mục. 

Trong một nghiên cứu lâm sàng giai đoạn 1-2, việc truyền OTQ923 tự thân cho bệnh nhân mắc bệnh hồng cầu lưỡi liềm cấp đem lại hiệu quả trong sự duy trì ổn định tăng tế bào hemoglobin bào thai (19,0-26,8%). Phương pháp này làm nổi bật sự chính xác của CRISPR-Cas9 trong điều trị gen, mở ra tiềm năng biến đổi cho việc điều trị bệnh hồng cầu lưỡi liềm.

• Sàng lọc người mẹ mang mầm bệnh bằng NIPS đơn gen lặn cung cấp đánh giá chính xác nguy cơ thai nhi 

Nghiên cứu này đánh giá sàng lọc người mang mầm bệnh đối với bệnh xơ nang, bệnh huyết sắc tố và teo cơ cột sống ở 9151 người mang thai, sử dụng sàng lọc trước sinh không xâm lấn gen đơn phản xạ (sgNIPS) mà không cần sàng lọc từ cha. Trong số những người được xác định là người mang mầm bệnh, 98,7% nhận được kết quả mang tính thông tin với giá trị tiên đoán âm tính 99,4% đối với sgNIPS.
Giá trị tiên đoán dương tính trung bình là 48,3%, với các giá trị cá nhân hóa chính xác phản ánh tình trạng mang thai bị ảnh hưởng. Cách tiếp cận này, ngay cả khi không sàng lọc từ người cha, vẫn đưa ra đánh giá rủi ro cho thai nhi kịp thời và chính xác trong thai kỳ, cung cấp giải pháp thay thế cho việc tư vấn và quản lý mà không yêu cầu lấy mẫu từ người cha.

• Sử dụng ngôn ngữ lâm sàng và trí tuệ nhân tạo (machine learning) để lựa chọn ưu tiên trẻ sơ sinh cần điều trị bằng phương pháp giải trình tự toàn hệ gen WGS

Xác định trẻ sơ sinh bị bệnh nặng để giải trình tự toàn bộ bộ gen (WGS) trong các đơn vị chăm sóc đặc biệt cho trẻ sơ sinh (NICU) hiện là một quá trình sử dụng nhiều lao động. Nghiên cứu này giới thiệu một cách tiếp cận tự động sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên lâm sàng (CNLP) và một công cụ dựa trên máy học, Công cụ tìm kiếm kiểu hình Mendelian (MPSE).
Được thử nghiệm thành công trong các NICU tại Bệnh viện Nhi đồng Rady và Đại học Utah, MPSE đã chứng minh độ chính xác cao trong việc lựa chọn bệnh nhân cho WGS (AUC lần lượt là 0,86 và 0,85). Quy trình tự động này cung cấp một giải pháp đầy hứa hẹn để ưu tiên hiệu quả cho trẻ sơ sinh mắc WGS, có khả năng vượt qua năng suất chẩn đoán của các quy trình lựa chọn thủ công hiện tại.

• Điểm rủi ro đa gen (PRS) và tiền sử gia đình (FH) là những chỉ số độc lập về nguy cơ mắc bệnh di truyền

Lịch sử gia đình là thước đo gián tiếp tiêu chuẩn về tính nhạy cảm di truyền trong chăm sóc lâm sàng, trong khi điểm rủi ro đa gen (PRS) gần đây đã được chứng minh là có tiềm năng nắm bắt trực tiếp hơn nguy cơ di truyền ở nhiều bệnh. Nghiên cứu này cung cấp một danh mục ước tính rủi ro cho cả tiền sử gia đình mắc bệnh và PRS, đồng thời nêu bật các cơ hội để có một cách toàn diện hơn để đánh giá rủi ro bệnh di truyền đối với các bệnh thông thường.