Tiến bộ và ứng dụng của công nghệ giải trình tự gen thế hệ mới (NGS)
Trịnh Thị Phương Dung – Trung tâm Y học hạt nhân và Ung bướu
(Tổng hợp)
Công nghệ giải trình tự gen thế hệ mới (Next-Generation Sequencing – NGS) đã cách mạng hóa lĩnh vực sinh học phân tử và y học cá nhân hóa. Khác với phương pháp Sanger truyền thống, NGS cho phép giải trình tự hàng triệu phân tử DNA hoặc RNA song song, mang lại khả năng phân tích toàn diện hệ gen với tốc độ nhanh và chi phí thấp hơn đáng kể. Trong vòng hơn một thập kỷ qua, NGS đã trở thành trụ cột trong nghiên cứu gen, y học chính xác và ứng dụng lâm sàng (Goodwin, McPherson, & McCombie, 2016).
Tiến bộ trong công nghệ NGS
Trong vòng 10 năm gần đây, tốc độ giải trình tự đã tăng lên hàng nghìn lần trong khi chi phí giảm mạnh. Nếu như trước đây chi phí giải trình tự bộ gen người lên đến hàng triệu đô la thì hiện nay chỉ còn khoảng 500–1000 USD tùy công nghệ và nền tảng. Các hệ thống phổ biến như Illumina (short-read), BGI, Ion Torrent, cũng như các công nghệ đọc dài như Oxford Nanopore Technologies và PacBio đang ngày càng hoàn thiện để tăng độ chính xác và khả năng phân tích các vùng gen khó (Logsdon, Vollger, & Eichler, 2020).
Bên cạnh đó, công nghệ đọc dài (long-read sequencing) đã mở ra khả năng phân tích biến thể cấu trúc (structural variants), các vùng lặp phức tạp trong genome và phát hiện đột biến hiếm mà công nghệ đọc ngắn khó xác định được (Amarasinghe, 2020). Ngoài ra, các hệ thống giải trình tự đơn phân tử theo thời gian thực (real-time single-molecule sequencing) đang dần trở nên phổ biến, hỗ trợ phân tích methyl hóa DNA và biểu sinh (epigenomics) mà không cần xử lý mẫu phức tạp (Logsdon, 2020).
Ứng dụng của NGS trong y học
Chẩn đoán bệnh di truyền
Trong lĩnh vực y học di truyền, công nghệ giải trình tự gen thế hệ mới (NGS) đã mang đến bước ngoặt quan trọng trong chẩn đoán các bệnh lý di truyền, đặc biệt là các bệnh hiếm và có biểu hiện lâm sàng không điển hình. Trước đây, các phương pháp chẩn đoán thường dựa trên triệu chứng và xét nghiệm đơn gen, điều này vừa mất nhiều thời gian vừa hạn chế khả năng phát hiện các đột biến gen mới hoặc phức tạp. NGS – thông qua phân tích toàn bộ vùng mã hóa (Whole Exome Sequencing –WES) và toàn bộ hệ gen (Whole Genome Sequencing – WGS) – cho phép tiếp cận đồng thời hàng chục ngàn gen, từ đó nâng cao khả năng phát hiện nguyên nhân di truyền tiềm ẩn.
Posey và cộng sự (2016) đã chứng minh tính hiệu quả của WES trong thực hành lâm sàng khi áp dụng cho hơn 1500 bệnh nhân trưởng thành gặp khó khăn trong chẩn đoán.Nghiên cứu này cho thấy WES xác định được nguyên nhân di truyền cụ thể ở gần 26% số ca, trong đó nhiều đột biến được phát hiện là mới và chưa từng được mô tả trước đó. Điều này khẳng định vai trò quan trọng của WES không chỉ trong các ca bệnh hiếm mà còn trong các trường hợp có biểu hiện không điển hình hoặc biểu hiện chồng lấn giữa các hội chứng.
Đặc biệt, NGS còn cho phép chẩn đoán đồng thời các bệnh lý đa gen (polygenic disorders), xác định các biến thể gen có thể ảnh hưởng đến biểu hiện lâm sàng hoặc phản ứng với điều trị. Ví dụ, ở các bệnh nhân có biểu hiện thần kinh không đặc hiệu, WES đã giúp phát hiện các biến thể trong các gen liên quan đến thoái hóa thần kinh, kênh ion, hoặc rối loạn chuyển hóa – vốn không được xét đến trong chẩn đoán ban đầu.
Ngoài ra, WGS – mặc dù chưa được sử dụng rộng rãi như WES do chi phí và dữ liệu khổng lồ– lại có ưu thế trong việc phát hiện các biến thể nằm ngoài vùng mã hóa, bao gồm vùng điều hòa gen, vùng promoter hoặc intron sâu. Đây là những vùng có thể chứa đột biến ảnh hưởng đến biểu hiện gen mà các phương pháp khác bỏ sót. WGS đặc biệt hữu ích trong những trường hợp bệnh nhân đã làm WES nhưng không tìm thấy nguyên nhân rõ ràng.
Một lợi thế khác của NGS là khả năng mở rộng phân tích cho các thành viên trong gia đình (trio analysis), giúp xác định đột biến mới xuất hiện (de novo mutations) và các mô hình di truyền (như trội, lặn, X-link), từ đó tăng độ chính xác trong tư vấn di truyền và tiên lượng nguy cơ cho thế hệ sau.
Ung thư học chính xác
Ung thư học chính xác (precision oncology) là một trong những lĩnh vực tiên phong trong việc ứng dụng công nghệ giải trình tự gen thế hệ mới (NGS) vào thực hành lâm sàng. Thay vì tiếp cận điều trị theo một phác đồ cố định dựa trên mô bệnh học hoặc vị trí giải phẫu, NGS cho phép cá nhân hóa liệu pháp điều trị dựa trên hồ sơ đột biến gen đặc trưng của từng khối u.
Thông qua giải trình tự toàn bộ hệ gen ung thư (tumor WGS), toàn bộ vùng mã hóa (tumor WES) hoặc các panel gen đích (targeted panels), NGS giúp phát hiện các đột biến có ý nghĩa lâm sàng như EGFR, ALK, ROS1, BRAF, KRAS, TP53, BRCA1/2 và nhiều gen khác. Những thông tin này rất quan trọng trong việc lựa chọn thuốc điều trịtrúng đích (targeted therapy), liệu pháp miễn dịch (immunotherapy), hoặc tham gia các thử nghiệm lâm sàng phù hợp.
Một trong những chương trình tiêu biểu cho ứng dụng NGS trong ung thư học chính xác là MSK-IMPACT (Integrated Mutation Profiling ofActionable Cancer Targets) – một sáng kiến của Trung tâm Ung thư Memorial Sloan Kettering, Hoa Kỳ. Chương trình này sử dụng một panel gồm hơn 400 gen đích liên quan đến ung thư để giải trình tự mẫu mô khối u và so sánhvới mẫu DNA mạch máu của cùng bệnh nhân. Theo báo cáo của Cheng và cộng sự(2019), chương trình MSK-IMPACT đã được triển khai cho hơn 10.000 bệnh nhân ung thư, phát hiện đột biến "có thể can thiệp điều trị" (actionable mutations) ở hơn 36% số ca. Những kết quả này không chỉ hỗ trợ lựa chọn thuốc mà còn mở rộng khả năng tiếp cận các thử nghiệm lâm sàng phù hợp với hồ sơ di truyền của từng bệnh nhân.
Một ví dụ lâm sàng là bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ (NSCLC) có đột biến gen EGFR, sẽ được chỉ định điều trị bằng các thuốc ức chế EGFR như osimertinib thay vì hóa trị truyền thống. Tương tự, bệnh nhân có đột biến ALK sẽ đáp ứng tốt vớicác thuốc như crizotinib hay alectinib. Trong ung thư đại trực tràng, sự có mặt hoặc vắng mặt của đột biến KRAS/NRAS giúp quyết định việc sử dụng kháng thể chống EGFR (như cetuximab). Ở ung thư vú, sự hiện diện của đột biến BRCA1/2 gợi ý cho việc điều trị bằng thuốc ức chế PARP (như olaparib).
Ngoài việc xác định đột biến, NGS còn cho phép đánh giá gánh nặng đột biến khối u (TMB – Tumor Mutational Burden), tình trạng mất ổn định vi vệ tinh (MSI –Microsatellite Instability) hoặc biểu hiện PD-L1, là các chỉ điểm sinh học (biomarkers) hỗ trợ lựa chọn liệu pháp miễn dịch. Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng bệnh nhân có TMB cao hoặc MSI-H có thể đáp ứng tốt với thuốc ức chế điểm kiểm soát miễn dịch (immune checkpoint inhibitors) như pembrolizumab hay nivolumab.
Không chỉ dừng lại ở điều trị, NGS còn đóng vai trò trong việc tầm soát đột biến gen di truyền có liên quan đến nguy cơ ung thư như BRCA 1/2 (ung thư vú, buồng trứng),TP53 (hội chứng Li-Fraumeni), hoặc MLH1, MSH2 (hội chứng Lynch), từ đó giúp dự phòng và phát hiện sớm bệnh trong các gia đình có nguy cơ cao.
Tuy nhiên,việc áp dụng NGS trong ung thư học vẫn đối mặt với nhiều thách thức như: chi phí xét nghiệm cao, thời gian trả kết quả chậm (so với yêu cầu điều trị cấp bách), hạn chế về tính sẵn có tại các bệnh viện ngoài trung tâm, và đặc biệt là sự cần thiết của các chuyên gia phân tích gen học (molecular tumor boards) để diễn giải kết quả chính xác và hiệu quả.
Phát hiện tác nhân gây bệnh
Trong bối cảnh toàn cầu đang đối mặt với nhiều loại bệnh truyền nhiễm mới nổi (emerging infectious diseases) và tái xuất hiện (re-emerging infections), việc xác định nguyên nhân gây bệnh nhanh chóng, chính xác đóng vai trò then chốt trong chẩn đoán, điều trị và kiểm soát dịch. Công nghệ giải trình tự gen thế hệ mới (NGS)– đặc biệt là giải trình tự toàn bộ hệ gen metagenomic (mNGS) – đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực này.
Khác với các phương pháp truyền thống như nuôi cấy vi khuẩn, kháng nguyên nhanh hoặc PCR – vốn yêu cầu giả định trước về loại vi sinh vật gây bệnh – mNGS có khả năng phát hiện toàn diện tất cả các loại vi sinh vật trong một mẫu bệnh phẩm, bao gồm vi khuẩn, virus, nấm và ký sinh trùng, mà không cần thiết kế mồi đặc hiệu trước.Điều này đặc biệt hữu ích trong các trường hợp nhiễm đa vi sinh vật, nhiễm vi sinh vật hiếm, hoặc khi bệnh nhân đã sử dụng kháng sinh, làm sai lệch kết quả nuôi cấy.
Theo Gu, Miller và Chiu (2019), mNGS đã chứng minh giá trị trong hàng loạt tình huống lâm sàng phức tạp như viêm màng não/viêm não không rõ nguyên nhân, viêm phổi nặng, nhiễm trùng máu, nhiễm trùng nội tâm mạc, cũng như trong các trường hợp bệnh nhân suy giảm miễn dịch. Một ví dụ điển hình là ca bệnh viêm màng não bí ẩn được chẩn đoán tại Đại học California, San Francisco, nơi mNGS phát hiện virus Leptospira – nguyên nhân không thể xác định bằng mọi phương pháp xét nghiệm truyền thống, nhờ vào phân tích trình tự RNA trong dịch não tủy.
Di truyền học sinh sản
Trong lĩnh vực hỗ trợ sinh sản, công nghệ giải trình tự gen thế hệ mới (NGS) đã đóng vai trò quan trọng trong nâng cao hiệu quả thụ tinh trong ống nghiệm (IVF) và giảm nguy cơ truyền bệnh di truyền cho thế hệ sau. Một trong những ứng dụng nổi bật nhất của NGS trong lĩnh vực này là chẩn đoán di truyền tiền làm tổ – bao gồm PGT-M (Preimplantation Genetic Testing for Monogenic disorders) và PGT-A (Preimplantation Genetic Testingfor Aneuploidy).
PGT-M được sử dụng để sàng lọc các phôi được tạo ra từ IVF nhằm phát hiện các bệnh di truyền đơn gen (như β-thalassemia, bệnh Tay-Sachs, hoặc bệnh xơ nang). Thông qua phân tích gen đích của cả bố mẹ và phôi, NGS có thể xác định chính xác các phôi mang biến thể bệnh lý và loại bỏ chúng khỏi quá trình chuyển phôi, từ đó giảm thiểu nguy cơ sinh con mắc bệnh (Treff, 2019). Ưu điểm nổi bật của NGS so với các kỹ thuật trước đây (như PCR cổ điển hay FISH) là độ phân giải cao, khả năng phân tích nhiều gen cùng lúc và phát hiện các dạng biến thể hiếm.
PGT-A – trước đây còn gọi là sàng lọc di truyền toàn bộ bộ nhiễm sắc thể – cho phép xác định các bất thường về số lượng nhiễm sắc thể (aneuploidy), vốn là nguyên nhân hàng đầu gây sẩy thai sớm, thất bại làm tổ và dị tật bẩm sinh. Nhờ NGS, bác sĩ có thể chọn lọc các phôi có bộ gen bình thường (euploid embryos) để chuyển vào tử cung, tăng tỷ lệ thành công của IVF và giảm nguy cơ biến chứng thai kỳ. Một phân tích tổng hợp gần đây cho thấy việc sử dụng NGS trong PGT-A làm tăng tỷ lệ có thai lâm sàng và sinh sống so với các phương pháp truyền thống như aCGH (array comparative genomic hybridization).
Treff và cộng sự (2019) đã giới thiệu một chiến lược mới kết hợp NGS với haplotyping – cho phép theo dõi quá trình di truyền các alen từ bố mẹ sang phôi một cách chính xác mà không cần phân tích từng đột biến riêng lẻ. Điều này đặc biệt hữu ích trong các bệnh di truyền phức tạp hoặc khi không thể phát hiện trực tiếp biến thể bệnh lý do giới hạn kỹ thuật. Hơn nữa, công nghệ này cho phép phân tích ngay cả với mẫu DNA rất nhỏ từ một vài tế bào của phôi (thường từ blastomere hay tế bào trophectoderm), đảm bảo độ an toàn cho phôi và độ chính xác cao trong phân tích.
Một số trung tâm hỗ trợ sinh sản tiên tiến hiện nay còn kết hợp NGS với các chỉ số tiên lượng phát triển phôi,biểu hiện gen liên quan đến khả năng làm tổ, hoặc tình trạng methyl hóa để cá thể hóa quá trình chọn phôi, hướng tới “y học sinh sản chính xác” (precision reproductive medicine).
Tuy nhiên, việc áp dụng đại trà NGS trong PGT vẫn còn đối mặt với một số rào cản: chi phí cao, yêu cầu công nghệ cao và nhân lực chuyên môn trong phân tích dữ liệu gen,cũng như cần có hướng dẫn chặt chẽ về đạo đức và tư vấn di truyền – đặc biệt trong các trường hợp phát hiện biến thể chưa rõ ý nghĩa (VUS).
Thách thức và triển vọng: Ứng dụng trong gen và tế bào gốc
Mặc dù công nghệ giải trình tự gen thế hệ mới (NGS) mang lại nhiều đột phá trong nghiên cứu và y học, đặc biệt là trong lĩnh vực gen và tế bào gốc, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức đáng kể. Một trong những vấn đề nổi bật là việc diễn giải các biến thể chưa rõ ý nghĩa lâm sàng (variants of uncertain significance – VUS). Khi áp dụng NGS để phân tích tế bào gốc hoặc chỉnh sửa gen (ví dụ: trong liệu pháp gen bằng CRISPR-Cas9), việc xác định ý nghĩa sinh học của các biến thể mới phát hiện trở nên phức tạp và có thể ảnh hưởng đến độ an toàn của liệu pháp. Điều này đặc biệt quan trọng khi ứng dụng NGS để theo dõi sự biệt hóa tế bào gốc, hoặc đánh giá các nguy cơ đột biến không mong muốn sau can thiệp di truyền.
Bên cạnh đó, việc áp dụng NGS trên quy mô lớn trong nghiên cứu và ứng dụng lâm sàng yêu cầu hạ tầng tin học mạnh mẽ, bao gồm hệ thống máy chủ, phần mềm tin sinh học, cơ sở dữ liệu tham chiếu và đội ngũ chuyên môn phân tích dữ liệu di truyền. Việc phân tích các biểu hiện gen trong tế bào gốc, chẳng hạn như trong quá trình tái lập trình tế bào gốc cảm ứng (iPSC) hay phân tích biểu hiện RNA đơn bào (single-cell RNA-seq), tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ cần được xử lý chính xác và nhanh chóng. Ngoài ra, NGS trong nghiên cứu tế bào gốc cũng đòi hỏi các công cụ phân tích không gian (spatial transcriptomics) để hiểu rõ bối cảnh vi môi trường ảnh hưởng đến định hướng phát triển tế bào.
Một thách thức nữa được đưa ra, khi phân tích toàn bộ hệ gen, đặc biệt trong nghiên cứu phôi người hoặc tế bào gốc nguồn phôi, đặt ra những câu hỏi về tính minh bạch, đồng thuận sáng suốt của người tham gia nghiên cứu, và khả năng rò rỉ thông tin di truyền. Khi kết quả giải trình tự được sử dụng để tiên đoán nguy cơ bệnh tật trong tương lai hoặc tạo dòng tế bào gốc cho điều trị cá thể hóa, điều này đòi hỏi có khung pháp lý và chính sách đạo đức phù hợp để bảo vệ người bệnh và người hiến mẫu (Katsanis & Katsanis, 2021).
Tuy vậy, xu hướng y học cá nhân hóa kết hợp với sự đổi mới công nghệ trong sinh học phân tử – như giải trình tự đơn bào,chỉnh sửa gen chính xác, và tích hợp đa omics – cho thấy tiềm năng của NGS trong việc cách mạng hóa lĩnh vực gen và tế bào gốc. Trong tương lai, NGS không chỉ đóng vai trò chẩn đoán mà còn giúp theo dõi hiệu quả điều trị, phát hiện sớm các đột biến thứ phát, và cá thể hóa các phác đồ điều trị dựa trên bản đồ di truyền và biểu hiện tế bào đặc hiệu của từng bệnh nhân.
Kết luận
Công nghệ giải trình tự gen thế hệ mới (NGS) đã và đang mở ra những cánh cửa mới trong y học hiện đại, đặc biệt trong các lĩnh vực như chẩn đoán bệnh di truyền, ung thư học chính xác, phát hiện tác nhân gây bệnh và y học sinh sản. Với khả năng phân tích sâu rộng hệ gen và biểu hiện gen ở cấp độ cá thể, NGS không chỉ giúp phát hiện sớm và chính xác các bất thường di truyền mà còn cho phép thiết kế các chiến lược điều trị trúng đích, góp phần thúc đẩy y học cá thể hóa và nâng cao hiệu quả điều trị.
Trong lĩnh vực sinh học phân tử và tế bào gốc, NGS là nền tảng cho các nghiên cứu cơ bản nhằm hiểu rõ cơ chế phân tử của các bệnh lý phức tạp, theo dõi sự biệt hóa tế bào, và đánh giá hiệu quả của các can thiệp điều trị gen. Đồng thời, công nghệ này còn đóng vai trò then chốt trong giám sát dịch bệnh, phân tích hệ vi sinh vật và phát triển các công nghệ xét nghiệm thế hệ mới.
Tàiliệu tham khảo
1. Goodwin, S., McPherson, J. D., &McCombie, W. R. (2016). Coming of age: ten years of next-generation sequencingtechnologies. Nature Reviews Genetics, 17(6), 333–351.https://doi.org/10.1038/nrg.2016.49
2. Logsdon, G. A., Vollger, M. R.,& Eichler, E. E. (2020). Long-read human genome sequencing and itsapplications. Nature Reviews Genetics, 21(10), 597–614.https://doi.org/10.1038/s41576-020-0236-x
3. Posey, J. E., et al. (2016).Molecular diagnostic experience of whole-exome sequencing in adult patients. Geneticsin Medicine, 18(7), 678–685. https://doi.org/10.1038/gim.2015.186
4. Cheng, D. T., et al. (2019).Memorial Sloan Kettering-Integrated Mutation Profiling of Actionable CancerTargets (MSK-IMPACT). JCO Precision Oncology, (3), 1–18.https://doi.org/10.1200/po.18.00213
5. Gu, W., Miller, S., & Chiu, C.Y. (2019). Clinical Metagenomic Next-Generation Sequencing for PathogenDetection. Annual Review of Pathology, 14, 319–338.https://doi.org/10.1146/annurev-pathmechdis-012418-012751
6. Treff, N. R., et al. (2019).Preimplantation genetic testing for monogenic disease using targeted nextgeneration sequencing and haplotypes. Fertility and Sterility, 112(4),639–647. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2019.06.034
7. Katsanis, S. H., & Katsanis, N.(2021). Molecular genetic testing and the future of clinical genomics. NatureReviews Genetics, 22(7), 415–428.https://doi.org/10.1038/s41576-021-00339-7