Đánh giá tình trạng hiện tại về ứng dụng giải trình tự gen thế hệ mới trong sàng lọc sơ sinh

Bài viết của Bài viết bởi Tiến sĩ Lý Thị Thanh Hà - Khối Di truyền y học, Trung tâm công nghệ cao Vinmec.

Sàng lọc trẻ sơ sinh (NBS) bắt đầu với phát minh của Tiến sĩ Robert Guthrie về một xét nghiệm tương đối đơn giản và nhanh chóng để phát hiện mức độ tăng cao của phenylalanin trong máu. Thành công của việc sàng lọc phenylketonuria (PKU) đã thúc đẩy sự mở rộng của chương trình NBS. Trong những năm 1970, việc sàng lọc bắt đầu phát hiện suy giáp bẩm sinh (CH) và trong hai thập kỷ tiếp theo, một số rối loạn khác như tăng sản thượng thận bẩm sinh (CAH), bệnh huyết sắc tố, thiếu hụt men biotinidase, xơ nang (CF) và bệnh thiếu máu bẩm sinh loại I (HT1 ) đã được thêm vào các chương trình NBS khác nhau ở các tiểu bang và quốc gia khác nhau (Dussault et al., 1975; Wilcken and Wiley, 2015). Với sự phát triển và khả năng tiếp cận của khối phổ ion hóa tia điện tử (ESI) (TMS) vào những năm 1990, khả năng định lượng đồng thời nhiều chất chuyển hóa và do đó việc phát hiện đồng thời nhiều lỗi bẩm sinh của quá trình trao đổi chất (IEM) đã tạo điều kiện cho sự mở rộng lớn đầu tiên của các chương trình NBS trên toàn cầu. Mặc dù các nước kém phát triển hơn nói chung không cùng tiến bộ (Sweetman, 1996; Levy, 1998; Bennett và Rinaldo, 2001; Groselj và cộng sự, 2014a, b; Bouvier và Giguère, 2019).

Các xét nghiệm khác nhau liên tục được phát triển bởi sự phát triển của các phương pháp điều trị lâm sàng cho các tình trạng như suy giảm miễn dịch kết hợp nghiêm trọng (SCID), loạn dưỡng cơ tủy sống (SMA) và các bệnh tích trữ lysosome (Spacil và cộng sự, 2013; Chien và cộng sự, 2017; Puck , 2019; Czibere và cộng sự, 2020). Với sự phát triển không ngừng của các điều kiện được thêm vào các chương trình NBS, số lượng các phương pháp phân tích khác nhau được sử dụng cũng ngày càng tăng. Đồng thời, sự tiến bộ của di truyền học đã được đẩy nhanh với sự phát triển của các phương pháp giải trình tự thế hệ tiếp theo (NGS) (Metzker, 2010; Morey và cộng sự, 2013; Reuter và cộng sự, 2015; Levy và Myers, 2016). NGS cho phép xử lý đồng thời một số lượng lớn các mẫu và nó có thể dễ dàng mở rộng từ một vài gen sang toàn bộ bộ gen. Do đó, nhiều tác giả coi đây là phương pháp có thể cho phép mở rộng lớn tiếp theo và thống nhất phương pháp luận của các chương trình NBS (Bộ Y tế, 2003; Collins, 2009; Drmanac, 2012; Smon và cộng sự, 2018; Lampret và cộng sự, 2020). Khi chi phí giải trình tự giảm dần, tính khả thi của NBS với việc sử dụng NGS ngày càng trở nên cao hơn (Wetterstrand, 2021).

Kể từ ý tưởng đầu tiên về việc sử dụng NGS trong khuôn khổ NBS, một số mối quan tâm đã được đặt ra, trong số đó có vấn đề kỹ thuật, y tế, pháp lý, kinh tế, đạo đức, tâm lý và xã hội học (Friedman, 2015; Howard và cộng sự, 2015; Reinstein, 2015; Berg và cộng sự, 2017; Murray và cộng sự, 2018; Bouvier và Giguère, 2019; de Wert và cộng sự, 2020).

Kể từ ý tưởng đầu tiên về việc sử dụng các phương pháp di truyền trong môi trường NBS, nhiều tác giả đã trình bày một số mối quan tâm về tính khả thi kỹ thuật của việc sử dụng các công nghệ gen cho NBS: khả năng đạt được thời gian cung cấp kết quả xét nghiệm thích hợp, độ chính xác của kết quả thu được, khả năng diễn giải chính xác kết quả, xác nhận của các kết quả với một phương pháp độc lập và lưu trữ an toàn dữ liệu theo trình tự (Friedman, 2015; Howard và cộng sự, 2015; Reinstein, 2015; Berg và cộng sự, 2017; Bouvier và Giguère, 2019).

Mối quan tâm kỹ thuật đầu tiên là khả năng chuẩn bị, phân tích, diễn giải và báo cáo kết quả đủ nhanh để đáp ứng các yêu cầu của NBS. Các giao thức chuẩn để chuẩn bị thư viện NGS tốn nhiều thời gian. Bước thứ hai tốn nhiều thời gian của phương pháp NGS là giải thích kết quả. Một trong những trở ngại lớn nhất là việc giải thích khối lượng lớn dữ liệu chứa nhiều biến thể mà ý nghĩa lâm sàng của chúng vẫn chưa được biết rõ hoặc mơ hồ (Berg và cộng sự, 2017). Vẫn chưa có đủ dữ liệu cụ thể về chủng tộc để đánh giá chính xác mối quan hệ nhân quả có thể có của nhiều biến thể như vậy (Friedman, 2015).

Các cách tiếp cận NGS khác nhau gây ra các vấn đề kỹ thuật khác nhau liên quan đến dữ liệu giải trình tự thô. Thông thường, có ba cách tiếp cận chính đối với NGS: giải trình tự các bảng gen đã chọn, giải trình tự các vùng mã hóa của tất cả các gen đã biết hoặc giải trình tự toàn bộ exome (WES) và giải trình tự toàn bộ bộ gen (WGS). Khi sử dụng WES hoặc các phương pháp tiếp cận được mục tiêu đích (danh sách gen), chúng ta phải nắm bắt các vùng DNA đã chọn và sau đó sử dụng phương pháp làm giàu chúng để xử lý thêm. Ở đây, chúng tôi có nguy cơ không nắm bắt được các phần nhất định của các gen được nhắm mục tiêu cụ thể, điều này có thể dẫn đến kết quả âm tính giả. Với WGS, không cần thu thập hoặc làm giàu, vì vậy ít có khả năng các vùng nhất định có vùng bao phủ trình tự kém hơn (Reinstein, 2015). WGS cho phép phát hiện tốt hơn các biến thể số bản sao (CNV), có thể bị bỏ sót bằng cách sử dụng phương pháp nhắm mục tiêu. Một số phần mềm và giải pháp kỹ thuật đã được phát triển để giải quyết vấn đề này trong các phương pháp được nhắm mục tiêu (Belkadi và cộng sự, 2015; Kerkhof và cộng sự, 2017; Mu và cộng sự, 2019). Vấn đề thường bị bỏ qua cũng là xác định trình tự của vùng giả gen có mức độ tương đồng cao, có thể dẫn đến kết quả sai trình tự trong tất cả các phương pháp nói trên, bao gồm cả WGS (García-García et al., 2016).

Việc sắp xếp theo trình tự của toàn bộ dân số sẽ tạo ra một lượng lớn dữ liệu máy tính sẽ phải được lưu trữ an toàn trong thời gian dài tùy thuộc vào quy định của địa phương về lưu trữ, xử lý và phân phối dữ liệu y tế. Một số tác giả đề xuất rằng trẻ sơ sinh sẽ được sàng lọc / giải trình tự một lần trong đời, sau đó dữ liệu bộ gen của chúng sẽ phải được lưu trữ an toàn trong suốt cuộc đời hoặc thậm chí hơn. Trong những trường hợp như vậy, dữ liệu sẽ phải có thể truy cập được để diễn giải lại sau này khi có kiến ​​thức mới về gen và các bệnh liên quan (Drmanac, 2012; Friedman, 2015; Howard et al., 2015).

Với sự tiến bộ của các phương pháp NGS, giá của việc giải trình tự trên một triệu cơ sở (1 Mb) đã giảm đáng kể và tiếp tục giảm nhiều hơn nữa (Wetterstrand). Tuy nhiên, giá mong muốn của toàn bộ trình tự bộ gen người vẫn được quảng cáo khoảng 1.000 đô la, nhưng tùy thuộc vào quốc gia và thiết bị được sử dụng, nó có thể tăng lên bởi nhiều yếu tố bao gồm chi phí kiểm định, xác nhận, bảo trì và kiểm tra chất lượng bên ngoài, các chuyên gia của các lĩnh vực khác nhau (di truyền học, tin sinh học, v.v.) có thể làm tăng chi phí của một bộ gen người cao hơn nhiều (Liehr, 2017; Schwarze và cộng sự, 2020). Dù có hoặc không có chi phí bổ sung, chi phí NGS vẫn cao hơn đáng kể so với chi phí hiện tại trên mỗi mẫu trong tất cả các chương trình NBS hiện có.

Cuộc tranh luận hiện tại liên quan đến việc sử dụng NGS trong thiết lập NBS xoay quanh câu hỏi cách tiếp cận trình tự nào tốt hơn, WGS hay được gen đích. Các tác giả ủng hộ phương pháp tiếp cận WGS tuyên bố rằng việc có thông tin của toàn bộ bộ gen do bác sĩ lâm sàng xử lý sẽ không chỉ cho phép phân tích NBS mà còn cho phép phân tích sâu hơn các gen và vùng điều hòa của DNA sau này trong cuộc đời bệnh nhân khi có thêm kiến ​​thức về các biến thể gây bệnh và vùng gen sẽ có sẵn. Các tác giả cũng tuyên bố rằng việc nghiên cứu dữ liệu thu được trong NBS sẽ cho phép nghiên cứu các biến thể gen trên quy mô dân số, điều này sẽ mang lại lợi ích đáng kể cho việc chăm sóc sức khỏe cộng đồng trong tương lai gần (Drmanac, 2012; Howard và cộng sự, 2015; Reinstein, 2015). Một lĩnh vực mới nổi khác sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ dữ liệu thu được với WGS là y học được cá nhân hóa, cụ thể là dược lý học, có thể sử dụng dữ liệu bộ gen từ NBS sau này trong cuộc đời, để xác định các đặc điểm chuyển hóa thuốc cụ thể của bệnh nhân.

Xem xét cách tiếp cận mục tiêu, thách thức chính sẽ là quá trình lựa chọn các gen được đưa vào có liên quan đến bệnh mục tiêu. Một số tài liệu liên quan đến việc sử dụng công nghệ di truyền trong NBS đã được xuất bản trong những năm qua. Một số người trong số họ được viết trong lĩnh vực NBS và những người khác được viết trong lĩnh vực di truyền y học. Do thiếu các hướng dẫn cụ thể về việc sử dụng NGS trong NBS, nên việc sử dụng kết hợp các tài liệu khác nhau sẽ được yêu cầu. Đồng thời, một hội đồng chuyên gia để thiết lập các hướng dẫn và khuyến nghị cụ thể cho việc giới thiệu NGS như một công nghệ sàng lọc cấp một đã quá hạn, mặc dù một số dự án quốc tế đang hướng tới việc lấp đầy khoảng trống đó trong vài năm tới.

Nhiều tác giả bày tỏ mối quan tâm liên quan đến việc giải thích lâm sàng các dữ liệu thu được. Trong WGS / WES, có một lượng lớn thông tin thu được rất khó phân tích ngay cả với khả năng tính toán mạnh mẽ. Nếu chúng ta bỏ qua thời gian cần thiết để xử lý dữ liệu thì vẫn còn câu hỏi về phân tích và diễn giải đáng tin cậy của dữ liệu thu được. Tùy thuộc vào phần mềm và cơ sở dữ liệu được sử dụng, việc diễn giải chắc chắn sẽ khác nhau giữa các phòng thí nghiệm (Levy, 2014). Nguyên nhân của sự biến đổi này là do hiện nay thiếu kiến ​​thức về các biến thể di truyền, nhiều biến thể hiện được phân loại là các biến thể có ý nghĩa chưa được biết đến (VUS) (Cooper và Shendure, 2011; O’Daniel và cộng sự, 2017). Cơ sở dữ liệu quốc gia mới về các biến thể cần được phát triển, để giảm VUS và nâng cao kiến ​​thức cụ thể cho từng người dân về các biến thể. Bên cạnh kiến ​​thức chưa đầy đủ về các biến thể di truyền, việc phân loại cùng một biến thể với các cơ sở dữ liệu khác nhau hoặc các thuật toán dự đoán thường mâu thuẫn với nhau, điều này sẽ làm cho việc giải thích đáng tin cậy thậm chí còn khó khăn hơn. Với sự ra đời của NBS bộ gen, nhiều biến thể khác có ý nghĩa chưa được biết đến sẽ được phát hiện vì khối lượng mẫu tuyệt đối được giải trình tự (Lyon và Wang, 2012; Rabbani và cộng sự, 2012).

Các nguyên tắc của WHO về các chương trình sàng lọc là trung tâm của mọi chương trình NBS. Xuất phát từ những nguyên tắc đó, trọng tâm của NBS luôn hướng đến sức khỏe của trẻ sơ sinh đến mức ở nhiều quốc gia, cơ hội can thiệp và cải thiện đáng kể quá trình sống của trẻ thay thế quyền tự chủ của cha mẹ (Wilson et al., 1968; Tarini và Goldenberg, 2012; Howard và cộng sự, 2015).

Nguồn: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fgene.2021.662254/full