LẬP RA BẢN ĐỒ CHUYỂN ĐỔI TẾ BÀO

0
784

Các nhà nghiên cứu phát triển thuật toán có thể cải tiến lĩnh vực tái thiết lập chương trình tế bào.

TRƯỜNG Y DUKE-NUS

Một nhóm nhà nghiên cứu quốc tế từ trường Y Duke-NUS (Duke-NUS), đại học Bristol, đại học Monash và RIKEN đã phát triển một thuật toán có thể dự đóan các yếu tố cần để chuyển đổi một loại tế bào của người thành loại tế bào khác. Những kết quả này được công bố vào ngày 18-1-2016 trên tạp chí Nature Genetics đã làm thay đổi cuộc chơi và có tác động mạnh tới y học tái tạo và đặt nền tảng cho các nghiên cứu xa hơn về tái thiết lập chương trình tế bào..

Chúng ta biết rằng loại tế bào là không cố định và một loại tế bào có thể tái thiết lập chương trình hay chuyển đổi để thành loại tế bào khác bằng cách bổ sung một tập hợp xác định các yếu tố của tế bào. Hướng tiếp cận này đầu tiên được đưa ra bởi Shinya Yamanaka, người sở hữu giải Nobel về tái thiết lập chương trình nguyên bào sợi từ da thành tế bào gốc vạn năng cảm ứng (iPS). Theo giả thiết, iPS có thể trực tiếp tái thiết lập thành các tế bào như tế bào võng mạc giúp điều trị thoái hóa điểm vàng và thoái hóa mắt. Mặc dù thực tế có những lo ngại về kĩ thuật và độ an toàn trong cách tiếp cận chuyển đổi tế bào này do sự tích lũy các đột biến gây ung thư trong tế bào đã tái thiết lập chương trình, do đó dẫn tới sự đáp ứng không thể dự đoán được.

Hơn nữa, mặc dù mang tính đột phá, việc xác định các yếu tố xác định cụ thể của tế bào cần được điều khiển để chuyển đổi của mỗi tế bào, là một quá trình lâu dài và tốn kém vì liên quan tới nhiều thử nghiệm và sai sót. Chính vì vậy, bước đầu của việc xác định yếu tố chính cho việc chuyển đổi tế bào là trở ngại chính mà các nhà nghiên cứu và bác sĩ phải đối mặt trong lĩnh vực tái thiết lập chương trình tế bào.

Để vượt qua trở ngại này, tiến sĩ Owen Rackham- nhà nghiên cứu của Duke-NUS đã làm việc 5 năm để phát triển thuật toán nhằm dự đoán các yếu tố để chuyển đổi tế bào. Thuật toán được gọi là Mogrify (1) có thể dự đoán các yếu tố tối ưu cần cho việc chuyển đổi tế bào đã được quy định.

Khi được kiểm tra, Mogrify có thể dự đoán chính xác các yếu tố cần cho việc chuyển đổi tế bào đã được công bố trước đây. Để tiếp tục xác nhận khả năng tiên đoán của Mogrify, nhóm đã tiến hành chuyển đổi hai tế bào mới trong phòng thí nghiệm bằng việc sử dụng tế bào người và cả hai đều thành công khi chỉ sử dụng duy nhất các tiên đoán của Mogrify.

Dr Rackham đến từ Systems Genetics of Complex Disease Laboratory tại Duke-NUS giải thích rằng: “Mogrify hoạt động giống như một “bản đồ thế giới – world atlas” cho tế bào và cho phép chúng tôi lập ra bản đồ mới trong chuyển đổi tế bào ở người”. “Một trong những ứng dụng lâm sàng đầu tiên mà chúng tôi hy vọng đạt được với hướng tiếp cận mới này sẽ là tái thiết lập chương trình tế bào “khiếm khuyết” từ bệnh nhân thành tế bào khỏe mạnh “thực hiện chức năng” mà không cần bước trung gian iPS. Sau đó, những tế bào này có thể cấy ghép trở lại bệnh nhân và thực tế nên cho phép các kĩ thuật y học tái tạo mới một cách hiệu quả”

Giáo sư Enrico Petretto là đồng tác giả của công trình này và là giám đốc của Systems Genetics of Complex Disease Laboratory, Centre for Computational Biology, Duke-NUS nhấn mạnh rằng vì Mogrify hoàn toàn điểu khiển bằng dữ liệu nên sự chắc chắn và chính xác của nó chỉ có thể duy trì khi dữ liệu được thu thập toàn diện hơn và nhập vào khung làm việc.

“Mogrify là một phương pháp làm thay đổi cuộc chơi giúp thúc đẩy dữ liệu lớn và sinh học hệ thống; điều này sẽ thúc đẩy các ứng dụng mới chuyển giao các kết quả nghiên cứu và chuyên môn ở Dake-NUS” Giáo sư Petretto nói.

Mogrify được tạo trực tuyến cho các nhà nghiên cứu, nhà khoa học. Hiện nay, nhóm nghiên cứu tại Dake-NUS lên kế hoạch tập trung vào ứng dụng của Mogrify trong y học hệ thống (translational medicine). Những nỗ lực cộng tác giữa các nhóm nghiên cứu ở Duke-NUS đã sẵn sàng ứng dụng thuật toán giúp phát triển điều trị cho những bệnh cụ thể như ung thư. Mogrify giúp xây dựng dữ liệu được thu thập như một phần của một tập đoàn quốc tế (Fantom) và sẵn sàng cho sử dụng cơ sở dữ liệu miễn phí có chứa biểu hiện gen của khoảng 300 loại mô và tế bào khác nhau ở người.

kết quả chuyển đổi nguyên bào sợi thành tế bào keratine sử dụng thuật toán Mogrify. Trong hình có thể thấy rằng đã chuyển đổi thành tế bào keratine bắt thuốc nhuộm mầu xanh lá, có mô hình “khối sỏi – cobble stone” trong khi nguyên bào sợi có hình dài mỏng.

 

LÊ VĂN TRÌNH – LÊ THỊ KIM HÒA dịch

Theo: eurekalert.org

Địa chỉ email: lvtrinh@hcmus.edu.vn lethikimhoa19492@gmail.com

Link: http://www.eurekalert.org/pub_releases/2016-01/dms-moc011516.php