Theo báo cáo từ tạp chí học thuật quốc tế Nature, các nhà khoa học từ Trung Quốc và Singapore đã phát triển một hệ thống chấm điểm có độ chính xác cao nhằm dự đoán nguy cơ tái phát của một dạng ung thư gan phổ biến có tên là ung thư biểu mô tế bào gan (HCC).
Phương pháp chấm điểm, được gọi là Hệ thống không gian vi môi trường miễn dịch khối u (TIMES), là công cụ đầu tiên trên thế giới tích hợp thông tin miễn dịch theo không gian để dự đoán khả năng tái phát ung thư. Các nghiên cứu kiểm chứng trên 231 bệnh nhân cho thấy TIMES đạt độ chính xác lên đến 82,2% và độ đặc hiệu 85,7%.
HCC là một loại ung thư gan xuất phát từ tế bào chính của gan - tế bào gan (hepatocyte). Đây là dạng ung thư gan nguyên phát, thường xảy ra ở những người mắc bệnh gan mãn tính như xơ gan và viêm gan B hoặc C.
"Ung thư biểu mô tế bào gan đứng thứ ba trong số các nguyên nhân gây tử vong do ung thư trên toàn cầu, với tỷ lệ tái phát sau phẫu thuật lên đến 70%”, người đứng đầu nhóm nghiên cứu - Giáo sư Sun Cheng từ Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc - cho biết và đồng thời nhấn mạnh rằng việc dự đoán chính xác nguy cơ tái phát HCC từng là một thách thức lớn.
Trong quá trình nghiên cứu, đội ngũ của giáo sư Sun Cheng phát hiện ra rằng cách các tế bào miễn dịch phân bố trong mô khối u đóng vai trò quan trọng trong việc xác định kết quả điều trị - đánh dấu một cách đánh giá vi môi trường mang tính đột phá. Nhóm cũng đã phân tích sự phân bố không gian của các tế bào miễn dịch trong mô HCC từ 61 bệnh nhân và xác định được 5 dấu ấn sinh học chính giúp dự đoán nguy cơ tái phát bệnh. Bằng cách kết hợp 5 dấu ấn này với các thuật toán máy học tiên tiến, hệ thống TIMES có hiệu quả vượt trội hơn hẳn so với các công cụ phân tầng rủi ro hiện có như hệ thống TNM và BCLC - vốn được sử dụng phổ biến để xếp giai đoạn và phân loại HCC.
Đáng chú ý, khả năng dự đoán của TIMES không dựa trên mức độ biểu hiện riêng lẻ của các dấu ấn sinh học, mà từ cách chúng phân bố trong vi môi trường khối u.
Nghiên cứu sâu hơn về ý nghĩa sinh học của SPON2 - một trong năm dấu ấn chính của hệ thống TIMES - cho thấy dấu ấn này giúp tăng cường hoạt động của tế bào sát thủ tự nhiên (natural killer cells) và ức chế sự tiến triển của khối u.
Thử nghiệm SPON2 trên chuột mang đến kết quả đầy hứa hẹn trong việc giảm nguy cơ tái phát HCC, mở ra tiềm năng cho các phương pháp điều trị mới.
Để đưa hệ thống TIMES vào thực tế lâm sàng, nhóm nghiên cứu đã xây dựng một nền tảng trực tuyến dễ sử dụng, cho phép nhân viên y tế tải lên hình ảnh bệnh lý tiêu chuẩn hoặc dữ liệu để nhận báo cáo cá nhân hóa về nguy cơ tái phát HCC.
Các thuật toán và mô hình cốt lõi của TIMES đã được cấp bằng sáng chế. Nhóm nghiên cứu cũng đang tích cực tìm kiếm đối tác trong ngành để thúc đẩy việc ứng dụng rộng rãi hệ thống này trong thực tế.
Giáo sư Michael Lotze từ Đại học Pittsburgh (Mỹ) đã ca ngợi nghiên cứu và cách tiếp cận sáng tạo. “Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thuyết phục về tầm quan trọng của bối cảnh miễn dịch không gian trong việc dự đoán HCC. Nó thiết lập một khuôn khổ phương pháp có thể được áp dụng rộng rãi cho nhiều loại ung thư khác, đồng thời có khả năng định hướng các liệu pháp miễn dịch thông qua việc lập hồ sơ miễn dịch không gian chính xác”, giáo sư Lotze nhận xét trong bài đánh giá.
Theo giải thích trên tạp chí Natute, liệu pháp miễn dịch là phương pháp điều trị tận dụng hệ thống miễn dịch của cơ thể để chống lại các bệnh lý, bao gồm ung thư. Cụ thể, thay vì chỉ dùng hóa trị hay xạ trị để tiêu diệt tế bào ung thư, liệu pháp miễn dịch giúp kích hoạt hoặc tăng cường khả năng tự nhiên của hệ miễn dịch - như tế bào T, tế bào sát thủ tự nhiên (NK cells) - để tìm và tiêu diệt tế bào ung thư.
