Năm yếu tố then chốt giúp tiên đoán phản ứng của bệnh nhân ung thư
Một nhóm nghiên cứu tại Viện Nghiên cứu Y sinh Barcelona (IRB Barcelona) đã xác định được năm yếu tố độc lập có thể giúp tiên đoán được phản ứng của bệnh nhân với thuốc ức chế điểm kiểm soát miễn dịch (checkpoint inhibitors - CPIs).
Nghiên cứu, được công bố trên tạp chí Nature Genetics, đã cung cấp khuôn khổ giúp giải thích các dấu ấn sinh học trong phản ứng với thuốc CPIs, đồng thời đề xuất một lộ trình cải thiện thuốc điều trị ung thư cá nhân hóa trong tương lai.
Liệu pháp miễn dịch (Immunotherapy) làm thay đổi phương pháp điều trị ung thư trong những năm gần đây bằng việc giúp hệ miễn dịch tấn công các tế bào ung thư. Tuy nhiên, chỉ khoảng 20 đến 40% bệnh nhân phản ứng tích cực với liệu pháp miễn dịch, và tỉ lệ này thay đổi tùy vào loại ung thư.
Việc tiên đoán bệnh nhân nào sẽ đáp ứng liệu pháp miễn dịch và bệnh nhân nào thì không đang là một vấn đề nghiên cứu rất được quan tâm. Nhiều nghiên cứu được tiến hành từ trước đến nay chỉ tập trung vào những đặc điểm cụ thể của khối u, chẳng hạn như môi trường vi mô hoặc hệ thống miễn dịch của bệnh nhân. Do đó, vẫn chưa rõ dấu ấn sinh học nào đại diện cùng một yếu tố cơ bản hoặc có bao nhiêu yếu tố độc lập tác động đến độ hiệu quả của phương pháp điều trị này.
Nhóm nghiên cứu quốc tế do TS. Núria López-Bigas và TS. Abel González-Perez (thuộc phòng thí nghiệm Di truyền Y sinh tại IRB Barcelona) dẫn dắt, đã giải quyết vấn đề này thông qua phân tích toàn diện dữ liệu bộ gene, dữ liệu bộ phiên mã và dữ liệu lâm sàng cùa 479 bệnh nhân mang khối u di căn được điều trị bằng CPIs. Dữ liệu này được thu thập từ cơ sở dữ liệu công khai do Quỹ Y học Hà Lan Hartwig tạo ra.
“Chúng tôi sử dụng một cách tiếp cận không thiên kiến để phân tích hàng nghìn đặc điểm phân tử và đặc điểm lâm sàng, từ đó xác định được năm yếu tố độc lập ảnh hưởng đến khả năng đáp ứng liệu pháp miễn dịch và sự sống của người bệnh”, TS. López-Bigas – nhà nghiên cứu ICERA tại IRB Barcelona, giải thích.
Năm nhân tố then chốt cho liệu pháp miễn dịch
●Mật độ đột biến khối u (Tumor mutational burden – TMB): Các khối u có lượng đột biến cao thường sản xuất nhiều neoantigens hơn (các protein đột biến xuất hiện khi các tế bào chuyển sang ung thư), giúp hệ thống miễn dịch dễ dàng nhận biết và tấn công chúng hơn. TMB là một trong những dấu ấn sinh học được nghiên cứu nhiều nhất để dự đoán phản ứng với CPIs.
●Sự xâm nhập tế bào T hiệu quả: Sự hiện diện của tế bào T gây độc trong khối u là điều cần thiết cho hiệu quả của CPIs. Nghiên cứu này đã xác nhận rằng xâm nhập tế bào T càng cao thì đáp ứng trị liệu càng hiệu quả.
●Hoạt động của yếu tố tăng trưởng chuyển đổi beta (TGF-β) trong môi trường vi mô khối u: Yếu tố này ảnh hưởng đến hành vi của một số tế bào trong môi trường vi mô của khối u. Hoạt động TGF-β cao có thể ức chế phản ứng miễn dịch, được phản ánh trong tỷ lệ sống thấp hơn của người bệnh sau trị liệu miễn dịch.
●Phương pháp điều trị trước đây của bệnh nhân: Các bệnh nhân được điều trị trước đó thường phản ứng kém hơn với liệu pháp miễn dịch
●Khả năng tăng sinh của khối u: Những bệnh nhân mang khối u với chỉ số tăng sinh cao và có xu hướng ác tính thường có khả năng sống sót thấp hơn sau điều trị.
“Cho đến nay, nhiều nghiên cứu vẫn tập trung vào việc xác định và báo cáo các dấu ấn sinh học riêng lẻ nhưng kết quả của chúng tôi cho thấy, những dấu ấn sinh học này có thể là các phiên bản khác nhau của cùng các nhân tố cơ bản”, tiến sĩ González-Pérez cho biết.
Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng một mô hình đa biến kết hợp năm yếu tố này cho phép phân loại bệnh nhân chính xác hơn so với việc chỉ sử dụng mật độ đột biến khối u (thường được sử dụng trong thực hành lâm sàng), dự đoán khả năng bệnh nhân đáp ứng liệu pháp miễn dịch.
Tiến bộ này có thể có ý nghĩa lâm sàng quan trọng trong tương lai, bởi nó có thể giúp các bệnh nhân có khả năng đáp ứng thấp tránh khỏi các tác dụng phụ của CPIs – những yếu tố có thể dẫn đến các bệnh tự miễn – cũng như giúp giảm chi phí điều trị.□
Hương Giang lược dịch
Nguồn: https://medicalxpress.com/news/2024-09-key-factors-response-cancer-patients.html
