Cấu hình ma trận của khối u đưa ra manh mối về sự tiến triển của một số bệnh ung thư phổi
Cập nhật vào: Thứ tư - 30/11/2022 12:48
Cỡ chữ
Các nhà khoa học tại Viện Nghiên cứu Y học Garvan đã xác định được cấu hình phân tử ma trận ở xung quanh của một loại ung thư phổi phổ biến mà từ nó có thể biết được bệnh nhân nào có khả năng phát triển khối u ác tính.
Hình đồ họa của phổi và các tế bào. Nguồn: Thomas Cox/Viện Garvan
Ung thư biểu mô tế bào vảy (Squamous cell carcinoma) là căn ung thư phổi phổ biến thứ hai. Tuy nhiên, các lựa chọn điều trị cho những bệnh nhân này vẫn còn bị hạn chế và hầu như không thay đổi trong nhiều thập kỷ qua. Tỷ lệ tái phát và kháng hóa trị cao đồng nghĩa là có ít hơn 1/5 ca bệnh sẽ chỉ sống được khoảng hơn 5 năm sau chẩn đoán.
Ngoài việc nghiên cứu các tế bào ung thư, các nhà nghiên cứu Garvan đã và đang dịch chuyển sự chú ý của họ sang nghiên cứu môi trường xung quanh các tế bào ung thư biểu mô tế bào vảy trong khối u. Thành phần chính của môi trường này là ma trận ngoại bào, một mạng lưới 3D gồm khoảng 300 phân tử lõi. Chất nền này hiện diện trong toàn bộ các mô trong cơ thể, những nơi mà nó thường cung cấp cấu trúc và hỗ trợ chức năng để giữ các tế bào lại với nhau. Tuy nhiên, trong bệnh ung thư, ma trận này về cơ bản bị thay đổi và những thay đổi này có thể thúc đẩy sự phát triển của khối u.
Tiến sĩ Amelia Parker, tác giả đầu tiên của nghiên cứu, cho biết: "Trọng tâm của chúng tôi là xem xét ma trận thay đổi trong ung thư biểu mô phổi tế bào vảy như thế nào, những thay đổi này có thể làm cho các khối u trở nên hung hãn hơn ra sao và nó có thể dùng để hỗ trợ tiên lượng bệnh cho bệnh nhân không?". "Các khối u là một hệ sinh thái, được tạo từ các tế bào ung thư được liên kết với nhau bởi ma trận. Chúng tôi nghĩ rằng, chính ma trận này đang hỗ trợ các tế bào ung thư tiếp tục phát triển và lan rộng, góp phần gây ra kết quả tồi tệ cho một số bệnh nhân. Nhưng chúng tôi thực sự không hiểu ma trận này nó trông như thế nào hoặc tại sao nó làm cho ung thư phổi kháng lại điều trị".
Các phát hiện này của nhóm nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Genomic Medicine, gây đây, có thể dùng để phát triển các dấu ấn sinh học nhằm xác định bệnh nhân nào có thể được hưởng lợi từ việc điều trị tích cực hơn và nhắm đích hơn.
Nhóm nghiên cứu do Phó giáo sư Thomas Cox đứng đầu đã nghiên cứu toàn diện thành phần phân tử và protein của ma trận xung quanh khối u phổi ung thư biểu mô tế bào vảy, được lấy từ các mẫu mô của bệnh nhân.
Họ đã xác định được hai cấu hình ma trận khối u - một cấu hình ma trận bệnh nhân có tiên lượng tốt và cấu hình ma trận kia là bệnh nhân có tiến triển kém. Các cấu hình ma trận này dường như được thiết lập sớm trước khi bắt đầu hình thành khối u và tồn tại khi khối u phát triển, kiểm soát cách khối u sẽ đáp ứng với điều trị hóa trị.
Ma trận khối u ở những bệnh nhân có tình trạng tồi tệ hơn có nhiều protein collagen hơn và nhiều xơ hóa hơn-làm cứng cấu trúc khối u-cho thấy ma trận khối u sẽ tái cấu trúc để tự bảo vệ nó khỏi trị liệu.
Nhóm nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng, trong khi ung thư biểu mô tuyến và ung thư biểu mô tế bào vảy trông khá giống nhau nhưng thành phần ma trận của chúng khác nhau. Những liệu pháp điều trị được phát triển để điều trị các căn bệnh khác hiện có có thể tận dụng những khác biệt tiềm năng này để tạo ra cơ hội mới.
Phó giáo sư Cox, trưởng phòng thí nghiệm Ma trận và Di căn tại Garvan, cho biết: "Hai khối u này trông rất giống nhau dưới kính hiển vi và thường được điều trị theo cùng một cách, nhưng chúng rất khác nhau ở cấp độ phân tử. Điều này làm sáng tỏ lý do tại sao một số bệnh nhân tiến triển bệnh nặng hơn còn những bệnh nhân khác thì không, và cách chúng tôi có thể phân tầng bệnh nhân để cung cấp phương pháp điều trị cá nhân hóa hơn".
Bước tiếp theo, các nhà nghiên cứu sẽ tham gia cùng với các đối tác lâm sàng để tiến tới một thử nghiệm lâm sàng nhằm tái sử dụng các liệu pháp có thể ngăn chặn việc tái cấu trúc ma trận này ở bệnh nhân ung thư phổi và cải thiện phản ứng với liệu pháp điều trị ở bệnh nhân.
P.T.T (NASATI), theo https://medicxpress.com/news/2022-11-tumor-matrix-profiling-clues-lung.html, 20/11/2022