Y Khoa Cá Nhân Hoá

(Personalized Medicine).


Thưa Bác sĩ
Cháu là một sinh viên hiện đang học ngành công nghệ sinh học.  Trong quá trình theo học ở trường, cháu có dịch một số bài báo có tựa “Personalized Medicine,” trong đó sử dụng rất nhiều từ liên quan tới clinic-lâm sàng.
Cháu đã tra tự điển, sách báo nhưng vẫn còn khó hiểu về từ này. Liệu personalized medicine có phải là một nhánh của Y học Lâm sàng hay là Y học cá thể nói chung?
Xin Bác sĩ giải thích từ ngữ này bằng ngôn từ binh dân dễ hiểu với mọi người, hoặc chuyên sâu nếu cần thiết. Đồng thời xin Bác sĩ cho những ví dụ minh họa cho giải thích một cách dễ hiểu.
Xin cảm ơn Bác sĩ.

“Y khoa cá nhân hoá”,  nói một cách ngắn, là những biện pháp phòng ngừa hay trị liệu được thiết kế để ngừa bịnh hay chữa bịnh theo nhu cầu đặc thù của một người hay một nhóm người nào đó. Gần đây, thường y khoa cá nhân hoá được bàn đến trong bối cảnh của những tiến bộ mới đây của ngành giải trình toàn bộ các gien (gene). Trong tiếng Anh người ta thích dùng từ "tailored", nghĩa là giống như áo quần may riêng cho nhu cầu, hình dạng của một người nào đó. "Y khoa chính xác" (precision medicine), là một từ được dùng theo nghĩa tương tự.  "Y khoa chính xác" có thể  được dùng thay vì "y khoa cá nhân hoá" nếu chúng ta muốn tránh làm cho người ta hiểu lầm rằng trị liệu hay biện pháp phòng ngừa có thể được thiết kế riêng cho từng cá nhân.

Về câu hỏi personalized medicine có phải là một nhánh của y khoa lâm sàng (clinical medicine) hay không, thì có thể trả lời có vì  liên hệ đến hoặc căn cứ trên nghiên cứu trên người bịnh thật, mục đích là chữa cho người bịnh thật (cá nhân), nhưng có thể trả lời là không hoàn toàn lâm sàng vì liên hệ đến những ngành không  "lâm sàng" như giải trình tự gien (gene sequencing), máy tính, tin học, vv trước khi áp dụng kiến thức cho một người bịnh.

Khi bác sĩ chữa bịnh hay tư vấn cho bịnh nhân về sức khoẻ, bác sĩ cần biết những đặc điểm của bịnh nhân mình qua bịnh sử cá nhân, gia đình, hoàn cảnh của người đó. Một trường hợp đơn giản là sự khác biệt về giống dân sắc tộc, ví dụ một người Việt nặng 100 lb có cần dùng một liều trụ sinh giống như một người Mỹ trắng 200 lb hay không? Ví dụ nếu bịnh nhân cao huyết áp là người da đen, chất renin thấp hơn, thể tích nội mạch (intravascular volume) cao hơn và nhạy cảm đối với muối cao hơn các sắc dân khác. Cho nên đối với bịnh nhân da đen, bác sĩ sẽ trước tiên dùng thuốc lợi tiểu hơn là các thuốc ACE inhibitor (làm giảm renin, vd lisinopril, captopril) như các sắc dân khác. Hay nếu cha mẹ anh em của một bịnh nhân đã từng bị ung thư ruột già lúc 40 tuổi, thay vì bắt đầu thanh lọc (screen) ung thư ruột già lúc 50 tuổi, bác sĩ có thể cho screen bịnh nhân này lúc mới 30 tuổi. Codeine được dùng trong thuốc ho hay để bịnh nhân trẻ em bình tỉnh hơn lúc chữa răng; lúc vào cơ thể codeine được chuyển hoá thành morphine là một chất ma tuý mạnh. Có một nhóm người chuyển hoá nhanh hơn người khác gọi là "rapid converters" nên dù bs cho một liều tiêu chuẩn, họ có thể bị ngộ độc, mê man vì mức morphine trong máu lên quá cao. Cũng vì vậy mà người ta tránh dùng codeine cho trẻ em. Người Nhật có tỷ lệ ung thư dạ dày rất cao, và bịnh này đứng đầu bảng tử vong do ung thư gây ra, cho nên ở Nhật, đến 40 tuổi, mọi người được khuyên đi screen tìm ung thư dạ dày.

Đó là 4 ví dụ trong đó chúng ta cố gắng sửa đổi những phát đồ điều trị có tính cách chung chung cho thích hợp với từng sắc dân, từng cá nhân với những đặc điểm cá biệt về di truyền hay sinh học của họ.

Y khoa di truyền đã từng có mặt trên 50 năm năm nay và chúng ta biết có những gien bất binh thường gây những bịnh như loạn dưỡng cơ (muscular dystrophy), cystic fibrosis, hồng cầu hình liềm (sickle cell anemia). Tuy nhiên, y khoa di truyền chưa đạt tới mức cá nhân.

17Dhvhienykc1

Một loại dụng cụ được dùng để cá nhân hoá chữa trị, tiên liệu và theo dõi bịnh là các "biological markers"hay "biomarkers" (dấu hiệu sinh học). "Dấu hiệu sinh học là một đặc tính được đo lường và đánh giá một cách khách quan như là một chỉ dấu về các quá trình sinh học bình thường, các quá trình gây bệnh hoặc phản ứng dược lý đối với một can thiệp điều trị."

Có những DNA biomarker chẩn đoán, ví dụ đối với một người mạnh khoẻ, không có triệu chứng, test "Rheuma-chec" có thể phát hiện những người mắc bịnh viêm khớp dạng thấp; đây là một loại screen- biomarker. Thử nghiệm gien ung thư vú BRCA 1 (chromosome 17), BRCA 2 (chromosome 13) cho những người từng bị ung thư vú hoặc gia đình có người ung thư vú, gien này có trách nhiệm ngăn chặn ung thu vú xảy ra, gien đột biến không đảm nhiệm vai trò này được, làm ung thư vú dễ xảy ra hơn. Tuy nhiên trong 100 trường hợp ung thư vú, chỉ có chừng 5 người có gien đột biến này. Nếu test phát hiện đột biến ở trong các gien này, cơ nguy ung thư vú và buồng trứng sẽ cao hơn (chừng 2-3/1000 phụ nữ có đột biến này).

17Dhvhienykc2

Trung bình, người phụ nữ Anh có cơ nguy là 12.5% để bị ung thư vú trong đời. Đối với người BRCA dương tính, cơ nguy này cao hơn: 60-90%; cơ nguy ung thư buồng trứng 40-60%. Ví dụ trường hợp nữ tài tử Mỹ Angelina Jolie, mẹ bà chết vì ung thư vú lúc 56 tuổi, và Angelina test BRCA dương nên quyết định nhờ bs cắt bỏ cả hai vú và hai buồng trứng. Christina Applegate cũng quyết định tương tự.

Có những biomarker giúp biết tiên lượng: ví dụ một bịnh nhân đã được định bịnh ung thư tuyến vú, đo mức biomarker cho ung thư vú (MammaPrint) sau khi giải phẫu có thể giúp bs biết bịnh nhân có ít hay nhiều cơ nguy bị di căn, từ đó chọn lựa các trị liệu thích hợp sau đó (Ziegler). Hay một bịnh nhân bị ung thư tuyến tiền liệt, bs có thể thử một biomarker xem loại ung thư đó tiến triển nhanh hay chậm, nếu loại cancer tiến triển chậm có thể bs chỉ chờ xem và theo dõi định kỳ. Tháng 9/17, Đại học Texas tại Austin, Mỹ tiết lộ một phát minh mới, cây bút "MasSpec Pen" có khả năng phát hiện các tế bào ung thư còn sót trong khi mổ và giúp bs cắt các tế bào này chính xác hơn. Cây bút nhỏ một giọt nước vào vùng "xôi đậu", các biomarkers bị hút vào và phân tích bằng máy điện toán, chỉ trong 10 giây cho biết vùng đó có còn tế bào ung thư không,các tế bào ung thư để lộ căn cước của chúng qua  những chuyển hoá chất (metabolite), cái “dấu vân tay phân tử “ (molecular fingerprint) hay cái "chữ ký phân tử"  (molecular signature) của chúng.

Gần đây với tiến bộ trong khoa di truyền ở mức phân tử, người ta đã phân tích được toàn thể bộ gien của con người (sequencing of the human genome=giải trình tự toàn bộ hệ gene) ở giá tương đối rẻ. Genome là toàn bộ các trình tự (sequences) trong các axít nhân DNA của 23 cặp sắc thể (chromosomes). Chúng ta có chừng 19,000 - 20,000 gien là hệ thống mã hoá cho các protein (protein coding genes), một con số không nhiều lắm, chỉ chiếm 1,5% của genome; phần còn lại của genome có những nhiệm vụ khác mà chúng ta chưa hiểu lắm. Một con sán lãi cũng có một số gien tương tự, nhưng phần quan trọng làm chúng ta khác con sán lãi là phần còn lại của genome. Mỗi tế bào trong cơ thể đều có số gien giống nhau, tuy nhiên chúng ta có chừng 200 loại tế bào khác nhau (ví dụ tế bào thần kinh, tế bào bắp cơ...) vì lý do trong mỗi loại tế bào một nhóm gien được cho phép hoạt động (turned on) trong lúc nhóm gien khác thì bị tắt (turned off); viêc điều khiển bật tắt này do một số protein kiểm soát.

17Dhvhienykc3

(image source: Harvard.edu)

 

Có thể ví genome như một cuốn sách trong đó chỉ dùng 4 mẫu tự (chữ cái) là 4 bases hay nucleotides A,G,C, T= adenine (A), guanine (G),cytosine & thymine (T) ); làm "sequencing" là đọc trình tự của các chữ cái đó, và có 3 tỷ (3 billion) chữ cái sắp xếp trong cuốn sách. Biết được trình tự A,T, G, C là một chuyện, cũng như biết thứ tự các chữ cái abc (letters) nối đuôi nhau trong các trang cuốn sách nói trên, nhưng hiểu ý nghĩa những từ (words) mà các chữ cái tạo nên, theo ngữ pháp như thế nào, và ý nghĩa phần này liên hệ bổ túc cho phần khác trong cuốn sách lại là chuyện khác. Sự xử lý lượng thông tin rất lớn cần khả năng phân tích của các máy tính hay của óc thông minh nhân tạo (artificial intelligence) càng ngày càng phát triển. Người ta đang nghiên cứu những liên hệ giữa các biến đổi DNA trong một hoặc nhiều gien hay giữa các gien, đối với những bịnh phức tạp như ung thư, tiểu đường, bịnh tim mạch, và từ đó có những trị liệu hay biện pháp phòng ngừa thích ứng cho mỗi trường hợp tuỳ theo những đặc tính của  các biến đổi trong genome người đó.

 

17Dhvhienykc4

 

(Image source:Genetic literacy Project)

Ví dụ trường hợp một em bé bị bịnh viêm loét ruột già mà các bác sĩ không biết là nguyên nhân gì, dùng những trị liệu cổ điển cho viêm loét ruột già không hữu hiệu. Cho đến lúc người ta khám phá trên genome của em có những bất thường hiện diện trong genome của mẹ em (chromosome X). Người ta nghĩ đến biện pháp làm stem cell transplant lấy tế  bào gốc từ máu cuống rún người khác cho, nhưng thủ thuật này nguy hiểm, tử vong cao, chỉ đáng trong trường hợp bịnh của em được chứng minh là liên hệ đến sự đột biến được khám phá trên chromosome X. Phải đợi đến lúc một khảo cứu ở Italia công bố về sự liên hệ giữa đột biến này với bịnh ruột, người ta mới dám đánh bạo là ghép tuỷ xương cho em dùng tế bào lấy từ cuống rún. Quyết định cấy tế bào gốc lấy từ cuống rún của một người khác và thay cho tế bào tuỷ xương  của em  làm cho em khoẻ mạnh, hết bịnh.

Ngành phân tích máy tính (computer analytics) sẽ giúp bác sĩ phân tích một số lượng thông tin khổng lồ về cơ cấu gien của người bịnh, cũng như thông tin về bịnh ung thư của người đó, phối hợp với hồ sơ của người bịnh cũng như các công bố từ trước đến nay về bịnh đó và đi đến một khuyến cáo điều trị chính xác thích hợp với cá nhân người bịnh. Mỗi ngày trong cơ thể chúng ta xảy ra hàng vạn sự đột biến trong DNA, đa số các đột biến này được cơ thể tự điều chỉnh. Trong số đột biến còn lại, chúng ta phải quyết định đột biến nào đưa đến những protein bất bình thường để gây bịnh, tìm ra "chữ ký phân tử" của loại ung thư đó (molecular signature), và từ đó đối phó với protein này một cách hợp lý và chuyên biệt để chữa bịnh đó, ví dụ, tế bào ung thư phải có một thụ thể (receptor) hay một protein nào đó thì thuốc nào đó tương ứng mới hiệu nghiệm (khác với cách thức giải quyết hiện nay của hoá trị liệu [chemotherapy] là cho hoá chất ào ạt vào để hy vọng giết hết "dỏng họ" tế bào ung thư, nhưng giới hạn ở mức mà cơ thể còn sống sót được và sau đó lấy sức trở lại). Theo US News&World Report, nhân vật thú vị trong chuyện này là "Watson", tên của một computer của IBM mà năm 2011 đã thắng giải đố vui "Jeopardy" đối diện với các cao thủ người thật trong trò  chơi về thi đấu kiến thức trong mọi lãnh vực này. Trên 20 trung tâm chữa ung thư của Mỹ đang cọng tác với IBM trong chương trình "Watson for Genomics" để giải quyết cho từng cá nhân bị bịnh ung thư trong tương lai.

Đấy là trong tương lai. Tuy nhiên hiện nay các bác sĩ đã có khả năng phân tích và thử nghiệm chừng 500 cái gien khác nhau để đo lường cơ nguy bị ung thư của một cá nhân nào đó cũng như giúp chọn lực trị liệu thích  hợp cho một trường hợp  ung thư  nào đó, tuy nhiên dùng các tin tức thu góp được thế nào trong thực tế còn một vấn đề rất nan giải. Ở Mỹ, trong sáng kiến "Moonshot" TT Obama và PTT Joe Biden từng thông báo thiết lập một "database" mở (open database) chứa đựng tin tức về genome và dữ kiện lâm sàng (từng được vô danh hoá) của 12,000 bịnh nhân ung thư để các bác sĩ có thể nghiên cứu về cấu trúc phân tử của các loại ung thư khác nhau (tumor profiling) (theo US News). 

Nói tóm lại, y khoa cá nhân hoá xét đến các yếu tố riêng rẽ của mỗi bịnh nhân về di truyền, cơ cấu genome, và thông tin lâm sàng (clinical information) giúp tiên đoán chính xác khả năng mắc bịnh của riêng người đó , bịnh diễn biến như thế nào,và đáp ứng như thế nào với trị liệu. Muốn đạt ích lợi thực tiễn, các tin tức trên còn cần được biến thành (“translated”) những thử nghiệm chẩn đoán chính xác và những trị liệu nhắm đúng mục tiêu, nhờ những khả năng càng ngày càng nhân gấp bội của khoa học thông tin.

Hiện nay, khi nói đến personalized medicine người ta chủ yếu muốn nói đến các ứng dụng của các kiến thức về genome vào công việc định bịnh, chữa bịnh hay phòng bịnh, sàng lọc bịnh cho các cá nhân. Trong hoạt động nghề nghiệp của một bác sĩ trung bình ở Mỹ, y khoa cá nhân hoá mới chỉ là những việc của tương lai tuy gần nhưng chưa được áp dụng ngoài phạm vi những trung tâm khảo cứu lớn. Một trở ngại chính là vấn đề tiền bạc đài thọ cho những khảo cứu hay thử nghiệm tốn kém này, mà đa số bảo hiểm sức khoẻ không chịu đài thọ trả tiền. Gần nơi tôi làm việc, INOVA là một tổ hợp y tế lớn đang chuẩn bị mở một trung tâm gọi là "Inova Center for Personalized Health" với tham vọng là nơi hội tụ các "nhà nghiên cứu, các chuyên gia lâm sàng, và các người tiêu thụ được trao quyền lực [quyết định]”, trong mục đích khám phá, ngừa bịnh, bảo vệ sức khoẻ và tuổi thọ.

Nói cách khác, y khoa cá nhân hoá là một lãnh vực được nhắc đến nhiều trong y giới hiện nay, nhưng phần lớn vẫn chưa áp dụng trong hiện thực hàng ngày của người bác sĩ. Lãnh vực này bao gồm nhiều ngành khác nhau từ khảo cứu khoa học trong phòng thí nghiệm, các trường đại học,  phân tích máy tính, đến áp dụng lâm sàng liên quan trực tiếp tới người bịnh hay "người tiêu thụ" trong lãnh vực sức khoẻ, y tế.

Bác Sĩ Hồ Văn Hiền

Ngày 21 tháng 10, 2017

(edited for Langhue.org 11/1/2017)

References:

1)Andreas Ziegler:  Personalized medicine using DNA biomarkers: a review

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3432208/

2) USNews&World Report: Arlene Weintraub: The Power of Big Data

3)The Future of personalized Medicine

https://www.youtube.com/watch?v=WUQ_qVe9HGQ

4)Accelerating the Promise of Personalized Medicine

https://www.youtube.com/watch?v=DtdHjqp9eyA