Ung thư niêm mạc miệng

Ung thư niêm mạc miệng (UTNMM) là sự tân sinh ác tính ảnh hưởng đến hốc miệng, chủ yếu ở lớp niêm mạc lót. Các vị trí của hốc miệng bao gồm môi, 2/3 trước của lưỡi, niêm mạc má, nướu răng, sàn miệng, khẩu cái cứng và hậu hàm. UTNMM là một bệnh lý quan trọng vì có xuất độ và tử suất cao, là một trong 10 loại ung thư thường gặp nhất. Hơn 40 năm qua, tỉ lệ tử vong do UTNMM gây ra vẫn còn cao, bởi vì bệnh nhân đến khám ở giai đoạn bướu đã tiến triển, xâm lấn và di căn.

Hiện tại, các tiêu chuẩn lâm sàng và giải phẫu bệnh là thước đo duy nhất để hướng dẫn điều trị và dự đoán tiên lượng. Điều trị kinh điển bằng phẫu thuật, xạ trị và hóa trị gây ra nhiều di chứng ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống. Thế nhưng, tỉ lệ tái phát bệnh vẫn hơn 50%, tỉ lệ sống 5 năm cải thiện không đáng kể trong thập niên qua. UTNMM là một bệnh lý đa nguyên nhân, và những yếu tố nguy cơ quan trọng nhất đã biết là thói quen hút thuốc, uống rượu, nhai trầu. Ở Việt Nam, tỉ lệ bệnh nhân UTNMM có thói quen hút thuốc cũng như nhai trầu rất cao (87,5% và 64,8%). Bên cạnh đó, tác nhân virút, trong đó đáng chú ý nhất là virus bướu nhú người (HPV), được xem là nguyên nhân sinh ung trong một số bệnh nhân UTNMM. Niêm mạc miệng được lót bởi biểu mô tế bào gai có lớp mỏng sừng hóa và chịu những chấn thương cơ học tạo điều kiện cho vi khuẩn, các chất hóa học xâm nhập. Do đó, ung thư tế bào gai là loại bướu ác thường gặp nhất trong hốc miệng.

Giới thiệu đề tài

Ngày nay, xu hướng ứng dụng, tích hợp các công nghệ cao như giải trình tự, học máy trong nghiên cứu ung thư rất phổ biến trên thế giới. Tuy nhiên tại Việt Nam, đặc biệt là trong ung thư đầu mặt cổ, ung thư biểu mô tế bào gai niêm mạc miệng, chưa có nghiên cứu nào về giải trình tự mRNA. Với sự phát triển của các công nghệ và kĩ thuật thuộc lĩnh vực học máy, việc tích hợp các kết quả giải phẫu bệnh và kết quả giải trình tự biểu hiện gen nhằm phân nhóm và dự đoán biểu hiện gen cũng như tiên lượng của bệnh nhân là một bước tiến mới trong nghiên cứu ung thư. Tuy nhiên hiện ở Việt Nam chưa có công trình nghiên cứu nào thuộc lĩnh vực này, trong khi số lượng bệnh nhân ung thư ở Việt Nam ngày càng gia tăng đặt ra những thách thức về việc chuẩn đoán và tiên lượng một cách hiệu quả, chính xác, hiện đại và có chi phí phù hợp.

Kết quả từ đề tài cung cấp lượng dữ liệu biểu hiện mRNA trên bệnh nhân ung thư đầu mặt cổ đầu tiên ở Việt Nam, cung cấp một cái nhìn sâu và toàn diện về biểu hiện gen của bệnh nhân, từ đó giúp các nhà lâm sàng, nghiên cứu có thể khai khác sâu hơn dữ liệu phục vụ cho công việc nghiên cứu, chẩn đoán, tiên lượng, điều trị, đặc biệt là điều trị trúng đích trên bệnh nhân ung thư.

Đề tài có ý nghĩa phục vụ cộng đồng cao, đặc biệt trong việc chăm sóc sức khoẻ nhân dân. Mô hình dự đoán và trang web sẽ giúp các bác sĩ trong việc gợi ý biểu hiện gen của bệnh nhân từ hình ảnh và điểm số giải phẫu bệnh, từ đó đề xuất các dấu ấn sinh học có thể tăng ở bệnh nhân để bác sĩ có thể tiến hành cho đánh giá bằng hoá mô miễn dịch hay PCR. Từ đó giúp tiếc kiệm rất lớn chi phí cho bệnh nhân thay vì có thể phải giải trình tự toàn bộ mRNA ở khối u. Trong khi bệnh nhân ung thư phần lớn có hoàn cảnh khó khăn. Kết quả các xét nghiệm bổ sung vốn ít tốn kém sẽ giúp các bác sĩ có hướng đi cụ thể trong kết hoạch chẩn đoán, tiên lượng và điều trị trúng đích cho bệnh nhân. Từ đó tiết kiệm được thời gian cho bác sĩ và người bệnh, tiết kiệm tiền bạc của xã hội.

Ngoài ra trong xu thế phát triển các công trình nghiên cứu ứng dụng khoa học kỹ thuật mới, đặc biệt là marchine learning trong lĩnh vực phục vụ cộng đồng nói chung và y tế nói riêng, đề tài của chúng tôi sẽ phục vụ mục tiêu kép của thành phố, góp phần nâng cao hiệu quả khám chữa bệnh ung thư đầu mặt cổ và bảo vệ, nâng cao sức khoẻ người bệnh.