Metagenomic là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan

Định nghĩa metagenomic

Metagenomic là một nhánh của sinh học phân tử tập trung vào việc nghiên cứu bộ gene tổng hợp (metagenome) của toàn bộ hệ vi sinh vật trong một mẫu môi trường mà không cần phải nuôi cấy từng chủng vi khuẩn riêng lẻ. Kỹ thuật này cho phép phân tích thành phần, đa dạng, cấu trúc và chức năng của cộng đồng vi sinh vật một cách toàn diện, từ đó làm sáng tỏ vai trò của microbiome trong nhiều bối cảnh sinh học, môi trường và y học.

Khác với phương pháp cổ điển dựa trên nuôi cấy, metagenomic sử dụng trực tiếp DNA được trích xuất từ mẫu vật (ví dụ: đất, nước biển, ruột người...) để giải trình tự toàn bộ hoặc một phần, nhờ đó phát hiện được cả những loài chưa biết hoặc không thể nuôi trong điều kiện phòng thí nghiệm. Điều này làm cho metagenomic trở thành một công cụ không thể thiếu trong sinh học hệ thống và nghiên cứu vi sinh hiện đại.

Phân tích metagenome có thể tập trung vào định danh vi sinh vật, phân tích hệ gene chức năng hoặc mô hình hóa tương tác sinh học. Ứng dụng của metagenomics trải dài từ phát hiện tác nhân gây bệnh mới, tối ưu hóa đất trồng đến đánh giá hệ sinh thái biển. Xem thêm thông tin chuyên ngành tại Nature – Metagenomics.

Phân biệt metagenomic và microbiome

Metagenomic và microbiome là hai khái niệm thường đi cùng nhưng có phạm vi khác nhau. Microbiome là thuật ngữ chỉ toàn bộ tập hợp vi sinh vật (bacteria, archaea, fungi, viruses...) sống trong một môi trường cụ thể và các yếu tố liên quan như gen, enzyme và tương tác. Trong khi đó, metagenomic là phương pháp tiếp cận phân tử để nghiên cứu microbiome, thông qua giải trình tự DNA toàn bộ hoặc chọn lọc.

Microbiome bao hàm cả yếu tố sinh học (sinh vật sống) lẫn yếu tố thông tin di truyền (nội dung gene), còn metagenomic chỉ tập trung vào phần thông tin di truyền được thu thập từ cộng đồng vi sinh vật. Do đó, mọi nghiên cứu metagenomic đều phục vụ nghiên cứu microbiome, nhưng không phải mọi nghiên cứu microbiome đều dùng đến metagenomics.

Bảng sau thể hiện sự khác biệt giữa hai khái niệm:

Tiêu chí	Microbiome	Metagenomic
Phạm vi	Vi sinh vật và môi trường sống	Thông tin di truyền từ vi sinh vật
Chức năng	Hệ sinh thái vi mô	Phương pháp giải trình tự và phân tích
Ứng dụng	Dinh dưỡng, bệnh học, sinh thái	Phân tích DNA tổng hợp

Tham khảo phân tích chi tiết tại NCBI – Microbiome vs. Metagenome.

Lịch sử phát triển

Thuật ngữ "metagenomics" xuất hiện vào khoảng cuối thập niên 1990, khi các nhà vi sinh vật học bắt đầu áp dụng công nghệ PCR và giải trình tự Sanger để khảo sát vi khuẩn trong môi trường không thể nuôi cấy. Một bước ngoặt lớn xảy ra khi các kỹ thuật giải trình tự thế hệ mới (Next-Generation Sequencing – NGS) được phát triển vào đầu những năm 2000, cho phép giải mã hàng triệu đoạn DNA một cách nhanh chóng và tiết kiệm hơn.

Trước metagenomics, phương pháp nghiên cứu vi sinh chủ yếu dựa vào nuôi cấy – tuy nhiên ước tính có tới 99% loài vi khuẩn không thể nuôi cấy theo cách này. Nhờ giải trình tự trực tiếp, metagenomics đã mở ra khả năng khám phá đa dạng vi sinh vật chưa biết đến, bao gồm cả các gene chức năng mới, kháng sinh tự nhiên và enzyme công nghiệp.

Một số dấu mốc nổi bật:

• 2006: Dự án Human Microbiome Project (HMP) được khởi động tại Mỹ
• 2010: Earth Microbiome Project ra đời nhằm lập bản đồ hệ vi sinh toàn cầu
• 2015 trở đi: metagenomics kết hợp với AI và học máy để phân tích dữ liệu siêu lớn

Quy trình phân tích metagenomic

Phân tích metagenomic bao gồm chuỗi thao tác kỹ thuật và tính toán phức tạp, đòi hỏi sự kết hợp giữa sinh học phân tử và khoa học dữ liệu. Quy trình mẫu điển hình có các bước:

1. Thu mẫu sinh học: môi trường đất, nước, phân, niêm mạc...
2. Chiết xuất DNA tổng hợp từ cộng đồng vi sinh vật
3. Giải trình tự: sử dụng công nghệ NGS (Illumina, Nanopore, PacBio...)
4. Xử lý dữ liệu thô: lọc, loại bỏ trình tự nhiễm, ghép đoạn
5. Phân tích chức năng: gán taxon, lắp ráp metagenome, dự đoán pathway

Hai phương pháp chính:

• 16S/18S rRNA sequencing: tập trung vào vùng gene bảo tồn để định danh vi khuẩn
• Shotgun metagenomic: giải trình tự ngẫu nhiên toàn bộ DNA, cho phép phân tích chức năng và độ phân giải cao hơn

Mỗi cách có ưu và nhược điểm riêng tùy vào mục tiêu nghiên cứu. Mô tả kỹ thuật đầy đủ có thể tham khảo tại Nature Reviews Microbiology.

Phân loại metagenomics

Metagenomics được phân chia theo phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu thành hai loại chính: metagenomic dựa trên gene chỉ thị (marker gene-based) và metagenomic toàn bộ (shotgun). Hai cách tiếp cận này khác nhau về độ phức tạp, chi phí và mục tiêu phân tích.

Marker gene metagenomics, phổ biến nhất là 16S rRNA (vi khuẩn và archaea), 18S rRNA (sinh vật nhân chuẩn) hoặc ITS (nấm), tập trung vào các vùng gene bảo tồn để phân loại vi sinh vật. Phương pháp này có chi phí thấp hơn, dễ phân tích hơn, nhưng không cung cấp thông tin về chức năng gene.

Shotgun metagenomics giải trình tự toàn bộ DNA trong mẫu môi trường, cho phép xác định cả thành phần lẫn chức năng vi sinh vật, bao gồm các gene kháng sinh, enzyme chuyển hóa hoặc gene độc lực. Tuy nhiên, dữ liệu tạo ra rất lớn, đòi hỏi hệ thống tính toán cao cấp và pipeline xử lý phức tạp.

Bảng so sánh hai phương pháp:

Tiêu chí	Marker gene (16S/18S/ITS)	Shotgun metagenomics
Thông tin	Thành phần vi sinh vật	Thành phần và chức năng
Chi phí	Thấp	Cao
Độ phân giải	Giới hạn cấp genus	Đến cấp loài/strain
Yêu cầu phân tích	Phần mềm chuyên biệt (QIIME2)	Pipeline phức tạp (Kraken2, HUMAnN...)

Ứng dụng trong y học

Metagenomics đang trở thành công cụ không thể thiếu trong y học hiện đại, đặc biệt trong các lĩnh vực như chẩn đoán vi sinh lâm sàng, nghiên cứu microbiome đường ruột và cá thể hóa điều trị. Khác với nuôi cấy truyền thống, metagenomic có thể phát hiện các vi sinh vật khó hoặc không nuôi cấy, bao gồm vi khuẩn hiếm, virus RNA và cả vi sinh vật chưa biết.

Ví dụ, trong trường hợp bệnh nhân viêm màng não không rõ nguyên nhân, metagenomic có thể phát hiện tác nhân gây bệnh từ dịch não tủy bằng cách so sánh trình tự với cơ sở dữ liệu vi sinh toàn cầu. Ngoài ra, metagenomic còn giúp phát hiện gene kháng kháng sinh (AMR), từ đó đưa ra quyết định điều trị thích hợp.

Microbiome người cũng được nghiên cứu rộng rãi để hiểu vai trò trong bệnh chuyển hóa (béo phì, tiểu đường), bệnh lý thần kinh (trầm cảm, tự kỷ), viêm ruột mạn tính (IBD). Sự thay đổi về đa dạng và thành phần vi sinh vật được xem là biomarker chẩn đoán mới và mục tiêu tiềm năng cho điều trị cá nhân hóa. Tham khảo thêm tại Cell – Gut microbiome and disease.

Ứng dụng trong nông nghiệp và môi trường

Trong nông nghiệp, metagenomics được ứng dụng để nghiên cứu microbiome đất và cây trồng, từ đó cải thiện năng suất và khả năng chống chịu bệnh. Các nghiên cứu đã chứng minh rằng vi khuẩn cố định đạm, nấm rễ cộng sinh và vi sinh vật tăng trưởng thực vật (PGPR) có thể được sàng lọc và tối ưu bằng metagenomic để phát triển phân bón sinh học.

Trong môi trường, metagenomics được dùng để đánh giá đa dạng sinh học, giám sát hệ vi sinh vật trong nước biển, trầm tích, rừng và khí quyển. Nó đặc biệt hữu ích trong đánh giá tác động môi trường, giám sát ô nhiễm công nghiệp, và phục hồi hệ sinh thái sau thảm họa.

Các lĩnh vực ứng dụng:

• Đánh giá sức khỏe đất nông nghiệp
• Phân tích cộng đồng vi sinh trong xử lý nước thải
• Theo dõi tác động của biến đổi khí hậu đến hệ vi sinh

Metagenomics mở rộng khả năng hiểu biết về hệ sinh thái vi mô, từ đó thiết kế các giải pháp sinh học bền vững trong sản xuất và bảo tồn. Xem thêm tại Nature Biotechnology.

Các công cụ và cơ sở dữ liệu

Phân tích metagenomic đòi hỏi phần mềm chuyên dụng và cơ sở dữ liệu phong phú. Các công cụ phân tích phổ biến:

• QIIME2: xử lý và phân tích dữ liệu 16S rRNA
• Kraken2: phân loại taxon bằng phương pháp k-mer
• MEGAHIT/SPAdes: lắp ráp metagenome từ dữ liệu ngắn
• HUMAnN3: phân tích đường chuyển hóa và chức năng

Các cơ sở dữ liệu hỗ trợ metagenomics:

• MG-RAST: nền tảng phân tích dữ liệu metagenome tự động
• EMBL-EBI Metagenomics: kho dữ liệu vi sinh vật và công cụ phân tích
• NCBI SRA: kho lưu trữ trình tự lớn nhất thế giới

Thách thức hiện tại

Dù có nhiều ứng dụng, metagenomics vẫn gặp không ít khó khăn về mặt công nghệ, sinh học và phân tích dữ liệu. Một thách thức lớn là sự thiếu đồng nhất của cơ sở dữ liệu vi sinh vật – đặc biệt đối với loài chưa được phân loại. Nhiều gene trong metagenome vẫn không có chức năng được gán, gọi là gene “dark matter”.

Phân tích dữ liệu metagenomic yêu cầu tài nguyên tính toán rất lớn và pipeline xử lý phức tạp. Các phòng thí nghiệm nhỏ gặp khó khăn khi xây dựng hệ thống đủ mạnh hoặc đào tạo chuyên môn bioinformatics. Ngoài ra, việc kiểm soát nhiễm (contamination), độ lặp lại và chuẩn hóa quy trình là rào cản trong nghiên cứu lâm sàng.

Giải pháp đang được nghiên cứu:

• Tự động hóa phân tích nhờ AI/học sâu
• Chuẩn hóa pipeline bằng container (Docker, Nextflow)
• Tăng cường dữ liệu mở và bộ tham chiếu

Xu hướng tương lai

Metagenomics sẽ tiếp tục mở rộng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học đời sống, đặc biệt khi kết hợp với các công nghệ omics khác như transcriptomics, metabolomics và proteomics. Xu hướng hiện nay là xây dựng các mô hình tích hợp dữ liệu đa tầng (multi-omics integration) nhằm hiểu sâu hơn về cơ chế sinh học hệ thống.

Trong y học, metagenomic sẽ hỗ trợ phát triển các liệu pháp cá thể hóa như điều chỉnh microbiome, sử dụng vi khuẩn sống như thuốc (live biotherapeutics) và phát hiện sớm các bệnh liên quan đến rối loạn hệ vi sinh. Trong môi trường, nó sẽ giúp theo dõi dịch bệnh động vật hoang dã và dự đoán sự thay đổi sinh thái do khí hậu.

Tương lai của metagenomics sẽ phụ thuộc vào:

• Khả năng giảm chi phí giải trình tự
• Phát triển thuật toán AI cho phân tích siêu dữ liệu
• Chính sách dữ liệu mở và chia sẻ khoa học toàn cầu

Xem tổng quan định hướng tại Nature Reviews Genetics.