Mô hình tiền lâm sàng là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan

Định nghĩa mô hình tiền lâm sàng

Mô hình tiền lâm sàng (preclinical model) là hệ thống thử nghiệm khoa học được sử dụng nhằm đánh giá độ an toàn, khả năng hấp thu, phân bố, chuyển hóa, đào thải (ADME), và hiệu lực tiềm năng của các tác nhân dược lý hoặc sinh học trước khi bước vào giai đoạn thử nghiệm lâm sàng trên người. Các dữ liệu thu được từ thử nghiệm tiền lâm sàng là căn cứ khoa học để quyết định khả năng phát triển tiếp và phê duyệt thuốc/vắc‑xin, đóng vai trò then chốt trong đường dẫn phát triển thuốc hiện đại.

Theo FDA và NIH, mô hình tiền lâm sàng bao gồm thử nghiệm in vitro (trên tế bào/hệ thống tế bào), ex vivo (trên mô sống tách rời), và in vivo (trên động vật), đồng thời được thực hiện theo các tiêu chuẩn GLP (Good Laboratory Practice) và đạo đức sinh học để đảm bảo tính lặp lại, an toàn và đặc tính khoa học.

Mục tiêu cơ bản của mô hình tiền lâm sàng bao gồm xác định liều tối đa không gây độc (NOAEL), đánh giá dược lực học (pharmacodynamics, PD), dược động lực học (pharmacokinetics, PK), và khảo sát tương tác thuốc – độc tố – cơ địa, nhằm giảm thiểu rủi ro khi chuyển sang giai đoạn thử nghiệm lâm sàng.

Phân loại mô hình tiền lâm sàng

Mô hình tiền lâm sàng được phân loại theo mức độ phức tạp, sinh lý học thực tế và mục đích sử dụng:

• In vitro: sử dụng tế bào dòng, tế bào gốc hoặc mô chuyển gen để đánh giá độc tính tế bào, cơ chế tác động phân tử, tương tác receptor‑ligand.
• Ex vivo: sử dụng mô hoặc cơ quan tách rời (ví dụ họng, gan, ruột) để đánh giá chức năng sinh lý và đáp ứng tích hợp hơn nhưng vẫn giữ điều kiện kiểm soát.
• In vivo: thử nghiệm trên động vật (chuột, thỏ, chó, khỉ) để nghiên cứu hệ thống sinh học toàn diện, bao gồm phản ứng miễn dịch, độc tính mạn tính, ung thư và thiếu hụt nào liên quan.

Bảng so sánh ưu – nhược điểm:

Loại mô hình	Ưu điểm	Nhược điểm
In vitro	Chi phí thấp, tốc độ nhanh, dễ chuẩn hóa dữ liệu	Không tái hiện phức hệ sinh học toàn thân
Ex vivo	Duy trì phần chức năng mô, gần thực tế hơn in vitro	Thời gian sống mô giới hạn, khó lặp lại lâu dài
In vivo	Phản ánh đáp ứng toàn thân, miễn dịch, trao đổi chất	Chi phí cao, yêu cầu đạo đức nghiêm ngặt, thời gian dài

Vai trò trong nghiên cứu dược phẩm và sinh học

Mô hình tiền lâm sàng là công cụ không thể thiếu trong chuỗi phát triển thuốc/vắc‑xin, liệu pháp gene, tế bào và thiết bị y sinh. Các bước đánh giá an toàn cấp – mạn tính, phản ứng miễn dịch, tương tác thuốc – enzyme, cũng như liều dùng hiệu quả đều bắt đầu từ giai đoạn này, giảm tối đa rủi ro khi chuyển sang lâm sàng.

Theo EMA, tỷ lệ hàng đầu các ứng viên thuốc thất bại trong giai đoạn tiền lâm sàng là do không đạt yêu cầu độc tính cấp hoặc không có hiệu quả thể hiện trong mô hình in vivo. Khoảng 80% ứng viên bị loại ngay từ giai đoạn này, giúp tiết kiệm đầu tư và bảo vệ người tình nguyện sau này.

Mô hình tiền lâm sàng còn hỗ trợ nghiên cứu cơ chế bệnh học, xác định biomarker, xây dựng thiết kế thử nghiệm và phương pháp luận đóng gói hồ sơ đăng ký lên các cơ quan quản lý dược phẩm toàn cầu.

Tiêu chí lựa chọn mô hình phù hợp

Việc lựa chọn mô hình phù hợp đòi hỏi đánh giá theo nhiều tiêu chí khoa học và thực tiễn:

• Tương đồng sinh học: Mô hình phản ánh tốt bệnh lý hoặc cơ chế đích tác động
• Chuẩn hóa và lặp lại: Dữ liệu phải có thể tái lập giữa các phòng thí nghiệm
• Chi phí & thời gian: Mô hình đơn giản giúp tiết kiệm nguồn lực, phức tạp đảm bảo độ tin cậy cao hơn
• Khả năng đánh giá đa thông số: PK/PD, độc tính cấp/mạn, miễn dịch, tương tác đa chiều

Ví dụ: trong nghiên cứu ung thư, người ta sử dụng mô hình xenograft chuột để đánh giá tác động của thuốc lên khối u người, trong khi mô hình organ-on-chip và spheroids 3D phục vụ kiểm tra cơ chế phân tử giai đoạn đầu.

Ứng dụng của mô hình in vitro hiện đại

Mô hình in vitro truyền thống dựa trên nuôi cấy tế bào 2D đã được mở rộng đáng kể nhờ tiến bộ trong sinh học tế bào gốc, công nghệ in 3D sinh học và kỹ thuật vi mô. Các hệ thống hiện đại như 3D spheroids, organoids và organ-on-chip cho phép mô phỏng cấu trúc vi mô và tương tác tế bào thực tế hơn nhiều so với các hệ thống đơn lớp cổ điển.

Ưu điểm nổi bật của mô hình in vitro hiện đại bao gồm:

• Kiểm soát vi môi trường chính xác (áp suất, pH, nồng độ oxy)
• Giảm chi phí và thời gian so với in vivo
• Cho phép đánh giá độc tính tế bào, đáp ứng viêm, rối loạn chức năng mà không cần sử dụng động vật

Ví dụ, mô hình tế bào gan 3D sử dụng trong kiểm tra độc tính hepatotoxicity có thể dự đoán tổn thương gan do thuốc ở người với độ tin cậy cao hơn so với chuột.

Mô hình in vivo và giới hạn đạo đức

Mặc dù gây nhiều tranh cãi về mặt đạo đức, mô hình in vivo vẫn không thể thay thế hoàn toàn trong nghiên cứu các phản ứng hệ thống phức tạp, đặc biệt là trong lĩnh vực dược động học, miễn dịch học và ung thư học. Việc đánh giá phản ứng trên cơ thể toàn diện như chuyển hóa thuốc, độc tính tích lũy và phản ứng miễn dịch toàn thân đòi hỏi hệ thống sống có tích hợp đa cơ quan, điều mà in vitro chưa thể tái lập.

Để giảm thiểu tổn thương và tăng tính nhân đạo, các nguyên tắc 3R do NC3Rs đề xuất được áp dụng toàn cầu:

• Replacement: Thay thế động vật bằng mô hình không động vật nếu có thể
• Reduction: Giảm số lượng động vật cần thiết nhờ thống kê và mô hình hóa
• Refinement: Cải tiến quy trình để giảm đau đớn và tăng phúc lợi động vật

Nhiều cơ quan tài trợ như EU Horizon Europe hoặc NIH chỉ tài trợ nghiên cứu nếu tuân thủ nghiêm túc nguyên tắc 3R.

Mô hình tiền lâm sàng trong nghiên cứu bệnh học

Trong nghiên cứu bệnh học, các mô hình tiền lâm sàng không chỉ dùng để kiểm tra hiệu quả can thiệp mà còn để mô phỏng và hiểu rõ hơn sinh lý bệnh. Việc thiết kế mô hình phải đảm bảo tái hiện được cơ chế sinh học tương đồng với người.

Bảng dưới đây minh họa một số mô hình phổ biến và ứng dụng của chúng:

Bệnh lý	Mô hình	Ứng dụng
Ung thư phổi	PDX (Patient-Derived Xenograft)	Khảo sát đáp ứng cá thể hóa với thuốc kháng EGFR
Tiểu đường tuýp 2	Chuột cao đường do streptozotocin	Đánh giá hoạt động hạ glucose máu của thuốc
COVID-19	Chuột biến đổi ACE2	Nghiên cứu lây nhiễm và đáp ứng miễn dịch virus SARS-CoV-2

Độ tin cậy của mô hình phụ thuộc vào sự tương đồng về di truyền, sinh lý và miễn dịch với người. Do đó, hiện nay xu hướng dùng mô hình “humanized” – chuột mang gene người – ngày càng phổ biến trong nghiên cứu virus, ung thư và liệu pháp miễn dịch.

Phân tích dược động học và dược lực học

Một trong những nhiệm vụ quan trọng của mô hình tiền lâm sàng là thu thập dữ liệu dược động học (PK – Pharmacokinetics) và dược lực học (PD – Pharmacodynamics), giúp mô tả mối quan hệ giữa nồng độ thuốc và tác dụng sinh học.

Các chỉ số PK cơ bản:

• $C_{max}$: Nồng độ tối đa trong huyết tương
• $T_{max}$: Thời gian đạt $C_{max}$
• $AUC$: Diện tích dưới đường cong nồng độ – thời gian, biểu thị mức phơi nhiễm toàn thân
• $T_{1/2}$: Thời gian bán hủy – thời gian nồng độ giảm một nửa

Thông qua các mô hình động vật và dữ liệu PK/PD, các nhà phát triển có thể ước tính liều tương đương ở người bằng công thức chuyển đổi theo diện tích bề mặt cơ thể:

$HED = \frac{Animal\ Dose\ (mg/kg)}{Conversion\ Factor}$

Xu hướng mô hình thay thế: Organ-on-chip và AI

Các mô hình thay thế như organ-on-chip, mô hình mô phỏng số, và AI đang mở ra khả năng thay thế dần mô hình động vật trong giai đoạn tiền lâm sàng. Công nghệ organ-on-chip cho phép tạo các vi mô mô phỏng chức năng sinh lý của các cơ quan như gan, tim, phổi trên một chip vi lỏng.

AI được sử dụng để dự đoán độc tính từ dữ liệu omics (genomics, proteomics) hoặc mô phỏng sự phân bố thuốc trong cơ thể bằng mô hình dược động học PBPK (Physiologically Based Pharmacokinetic Model).

Ví dụ về nền tảng tiên tiến:

• NCATS Tissue Chip Program: Mô hình vi cơ quan cho sàng lọc độc tính
• EMBL-EBI AI Models: Trí tuệ nhân tạo phân tích dữ liệu đa tầng omics

Dù chưa thể thay thế hoàn toàn, các mô hình này hứa hẹn làm giảm đáng kể số lượng động vật sử dụng và tăng độ chính xác trong dự đoán phản ứng ở người.

Tài liệu tham khảo

• FDA. (2023). Preclinical Research. Retrieved from https://www.fda.gov/
• NIH. (2023). NIH Research Portfolio. Retrieved from https://www.nih.gov/
• EMA. (2022). Scientific Guidelines: Non-clinical. Retrieved from https://www.ema.europa.eu/
• NC3Rs. (2023). The 3Rs Principle. Retrieved from https://www.nc3rs.org.uk/
• NCATS. (2023). Tissue Chip for Drug Screening. Retrieved from https://ncats.nih.gov/tissuechip
• EMBL-EBI. (2023). AI Applications in Drug Discovery. Retrieved from https://www.embl.org/