Ung thư da là gì? Các công bố khoa học về Ung thư da

Các ước tính về tỷ lệ mắc và tử vong do 27 loại ung thư chính và tổng hợp cho tất cả ung thư trong năm 2012 hiện đã có sẵn trong series GLOBOCAN của Cơ quan Nghiên cứu Ung thư Quốc tế. Chúng tôi xem xét các nguồn và phương pháp đã sử dụng để biên soạn các ước tính tỷ lệ mắc và tử vong do ung thư ở từng quốc gia, và mô tả ngắn gọn các kết quả chính theo vị trí ung thư và trong 20 “khu vực” lớn trên thế giới. Tổng cộng, có 14,1 triệu trường hợp mới và 8,2 triệu ca tử vong trong năm 2012. Những loại ung thư được chẩn đoán phổ biến nhất là ung thư phổi (1,82 triệu), ung thư vú (1,67 triệu) và ung thư đại trực tràng (1,36 triệu); những nguyên nhân phổ biến nhất gây tử vong do ung thư là ung thư phổi (1,6 triệu ca tử vong), ung thư gan (745.000 ca tử vong) và ung thư dạ dày (723.000 ca tử vong).

Các dự án giải trình tự DNA thế hệ tiếp theo (NGS), chẳng hạn như Dự án Bộ Gen 1000, đã và đang cách mạng hóa sự hiểu biết của chúng ta về sự biến dị di truyền giữa các cá nhân. Tuy nhiên, các tập dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi NGS—chỉ riêng dự án thí điểm Bộ Gen 1000 đã bao gồm gần năm terabase—làm cho việc viết các công cụ phân tích giàu tính năng, hiệu quả và đáng tin cậy trở nên khó khăn ngay cả đối với những cá nhân có kiến thức tính toán phức tạp. Thực tế, nhiều chuyên gia gặp phải giới hạn về quy mô và sự dễ dàng trong việc trả lời các câu hỏi khoa học bởi sự phức tạp trong việc truy cập và xử lý dữ liệu do những máy này tạo ra. Trong bài báo này, chúng tôi thảo luận về Bộ công cụ Phân tích Bộ Gen (GATK) của chúng tôi, một khung lập trình có cấu trúc được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của các công cụ phân tích hiệu quả và đáng tin cậy dành cho các máy giải trình tự DNA thế hệ tiếp theo sử dụng triết lý lập trình hàm MapReduce. GATK cung cấp một bộ mẫu truy cập dữ liệu nhỏ nhưng phong phú, bao trùm hầu hết các nhu cầu của công cụ phân tích. Việc tách biệt các tính toán phân tích cụ thể khỏi hạ tầng quản lý dữ liệu chung cho phép chúng tôi tối ưu hóa khung GATK về độ chính xác, độ ổn định, và hiệu quả CPU và bộ nhớ, cũng như cho phép phân giải song song bộ nhớ chia sẻ và phân tán. Chúng tôi nhấn mạnh các khả năng của GATK bằng cách mô tả việc triển khai và ứng dụng các công cụ đáng tin cậy và dung nạp quy mô như máy tính phủ và gọi đa hình đơn nucleotide (SNP). Chúng tôi kết luận rằng khung lập trình GATK cho phép các nhà phát triển và nhà phân tích nhanh chóng và dễ dàng viết các công cụ NGS hiệu quả và đáng tin cậy, nhiều công cụ trong số đó đã được tích hợp vào các dự án giải trình tự quy mô lớn như Dự án Bộ Gen 1000 và Atlas Bộ Gen Ung thư.

Việc sử dụng tương tác avidin-biotin trong các kỹ thuật miễn dịch enzym cung cấp một phương pháp đơn giản và nhạy cảm để định vị kháng nguyên trong các mô được cố định bằng formalin. Trong số nhiều phương pháp nhuộm có sẵn, phương pháp ABC, liên quan đến việc áp dụng kháng thể thứ cấp được gán nhãn biotin, tiếp theo là sự bổ sung của phức hợp avidin-biotin-peroxidase, mang lại kết quả vượt trội so với phương pháp dùng kháng thể không được gán nhãn. Sự sẵn có của các vị trí gắn biotin trong phức hợp được tạo ra bởi việc ủ một lượng tương đối dư thừa avidin với peroxidase được gán nhãn biotin. Trong quá trình hình thành phức hợp, avidin đóng vai trò như một cầu nối giữa các phân tử peroxidase được gán nhãn biotin; và các phân tử peroxidase được gán nhãn biotin, có chứa nhiều nhóm biotin, hoạt động như một liên kết giữa các phân tử avidin. Do đó, một phức hợp "lattice" chứa nhiều phân tử peroxidase có khả năng được hình thành. Việc gắn kết phức hợp này với các nhóm biotin liên quan đến kháng thể thứ cấp dẫn đến cường độ nhuộm cao.

Cổng thông tin cBio Genomics về ung thư (http://cbioportal.org) là một nguồn tài nguyên truy cập mở để khám phá tương tác các bộ dữ liệu genomics ung thư đa chiều, hiện đang cung cấp truy cập tới dữ liệu từ hơn 5.000 mẫu khối u thuộc 20 nghiên cứu về ung thư. Cổng thông tin cBio Genomics về ung thư giảm đáng kể rào cản giữa dữ liệu genomics phức tạp và các nhà nghiên cứu ung thư, những người muốn tiếp cận nhanh chóng, trực quan và chất lượng cao với các hồ sơ phân tử và thuộc tính lâm sàng từ các dự án genomics ung thư quy mô lớn và giúp các nhà nghiên cứu chuyển đổi các bộ dữ liệu phong phú này thành các hiểu biết sinh học và ứng dụng lâm sàng. Cancer Discov; 2(5); 401–4. ©2012 AACR.

Tiến hành một đánh giá về văn liệu là một phần quan trọng của bất kỳ dự án nghiên cứu nào. Nhà nghiên cứu có thể xác định và đánh giá lãnh thổ tri thức liên quan để chỉ định một câu hỏi nghiên cứu nhằm phát triển thêm cơ sở tri thức. Tuy nhiên, các bản đánh giá 'mô tả' truyền thống thường thiếu tính toàn diện, và trong nhiều trường hợp, không được thực hiện như những mảnh ghép đích thực của khoa học điều tra. Do đó, chúng có thể thiếu phương tiện để hiểu những gì tập hợp các nghiên cứu đang nói. Những đánh giá này có thể bị nghiên cứu viên thiên vị và thường thiếu đi tính chặt chẽ. Hơn nữa, việc sử dụng các đánh giá về bằng chứng sẵn có để cung cấp cái nhìn sâu sắc và hướng dẫn cho can thiệp vào nhu cầu hoạt động của người thực hành và nhà làm chính sách chủ yếu là yếu tố thứ cấp. Đối với người thực hành, việc hiểu một khối chứng cứ thường mang tính mâu thuẫn đã trở nên ngày càng khó khăn hơn. Chất lượng của bằng chứng hỗ trợ việc ra quyết định và hành động đã bị đặt dấu hỏi, vì bằng chứng không đầy đủ hoặc hoàn chỉnh nghiêm trọng cản trở việc hình thành và thực thi chính sách. Khi nghiên cứu các cách mà các đánh giá quản lý dựa trên bằng chứng có thể đạt được, các tác giả đánh giá quy trình đánh giá hệ thống được sử dụng trong khoa học y học. Trong 15 năm qua, khoa học y học đã cố gắng cải thiện quy trình đánh giá bằng cách tổng hợp nghiên cứu một cách hệ thống, minh bạch và tái sản xuất với cả hai mục tiêu nâng cao cơ sở tri thức và thông tin hoá việc ra quyết định chính sách và thực hành. Bài báo này đánh giá mức độ mà quy trình đánh giá hệ thống có thể được áp dụng cho lĩnh vực quản lý nhằm tạo ra một khối dự trữ tri thức đáng tin cậy và nâng cao thực hành bằng cách phát triển nghiên cứu nhạy cảm với bối cảnh. Bài viết nêu bật các thách thức trong việc phát triển một phương pháp luận thích hợp.

Ung thư vú là loại ung thư phổ biến nhất ở phụ nữ Hoa Kỳ, gây ra hơn 40.000 cái chết mỗi năm. Các khối u vú này bao gồm những dân số tế bào ung thư vú có nhiều kiểu hình đa dạng. Sử dụng mô hình trong đó các tế bào ung thư vú người được nuôi cấy trong chuột suy giảm miễn dịch, chúng tôi nhận thấy rằng chỉ một số ít tế bào ung thư vú có khả năng hình thành khối u mới. Chúng tôi đã phân biệt được giữa các tế bào ung thư có khả năng khởi xướng u (gây u) với các tế bào ung thư không gây u dựa vào biểu hiện dấu mốc trên bề mặt tế bào. Chúng tôi đã tiên đoán nhận diện và cô lập các tế bào gây u như là CD44 ⁺ CD24 ^−/thấp Dòng ⁻ trong tám trên chín bệnh nhân. Chỉ cần 100 tế bào có kiểu hình này cũng đã có thể hình thành khối u ở chuột, trong khi hàng chục nghìn tế bào có kiểu hình khác không thể hình thành khối u. Quần thể gây u có khả năng được nối nhau liên tục: mỗi lần các tế bào trong quần thể này tạo ra khối u mới chứa thêm các tế bào gây u CD44 ⁺ CD24 ^−/thấp Dòng ⁻, cũng như các quần thể hỗn hợp có nhiều kiểu hình đa dạng của các tế bào không gây u có mặt trong khối u ban đầu. Khả năng nhận diện tiên đoán các tế bào ung thư có khả năng gây u sẽ giúp việc làm sáng tỏ các con đường điều tiết sự phát triển và sống sót của chúng. Hơn nữa, bởi vì những tế bào này thúc đẩy sự phát triển khối u, các chiến lược nhằm vào quần thể này có thể dẫn tới các liệu pháp hiệu quả hơn.

Các gen thụ thể tyrosine kinase đã được giải trình tự trong ung thư phổi không tế bào nhỏ (NSCLC) và mô bình thường tương ứng. Đột biến soma của gen thụ thể yếu tố tăng trưởng biểu bì\n EGFR đã được phát hiện trong 15 trong số 58 khối u không được lựa chọn từ Nhật Bản và 1 trong số 61 từ Hoa Kỳ. Điều trị bằng chất ức chế kinase nach EGFR gefitinib (Iressa) gây thoái lui khối u ở một số bệnh nhân NSCLC, thường xuyên hơn ở Nhật Bản.\n EGFR Đột biến đã được tìm thấy trong các mẫu ung thư phổi bổ sung từ bệnh nhân Hoa Kỳ phản ứng với liệu pháp gefitinib và trên một dòng tế bào ung thư biểu mô tuyến phổi rất nhạy cảm với sự ức chế tăng trưởng của gefitinib, nhưng không có trong các khối u hoặc dòng tế bào không nhạy cảm với gefitinib. Những kết quả này cho thấy rằng\n EGFR đột biến có thể dự đoán độ nhạy cảm với gefitinib.

Bệnh gan nhiễm mỡ không do rượu (NAFLD) là nguyên nhân chính gây ra bệnh gan trên toàn thế giới. Chúng tôi đã ước lượng tỉ lệ hiện mắc, phát sinh, tiến triển và kết quả của NAFLD và viêm gan nhiễm mỡ không do rượu (NASH) trên toàn cầu. PubMed/MEDLINE đã được tìm kiếm từ năm 1989 đến 2015 với các thuật ngữ liên quan đến dịch tễ học và tiến triển của NAFLD. Các trường hợp loại trừ bao gồm các nhóm bị lựa chọn (các nghiên cứu chỉ bao gồm người béo phì hoặc tiểu đường hoặc trẻ em) và không có dữ liệu về tiêu thụ rượu hoặc các bệnh gan khác. Tỉ lệ phát sinh của ung thư biểu mô tế bào gan (HCC), xơ gan, tử vong chung và tử vong liên quan đến gan đều được xác định. NASH yêu cầu chẩn đoán bằng mô học. Tất cả các nghiên cứu đã được ba nhà điều tra độc lập rà soát. Phân tích được phân tầng theo khu vực, kỹ thuật chẩn đoán, chỉ định sinh thiết và dân số nghiên cứu. Chúng tôi sử dụng mô hình các tác động ngẫu nhiên để cung cấp các ước lượng điểm (khoảng tin cậy 95% [CI]) về tỉ lệ hiện mắc, phát sinh, tỉ lệ tử vong và tỉ lệ phát sinh, đồng thời mối liên hệ phân tích theo nhóm con để giải thích dị biệt. Trong số 729 nghiên cứu, có 86 nghiên cứu được bao gồm với cỡ mẫu 8.515.431 từ 22 quốc gia. Tỉ lệ hiện mắc NAFLD toàn cầu là 25,24% (CI 95%: 22,10-28,65), với tỉ lệ cao nhất ở Trung Đông và Nam Mỹ và thấp nhất ở Châu Phi. Các bệnh đồng mắc chuyển hóa liên quan đến NAFLD bao gồm béo phì (51,34%; CI 95%: 41,38-61,20), đái tháo đường loại 2 (22,51%; CI 95%: 17,92-27,89), rối loạn mỡ máu (69,16%; CI 95%: 49,91-83,46), tăng huyết áp (39,34%; CI 95%: 33,15-45,88), và hội chứng chuyển hóa (42,54%; CI 95%: 30,06-56,05). Tỉ lệ tiến triển xơ hóa và tốc độ tiến triển trung bình hàng năm trong NASH lần lượt là 40,76% (CI 95%: 34,69-47,13) và 0,09 (CI 95%: 0,06-0,12). Tỉ lệ phát sinh HCC trong số bệnh nhân NAFLD là 0,44 trên 1.000 người-năm (phạm vi, 0,29-0,66). Tử vong do gan và tử vong chung trong NAFLD và NASH lần lượt là 0,77 trên 1.000 (phạm vi, 0,33-1,77) và 11,77 trên 1.000 người-năm (phạm vi, 7,10-19,53) và 15,44 trên 1.000 (phạm vi, 11,72-20,34) và 25,56 trên 1.000 người-năm (phạm vi, 6,29-103,80). Tỉ lệ rủi ro phát sinh đối với tử vong do gan và tử vong chung cho NAFLD lần lượt là 1,94 (phạm vi, 1,28-2,92) và 1,05 (phạm vi, 0,70-1,56). Kết luận: Khi đại dịch béo phì toàn cầu thúc đẩy các tình trạng chuyển hóa, gánh nặng lâm sàng và kinh tế của NAFLD sẽ trở nên to lớn. (Hepatology 2016;64:73–84)

Bình thường hóa chính xác là điều kiện tiên quyết tuyệt đối để đo lường đúng biểu hiện gene. Đối với PCR sao chép ngược định lượng thời gian thực (RT-PCR), chiến lược bình thường hóa phổ biến nhất bao gồm tiêu chuẩn hóa một gene kiểm soát được biểu hiện liên tục. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, đã trở nên rõ ràng rằng không có gene nào được biểu hiện liên tục ở tất cả các loại tế bào và dưới mọi điều kiện thí nghiệm, ngụ ý rằng sự ổn định biểu hiện của gene kiểm soát dự kiến phải được xác minh trước mỗi thí nghiệm. Chúng tôi đã trình bày một chiến lược mới, sáng tạo và mạnh mẽ để xác định các gene được biểu hiện ổn định trong một tập hợp các gene ứng cử viên để bình thường hóa. Chiến lược này bắt nguồn từ một mô hình toán học về biểu hiện gene cho phép ước lượng không chỉ sự biến đổi tổng thể của các gene nghị biểu bình thường mà còn sự biến đổi giữa các nhóm mẫu bộ của tập hợp mẫu. Đáng chú ý, chiến lược này cung cấp một thước đo trực tiếp cho sự biến đổi biểu hiện ước tính, cho phép người dùng đánh giá lỗi hệ thống được tạo ra khi sử dụng gene này. Trong một so sánh trực tiếp với một chiến lược đã được công bố trước đó, cách tiếp cận dựa trên mô hình của chúng tôi có hiệu suất mạnh mẽ hơn và ít nhạy cảm hơn đối với điều chỉnh đồng biến của các gene bình thường hóa ứng cử viên. Chúng tôi đã sử dụng chiến lược dựa trên mô hình để xác định các gene phù hợp để bình thường hóa dữ liệu RT-PCR định lượng từ ung thư ruột kết và ung thư bàng quang. Các gene này bao gồm UBC, GAPD, và TPT1 cho ruột kết và HSPCB, TEGT, và ATP5B cho bàng quang. Chiến lược được trình bày có thể được áp dụng để đánh giá độ thích hợp của bất kỳ ứng cử viên gene bình thường hóa trong bất kỳ loại thiết kế thí nghiệm nào và nên cho phép bình thường hóa dữ liệu RT-PCR đáng tin cậy hơn.