THIẾT LẬP VÀ ĐÁNH GIÁ QUI TRÌNH SÀNG LỌC TRƯỚC SINH KHÔNG XÂM LẤN CHO HỘI CHỨNG MẤT ĐOẠN 22Q11.2

Nguyễn Phạm Trường Vinh1, Phạm Thị Thuỳ Trang1, Đỗ Thị Thanh Thủy1, Trương Đình Kiệt1, Tăng Hùng Sang1, Nguyễn Hoài Nghĩa1, Nguyễn Thị Tường Vy1, Giang Hoa1, Phan Minh Duy1,, Nguyễn Vạn Thông2, Võ Tá Sơn3, Trần Nhật Thăng4, Nguyễn Cảnh Chương5, Tăng Xuân Hải6, Phạm Thái Hạ7, Nguyễn Thị Bích Vân8, Hà Thị Minh Thi9
1 Viện Di truyền Y học
2 Bệnh Viện Hùng Vương
3 Bệnh Viện Vinmec
4 Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh
5 Bệnh Viện Phụ Sản Hà Nội
6 Bệnh Viện Sản Nhi Nghệ An
7 Bệnh Viện Phụ Sản Nhi Phú Thọ
8 Bệnh Viện Phụ Sản Trung Ương
9 Đại học Y Huế

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Đặt vấn đề: Xét nghiệm sàng lọc trước sinh không xâm lấn NIPT (Non-Invasive Prenatal Testing - NIPT) đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trên thế giới. Gần đây, nhiều nghiên cứu cho thấy NIPT sử dụng kỹ thuật giải trình gen tự thế hệ mới (Next-generation sequencing – NGS) có khả năng phát hiện các bất thường vi mất đoạn gây ra mất đoạn 22q11.2 (hội chứng DiGeorge) ở thai Việc cải tiến liên tục phương pháp NGS trong tầm soát bất thường di truyền trước sinh cho thai phụ sẽ làm giảm đáng kể gánh nặng bệnh tật và nâng cao chất lượng dân số Việt Nam. Trong nghiên cứu này, chúng tôi xây dựng và đánh giá độ chính xác của qui trình xét nghiệm trước sinh không xâm lấn bằng phương pháp giải trình tự độ sâu lớn để sàng lọc vi mất đoạn gây ra hội chứng DiGeorge ở thai, từ đó có thể đánh giá khả năng sàng lọc toàn diện cho thai so với NIPT truyền thống. Mục tiêu: Thiết lập và đánh giá qui trình sàng lọc trước sinh không xâm lấn mất đoạn 22q11.2 gây ra hội chứng DiGeorge cho thai thông qua việc xác định độ nhạy và độ đặc hiệu kỹ thuật của xét nghiệm. Phương pháp: Chúng tôi thu nhận 134 mẫu máu ngoại vi của các thai phụ mang thai đơn trên 9 tuần tuổi thai, gồm  17 mẫu chứa vi mất đoạn thai nhi tại 22q11.2 và 117 mẫu âm tính. DNA ngoại bào được tách chiết từ mẫu huyết tương, sau đó tiến hành tạo thư viện, và giải trình tự bằng hệ thống giải trình tự thế hệ mới Nextseq 2000. Thông tin giải trình tự được tính toán và chuyển đổi thành tín hiệu gen bình thường và tín hiệu gen vi mất đoạn. Mô hình học máy được huấn luyện trên 10 mẫu dương tính và 10 mẫu âm tính, và đánh giá trên tập dữ liệu gồm 7 mẫu dương tính và 107 mẫu âm tính.  Kết quả: Mô hình phát hiện toàn bộ 7 mẫu dương tính thật và 4 mẫu dương tính giả trong tổng số 114 mẫu được dự đoán. Trong khi đó, 103/107 mẫu âm tính thật đã được phát hiện chính xác. Sử dụng thông số trên, nghiên cứu xác định độ nhạy kỹ thuật là >99%, độ đặc hiệu kỹ thuật là 96,3%, giá trị tiên đoán dương là >63,6%, và giá trị tiên đoán âm là >99%. Kết luận: Nghiên cứu đã thiết lập được qui trình sàng lọc trước sinh không xâm lấn bằng kỹ thuật giải trình tự thế hệ mới cho vi mất đoạn tại 22q11.2 ở thai nhi với độ chính xác cao. Đây là tiền đề quan trọng tiến tới khả năng mở rộng phạm vi sàng lọc của xét nghiệm trước sinh không xâm lấn nhằm phát hiện các bệnh vi mất đoạn phổ biến cho thai nhi.

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

1. Dungan, Jeffrey S., et al. "Noninvasive prenatal screening (NIPS) for fetal chromosome abnormalities in a general-risk population: An evidence-based clinical guideline of the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG)." Genetics in Medicine 25.2 (2023): 100336.
2. Jacobsson, Bo, et al. "Cell-free DNA screening for prenatal detection of 22q11. 2 deletion syndrome." American journal of obstetrics and gynecology 227.1 (2022): 79-e1.
3. McDonald-McGinn DM, Hain HS, Emanuel BS, et al. 22q11.2 Deletion Syndrome. 1999 Sep 23 [Updated 2020 Feb 27]. In: Adam MP, Feldman J, Mirzaa GM, et al., editors. GeneReviews® [Internet]. Seattle (WA): University of Washington, Seattle; 1993-2023. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih. gov/books/NBK1523/
4. Tăng Hùng Sang, Đào Thị Hồng Thuý, Phan Ngọc Minh và cộng sự (2023). Chẩn Đoán Trước Sinh Các Bất Thường Nhiễm Sắc Thể Bằng Kỹ Thuật Cnvseq Cho Đoàn Hệ 5.008 Thai Kỳ Việt Nam Trong Giai Đoạn 2018 – 2021. Tạp chí y học dự phòng, 33, 83-91. DOI: https://doi.org/ 10.51403/0868-2836/2023/1230
5. Cortes C, Vapnik V. Support-vector networks. Mach Learn. 1995;20(3):273-297.
6. Morrow, Bernice E., et al. “Molecular genetics of 22q11.2 deletion syndrome”. American Journal of Medical Genetics – Part A 176.10 (2018): 2070-2081.