Phương pháp mới có thể dẫn đến việc tiên lượng tốt hơn cho bệnh nhân ung thư ruột

Ung thư ruột (đại trực tràng) được xem là loại ung thư phổ biến thứ ba ở nam giới và đây là loại ung thư phổ biến thứ hai ở phụ nữ trên toàn thế giới. Và vào năm 2030 căn bệnh này là gánh nặng của toàn cầu dự kiến sẽ tăng 60% lên hơn 2,2 triệu trường hợp mới và 1,1 triệu ca tử vong.

Một nghiên cứu vừa được công bố trên tạp chí Bệnh lý học, cho thấy việc tích hợp chính xác kết quả phân tích về bệnh lý và phân tử của khối u với mô bình thường có thể đảm bảo giải thích chính xác dữ liệu, từ đó cung cấp kết quả chính xác hơn và đưa ra lựa chọn điều trị tốt hơn cho bệnh nhân

Ngoài ra cách tiếp cận đa ngành này của các chuyên gia của Queen, sẽ tập hợp các nhà khoa học trong phòng thí nghiệm và phân tích dữ liệu toàn diện từ đó có thể tìm ra những bằng chứng chân thực về tình trạng của bệnh nhân ung thư.

Nghiên cứu này được tiến hành bởi Tiến sĩ Philip Dunne, Giảng viên mới được chỉ định trong nghiên cứu Phát hiện ung thư sớm tại Trung tâm Nghiên cứu Ung thư và Sinh học Tế bào (CCRCB) tại Đại học Queen, được phối hợp với Tiến sĩ Maurice Loughrey, Chuyên gia tư vấn Bệnh lý đường tiêu hóa tại Bệnh viện Hoàng gia Victoria, Belfast và là Giảng viên cao cấp danh dự tại Queen's.

Tiến sĩ Dunne nhận xét: Nghiên cứu này cho thấy sự cần thiết của các nhà khoa học đang nghiên cứu về ung thư cần có một kỹ năng liên ngành để có thể giải thích đầy đủ và chính xác nhất về dữ liệu và ý nghĩa của nó. Từ đó phát triển phương pháp điều trị tốt hơn cho từng bệnh nhân, vì thế đầu tiên các nhà nghiên cứu phải hiểu về sinh học của khối u của con người, đây được xem là nền tảng của y học cá nhân trong bệnh ung thư.

Những phát hiện này đặc biệt có liên quan khi các bác sĩ lâm sàng đang ngày càng sử dụng phân tích phân tử để hiểu rõ hơn về sinh học của bệnh ung thư. Cách tiếp cận này có nghĩa là điều trị chính xác hơn có thể được lựa chọn để điều trị khối u của bệnh nhân.

Với những tiến bộ gần đây trong y học ung thư đã được cá nhân hóa và thúc đẩy nhanh chóng nhờ sự gia tăng của dữ liệu phân tử. Những dữ liệu này được phân tích bởi các bác sĩ lâm sàng và các nhà nghiên cứu ung thư qua đó cải thiện việc tiên lượng và chất lượng cuộc sống cho bệnh nhân ung thư ruột .

Phương pháp mới có thể dẫn đến việc tiên lượng tốt hơn cho bệnh nhân ung thư ruột.

Amy McCorry, Tiến sĩ từ CCRCB tại Queen's và là tác giả đầu tiên của nghiên cứu, giải thích: Thực ra mục đích của chúng tôi là cho thấy rằng không hề có bất cứ sự hiểu biết toàn diện về những gì đang xảy ra trong các tế bào khối u và bình thường, từ đó chúng tôi có thể đã hiểu sai về kết quả phân tích phân tử. Và cùng với các chuyên gia giải phẫu bệnh, như bác sĩ Loughrey, thấy được rằng đây là điều cần thiết để đảm bảo kết quả mạnh mẽ và rõ ràng.

Ngoài ra, Tiến sĩ Loughrey nhận xét: Với nghiên cứu mới này cho thấy cách tiếp cận 'tham gia' trong việc phân loại loại khối u có thể được cải thiện cách mọi người nhận biết bệnh này, và khả năng cung cấp thông tin tốt hơn về kết quả có tiềm năng qua đó giúp quyết định phương pháp điều trị phù hợp nhất.

Bên cạnh đó, Giáo sư Mark Lawler, Chủ tịch - Trưởng khoa Giáo dục Khoa Y, Nha khoa - Khoa học y sinh tại Queen's, Trưởng phòng nghiên cứu dữ liệu y tế Vương quốc Anh ở Bắc Ireland và đồng tác giả của nghiên cứu, cho biết: Công trình nghiên cứu này cho thấy sự cắt giảm nghiên cứu khoa học tiên tiến đang diễn ra tại Queen's. Và đây là điều tuyệt vời khi thấy nghiên cứu này đem lại nhiều tiềm năng được chuyển thành những cải tiến trong chăm sóc bệnh nhân ở những người đang mắc bệnh ung thư.

Vì thế cách tiếp cận của nhóm nghiên cứu giúp cải thiện hiểu biết của mọi người về sinh học khối u và cho thấy đây là sự cần thiết của các kỹ năng liên ngành bao gồm những phân tích chính xác dữ liệu lớn trong kỷ nguyên y học này. Qua đó các chương trình đào tạo tại Queen cung cấp cơ hội cho các nhà nghiên cứu trẻ có thể phát triển được các kỹ năng độc đáo này. Và một thí dụ sau đây về thế hệ nhà nghiên cứu lai mới, người có thể kết hợp phân tích dữ liệu phân tử với thông tin bệnh lý, từ đó mang đến một sự hiểu biết sinh học mới về bệnh.