Đó là một "Google Map" cho cơ thể người, nơi mà chúng ta có thể đi sâu vào từng địa chỉ, là từng tế bào chứa các chi tiết phân tử bên trong đó.
Siêu âm có thể cho phép bạn nhìn thấy những khối u, viêm, dị dạng trong phần mô mềm của cơ thể. Chụp X-quang cho phép bạn nhìn thấy những cấu trúc xương. Chụp cắt lớp CT giúp kiểm tra chi tiết những chấn thương trong não bộ. Cộng hưởng từ MRI thì có thể chụp ảnh được từng mạch máu.
Mới nhất, kỹ thuật chụp cắt lớp phát xạ Positron (PET) đã có thể cho phép chúng ta nhìn thấy những thay đổi bên trong cơ thể ở cấp tế bào.
Nhưng chúng ta vẫn thiếu một công nghệ cho phép chụp ảnh toàn bộ cơ thể. Để khỏa lấp chỗ trống này, Viện Sức khỏe Quốc gia Hoa Kỳ đã khởi động một dự án đầy tham vọng. Chương trình Atlas Sinh học Phân tử Con người (HuBMAP) nhắm đến một nền tảng có thể quét toàn bộ cơ thể tới mức phân giải từng tế bào.
Điều đó có nghĩa là vị trí, hoạt động sinh hóa, sự kết nối và tương tác giữa hàng nghìn tỷ tế bào có trong cơ thể bạn sẽ được ghi lại và thể hiện lên màn hình.
Mục tiêu của dự án là xây dựng ra được một mô hình con người ở trạng thái khỏe mạnh hoàn hảo, nhà hóa phân tích Juila Laskin đến từ Đại học Purdue cho biết. Dựa trên cơ sở đó, các nhà khoa học có thể phân biệt được đâu là từng tế bào có vấn đề trên một cơ thể người bệnh.
Cơ thể con người luôn là một bí ẩn lớn, ngay cả khi con người đã phát triển một nền y học hàng ngàn năm để nhìn vào bên trong đó. Phải cho tới gần đây, các nhà khoa học y sinh mới có một cái nhìn bao quát cho thấy cách cơ thể hoạt động. Cụ thể trong một nghiên cứu mới, họ đã tìm hiểu được cơ chế hoạt động gen ảnh hưởng lên các mô, khi các gen này bật và tắt, các nhà khoa học biết chuyện gì sẽ xảy ra.
Hoạt động gen chính là thứ quyết định hoạt động của một tế bào, nó sẽ làm gì, tương tác với các tế bào khác ra sao. Nhưng sự thật thì cơ thể chúng ta có rất nhiều loại tế bào, mỗi loại lại có cấu hình phân tử riêng. Nhìn được hoạt động bao quát, không có nghĩa là đi sâu được vào chi tiết.
Cho tới năm 2016, một nhóm gồm 90 nhà khoa học quốc tế mới cùng nhau tham gia vào một dự án có tên Human Cell Atlas (HCA), nhằm mục đích phân loại hoạt động của các loại tế bào trong nhiều mô khác nhau.
Manila Regev, một trong những thành viên sáng lập của HCA và là nhà sinh học hệ thống tính toán tại Viện Broad ở Cambridge cho biết sứ mệnh hiện đã thu hút được sự tham gia gia của 1.500 nhà khoa học đến từ 65 quốc gia tên thế giới, dưới nguồn tài trợ lớn đến từ chương trình Wellcome Trust và Horizons 2020 của Liên minh châu Âu.
Bây giờ, HuBMAP sẽ là tiếng nói của chính phủ Hoa Kỳ khi tham gia vào sứ mệnh quốc tế này, nhà gen học Michael Snyder từ Đại học Stanford viết trên tạp chí Nature. "Hy vọng rằng [HuBMAP] sẽ đóng vai trò chính trong việc lãnh đạo và xây dựng một khuôn khổ".
Khuôn khổ mà Snyder đề cập đến sẽ liên kết HCA với khoảng một chục dự án khác cũng đang phân tích các cơ quan cụ thể như não, phổi, thận và khối u ung thư đến độ phân giải sinh học của từng tế bào.
Nếu coi mỗi dự án riêng lẻ này là một miếng lego, HuBMAP sẽ là tấm nền cho tất cả. Trong đó, các nhà khoa học cần thiết lập các tiêu chuẩn, giao thức và cách trình bày dữ liệu chung cho các dự án siêu phân giải cơ thể người. "Càng chi tiết càng tốt, chúng tôi muốn có thể so sánh từng tế bào với nhau", Snyder nói.
Viện Sức khỏe Quốc gia Hoa Kỳ cho biết họ sẽ hỗ trợ cho HuBMAP một khoản kinh phí lên tới 200 triệu USD trong vòng 8 năm. Đến nay, NIH đã giải ngân 54 triệu USD cho giai đoạn 4 năm đầu tiên, cấp nguồn tài trợ cho khoảng 120 nhà nghiên cứu.
Trong giai đoạn này, một số nhóm sẽ chỉ nghiên cứu bản thân các tế bào: Ngoài việc xác định hoạt động gen và sử dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên công nghệ gen, họ sẽ thu thập thêm thông tin về protein, DNA, lipid, RNA và các phân tử quan trọng khác bằng kính hiển vi huỳnh quang và kỹ thuật hình ảnh để xây dựng bản đồ 3D cho tế bào.
Một nhóm nghiên cứu thứ hai được giao nhiệm vụ phát triển các công cụ máy tính cần thiết để trình bày những dữ liệu này một cách trực quan nhất, cho phép các nhà nghiên cứu vẽ lại được tấm bản đồ cơ thể.
Nhóm thứ ba, nơi Laskin làm việc, đang phát triển và cải tiến các công nghệ nghiên cứu tế bào. Cô cho biết chúng ta bắt buộc phải cải tiến công nghệ, bởi ở độ phân giải của từng tế bào đơn lẻ, bạn đang đi đến một điểm mà ở đó bạn chỉ có một lượng vật liệu rất nhỏ để phân tích.
Nguồn tài trợ của NIH đến từ Common Fund, một quỹ được lập ra để thúc đẩy nhiều viện trực thuộc đơn vị này tham gia vào một lĩnh vực khoa học mũi nhọn, đưa nó tiến về phía trước. Ví dụ, chính Commond Fund cũng đã tài trợ Human Microbiome Project, một dự án nghiên cứu vai trò quan trọng của những vi khuẩn, virus và nấm sống trên cơ thể cúng ta với sức khỏe và bệnh tật.
Đối với HuBMAP, giám đốc dự án Richard Conroy đến từ NIH cho biết: "Thử thách lớn nhất là làm thế nào đưa mọi người đến được với nhau ngay từ đầu". Hiện tại đã có rất nhiều dự án lẻ tẻ lập bản đồ cơ thể với độ siêu phân giải tới từng tế bào. Tất cả đều đang phát triển với tiến độ nhanh chóng, và chúng ta rất cần một nền tảng để đồng bộ tất cả lại với nhau.
Ngay trong tuần này, tạp chí Nature cũng đã phát hành hai bài báo từ những dữ liệu mới nhất của dự án HCA. Trong một bài báo, bác sĩ da liễu Muzlifah Haniffa từ Đại học Newcastle ở Anh và các đồng nghiệp đã nghiên cứu 140.000 tế bào gan đang phát triển, cũng như 74.000 tế bào da, thận và túi noãn hoàng.
Haniffa cũng mô tả được cách thức hình thành máu và hệ thống miễn dịch. Trong khoảng thời gian từ 7-17 tuần đầu tiên sau thụ thai, bà đã trình bày cách các tế bào gan tham gia vào hoạt động tạo máu và hình thành miễn dịch. Kết quả nghiên cứu vừa được công bố trên tạp chí Nature số ra ngày 9 tháng 10.
Trong bài báo thứ hai, Prakash Ramachandran, một nhà khoa học lâm sàng tại Đại học Edinburgh, và các đồng nghiệp của ông đã sử dụng công nghệ phân giải tế bào đơn lẻ để mô tả tất cả các tế bào liên quan đến việc hình thành mô sẹo trong một lá gan bị bệnh.
Các tế bào bao gồm các phân nhóm của ba tế bào chính: các tế bào bạch cầu được gọi là đại thực bào, tế bào nội mô, thứ hình thành mạch máu và các tế bào hình thành sẹo được gọi là myofibroblasts. Hiểu được các tế bào và cách chúng giao tiếp với nhau có thể giúp chúng ta ngăn chặn sự hình thành của các vết sẹo trong gan, yếu tố dẫn đến xơ gan, Ramachandran nói.
Dữ liệu và những kết quả của hai bài báo này một ngày nào đó có thể sẽ cùng xuất hiện trong tấm bản đồ của HuBMAP, thứ mà Conroy mô tả như một "Google Map" cho cơ thể người, nơi mà chúng ta có thể đi sâu vào từng địa chỉ, là từng tế bào chứa các chi tiết phân tử bên trong đó.
Siêu âm có thể cho phép bạn nhìn thấy những khối u, viêm, dị dạng trong phần mô mềm của cơ thể. Chụp X-quang cho phép bạn nhìn thấy những cấu trúc xương. Chụp cắt lớp CT giúp kiểm tra chi tiết những chấn thương trong não bộ. Cộng hưởng từ MRI thì có thể chụp ảnh được từng mạch máu.
Mới nhất, kỹ thuật chụp cắt lớp phát xạ Positron (PET) đã có thể cho phép chúng ta nhìn thấy những thay đổi bên trong cơ thể ở cấp tế bào.
Nhưng chúng ta vẫn thiếu một công nghệ cho phép chụp ảnh toàn bộ cơ thể. Để khỏa lấp chỗ trống này, Viện Sức khỏe Quốc gia Hoa Kỳ đã khởi động một dự án đầy tham vọng. Chương trình Atlas Sinh học Phân tử Con người (HuBMAP) nhắm đến một nền tảng có thể quét toàn bộ cơ thể tới mức phân giải từng tế bào.
Điều đó có nghĩa là vị trí, hoạt động sinh hóa, sự kết nối và tương tác giữa hàng nghìn tỷ tế bào có trong cơ thể bạn sẽ được ghi lại và thể hiện lên màn hình.
Mục tiêu của dự án là xây dựng ra được một mô hình con người ở trạng thái khỏe mạnh hoàn hảo, nhà hóa phân tích Juila Laskin đến từ Đại học Purdue cho biết. Dựa trên cơ sở đó, các nhà khoa học có thể phân biệt được đâu là từng tế bào có vấn đề trên một cơ thể người bệnh.
 |
| Siêu dự án với tham vọng quét được cơ thể người tới độ phân giải từng tế bào |
Hoạt động gen chính là thứ quyết định hoạt động của một tế bào, nó sẽ làm gì, tương tác với các tế bào khác ra sao. Nhưng sự thật thì cơ thể chúng ta có rất nhiều loại tế bào, mỗi loại lại có cấu hình phân tử riêng. Nhìn được hoạt động bao quát, không có nghĩa là đi sâu được vào chi tiết.
Cho tới năm 2016, một nhóm gồm 90 nhà khoa học quốc tế mới cùng nhau tham gia vào một dự án có tên Human Cell Atlas (HCA), nhằm mục đích phân loại hoạt động của các loại tế bào trong nhiều mô khác nhau.
Manila Regev, một trong những thành viên sáng lập của HCA và là nhà sinh học hệ thống tính toán tại Viện Broad ở Cambridge cho biết sứ mệnh hiện đã thu hút được sự tham gia gia của 1.500 nhà khoa học đến từ 65 quốc gia tên thế giới, dưới nguồn tài trợ lớn đến từ chương trình Wellcome Trust và Horizons 2020 của Liên minh châu Âu.
Bây giờ, HuBMAP sẽ là tiếng nói của chính phủ Hoa Kỳ khi tham gia vào sứ mệnh quốc tế này, nhà gen học Michael Snyder từ Đại học Stanford viết trên tạp chí Nature. "Hy vọng rằng [HuBMAP] sẽ đóng vai trò chính trong việc lãnh đạo và xây dựng một khuôn khổ".
Khuôn khổ mà Snyder đề cập đến sẽ liên kết HCA với khoảng một chục dự án khác cũng đang phân tích các cơ quan cụ thể như não, phổi, thận và khối u ung thư đến độ phân giải sinh học của từng tế bào.
Nếu coi mỗi dự án riêng lẻ này là một miếng lego, HuBMAP sẽ là tấm nền cho tất cả. Trong đó, các nhà khoa học cần thiết lập các tiêu chuẩn, giao thức và cách trình bày dữ liệu chung cho các dự án siêu phân giải cơ thể người. "Càng chi tiết càng tốt, chúng tôi muốn có thể so sánh từng tế bào với nhau", Snyder nói.
 |
| Nếu coi mỗi dự án lập bản đồ tế bào riêng lẻ là một miếng lego, HuBMAP sẽ là tấm nền cho tất cả. |
Trong giai đoạn này, một số nhóm sẽ chỉ nghiên cứu bản thân các tế bào: Ngoài việc xác định hoạt động gen và sử dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên công nghệ gen, họ sẽ thu thập thêm thông tin về protein, DNA, lipid, RNA và các phân tử quan trọng khác bằng kính hiển vi huỳnh quang và kỹ thuật hình ảnh để xây dựng bản đồ 3D cho tế bào.
Một nhóm nghiên cứu thứ hai được giao nhiệm vụ phát triển các công cụ máy tính cần thiết để trình bày những dữ liệu này một cách trực quan nhất, cho phép các nhà nghiên cứu vẽ lại được tấm bản đồ cơ thể.
Nhóm thứ ba, nơi Laskin làm việc, đang phát triển và cải tiến các công nghệ nghiên cứu tế bào. Cô cho biết chúng ta bắt buộc phải cải tiến công nghệ, bởi ở độ phân giải của từng tế bào đơn lẻ, bạn đang đi đến một điểm mà ở đó bạn chỉ có một lượng vật liệu rất nhỏ để phân tích.
Nguồn tài trợ của NIH đến từ Common Fund, một quỹ được lập ra để thúc đẩy nhiều viện trực thuộc đơn vị này tham gia vào một lĩnh vực khoa học mũi nhọn, đưa nó tiến về phía trước. Ví dụ, chính Commond Fund cũng đã tài trợ Human Microbiome Project, một dự án nghiên cứu vai trò quan trọng của những vi khuẩn, virus và nấm sống trên cơ thể cúng ta với sức khỏe và bệnh tật.
Đối với HuBMAP, giám đốc dự án Richard Conroy đến từ NIH cho biết: "Thử thách lớn nhất là làm thế nào đưa mọi người đến được với nhau ngay từ đầu". Hiện tại đã có rất nhiều dự án lẻ tẻ lập bản đồ cơ thể với độ siêu phân giải tới từng tế bào. Tất cả đều đang phát triển với tiến độ nhanh chóng, và chúng ta rất cần một nền tảng để đồng bộ tất cả lại với nhau.
 |
| Tấm bản đồ này chụp lại mô gan của một người, mỗi một chấm là một tế bào và màu sắc của chúng thể hiện loại tế bào khác nhau. |
Haniffa cũng mô tả được cách thức hình thành máu và hệ thống miễn dịch. Trong khoảng thời gian từ 7-17 tuần đầu tiên sau thụ thai, bà đã trình bày cách các tế bào gan tham gia vào hoạt động tạo máu và hình thành miễn dịch. Kết quả nghiên cứu vừa được công bố trên tạp chí Nature số ra ngày 9 tháng 10.
Trong bài báo thứ hai, Prakash Ramachandran, một nhà khoa học lâm sàng tại Đại học Edinburgh, và các đồng nghiệp của ông đã sử dụng công nghệ phân giải tế bào đơn lẻ để mô tả tất cả các tế bào liên quan đến việc hình thành mô sẹo trong một lá gan bị bệnh.
Các tế bào bao gồm các phân nhóm của ba tế bào chính: các tế bào bạch cầu được gọi là đại thực bào, tế bào nội mô, thứ hình thành mạch máu và các tế bào hình thành sẹo được gọi là myofibroblasts. Hiểu được các tế bào và cách chúng giao tiếp với nhau có thể giúp chúng ta ngăn chặn sự hình thành của các vết sẹo trong gan, yếu tố dẫn đến xơ gan, Ramachandran nói.
Dữ liệu và những kết quả của hai bài báo này một ngày nào đó có thể sẽ cùng xuất hiện trong tấm bản đồ của HuBMAP, thứ mà Conroy mô tả như một "Google Map" cho cơ thể người, nơi mà chúng ta có thể đi sâu vào từng địa chỉ, là từng tế bào chứa các chi tiết phân tử bên trong đó.
Tags:
Life