Một trong những nguyên nhân thất bại trong điều trị hỗ trợ sinh sản là do chuyển phôi mang bất thường nhiễm sắc thể (NST) và tỷ lệ phôi này chiếm tương đối cao trong thụ tinh ống nghiệm (In Vitro Fertilization - IVF), đặc biệt trên nhóm bệnh nhân lớn tuổi (Franasiak và cs., 2014). Do đó, tầm soát di truyền lệch bội tiền làm tổ (Preimplantation genetic testing for aneuploidy - PGT-A) và xét nghiệm chẩn đoán bất thường di truyền (Preimplantation genetic testing for chromosomal structural rearrangements - PGT-SR) ngày càng được thực hiện phổ biến nhằm cải thiện tỷ lệ mang thai, cũng như giảm tỉ lệ sẩy thai trên mỗi lần chuyển phôi. Gần đây, kỹ thuật giải trình tự gen thế hệ mới (Next Generation Sequencing - NGS) đã ra đời và phát triển. Nó được xem là phương pháp đáng tin cậy với độ phân giải cao, phạm vi đánh giá rộng và có thể chẩn đoán thể khảm dễ dàng hơn khi so với phương pháp aCGH (Microarray-based Comparative Genomic Hybridization) (Munné, S và cs., 2017). Đồng thời, chi phí NGS rẻ, thời gian thực hiện ngắn và có thể được sử dụng để phát hiện đồng nhất, toàn bộ các lệch bội, mất hoặc lặp đoạn nhỏ (Del/Dup ≥ 10 Mb) (Wells, D và cs., 2014). Quy trình NGS hiện tại bao gồm: (a) khuếch đại toàn bộ bộ gen (WGA) và mã vạch; (b) chuẩn bị thư viện, thanh lọc và tạo khuôn mẫu; (c) tải và giải trình tự; (d) căn chỉnh các lần đọc giải trình tự theo bộ gen tham chiếu; và cuối cùng (e) phân tích dữ liệu và báo cáo. Do đó, khi triển khai NGS trong phòng thí nghiệm cần: (1) xác định các tham số cần thiết cho mỗi chương trình, độ phân giải tối thiểu để phát hiện Del/Dup và xác định sự hiện diện của thể khảm; (2) tạo ra một công cụ tin sinh học và các thuật toán chẩn đoán tốt nhất để tránh sự chủ quan trong giải trình tự. Vì vậy, García-Pascual và cộng sự (2020) thực hiện nghiên cứu này nhằm mục đích đánh giá khả năng phát hiện bất thường NST và tỷ lệ thể khảm trong chẩn đoán di truyền tiền làm tổ thực hiện bằng NGS ở PGT-A, PGT-SR.

Nghiên cứu được chia thành hai giai đoạn và thực hiện từ 8/2017 đến tháng 4/2018. Giai đoạn I, đối với PGT-A được chia thành 3 thí nghiệm: PGT-A cho các trường hợp lệch bội (n=96), PGT-A cho thể khảm (n=168) và PGT-A đối với các đột biến phân đoạn ≥ 10Mb (n=48). Giai đoạn II: PGT-SR để đánh giá sự sắp xếp lại các đoạn nhỏ Del / Dupl ≥ 6Mb (n=48).

 Theo kết quả nghiên cứu, ở giai đoạn I, đối với trường hợp lệch bội, khi thực hiện PGT-A trên 96 mẫu từ 11 dòng tế bào có bộ NST đã biết trước, không có trường hợp âm tính giả hoặc dương tính giả nào được ghi nhận, do đó độ nhạy và độ đặc hiệu trong trường hợp này là 100%. Đồng thời, kết quả phân tích các đột biến phân đoạn (Del / Dup ≥10 Mb) ở 48 mẫu từ 4 dòng tế bào cũng cho thấy độ nhạy và độ đặc hiệu là 100%. Đối với trường hợp thể khảm, để xác định ngưỡng cho các mức độ khảm, nhóm tác giả đã phân tích 168 mẫu gDNA từ 10 dòng tế bào khác nhau. Từ đó chia khảm thành 4 loại: bình thường (lệch bội <30% tế bào), khảm ở mức độ thấp (30-50%), khảm ở mức độ cao (50-70%) và lệch bội (> 70%). Các giá trị chênh lệch trung bình cho từng loại là 0,05 (SD = 0,04); 0,33 (SD = 0,08); 0,52 (SD = 0,09); 0,72 (SD = 0,12); 0,94 (SD = 0,08) tương ứng cho 0%, 30%, 50%, 70% và 100%. Song song với đó, để ước tính tỷ lệ khảm trong sinh thiết nguyên bào lá nuôi của phôi, nhóm tác giả đã tiến hành phân tích hồi cứu 14108 phôi sinh thiết TE. Kết quả cho thấy tỷ lệ khảm tổng thể là 5%, với 3,66% (SD = 0,86) mẫu được phân loại có thể khảm ở mức độ thấp và 1,34% (SD = 0,36) mẫu có thể khảm ở mức độ cao. Những kết quả này phù hợp với các tỷ lệ được báo cáo trước đây (Franasiak và cs., 2014). Ở giai đoạn II, 48 mẫu sau quá trình phân tích PGT-SR, phát hiện tất cả các đột biến mất đoạn kể cả các đột biến nhỏ với giới hạn phát hiện là 5,6 Mb, độ nhạy và độ đặc hiệu là 100%.

Nghiên cứu cho thấy khả năng phân tích của NGS là đáng tin cậy và nó có thể phát hiện các bất thường ở phân đoạn ≥10 Mb, bất thường trong sắp xếp lại các đoạn nhỏ (Del/Dup ≥ 6 Mb), cũng như mức độ khảm. Tuy nhiên, cần có nhiều nghiên cứu tiếp theo tập trung tăng cường phát hiện sự thay đổi nhỏ về cấu trúc bằng cách cải thiện độ phân giải lên 6 Mb và cải thiện độ chính xác của thuật toán trong chẩn đoán khảm.
 
Nguồn: García-Pascual, C. M., Navarro-Sánchez, L., Navarro, R., Martínez, L., Jiménez, J., Rodrigo, L., … Rubio, C. (2020). Optimized NGS Approach for Detection of Aneuploidies and Mosaicism in PGT-A and Imbalances in PGT-SR. Genes, 11(7), 724. doi:10.3390/genes11070724.
 

Từ khóa: Sử dụng NGS trong chẩn đoán lệch bội, đột biến cấu trúc và phát hiện thể khảm ở PGT-A và PGT-SR