Khảo sát biến dị di truyền của các gene chuyển hoá thuốc ở người Kinh Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Thêm vào BST

Báo xấu

2
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Dược di truyền (Pharmacogenomics) là lĩnh vực nghiên cứu về các gene mã hoá các enzyme chuyển hoá và phản ứng thuốc. Biến dị của các gene nói chung và các gene thuốc nói riêng có tính đặc trưng chủng tộc. Do đó, dữ liệu dược di truyền của quần thể ngẫu nhiên có ý nghĩa trong việc đánh giá sự liên quan giữa phân bố biến dị di truyền và khả năng thay đổi chuyển hoá thuốc trong quần thể đặc trưng. Dữ liệu là nguồn tham khảo cho các nghiên cứu trên nhóm bệnh nhân. Bài viết trình bày việc xây dựng bộ dữ liệu về biến dị của các gene quan trọng trong chuyển hoá thuốc trên nhóm người Kinh ở thành phố Hồ Chí Minh.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Khảo sát biến dị di truyền của các gene chuyển hoá thuốc ở người Kinh Việt Nam

Nghiên cứu Y học Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh;28(5):41-48 ISSN: 1859-1779 https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2025.05.06 Khảo sát biến dị di truyền của các gene chuyển hoá thuốc ở người Kinh Việt Nam Tống Thị Hằng1,3, Phan Võ Thu Nga1,3, Nguyễn Minh Hiền2,3, Nguyễn Hoàng Khuê Tú1,3,*, Lê Thị Lý1,3 1 Khoa Công nghệ Sinh học, Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam 2 Trường Đại học khoa học sức khỏe, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam 3 Đại học Quốc Gia thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam Tóm tắt Đặt vấn đề: Dược di truyền (Pharmacogenomics) là lĩnh vực nghiên cứu về các gene mã hoá các enzyme chuyển hoá và phản ứng thuốc. Biến dị của các gene nói chung và các gene thuốc nói riêng có tính đặc trưng chủng tộc. Do đó, dữ liệu dược di truyền của quần thể ngẫu nhiên có ý nghĩa trong việc đánh giá sự liên quan giữa phân bố biến dị di truyền và khả năng thay đổi chuyển hoá thuốc trong quần thể đặc trưng. Dữ liệu là nguồn tham khảo cho các nghiên cứu trên nhóm bệnh nhân. Mục tiêu: Xây dựng bộ dữ liệu về biến dị của các gene quan trọng trong chuyển hoá thuốc trên nhóm người Kinh ở thành phố Hồ Chí Minh. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên một trăm người khoẻ mạnh từ 18 tuổi trở lên (18- 47), tỉ lệ nam: nữ là 1:1, không có bệnh mãn tính tại thời điểm nghiên cứu, và được xác định là người Kinh thông qua bảng câu hỏi tự khai. DNA của các tình nguyện viên được thu thập, giải trình tự 100 gene chuyển hoá thuốc và phân tích biến dị. Kết quả: Vùng mã hoá của 100 gene chuyển hoá thuốc ở người Kinh chỉ ra 689 biến dị bao gồm 652 biến dị SNP (single nucleotide polymorhism) và 37 biến dị indel (insertion/deletion), trong đó 59 biến dị là mới xuất hiện trên 39 gene. Hai mươi tám biến dị quan trọng liên quan đến các bệnh chuyển hoá thuốc được tìm thấy trên vùng mã hoá này. Phân bố của các biến dị có độ tương đồng với người Đông Á và khác biệt rõ rệt so với người châu Phi. Kết luận: Dữ liệu về phân bố của các biến dị di truyền của các gene chuyển hoá thuốc ở người Kinh được xây dựng. Dữ liệu có thể dùng để tham khảo cho các nghiên cứu về dược di truyền ở bệnh nhân. Từ khóa: dược di truyền; biến dị; người Kinh; biến dị quan trọng Ngày nhận bài: 27-03-2025 / Ngày chấp nhận đăng bài: 24-04-2025 / Ngày đăng bài: 05-05-2025 *Tác giả liên hệ: Nguyễn Hoàng Khuê Tú. Khoa Công nghệ Sinh học, Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam. E-mail: nhktu@hcmiu.edu.vn © 2025 Bản quyền thuộc về Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh. https://www.tapchiyhoctphcm.vn 41
Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 28 * Số 5* 2025 Abstract GENETIC VARIATION OF DRUG METABOLIZING GENES IN VIETNAMESE KINH PEOPLE Tong Thi Hang, Phan Vo Thu Nga, Nguyen Minh Hien, Nguyen Hoang Khue Tu, Le Thi Ly Background: Pharmacogenomics is the study of structure and variation of genes involved in drug metabolism and responses. Genetic variation of these genes is proven to be ethnic specific. Therefore, pharmacogenomic data of general population is valuable to evaluate the association of genetic distribution and potential changes in drug metabolism. The dataset could serve as the reference resource for studies in various patient groups. Objective: To generate the dataset of genetic variation of drug-metabolizing genes for Vietnamese Kinh people at Ho Chi Minh City. Methods: The cross-sectional study was conducted on 100 healthy adult volunteers from 18 to 47, years of age without any chronic disease at the time of study, and the sampling process were implemented with gender ratio of 1:1. All participants confirmed their ethnicity through the self administered questionnaire. DNAs of volunteers were collected and sequenced at the target regions of 100 genes for drug metabolism. Sequences were analyzed for genetic variation. Results: We obtained from the coding region of genes for drug metabolism with 689 variants consisting of 652 SNPs and 37 indels, in which 59 variants were novel present in 39 genes. There were 28 very important variants found in these regions. The distribution of the variants was similar to that in East Asian and significantly different from African people. Conclusion: The dataset on genetic variation and distribution of genes for drug metabolism in Kinh people was generated. This data can be used as reference for upcoming research in different groups of patients. Keywords: pharmacogenomic; variant; Kinh people; very important pharmacogenes 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Các nghiên cứu dược di truyền hiện nay tập trung tìm ra các biến dị di truyền có liên quan đến các phản ứng có hại do thuốc. Nghiên cứu có thể ở dạng phân tích lặp lại (replication Dược di truyền là một lĩnh vực mới của di truyền y học method), nhằm phân tích sự phân bố của biến dị trên các nhằm tìm ra các biến dị di truyền liên quan đến sự thay đổi nhóm bệnh nhân khác nhau, hoặc các nhóm chủng tộc khác chuyển hoá thuốc ở người bệnh. Có hai nhóm gene chủ yếu nhau; hoặc phân tích liên kết di truyền trên toàn bộ hệ gene được nghiên cứu. Nhóm 1 bao gồm các gene mã hoá cho các của bệnh nhân có sự dụng cùng loại thuốc nhằm tìm ra tìm thụ thể tiếp nhận thuốc trên màng tế bào, các enzyme trong ra biến dị có độ liên kết cao nhất với kiểu hình chuyển hoá con đường chuyển hoá, các enzyme vận chuyển và đào thải nghiên cứu (genome wide association study) [5]. Sự phân bố thuốc. Biến dị di truyền của các gene này có thể làm thay đổi của các biến dị này trên quần thể ngẫu nhiên có thể được tốc độ chuyển hoá thuốc và gây độc tế bào dẫn đến các phản dùng để đánh giá được mức độ nguy cơ xảy ra các phản ứng ứng có hại [1]. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các phản ứng có hại của thuốc đặc thù đồng thời tạo cơ sở dữ liệu tham có hại gây ra bởi gene trong nhóm 1 có thể dự đoán được và khảo trong các nghiên cứu bệnh chứng. có thể kiểm soát nhờ thay đổi liều thuốc [2,3]. Nhóm thứ 2 bao gồm các gene mã hoá cho các protein của hệ miễn dịch Với độ phân bố khoảng 86% dân số, người Kinh là chủng như HLA (human leukocyte antigen) hay IL (interleukin) [4]. tộc lớn nhất và phân bố rộng nhất ở Việt Nam. Do đó các Các phản ứng có hại gây ra bởi gene trong nhóm 2 thường nghiên cứu di truyền được thực hiện chủ yếu trên nhóm không dự đoán được. chủng tộc này. Các nghiên cứu về đa hình gene chuyển hoá 42 | https://www.tapchiyhoctphcm.vn https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2025.05.06
Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 28 * Số 5 * 2025 thuốc đã được thực hiện trên người Kinh ở các khu vực khác 2.1. Đối tượng nghiên cứu nhau. Việc kết hợp khảo sát nhiều gene trên nhóm mẫu người Người Việt Nam khoẻ mạnh tuổi từ 18 trở lên, không có Kinh ở Thành phố Hồ Chí Minh cung cấp thêm các thông tin các bệnh mãn tính tại thời điểm nghiên cứu. Các tình nguyện đối chứng tổng quát về biến dị của các gene chuyển hoá viên tham gia trả lời bảng câu hỏi khảo sát về bệnh sử và thuốc trên quần thể người Kinh Việt Nam. nguồn gốc chủng tộc trong vòng 3 thế hệ. Các gene quan trọng trong Nhóm 1 được xác định dựa vào 2.1.1. Tiêu chuẩn chọn mức độ tham gia và ảnh hưởng của enzyme lên các con đường chuyển hoá thuốc. Cơ sở dữ liệu về thông tin dược di Người được chọn tham gia nghiên cứu phải đảm bảo 3 thế hệ trong gia đình đều là người Kinh. Trước khi lấy mẫu, các truyền PharmGKB đã tổng hợp và thống kê các con đường tình nguyện viên được phổ biến về nghiên cứu và ký bảng chuyển hoá thuốc có sự tham gia của các enzyme từ các đồng thuận. nghiên cứu độc lập [6]. Các gene này bao gồm gene của hệ thống ôxy hoá khử cytochrome P450, các enzyme liên hợp như N-acetyltransferase (NAT), UDP- 2.2. Phương pháp nghiên cứu glucuronosyltransferase (UGT), Glutathione S-transferase 2.2.1. Thiết kế nghiên cứu (GST), các enzyme vận chuyển và bài tiết thuốc như SLC Nghiên cứu cắt ngang. transporter hay ABC transporter. Ví dụ, enzyme CYP1A1 được ghi nhận tham gia vào 15 con đường chuyển hoá thuốc 2.2.2. Cỡ mẫu trong khi đó CYP2C19 tham gia vào 59 con đường và Cỡ mẫu được tham khảo từ dự án 1000 hệ gene người với CYP2D6 tham gia vào 68 con đường trong tổng số 263 con kỳ vọng phát hiện tất cả các biến dị phổ biến trong quần thể, đường chuyển hoá thuốc được ghi nhận trên hệ thống thông do đó cỡ mẫu được tính với khoảng tin cậy 95%, biên độ sai tin của cơ sở dữ liệu này (https://www.pharmgkb.org). Trong số 5% và ước tính 95% dân số của quần thể mang các biến một nghiên cứu của Hiệp hội dược di truyền dị có có tần số alen MAF (minor allele frequency) ≥ 5%. (Pharmacogenomic Research Network, PGRN), 84 gene đã được lựa chọn khảo sát dựa trên ảnh hưởng của chúng tới 2.2.3. Phương pháp thực hiện kiểu hình chuyển hoá được báo cáo bởi Liên hiệp dược di Nghiên cứu thực hiện với trình tự các nội dung: tuyển tình truyền lâm sàng quốc tế (Clinical Pharmacogenomic nguyện viên đủ diều kiện tham gia nghiên cứu, thu thập mẫu Implementaation Consortium, CPIC) [7]. Nghiên cứu trên máu của người tham gia, tách chiết DNA tổng số, giải trình 1710 người được lấy mẫu ngẫu nhiên từ 11 quần thể châu tự thế hệ mới tại các vùng mã hoá của 100 gene mục tiêu, Âu sử dụng 231 gene trong đó 7 dấu ấn sinh học được tìm phân tích biến dị và phân tích thống kê. thấy có sự khác biệt di truyền giữa các quần thể và ảnh hưởng tới hiệu quả và độc tính của thuốc trong 51 phác đồ chuẩn Tách chiết DNA: 3 ml máu ngoại vi của người tham gia [8]. Danh sách 100 gene sử dụng trong nghiên cứu này có sự nghiên cứu được thu và lưu trữ trong ống EDTA sau khi tham khảo và chọn lọc từ các gene trong các nghiên cứu diện người cho ký văn bản đồng thuận nghiên cứu. DNA tổng số rộng trước đây. được tách chiết bằng kit tách chiết QIAamp DNA Blood Mini Kit (Qiagen, GmbH, Germany). Nồng độ và độ tinh sạch của mẫu DNA được kiểm tra bằng phương pháp điện di Mục tiêu agarose và phương pháp quang phổ kế. Các mẫu DNA được Khảo sát các biến dị di truyền trong vùng mã hoá của 100 chọn để giải trình tự phải đạt nồng độ tối thiểu là 50ng/µl và gene quan trọng trong chuyển hoá thuốc ở người Kinh ở tỉ số hấp thụ A260/280 nằm trong khoảng 1,8 đến 2, đảm bảo thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam. độ tinh sạch. Chuẩn bị thư viện và Kỹ thuật giải trình tự thế hệ mới: 2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP DNA bộ gene từ các cá thể tham gia nghiên cứu được dùng NGHIÊN CỨU cho phản ứng mulltiplex PCR nhằm khuếch đại vùng mã hoá của 100 gene mục tiêu bao gồm: các gene vận chuyển thuốc, https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2025.05.06 https://www.tapchiyhoctphcm.vn | 43
Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 28 * Số 5* 2025 cytochrome P450, uridine diphosphate 1,83 m (1,64±0,8). Các câu trả lời từ bảng khảo sát xác định glucuronosyltransferase (UGT), flavin-containing nguồn gốc 3 thế hệ trong gia đình là người Kinh và hiện tại monooxygenase (FMO), glutathione S-transferase (GST), người tham gia nghiên cứu không có bệnh mãn tính nào. Mẫu sulfotransferase (SULT), và một số gene khác. Các gene máu ngoại vi được thu thập và tách chiết DNA với chất lượng được chọn lọc dựa trên mức độ tham gia của chúng vào các đạt tiêu chuẩn cho giải trình tự sau khi kiểm tra bằng phương quá trình chuyển hoá của nhiều thuốc khác nhau [9]. Sản pháp diện di agarose và phương pháp quang phổ. phẩm PCR được gắn barcode để đánh dấu từng cá thể, sau Các đoạn đọc ngắn thu được từ máy giải trình tự có chỉ số đó được tinh sạch và giải trình tự 2 chiều sử dụng kit Miseq read-depth trung bình là 317X trong đó 98,3% vùng trình tự Reagent Kit v2 (Illumina, San Diego, CA, USA) trên máy này có read-depth từ 20X trở lên. Chỉ số read-depth trong giải bench top Next generation Sequencer với sản phẩm đầu ra trình tự đoạn đọc ngắn (short read sequencing) được dùng để 2x250 bp. đánh giá khả năng các đoạn đọc có thể phủ được hết vùng giải Phân tích biến dị: Trình tự thu được dưới các đoạn đọc trình tự được lựa chọn. Trong các phân tích, read-depth được ngắn khoảng 250 bp được đối chiếu với trình tự hệ gene tham đề nghị tối thiểu là 15X. Sau khi lọc bỏ các vị trí có read-depth chiếu của người bằng công cụ Burrows-Wheeler Aligner
Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 28 * Số 5 * 2025 Lima, Peru), GIH (Gujarati Indian in Houston, Texas), PJL di truyền như nhau trong 2 lần thu thập. Kết quả so sánh di (Punjabi in Lahore, Pakistan), BEB (Bengali in Bangladesh), truyền cho thấy người Kinh Việt Nam có sự tương đồng lớn STU (Srilankan Tamil in The UK), ITU (Indian Telugu in The nhất với người Đài phân bố ở khu vực Nam Vân Nam Trung UK). Mẫu nghiên cứu cũng được so sánh với mẫu của 99 Quốc gần biên giới Việt Nam, Lào và Myanma (Fst 0,005), người Kinh tại Thành phố Hồ Chí Minh có trong cơ sở dữ liệu sau đó là người Hán Trung Quốc (Fst: 0,012 CHB, 0,007 này. Fst càng nhỏ thể hiện sự khác biệt di truyền càng thấp. CHS) và người Nhật (Fst 0,016). Người Kinh có sự khác biệt Hai mẫu nghiên cứu trên người Kinh ở thành phố Hồ Chí di truyền lớn nhất với các chủng tộc châu Phi (Fst: MSL 0,081, Minh (KHV99: mẫu thuộc dữ liệu hệ gene người, và ESN 0,076, GWD 0,079). Mức độ khác biệt di truyền của các KHV100: mẫu thuộc nghiên cứu này) không có khác biệt di quần thể nghiên cứu được thể hiện trên Hình 1. truyền (Fst =0) cho thấy mẫu được thu ngẫu nhiên và phân bố Bảng 1. Các biến dị mới có kiểu hình tiên lượng nguy hiểm đối với chức năng protein Thay Vị trí đổi Vị trí trên genome Alen GENE axit Codon SIFT (score1) PolyPhen (score2) axit amin amin 1:109689097- deleterious_low_confidence3 C GSTM1 76 I/T aTc/aCc probably_damaging4 (1) 1096890975 (0,01) 1:109689228- deleterious_low_confidence probably_damaging A GSTM1 88 G/E gGg/gAg 109689228 (0,02) (0,999) 2:38074670- G CYP1B1 240 L/P cTg/cCg Deleterious (0) probably_damaging (1) 38074670 2:233682025- deleterious_low_confidence probably_damaging A UGT1A7 30 V/I Gta/Ata 233682025 (0,01) (0,982) 4:69096575- deleterious_low_confidence possibly_damaging T UGT2B7 19 S/C Agc/Tgc 69096575 (0) (0,9) 10:71362456- probably_damaging G SLC29A3 426 N/D Aac/Gac deleterious(0) 71362456 (0,991) 10:95037292- deleterious_low_confidence probably_damaging G CYP2C8 437 G/R Gga/Cga 95037292 (0) (0,998) 11:63373715- probably_damaging G SLC22A9 193 A/G gCt/gGt deleterious(0) 63373715 (0,974) 12:21176778- G SLCO1B1 121 Y/C tAc/tGc deleterious(0) probably_damaging(1) 21176778 16:16068157- deleterious_low_confidence probably_damaging C ABCC1 560 V/A gTg/gCg 16068157 (0) (0,999) 16:16068172- deleterious_low_confidence probably_damaging C ABCC1 565 F/S tTt/tCt 16068172 (0) (0,999) 19:15673578- deleterious_low_confidence probably_damaging C CYP4F12 17 S/P Tcc/Ccc 15673578 (0,01) (0,958) 19:41016712- probably_damaging G CYP2B6 454 L/R cTc/cGc deleterious(0) 41016712 (0,995) 1,2 thang điểm SIFT và Polyphen được tính từ 0-1. Thang điểm SIFT càng nhỏ và điểm Polyphen lớn tương ứng với khả năng xảy ra kiểu hình càng cao. 3,4 kiểu hình gây suy giảm chức năng protein 5 Thay đổi từ T  C ở vị trí 109689097 của gene GSTM1 (Glutathione S-transferase M1) trên nhiễm săc thể 1 làm thay đổi codon ATC thành ACC dẫn đến thay đổi axit amin thứ 76 từ Isoleucine thành Threonine. Đột biến được dự đoán làm thay đổi chức năng enzyme GSTM1 với giá trị điểm có ý nghĩa từ thuật toán của SIFT (0,03) và Polyphen [1] https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2025.05.06 https://www.tapchiyhoctphcm.vn | 45
Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 28 * Số 5* 2025 Hình 1. Tương quan di truyền giữa người Kinh Việt Nam và các quần thể khác trên thế giới. Độ đậm của màu sắc trên biểu đồ thể hiện độ lớn tương đối của giá trị Fst giữa 2 quần thể. Mẫu KHV: người Kinh Việt Nam tại thành phố Hồ Chí Minh, KHV100 thuộc nghiên cứu này, KHV99 thuộc nghiên cứu 1000 hệ gene người 4. BÀN LUẬN đã làm được các thẻ gene lưu trữ thông tin tham khảo này [15,16]. Các gene mã hoá cho protein enzyme thuộc con đường Bảng gene là danh sách các gene được lựa chon để phân chuyển hoá thuốc được quan tâm nghiên cứu nhiều trong tích liên quan đến các kiểu hình nhất định. Bảng gene (gene những năm gần đây khi số lượng thuốc và các báo cáo về phản panel) trong nghiên cứu dược di truyển đã được thiết kế với ứng có hại của thuốc tăng lên. Sự thay đổi trong trình tự gene nhiều gene tham gia vào các giai đoạn khác nhau của quá trình của các enzyme này làm thay đổi chức năng enzyme, dẫn tới chuyển hoá thuốc. Panel 231 gene nghiên cứu trên 1.710 thay đổi chuyển hoá thuốc (11-13). Các biến dị trong gene là người thuộc 18 quần thể Châu Âu tìm được 1.931 biến dị. đối tượng chính của nghiên cứu dược di truyền. Các biến dị Panel 84 gene được thực hiện trên 192 người Mỹ chỉ ra 1.325 được xác định là biomarker (dấu ấn sinh học) nếu nó có khả biến dị [7,8]. Điểm chung của cả 2 panel là có chung các năng dự đoán được nguy cơ xảy ra các phản ứng có hại của marker quan trọng và có ảnh hưởng lớn tới chức năng của các thuốc. Rất nhiều nghiên cứu lặp lại được thực hiện trên các enzyme phần lớn nằm trên khoảng 50 gene thuộc cả 2 panel. nhóm mẫu khác nhau để kiểm định khả năng chỉ thị [14]. Việc Do đó trong một nghiên cứu trước đây, Yoshihama T đã chọn kết hợp xác định nhiều biến dị trong cùng một lần kiểm tra có lọc và giữ 100 gene trong panel dược di truyền để nghiên cứu giá trị kiểm định vai trò của từng biến dị đồng thời rút ngắn [9]. Chúng tôi đã sử dụng panel này để nghiên cứu trên quần thời gian kiểm tra và cung cấp thông tin nhiều hơn. Nó giúp thể người Kinh Việt Nam nhằm xác định sự phân bố của các ích rất nhiều cho bệnh nhân về thông tin gene của họ và giúp biến dị quan trọng này trong quần thể. Phân tích cho kết quả bác sỹ tham khảo thông tin trước khi kê đơn. Nhiều quốc gia về sự phân bố của các biến dị trong vùng mã hoá của 100 gene. 46 | https://www.tapchiyhoctphcm.vn https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2025.05.06
Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 28 * Số 5 * 2025 Ở mức độ quần thể, 100 gene này có sự phân bố giống với Thu thập dữ liệu: Tống Thị Hằng người Đài, người Hán Trung Quốc, người Nhật ở Nhật Bản, Giám sát nghiên cứu: Lê Thị Lý, Nguyễn Hoàng Khuê Tú và khác biệt rõ rệt so với người Gambia ở Gambia, người Esan ở Nigieria và người Mende ở Sierra Leone, châu Phi. Quản lý dữ liệu: Tống Thị Hằng, Lê Thị Lý Phân tích dữ liệu: Tống Thị Hằng, Phan Võ Thu Nga 5. KẾT LUẬN Viết bản thảo đầu tiên: Tống Thị Hằng, Nguyễn Minh Hiền Góp ý bản thảo và đồng ý cho đăng bài: Lê Thị Lý, Nguyễn Kết quả giải trình tự 100 gene chủ chốt trong chuyển hoá Hoàng Khuê Tú thuốc trong quần thể ngẫu nhiên ở người Kinh Việt Nam tạo ra dữ liệu sơ khởi về số lượng các biến dị, tần số biến dị bao gồm các biến dị mới xuất hiện. Nhiều biến dị mới xuất hiện Cung cấp dữ liệu và thông tin nghiên cứu trong dữ liệu được dự đoán làm thay đổi chức năng của protein. Tác giả liên hệ sẽ cung cấp dữ liệu nếu có yêu cầu từ Ban Các biến dị này cần được lưu ý trong các nghiên cứu tiếp theo. biên tập. Phân bố của 689 biến dị này có độ tương đồng với người Đông Á và khác biệt lớn với người Châu Phi. Chấp thuận của Hội đồng Đạo đức Nghiên cứu đã được thông qua Hội đồng Đạo đức trong Lời cảm ơn nghiên cứu Y sinh học của Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chúng tôi cảm ơn tất cả các các cá nhân tham gia cho mẫu Chí Minh, số 2032/ĐHQG-KHCN ngày 23/10/2018. cho nghiên cứu; cảm ơn Tiến sỹ Koya Fukunaga and Tiến sỹ Taishi Mushiroda thuộc Laboratory for Pharmacogenomics, Riken Center for Integrative Medical Sciences (Yokohama, TÀI LIỆU THAM KHẢO Japan) cho việc cung cấp dịch vụ giải trình tự trong khuôn 1. Cecchin E, Stocco G. Pharmacogenomics and khổ dự án SEAPharm. Personalized Medicine. Genes (Basel). 2020;11(6):679. Nguồn tài trợ 2. Li G, Li Q, Zhang C, Yu Q, Li Q, Zhou X, et al. The impact of gene polymorphism and hepatic insufficiency Nghiên cứu nhận được kinh phí tài trợ từ Đại học Quốc gia on voriconazole dose adjustment in invasive fungal Thành phố Hồ Chí Minh với mã số GEN2019-28-01/HD- infection individuals. Front Genet. 2023;14:1242711. KHCN, Quỹ nghiên cứu Thái Lan cho kinh phí giải trình tự. 3. Wolthuis D, Nijenhuis M, Soree B, de Boer-Veger NJ, Buunk AM, Guchelaar HJ, et al. Dutch Xung đột lợi ích Pharmacogenetics Working Group (DPWG) guideline Không có xung đột lợi ích tiềm ẩn nào liên quan đến bài viết for the gene-drug interaction between SLCO1B1 and này được báo cáo. statins and CYP2C9 and sulfonylureas. Eur J Hum Genet. 2025; 33(4):413-420. ORCID 4. Illing PT, Purcell AW, McCluskey J. The role of HLA genes in pharmacogenomics: unravelling HLA Tống Thị Hằng associated adverse drug reactions. Immunogenetics. https://orcid.org/0000-0002-6904-1172 2017;69(8-9):617-30. 5. Tong H, Phan NVT, Nguyen TT, Nguyen DV, Vo NS, Đóng góp của các tác giả Le L. Review on Databases and Bioinformatic Ý tưởng nghiên cứu: Lê Thị Lý Approaches on Pharmacogenomics of Adverse Drug Đề cương và phương pháp nghiên cứu: Tống Thị Hằng, Lê Reactions. Pharmgenomics Pers Med. 2021;14:61-75. Thị Lý 6. PharmGKB. Pharmacogenomic knowledge Base. 2025;https://www.pharmgkb.org/. https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2025.05.06 https://www.tapchiyhoctphcm.vn | 47
Tạp chí Y học Thành phố Hồ Chí Minh * Tập 28 * Số 5* 2025 7. Gordon AS, Fulton RS, Qin X, Mardis ER, Nickerson 15. Sukasem C, Chantratita W. A success story in DA, Scherer S. PGRNseq: a targeted capture pharmacogenomics: genetic ID card for SJS/TEN. sequencing panel for pharmacogenetic research and Pharmacogenomics. 2016;17(5):455-8. implementation. Pharmacogenet Genomics. 16. Doyle TA, Schmidt KK, Halverson CME, Olivera J, 2016;26(4):161-8. Garcia A, Shugg TA, et al. Patient understanding of 8. Mizzi C, Dalabira E, Kumuthini J, Dzimiri N, Balogh I, pharmacogenomic test results in clinical care. Patient Basak N, et al. A European Spectrum of Educ Couns. 2023;115:107904. Pharmacogenomic Biomarkers: Implications for Clinical Pharmacogenomics. PLoS One. 2016;11(9):e0162866. 9. Yoshihama T, Fukunaga K, Hirasawa A, Nomura H, Akahane T, Kataoka F, et al. GSTP1 rs1695 is associated with both hematological toxicity and prognosis of ovarian cancer treated with paclitaxel plus carboplatin combination chemotherapy: a comprehensive analysis using targeted resequencing of 100 pharmacogenes. Oncotarget. 2018;9(51):29789- 800. 10. GATK. Variant recalibration. 2023; https://gatk.broadinstitute.org/hc/en- us/articles/360036510892-VariantRecalibrator. 11. Byrska-Bishop M, Evani US, Zhao X, Basile AO, Abel HJ, Regier AA, et al. High-coverage whole-genome sequencing of the expanded 1000 Genomes Project cohort including 602 trios. Cell. 2022;185(18):3426-40 e19. 12. Calleja S, Rodriguez-Lopez A, Ochoa D, Luquero S, Navares-Gomez M, Roman M, et al. Impact of Genetic Variants on Pregabalin Pharmacokinetics and Safety. Pharmaceuticals (Basel). 2025;18(2):151. 13. Westergaard N, Lund TM, Vermehren C. Predictive Biomarkers and Personalized Therapy: Use of Pharmacogenetic Testing in a Scandinavian Perspective. Basic Clin Pharmacol Toxicol. 2025;136(3):e70009. 14. Bousman CA, Stevenson JM, Ramsey LB, Sangkuhl K, Hicks JK, Strawn JR, et al. Clinical Pharmacogenetics Implementation Consortium (CPIC) Guideline for CYP2D6, CYP2C19, CYP2B6, SLC6A4, and HTR2A Genotypes and Serotonin Reuptake Inhibitor Antidepressants. Clin Pharmacol Ther. 2023;114(1):51- 68. 48 | https://www.tapchiyhoctphcm.vn https://doi.org/10.32895/hcjm.m.2025.05.06