Omics đa lớp/ Đa Omics (Multi-Omics)

Các “ome” thường được sử dụng trong đa omics

• Genomics (Bộ gen): Nghiên cứu toàn bộ DNA của một sinh vật, bao gồm cả gen mã hóa protein và các vùng không mã hóa.
• Transcriptomics (Bản sao gen): Nghiên cứu toàn bộ RNA được phiên mã từ DNA, cung cấp thông tin về gen nào đang hoạt động.
• Proteomics (Bộ protein): Nghiên cứu toàn bộ protein được tạo ra trong một tế bào, mô hoặc sinh vật tại một thời điểm cụ thể.
• Metabolomics (Bộ chuyển hóa): Nghiên cứu toàn bộ các chất chuyển hóa (metabolites), các sản phẩm trung gian và sản phẩm cuối của quá trình trao đổi chất, trong một tế bào, mô hoặc sinh vật.
• Epigenomics (Biểu sinh): Nghiên cứu những thay đổi di truyền biểu hiện gen mà không làm thay đổi trình tự DNA.
• Microbiomics (Vi sinh vật): Nghiên cứu cộng đồng vi sinh vật, bao gồm vi khuẩn, nấm, virus, và các vi sinh vật khác, trong một môi trường cụ thể.
• Pharmacogenomics (Dược lý di truyền): Nghiên cứu ảnh hưởng của biến dị di truyền lên phản ứng của cơ thể với thuốc.

Tại sao cần đa omics?

Mỗi “ome” chỉ cung cấp một phần thông tin về hệ thống sinh học. Ví dụ, genomics cho biết một sinh vật có thể sản xuất protein nào, nhưng transcriptomics và proteomics mới cho biết protein nào thực sự được sản xuất và ở mức độ nào. Đa omics kết hợp các lớp thông tin này để tạo ra một bức tranh hoàn chỉnh hơn về hoạt động của hệ thống sinh học, cho phép:

• Hiểu rõ hơn về các cơ chế sinh học: Đa omics giúp xác định các mối quan hệ nhân quả phức tạp giữa các phân tử sinh học.
• Phát hiện các dấu ấn sinh học: Đa omics có thể xác định các dấu ấn sinh học cho bệnh tật, đáp ứng điều trị và các kiểu hình khác.
• Phát triển các liệu pháp điều trị cá nhân hóa: Đa omics có thể được sử dụng để dự đoán phản ứng của bệnh nhân với các liệu pháp điều trị khác nhau dựa trên đặc điểm di truyền và phân tử của họ.
• Nghiên cứu các hệ thống sinh học phức tạp: Đa omics rất hữu ích trong việc nghiên cứu các hệ thống sinh học phức tạp như hệ vi sinh vật đường ruột, hệ sinh thái và quần thể người.

Thách thức của đa omics

• Lượng dữ liệu khổng lồ: Tích hợp và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn “omics” đòi hỏi các phương pháp tính toán phức tạp và khả năng lưu trữ lớn. Việc xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ này đặt ra một thách thức đáng kể về mặt tính toán.
• Sự khác biệt về phương pháp: Chuẩn hóa dữ liệu từ các nền tảng “omics” khác nhau là một thách thức. Mỗi kỹ thuật “omics” có những đặc điểm riêng, dẫn đến sự khác biệt về định dạng dữ liệu, độ phân giải và độ nhiễu. Việc chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính so sánh và tương thích giữa các bộ dữ liệu khác nhau là rất quan trọng.
• Hiểu rõ về các mối quan hệ nhân quả: Xác định các mối quan hệ nhân quả giữa các “ome” khác nhau có thể khó khăn. Mặc dù đa omics có thể phát hiện các mối tương quan giữa các phân tử sinh học, việc xác định mối quan hệ nhân quả thực sự đòi hỏi các thiết kế nghiên cứu và phương pháp phân tích phức tạp hơn.

Ứng dụng của đa omics

Đa omics đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm:

• Y học: Chẩn đoán bệnh, phát triển thuốc, y học cá nhân hóa. Đa omics cung cấp thông tin chi tiết về cơ chế bệnh tật và giúp xác định các mục tiêu điều trị mới. Nó cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các liệu pháp điều trị cá nhân hóa dựa trên đặc điểm di truyền và phân tử của từng bệnh nhân.
• Nông nghiệp: Cải thiện năng suất cây trồng, phát triển giống cây trồng mới. Đa omics giúp hiểu rõ hơn về các quá trình sinh học trong cây trồng, từ đó cải thiện năng suất, khả năng chống chịu sâu bệnh và thích nghi với điều kiện môi trường khác nhau.
• Khoa học môi trường: Nghiên cứu ảnh hưởng của ô nhiễm môi trường đến các sinh vật. Đa omics giúp đánh giá tác động của các yếu tố môi trường lên sức khỏe sinh vật và hệ sinh thái.
• Công nghệ sinh học: Phát triển các quy trình công nghệ sinh học mới. Đa omics đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế và tối ưu hóa các quy trình sản xuất sinh học, chẳng hạn như sản xuất biofuel, enzyme và dược phẩm.

Tóm lại, đa omics là một lĩnh vực nghiên cứu mạnh mẽ với tiềm năng to lớn để cách mạng hóa hiểu biết của chúng ta về các hệ thống sinh học và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Mặc dù vẫn còn những thách thức, nhưng sự phát triển của các công nghệ mới và phương pháp phân tích dữ liệu đang giúp vượt qua những khó khăn này và mở ra những cơ hội mới cho nghiên cứu đa omics.

Các phương pháp phân tích dữ liệu đa omics

Phân tích dữ liệu đa omics đòi hỏi các phương pháp tính toán phức tạp để tích hợp và diễn giải dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Một số phương pháp thường được sử dụng bao gồm:

• Phân tích tương quan: Xác định mối tương quan giữa các biến số từ các “ome” khác nhau. Ví dụ, tương quan giữa biểu hiện gen và mức độ protein. Phương pháp này giúp tìm ra các mối liên hệ giữa các lớp dữ liệu khác nhau.
• Phân tích mạng: Xây dựng các mạng tương tác giữa các phân tử sinh học từ các “ome” khác nhau. Điều này giúp hình dung và hiểu được các mối quan hệ phức tạp giữa các gen, protein và chất chuyển hóa. Việc biểu diễn dữ liệu dưới dạng mạng giúp dễ dàng quan sát và phân tích các tương tác và con đường sinh học.
• Học máy: Sử dụng các thuật toán học máy để phân loại, dự đoán và khám phá các mẫu trong dữ liệu đa omics. Ví dụ, sử dụng học máy để dự đoán đáp ứng điều trị dựa trên dữ liệu genomics và transcriptomics. Học máy cho phép khai thác thông tin từ dữ liệu phức tạp và xây dựng các mô hình dự đoán.
• Phân tích thành phần chính (PCA): Giảm chiều dữ liệu và xác định các thành phần chính giải thích phần lớn phương sai trong dữ liệu. PCA giúp đơn giản hóa dữ liệu và làm nổi bật các đặc trưng quan trọng.
• Phân tích cụm: Nhóm các mẫu dựa trên sự tương đồng về dữ liệu đa omics. Phân tích cụm giúp xác định các nhóm mẫu có đặc điểm tương tự nhau.

Xu hướng tương lai của đa omics

• Tích hợp nhiều “ome” hơn: Nghiên cứu đa omics trong tương lai sẽ tích hợp dữ liệu từ nhiều “ome” hơn, bao gồm cả interactomics (tương tác protein-protein), lipidomics (lipid), glycomics (glycan), và phenomics (kiểu hình). Việc tích hợp nhiều lớp dữ liệu này sẽ cung cấp một cái nhìn toàn diện hơn về hệ thống sinh học.
• Phân tích không gian: Tích hợp thông tin không gian vào phân tích đa omics, ví dụ, bằng cách sử dụng các kỹ thuật hình ảnh, để hiểu rõ hơn về sự phân bố không gian của các phân tử sinh học. Điều này cho phép nghiên cứu sự tương tác và chức năng của các phân tử trong bối cảnh không gian thực tế của tế bào và mô.
• Phân tích thời gian thực: Theo dõi các thay đổi động trong các “ome” theo thời gian để hiểu rõ hơn về các quá trình sinh học. Phân tích thời gian thực cung cấp thông tin về động lực học của hệ thống sinh học và giúp xác định các sự kiện quan trọng trong các quá trình sinh học.
• Phát triển các công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ hơn: Các công cụ phân tích dữ liệu mới và mạnh mẽ hơn là cần thiết để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp của đa omics. Sự phát triển của các thuật toán học máy, trí tuệ nhân tạo và điện toán đám mây sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và diễn giải dữ liệu đa omics.
• Ứng dụng trong y học chính xác: Đa omics sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển y học chính xác, cho phép điều trị cá nhân hóa dựa trên đặc điểm di truyền và phân tử của từng bệnh nhân. Đa omics giúp xác định các dấu ấn sinh học cho bệnh tật, dự đoán đáp ứng điều trị và phát triển các liệu pháp điều trị nhắm mục tiêu cụ thể.

• Hasin, Y., Seldin, M., & Lusis, A. (2017). Multi-omics approaches to disease. Genome Biology, 18(1), 83.
• Ritchie, M. D., Holzinger, E. R., Li, R., Pendergrass, S. A., & Kim, D. (2015). Methods of integrating data to uncover genotype–phenotype interactions. Nature Reviews Genetics, 16(2), 85–97.
• Nicholson, J. K., Lindon, J. C., & Holmes, E. (1999). ‘Metabonomics’: understanding the metabolic responses of living systems to pathophysiological stimuli via multivariate statistical analysis of biological NMR spectroscopic data. Xenobiotica, 29(11), 1181–1189.
• Subramanian, I., Verma, S., Kumar, S., Jere, A., & Anamika, K. (2020). Multi-omics Data Integration, Interpretation, and Its Application. Bioinformatics and Biology Insights, 14, 1177932219899051.

Câu hỏi và Giải đáp

Làm thế nào để tích hợp dữ liệu từ các nền tảng “omics” khác nhau, ví dụ như genomics và proteomics, một cách hiệu quả khi mà chúng có đơn vị đo lường và quy mô khác nhau?

Trả lời: Tích hợp dữ liệu từ các nền tảng “omics” khác nhau là một thách thức lớn. Các phương pháp thường được sử dụng bao gồm chuẩn hóa dữ liệu để đưa các biến về cùng một thang đo, ví dụ sử dụng z-score normalization. Các phương pháp giảm chiều dữ liệu như PCA cũng được sử dụng để giảm số lượng biến và tập trung vào các thành phần chính. Cuối cùng, việc chuyển đổi dữ liệu thành các dạng tương thích, ví dụ như biểu diễn dữ liệu dưới dạng mạng, cũng giúp cho việc tích hợp dễ dàng hơn.

Ngoài các “ome” phổ biến như genomics, transcriptomics, proteomics và metabolomics, còn có những “ome” nào khác đang được tích hợp vào nghiên cứu đa omics?

Trả lời: Một số “ome” khác đang được tích hợp vào nghiên cứu đa omics bao gồm: epigenomics (biểu sinh), microbiomics (vi sinh vật), pharmacogenomics (dược lý di truyền), interactomics (tương tác protein-protein), lipidomics (lipid), và glycomics (glycan). Việc tích hợp các “ome” này cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về hệ thống sinh học.

Làm thế nào để xác định mối quan hệ nhân quả giữa các “ome” khác nhau, chứ không chỉ đơn thuần là mối tương quan?

Trả lời: Xác định mối quan hệ nhân quả là một thách thức lớn trong đa omics. Các phương pháp thường được sử dụng bao gồm: phân tích mạng Bayesian, mô hình phương trình cấu trúc, và các thí nghiệm can thiệp (ví dụ: knockout gene) để xác định ảnh hưởng của việc thay đổi một “ome” lên các “ome” khác.

Học máy đóng vai trò như thế nào trong phân tích dữ liệu đa omics?

Trả lời: Học máy được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu đa omics để phân loại, dự đoán, và khám phá các mẫu trong dữ liệu. Ví dụ, học máy có thể được sử dụng để dự đoán đáp ứng điều trị dựa trên dữ liệu genomics và transcriptomics, phân loại các loại ung thư dựa trên dữ liệu proteomics, hoặc khám phá các con đường trao đổi chất quan trọng dựa trên dữ liệu metabolomics.

Những rào cản nào đang hạn chế sự phát triển và ứng dụng rộng rãi của đa omics trong y học chính xác?

Trả lời: Một số rào cản hạn chế sự phát triển của đa omics bao gồm: chi phí cao của các thí nghiệm “omics”, lượng dữ liệu khổng lồ đòi hỏi cơ sở hạ tầng tính toán mạnh mẽ, sự thiếu hụt các chuyên gia có khả năng phân tích và diễn giải dữ liệu đa omics, và các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu của bệnh nhân. Việc vượt qua những rào cản này là rất quan trọng để đa omics có thể phát huy hết tiềm năng của mình trong y học chính xác.