Bài soạn Toán học giúp chữa bệnh bạch cầu

Toán học giúp chữa bệnh bạch cầu
Posted on 09/08/2009 by Nguyễn Hải Đăng


Bỏ phiếu
Khi các con than phiền rằng, bài tập toán về nhà sẽ không giúp ích gì cho chúng
trong đời sống thực tế, thì 1 lời giải đáp gần đây có thể cho thấy rằng môn toán có thể
giúp chữa trị bệnh ung thư.
Trong 1 cuộc nghiên cứu kết hợp giữa toán học và y học gần đây, các nhà nghiên cứu đã
cho thấy rằng, những bệnh nhân bị bệnh bạch cầu thể tủy mãn tính (CML) có thể được
chữa trị bằng 1 loại vacxin chống ung thư được tính toán thời gian một cách tối ưu, trong
đó việc tính toán thời gian được xác định dựa vào phản ứng miễn dịch của từng người.
Trong số ra vào ngày 20 tháng 6 của tạp chí sinh học tính toán PloS, phó giáo sư toán học
Doron Levy thuộc Trường Đại học Maryland, phó giáo sư bác sĩ y khoa Peter P. Lee thuộc
Trường Y khoa Stanford và tiến sĩ Peter S.Kim thuộc trường École Supérieure d’Électricité
đã mô tả thành công của họ trong việc tạo ra 1 kiểu toán học tiên đoán rằng, phản ứng
miễn dịch chống ung thư bạch cầu ở những bệnh nhân CML đang sử dụng thuốc imatinib
có thể được kích thích bằng 1 phương pháp mà có thể đem lại 1 phương pháp điều trị cho
căn bệnh này.
Levy thuộc trung tâm mô hình toán học và tính toán khoa học của Trường Đại học
Maryland cho biết: “Bằng cách kết hợp các số liệu sinh học mới với mô hình toán học,
chúng tôi đã tìm ra các quy luật thiết kế các phương pháp điều trị thích ứng đối với từng
bệnh nhân cụ thể. Với mô hình toán học này thì hãy giao cho tôi 1000 bệnh nhân, tôi có
thể đem lại cho bạn 1000 kế hoạch điều trị tùy biến khác nhau”.
Toán học và bệnh ung thư bạch cầu
Trong khi sự kết hợp hài hòa giữa toán học và sinh học chỉ bắt đầu phổ biến trong khoa
học, thì người ta đã cố sử dụng những phương trình để hiểu được ung thư bạch cầu phát
bệnh và tiến triển như thế nào theo thời gian. Cuộc nghiên cứu của Levy, Lee và Kim khác
nhau ở việc để ý tới phản ứng miễn dịch của bệnh nhân cùng với các tác dụng của thuốc
imatinib – 1 loại thuốc đã thành công trong việc làm thuyên giảm bệnh cho những bệnh
nhân CML.

Họ muốn biết xem liệu họ có thể phát triển 1 mô hình toán học hay 1 bộ luật sẽ làm tăng
khả năng thuyên giảm bệnh trong thời gian dài ở mỗi bệnh nhân. Trong 4 năm qua, phòng
thí nghiệm của Lee đã thu thập dữ liệu từ các bệnh nhân CML, đo độ dài phản ứng miễn
dịch của mỗi bệnh nhân theo dạng số lượng và hoạt động của các tế bào T chống ung thư
bạch cầu vào nhiều lần khác nhau trong thời gian chữa trị bằng thuốc imatinib.
Levy cho biết: “Các kết quả cho thấy rằng, không chỉ có thuốc làm thuyên giảm bệnh ung
thư bạch cầu mà còn là phản ứng miễn dịch tự nhiên. Sau khi bắt đầu dùng thuốc imatinib,
phản ứng miễn dịch chống bệnh ung thư bạch cầu tăng dần. Tuy nhiên, phản ứng này bắt
đầu yếu dần sau khi đạt đến đỉnh điểm.”
Các tế bào bệnh bạch cầu vẫn còn nhưng số lượng khá thấp, làm cho các phản ứng miễn
dịch giảm xuống. Đáng tiếc thay, đây là thời điểm lý tưởng cho các tế bào ung thư phát
triển sự kháng thuốc và làm cho phương pháp chữa trị vô hiệu.
Thời điểm tốt nhất đối với phản ứng miễn dịch
Kết hợp với các số liệu lâm sàn của Lee về phản ứng miễn dịch, mô hình của Levy cho
thấy rằng, phản ứng miễn dịch của các bệnh nhân nên được nâng lên khi nó họ bắt đầu yếu
dần.
Các tác giả cho thấy rằng, sự kích thích như thế có thể được cung cấp theo dạng “vắc xin
chống ung thư”, trong đó máu được lấy từ bệnh nhân được chiếu xạ để giết chết các tế bào
ung thư hoạt, sau đó được đưa trở lại cơ thể bệnh nhân. Người ta cho thấy một sự kích
thích hệ thống miễn dịch mạnh mẽ bên trong ống nghiệm trong những cuộc thí nghiệm của
Lee.
Phương pháp toán học cho thấy rằng, buộc phải liên kết giữa việc tính toán thời gian của
vắc xin chống ung thư với tiểu sử cá nhân về phản ứng miễn dịch của mỗi bệnh nhân, Levy
cho biết. Các mô phỏng toán học cho thấy rằng, 1 loại vắc xin được sử dụng trong những
tháng chữa trị đầu tiên sẽ không ảnh hưởng gì đến sự tiến triển của căn bệnh. Mặt khác, 1
loại vắc xin được tính thời gian kỹ lưỡng rất có thể điều trị được căn bệnh này.
Kế hoạch điều trị cá nhân
Nhưng động lực về phản ứng miễn dịch của mỗi bệnh nhân khác nhau. Đó là lý do mà toán
học xen vào, Levy nói. Chúng tôi có thể tìm ra các quy luật để ứng dụng cho từng bệnh
nhân cụ thể, chúng tôi có thể đo được tham số của mỗi bệnh nhân để thấy được khi nào thì

liều lượng này có hiệu quả nhất. Toán học cung cấp công cụ cần thiết làm cho phương
pháp chữa trị thích ứng với từng bệnh nhân.
Levy nói rằng: “Trong khi một vài tham số có thể được đo ở phòng thí nghiệm, thì mô hình
toán học giúp chúng tôi hiểu được các cơ chế khống chế căn bệnh này và cho thấy bằng
cách nào để áp dụng kiến thức này thành lợi thế cho chúng tôi”.
Levy và Lee hiện tại đang thực hiện cuộc nghiên cứu sâu hơn để mở rộng các kết quả của
cuộc nghiên cứu này, để chuẩn bị cho những cuộc thí nghiệm trên các mô hình động vật và
thực hiện các cuộc thử nghiệm lâm sàn.
Cuộc nghiên cứu được tài trợ bởi Hiệp hội ung thư Mỹ, viện nghiên cứu ung thư quốc gia
và quỹ khoa học quốc gia.
Theo Eurakalert