8. Xây dựng quy trình đánh giá biểu hiện mARN của gen IFNγ trên tế bào nuôi gamma delta T ở bệnh nhân ung thư phổi bằng phương pháp real-time PCR
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Nghiên cứu nhằm xây dựng quy trình đánh giá biểu hiện mARN của gen IFNγ trên tế bào γδT được nuôi cấy từ bệnh nhân ung thư phổi, thông qua kỹ thuật Real-time PCR. Đây là bước tiền đề để chứng minh vai trò của tế bào γδT và cytokin IFNγ trong liệu pháp miễn dịch điều trị ung thư phổi tại Việt Nam. Nghiên cứu được thực hiện trên 10 mẫu máu toàn phần từ bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ. Các tế bào γδT được phân lập và nuôi cấy trong 14 ngày. Sau đó, RNA tổng số được tách chiết, tổng hợp ngược thành cDNA và thực hiện Real-time PCR bán định lượng để đánh giá mức độ biểu hiện gen IFNγ. Biểu hiện gen được so sánh giữa hai thời điểm: trước và sau nuôi cấy. Kết quả cho thấy mức độ biểu hiện mARN của gen IFNγ tăng rõ rệt sau 14 ngày nuôi cấy tế bào γδT, với mức tăng trung bình 3,21 ± 1,42 lần so với trước nuôi cấy. Việc tối ưu hóa nhiệt độ gắn mồi (550C) và nồng độ mồi (14,2 pmol/μl cho β-actin, 12 pmol/μl cho IFNγ) đã đem lại kết quả điện di và biểu hiện gen rõ ràng, đặc hiệu. Nghiên cứu đã xây dựng thành công quy trình đánh giá biểu hiện mARN của gen IFNγ bằng Real-time PCR trên tế bào γδT nuôi cấy từ bệnh nhân ung thư phổi.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
Tế bào γδT, cytokin IFNγ, ung thư phổi, biểu hiện gen
Tài liệu tham khảo
2. Narayan K, Sylvia KE, Malhotra N, et al. Intrathymic programming of effector fates in three molecularly distinct γδ T cell subtypes. Nat Immunol. 2012; 13(5): 511-518. doi:10.1038/ni.2247.
3. Silva-Santos B, Mensurado S, Coffelt SB. γδ T cells: pleiotropic immune effectors with therapeutic potential in cancer. Nat Rev Cancer. 2019; 19(7): 392-404. doi:10.1038/s41568- 019-0153-5.
4. Subhi-Issa N, Tovar Manzano D, Pereiro Rodriguez A, Sanchez Ramon S, Perez Segura P, Ocaña A. γδ T Cells: Game Changers in Immune Cell Therapy for Cancer. Cancers (Basel). 2025; 17(7): 1063. doi:10.3390/cancers17071063.
5. Karachaliou N, Gonzalez-Cao M, Crespo G, et al. Interferon gamma, an important marker of response to immune checkpoint blockade in non-small cell lung cancer and melanoma patients. Ther Adv Med Oncol. 2018; 10: 1758834017749748. doi:10.1177/1758834017749748.
6. Ali Z, Zafar U, Khaliq S, Lone KP. Elevated Tumor Necrosis Factor (TNF)-α mRNA Expression Correlates with Nuclear Factor Kappa B Expression in Peripheral Blood Mononuclear Cells in Preeclampsia. J Coll Physicians Surg Pak. 2020; 30(2): 158-162. doi:10.29271/jcpsp.2020.02.158.
7. Andreev K, Denis Iulian Trufa I, Siegemund R, et al. Impaired T-bet-pSTAT1α and perforin- mediated immune responses in the tumoral region of lung adenocarcinoma. Br J Cancer. 2015; 113(6): 902-913. doi:10.1038/bjc.2015.255.
8. Dieffenbach CW, Dveksler GS. PCR Primer: A Laboratory Manual. Cold Spring Harbor Laboratory Press; 1995.
9. Kubista M, Andrade JM, Bengtsson M, et al. The real-time polymerase chain reaction. Mol Aspects Med. 2006; 27(2-3): 95-125. doi:10.1016/j.mam.2005.12.007.
10. Nguyễn Quý Linh. Nuôi Cấy Hoạt Hóa và Đánh Giá Tính Đáp Ứng Miễn Dịch Của Tế Bào γδT Tách Từ Bệnh Nhân Ung Thư Phổi. Trường Đại học Khoa học tự nhiên, Đại học Quốc Gia Hà Nội; 2020.
11. Gao X, Mi Y, Guo N, et al. Cytokine-Induced Killer Cells As Pharmacological Tools for Cancer Immunotherapy. Front Immunol. 2017; 8. doi:10.3389/fimmu.2017.00774.
12. Bonneville M, O’Brien RL, Born WK. Gammadelta T cell effector functions: a blend of innate programming and acquired plasticity. Nat Rev Immunol. 2010; 10(7): 467-478. doi:10.1038/nri2781.
13. Jorgovanovic D, Song M, Wang L, Zhang Y. Roles of IFN-γ in tumor progression and regression: a review. Biomarker Research. 2020; 8(1): 49. doi:10.1186/s40364-020-00228-x.
14. Giulietti A, Overbergh L, Valckx D, Decallonne B, Bouillon R, Mathieu C. An overview of real-time quantitative PCR: applications to quantify cytokine gene expression. Methods. 2001; 25(4): 386-401. doi:10.1006/meth.2001.1261.