KẾT QUẢ
Sự khác biệt di truyền, cấu trúc quần thể, nguồn gốc tổ tiên và mức độ phức tạp nhiễm trùng
Cả năm locus microsatellite đều có tính đa hình cao, với số lượng allele dao động từ 8-12 và trung bình là 9,8 allele mỗi locus. Pm_09 là microsatellite có tính đa hình cao nhất, trong khi Pm_11 có mức độ biến đổi thấp nhất (Bảng 4). Đa dạng di truyền dự kiến (dị biệt di truyền của Nei) trung bình trên tất cả các locus là 0,72, dao động từ 0,61 (Pm_11) đến 0,85 (Pm_02). Thông số này ước tính xác suất hai kiểu gen được chọn ngẫu nhiên khác nhau, với thang điểm từ 0 (không có kiểu gen nào khác nhau) đến 1 (tất cả các kiểu gen đều khác nhau). Độ đồng đều kiểu gen trung bình là 0,65; chỉ số đồng đều này đo lường sự phân bố tần suất các kiểu gen, trong đó quần thể bị chi phối bởi một kiểu gen duy nhất có giá trị gần bằng 0 và quần thể có các kiểu gen với tần suất ngang nhau có giá trị gần bằng 1.18.
Bảng 4. Thống kê tóm tắt về các locus microsatellite thể hiện sự phong phú, đa dạng và đồng đều về kiểu gen theo từng locus.
| Locus | Allele | 1-D | Hexp | Đồng đều |
| Pm_09 | 12 | 0,75 | 0,76 | 0,63 |
| Pm_34 | 9 | 0,67 | 0,68 | 0,63 |
| Pm_11 | 8 | 0,6 | 0,61 | 0,52 |
| Pm_02 | 10 | 0,84 | 0,85 | 0,84 |
| Pm_47 | 10 | 0,7 | 0,71 | 0,63 |
| Trung bình | 9,8 | 0,71 | 0,72 | 0,65 |
1-D: Chỉ số đa dạng Simpson, Hexp: đa dạng di truyền không thiên vị của Nei.
Ở mức độ quần thể trong từng quốc gia, chỉ có hai cặp kiểu gen đa locus (MLGs) được tìm thấy trong các mẫu phân lập từ Burkina Faso và Nigeria. Sự đa dạng và phong phú về kiểu gen được đánh giá cao, thể hiện qua giá trị cao của chỉ số Lambda hoặc chỉ số Simpson và dị hợp tử kỳ vọng - đa dạng di truyền không thiên vị của Nei (Bảng 5).
Dị hợp tử thấp nhất được quan sát ở các mẫu phân lập từ Cameroon (0,47), trong khi cao nhất thuộc về các mẫu phân lập từ Ghana (0,80), cả hai đều chỉ bao gồm 3 mẫu phân lập. Tổng cộng, 20 alen riêng biệt đã được ghi nhận trên tất cả các quần thể, trong đó 50% được phát hiện ở Tanzania. Tính đồng đều của kiểu gen trong các quần thể được đánh giá cao (E.5 tổng thể = 0,972).
Mức độ mất cân bằng liên kết giữa các locus trong các quần thể có sự biến động lớn, được xác định bằng Chỉ số Hiệp hội (Index of Association IA), dao động từ 0 ở Ghana đến 1 ở các mẫu phân lập từ Cameroon.
Bảng 5. Thống kê tổng hợp về các locus microsatellite thể hiện sự phong phú, đa dạng
và mức độ đồng đều kiểu gen theo từng quần thể
| Quần thể | N | MLG | eMLG | SE | PA | H | G | lambda | E.5 | Hexp | IA |
| Burkina Faso | 17 | 16 | 9,67 | 4,71e−01 | 3 | 2,75 | 15,2 | 0,934 | 0,969 | 0,746 | 1,28e−01 |
| Cameroon | 3 | 3 | 3,00 | 0,00e + 00 | 0 | 1,10 | 3,0 | 0,667 | 1,000 | 0,467 | 1,00e + 00 |
| Ghana | 3 | 3 | 3,00 | 0,00e + 00 | 2 | 1,10 | 3,0 | 0,667 | 1,000 | 0,800 | −1,11e−16 |
| Guinea | 4 | 4 | 4,00 | 0,00e + 00 | 1 | 1,39 | 4,0 | 0,750 | 1,000 | 0,667 | − 5,56e−01 |
| Mali | 9 | 9 | 9,00 | 0,00e + 00 | 2 | 2,20 | 9,0 | 0,889 | 1,000 | 0,733 | 5,16e−01 |
| Nigeria | 18 | 17 | 9,71 | 4,56e−01 | 2 | 2,81 | 16,2 | 0,938 | 0,970 | 0,703 | 2,83e−01 |
| Đông Nam Á | 1 | 1 | 1,00 | 0,00e + 00 | 0 | 0,00 | 1,0 | 0,000 | NaN | NaN | NaN |
| Tanzania | 19 | 19 | 10,00 | 2,51e−07 | 10 | 2,94 | 19,0 | 0,947 | 1,000 | 0,722 | − 1,11e−01 |
| Tổng cộng | 74 | 70 | 9,93 | 2,54e−01 | 20 | 4,23 | 66,8 | 0,985 | 0,972 | 0,722 | 1,01e−01 |
Số lượng cá thể quan sát được (N), số lượng kiểu gen đa locus (MLG) quan sát được (MLG);
Số lượng MLG kỳ vọng với kích thước mẫu nhỏ nhất ≥10 dựa trên phương pháp rarefaction (eMLG);
Sai số chuẩn dựa trên eMLG (SE); Số lượng alen riêng biệt (PA); Chỉ số Shannon-Wiener về đa dạng MLG (H);
Chỉ số Stoddart và Taylor về đa dạng MLG (G); Chỉ số Simpson (lambda), và chỉ số đồng đều E.5 (E5E5).
Bản đồ nhiệt phân cấp dựa trên khoảng cách di truyền từ dữ liệu microsatellite và SNP cho thấy mối quan hệ giữa các mẫu P. malariae không phụ thuộc vào nguồn gốc địa lý (Hình 2), trong đó các mẫu từ Tây, Trung và Đông Phi thường tập hợp vào cùng một số nhánh. Ba cụm di truyền được quan sát trong dữ liệu SNP, cho thấy khoảng cách di truyền tổng thể thấp hơn do tần số thấp của các alen nhỏ, điều này rõ ràng hơn với các tập dữ liệu đã được lọc và làm sạch nhiễu (Hình 2b,c). Phân bố khoảng cách di truyền giữa dữ liệu SNP và microsatellite có sự khác biệt, với khoảng cách rộng hơn giữa một số ít mẫu quan sát được từ dữ liệu microsatellite (Hình bổ sung 1).
Điều này là dễ hiểu do microsatellite có nhiều alen, có khả năng trung tính và dễ khác biệt hơn giữa các cặp mẫu. Ước tính chỉ số cố định Wright (FST) về sự phân hóa giữa các quần thể bị ảnh hưởng bởi kích thước mẫu nhỏ nhưng nhìn chung ở mức thấp, cho thấy sự phân hóa kém giữa các quần thể quốc gia do sự biến đổi di truyền nội quần thể. Tuy nhiên, dữ liệu SNP cho thấy khoảng cách di truyền tương đối cao giữa Cameroon (nơi có số lượng mẫu nhỏ nhất) và Burkina Faso (FST = 0,437) (Hình bổ sung 2).
Hình 2. Sự phân cụm và biểu đồ nhiệt của khoảng cách di truyền cặp đôi được tính toán bằng gói pHeatmap_1.0.12 trong R phiên bản 4.1.13, bao gồm (a) khoảng cách Bruvo từ microsatellite (Msat), (b) Khoảng cách di truyền Nei giữa các mẫu cá thể từ SNPs trong các locus kháng thuốc tiềm năng (dữ liệu chưa lọc) và (c) Khoảng cách di truyền Nei được tính từ SNPs sau khi làm sạch và lọc dữ liệu đọc. Nguồn gốc của từng mẫu theo quốc gia hoặc khu vực địa lý được biểu diễn bằng các thanh bên tại đầu nhánh của các cây phân cấp.
Ngoài ra, dữ liệu microsatellite xác định năm cụm di truyền, nhưng khi hiển thị qua phân tích DAPC scatter, các cụm này không được xác định dựa trên nguồn gốc địa lý của các mẫu phân lập. Tương tự, việc phân cụm dựa trên SNPs sử dụng bộ dữ liệu chưa lọc đã nhóm các mẫu phân lập thành 5 cụm, mỗi cụm bao gồm các mẫu phân lập từ các nguồn gốc địa lý khác nhau (Hình 3). Dù mô hình phân cụm không phụ thuộc địa lý vẫn được quan sát thấy trong các bộ dữ liệu đã được lọc và làm sạch, các cụm trở nên kém rõ ràng hơn do số lượng mẫu phân lập giảm, đặc biệt trong dữ liệu đã được làm sạch (Hình 3c,d).
Khi sử dụng phần mềm STRUCTURE, số cụm tối ưu theo phương pháp Evanno được xác định là K = 3 (Hình 4a, Hình 4b), mặc dù các đỉnh phụ cũng được phát hiện trên đồ thị Evanno tại K = 6 và K = 8. Với ngưỡng xác suất 70% để găn một cá thể vào một cụm cụ thể, mô hình pha trộn đã nhóm các mẫu phân lập thành ba cụm tổ tiên (Hình 4c), trong đó không có cụm nào là đặc trưng cho các mẫu phân lập từ bất kỳ khu vực địa lý nào.
Hình 3. Phân tích biệt số dựa trên hiển thị tán xạ thành phần chính (DAPC) của các cụm quần thể các mẫu P. malariae bằng (a) microsatellites, (b) SNP chưa lọc, (c) SNP chỉ được lọc theo mức độ thiếu dữ liệu và (d) SNP được khử nhiễu và lọc.
Hình 4. Phân biệt quần thể và nguồn gốc bằng phương pháp STRUCTURE cho thấy giá trị K tối ưu (K = 3) theo phương pháp của Evanno: (a) Giá trị trung bình của K và (b) ΔK. (c) Biểu đồ dạng thanh thể hiện xác suất phân bổ Bayesian cá nhân của microsatellite đối với P. malariae từ các quốc gia khác nhau theo mô hình pha trộn.
Các nhiễm trùng có kiểu gen hỗn hợp (giá trị FWS < 0,95) đã được xác định trong dữ liệu SNP từ tất cả quần thể, mặc dù hầu hết mẫu phân lập có giá trị FWS cao từ dữ liệu đã khử nhiễu, cho thấy một kiểu gen chiếm ưu thế duy nhất (Hình 5a, b). Các mẫu phân lập từ Nigeria và Ghana có giá trị trung bình FWS thấp nhất, do đó cho thấy sự phức tạp cao hơn.
Hình 5. Độ phức tạp của nhiễm trùng tại các quốc gia khác nhau được biểu diễn bằng hệ số cận huyết của Wright (Fws), sử dụng (a) dữ liệu SNP chưa lọc và (b) dữ liệu SNP đã lọc và khử nhiễu.
SNP tại các locus tương đồng liên quan đến kháng thuốc
Căn chỉnh trình tự của các gen kháng thuốc tương đồng bằng BOWTIE đã xác định thêm 5 đột biến từ các đoạn đọc chưa hợp nhất so với các đoạn đọc đã hợp nhất khi sử dụng cả 2 công cụ gọi biến thể, trong khi các đoạn đọc hợp nhất lại xác định được nhiều biến thể hơn đáng kể với căn chỉnh trình tự bằng BWA (Bảng bổ sung 2 và 3). Kết hợp tất cả thuật toán căn chỉnh trình tự và gọi biến thể, 20 SNP đồng nhất từ hai phương pháp (mặc dù xuất hiện với tần suất thấp) đã được giữ lại. Trong đó, 7 SNP được giữ lại từ tập dữ liệu đã được khử nhiễu và lọc (Bảng 6). Tám trong số các SNP này mã hóa cho các biến thể không đồng nghĩa, dẫn đến sự thay đổi axit amin; đáng chú ý, 3 trong số 4 SNP đồng nhất được báo cáo trong gen Pmaat1 là các biến thể không đồng nghĩa.
SNP không đồng nghĩa được quan sát thấy trong gen kháng sulfadoxine của P. malariae (Pmdhps) tại vị trí S452C nằm gần đột biến S436A/F trong P. falciparum. Tương tự, SNP không đồng nghĩa được phát hiện trong gen kháng đa thuốc (Pmmdr1) tại vị trí V100L cũng nằm gần đột biến N86Y/F trong P. falciparum.
Bảng 6. Đột biến đơn nucleotide được phát hiện trong gen kháng thuốc tương đồng P. malariae.
| STT | Gene | Vị trí | Chuỗi tham chiếu | Chuỗi thay thế | Loại đột biến | Thay đổi codon axit | Thay đổi axit amin | Tác động | Tần suất (%) | Được giữ lại sau quá trình lọc nhiễu |
| 1 | Pmcrt | 348 | C | G | Chuyển vị | ACC/ACG | Thr/Thr | Đồng nghĩa | 2,53 | Không |
| 2 | Pmmdr1 | 1389 | C | T | Chuyển dạng | AGC/AGT | Ser/Ser | Đồng nghĩa | 10,13 | Có |
| 3 | Pmmdr1 | 1743 | A | T | Chuyển vị | GGA/GGT | Gly/Gly | Đồng nghĩa | 1,27 | Không |
| 4 | Pmmdr1 | 1845 | G | A | Chuyển dạng | TTG/TTA | Leu/Leu | Đồng nghĩa | 6,33 | Có |
| 5 | Pmmdr1 | 298 | G | T | Chuyển vị | GTA/TTA | Val/Leu | Không đồng nghĩa | 1,27 | Không |
| 6 | Pmaat1 | 1201 | G | C | Chuyển vị | GTT/CTT | Val/Leu | Không đồng nghĩa | 2,53 | Không |
| 7 | Pmaat1 | 183 | C | T | Chuyển dạng | AGC/AGT | Ser/Ser | Đồng nghĩa | 3,79 | Không |
| 8 | Pmaat1 | 434 | A | G | Chuyển dạng | AAT/AGT | Asn/Ser | Không đồng nghĩa | 1,27 | Không |
| 9 | Pmaat1 | 451 | T | A | Chuyển vị | TTG/ATG | Leu/Met | Không đồng nghĩa | 1,27 | Không |
| 10 | Pmatp4 | 3129 | A | G | Chuyển dạng | TTA/TTG | Leu/Leu | Đồng nghĩa | 2,53 | Không |
| 11 | Pmatp4 | 603 | G | C | Chuyển vị | GGG/GGC | Gly/Gly | Đồng nghĩa | 2,53 | Không |
| 12 | Pmnhe | 591 | A | G | Chuyển dạng | TCA/TCG | Ser/Ser | Đồng nghĩa | 1,27 | Không |
| 13 | Pmdhps | 1879 | A | T | Chuyển vị | AGC/TGC | Ser/Cys | Không đồng nghĩa | 1,27 | Không |
| 14 | Pmcytb | 412 | C | T | Chuyển dạng | CTA/TTA | Leu/Leu | Đồng nghĩa | 1,27 | Không |
| 15 | Pmcytb | 479 | G | A | Chuyển dạng | GGT/GAT | Gly/Asp | Không đồng nghĩa | 1,27 | Không |
| 16 | Pmcytb | 528 | T | C | Chuyển dạng | TAT/TAC | Tyr/Tyr | Đồng nghĩa | 3,79 | Có |
| 17 | Pmcytb | 668 | A | G | Chuyển dạng | AAT/AGT | Asn/Ser | Không đồng nghĩa | 1,27 | Có |
| 18 | Pmcytb | 690 | T | C,A | Chuyển dạng / Chuyển vị | TTT/TTC,TTA | Phe/Phe,Leu | Đồng nghĩa, Không đồng nghĩa | 7,59 | Có |
| 19 | Pmcytb | 708 | A | T | Chuyển vị | GCA/GCT | Ala/Ala | Đồng nghĩa | 3,79 | Có |
| 20 | Pmcytb | 819 | T | A | Chuyển vị | ATT/ATA | Ile/Ile | Đồng nghĩa | 2,53 | Có |
Bản đồ nhiệt liên kết mất cân bằng (LD) cho thấy các mẫu hình LD đáng kể giữa các SNP trên các gen kháng thuốc tương đồng. Giá trị r² cao được quan sát thấy giữa hầu hết các SNP trên gen ty thể Pmcytb và giữa các SNP của Pmcytb với các SNP trên các gen mục tiêu khác như Pmdhps, Pmdhfr và Pmmdr1 từ bộ dữ liệu chưa lọc (Hình 6a). Liên kết mất cân bằng cao quan sát được ở các SNP của ty thể vẫn được duy trì trong cả hai bộ dữ liệu đã lọc và đã khử nhiễu (Hình 6b,c).
Hình 6. Liên kết mất cân bằng giữa các SNP của các gen kháng thuốc tương đồng được tính toán từ (a) dữ liệu chưa được lọc, (b) dữ liệu đã lọc loại bỏ thiếu sót và (c) dữ liệu đã lọc và khử nhiễu.
Các chương trình và công cụ loại trừ bệnh sốt rét (LTSR) hiện đang tập trung vào việc loại trừ hai loài ký sinh trùng sốt rét chính và nổi trội là P. falciparum và P. vivax. Tuy nhiên, các loài KSTSR khác như P. malariae cũng đang lan truyền ở các vùng lưu hành sốt rét và cần được chú ý để đạt được mục tiêu loại trừ. Do kiến thức về sự đa dạng và ảnh hưởng của các công cụ loại trừ đối với các loài ký sinh trùng nhỏ này chưa nhận được nhiều sự quan tâm từ giới học thuật hoặc y tế công cộng, nghiên cứu này đã tận dụng Mạng lưới Đa dạng Mầm bệnh Châu Phi (Pathogen Diversity Network Africa - PDNA) để thu thập một tập hợp mẫu nhỏ nhưng rộng nhất từ các mẫu P. malariae tại bảy quốc gia châu Phi và một quốc gia châu Á.
Nghiên cứu đã mô tả cấu trúc quần thể, sự đa dạng di truyền cao, cũng như sự phong phú và đồng đều về kiểu gen trong loài ký sinh trùng sốt rét này. Mức độ đa dạng di truyền cao là yếu tố cần thiết cho sự sống sót lâu dài của quần thể và mức độ biến dị quyết định khả năng thích nghi của loài với các thách thức môi trường do tự nhiên hoặc các biện pháp can thiệp kiểm soát đặt ra. Mức độ đa dạng cao ở P. malariae được phát hiện trong nghiên cứu này tương tự với các báo cáo trước đó tại Kenya và Malawi, mặc dù số lượng mẫu phân tích từ một số quốc gia là ít và không đồng đều. Cường độ truyền bệnh sốt rét và lịch sử can thiệp khác nhau giữa các quốc gia tham gia nghiên cứu có thể đã ảnh hưởng đến kết quả thu được.
Cường độ lan truyền bệnh cao dẫn đến sự tái tổ hợp dị hợp tử thường xuyên của KSTSR trong vật chủ trung gian là muỗi, phá vỡ sự mất cân bằng liên kết giữa các locus biến đổi và làm gia tăng đa dạng di truyền trong các quần thể. Nhìn chung, xác suất giao phối ngẫu nhiên trong các quần thể KSTSR thay đổi dọc theo mức độ truyền bệnh từ cao đến thấp, theo hướng từ miền Tây sang miền Trung và khu vực Đông của châu Phi, hay khu vực cận sa mạc Sahara. Tuy nhiên, tính dị hợp tử vẫn cao và khoảng cách di truyền giữa các mẫu tương đối thấp, bất luận sự khác biệt về cường độ truyền bệnh sốt rét, ngoại trừ 03 mẫu từ Cameroon. Khoảng cách di truyền thấp quan sát được trong nghiên cứu cần được xác nhận thêm do chưa có nghiên cứu nào về P. malariae để so sánh trực tiếp.
Tuy vậy, kết quả thu được phù hợp với một nghiên cứu gần đây về P. falciparum tại Nigeria, mặc dù trái ngược rõ rệt với một nghiên cứu cũ hơn tại Senegal, cho thấy mức độ “giao phối” tự do tương đối cao trong các quần thể được lấy mẫu hiện tại, bất chấp các mô hình lan truyền bệnh khác nhau. Thật vậy, các kiểu gen đa locus hiếm thấy trên tất cả quần thể, là một chỉ báo về sự tái tổ hợp và sự vắng mặt của sự mở rộng dòng vô tính, điều mà thường thấy trong một số quần thể P. falciparum với mức độ truyền bệnh thấp hoặc theo mùa. Dòng gen (gene flow) tái diễn giữa các quần thể KSTSR trên các quốc gia, thông qua sự di dân của con người hoặc vật chủ trung gian, có thể đã dẫn đến sự thiếu phân biệt theo nguồn gốc địa lý. Điều này được thể hiện qua các chỉ số vi sai microsatellite thấp giữa các nước, mặc dù số lượng mẫu phân lập nhỏ trong mỗi quần thể quốc gia làm hạn chế độ chính xác của các chỉ số được suy luận. Ngoài ra, cũng có khả năng rằng dòng gen không phải là yếu tố duy nhất giải thích sự đa dạng di truyền cao hoặc sự thiếu phân biệt địa lý quan sát được ở P. malariae; các yếu tố khác, chẳng hạn như việc không xảy ra các sự kiện “thắt cổ chai” hoặc không có các can thiệp nhằm giảm thiểu sự đa dạng địa phương, cũng cần được xem xét.
Phân tích cấu trúc quần thể sử dụng các locus microsatellite trung tính (tức là SSRs) đã xác định được 05 cụm, mỗi cụm gồm các mẫu phân lập từ các nước khác nhau. Điều này tiếp tục chứng minh tính đa dạng cao trong nội bộ quần thể ở các chỉ điểm này và sự thiếu vắng chọn lọc đặc thù theo quần thể tại các locus, yếu tố có thể thúc đẩy sự phân hóa quần thể. Cấu trúc này không phù hợp với mô hình cách ly theo khoảng cách đã được quan sát ở loài P. falciparum, trong đó các cụm di truyền có thể được phân bổ cho các quần thể địa lý ở khu vực Tây, Trung và Đông Phi. Vì loài P. malariae chủ yếu xuất hiện trong các ca đồng nhiễm với P. falciparum, nên các yếu tố thúc đẩy cấu trúc độc lập như vậy có thể khác biệt, hoặc khả năng là cấu trúc này đã được thiết lập từ một sự kiện trước đó, diễn ra trước bất kỳ sự trôi dạt nào của quần thể do nhân khẩu học hoặc sự cách ly.
Sử dụng mô hình hỗn hợp trong phần mềm STRUCTURE, ba cụm tổ tiên tối ưu đã được xác định và kết quả cũng cho thấy tất cả mẫu phân lập đều mang thành phần từ từng cụm tổ tiên, bất kể nguồn gốc quốc gia. STRUCTURE triển khai một thuật toán Bayes để xác định các nhóm cá thể tuân theo trạng thái cân bằng Hardy- Weinberg và cân bằng liên kết. Tuy nhiên, tính ổn định của phương pháp này được chứng minh là chịu ảnh hưởng bởi kích thước mẫu nhỏ và không đồng đều giữa các quần thể phụ và/hoặc các cấp độ phân cấp trong cấu trúc quần thể.
Dữ liệu SNP từ các gen tương đồng của P. malariae và các gen kháng thuốc của P. falciparum đã phân cụm các mẫu phân lập thành 5 nhóm phụ, mặc dù chỉ còn lại 3 cụm kém phân biệt hơn sau khi áp dụng các quy trình sàng lọc nghiêm ngặt và thành viên của các nhóm này không hoàn toàn trùng khớp với các nhóm được xác định bằng microsatellite. Phân bố khoảng cách giữa SNPs và microsatellite khác biệt, với khoảng cách lớn hơn giữa số lượng mẫu phân lập ít hơn khi sử dụng dữ liệu SSR. Điều này không nằm ngoài dự kiến, vì SSR là đa alen, có khả năng trung tính và thường khác biệt hơn giữa các cặp mẫu phân lập. Do đó, việc nghiên cứu sâu hơn các yếu tố có thể thúc đẩy sự phân hóa quần thể của loài KSTSR này sẽ cải thiện sự hiểu biết về sự phức tạp của nó, đặc biệt liên quan đến các chiến lược kiểm soát và LTSR. Mặc dù có vẻ như phần lớn các ca nhiễm đều có bộ gen hỗn hợp (đa gen - polygenomic), như được chỉ ra bởi Fws, kết quả này bị ảnh hưởng bởi các quy trình làm sạch và lọc nhiễu được sử dụng trong phân tích. Vì vậy, nghiên cứu thêm với kích thước mẫu phù hợp là cần thiết để làm rõ liệu sự truyền bệnh cùng lúc các dòng khác nhau và khả năng tái tổ hợp gia tăng có tồn tại đối với loài Plasmodium này hay không. Đáng chú ý là mức độ phức tạp cao của nhiễm trùng, vì đây là một trong các chỉ số để theo dõi hiệu quả của các biện pháp can thiệp. Không giống như P. falciparum, mức độ phức tạp này dường như không cao hơn ở các khu vực có tỷ lệ lây truyền sốt rét tương đối cao và điều này có thể là một phần trong đặc tính sinh học độc đáo của loài này, cần được nghiên cứu thêm. Khi các loại thuốc và biện pháp can thiệp khác làm giảm quần thể, cần theo dõi sự chọn lọc và những thay đổi trong mức độ phức tạp đối với loài này.
Các loại thuốc sốt rét đã đóng vai trò như là các nhóm thuốc ưu tiên trong điều trị P. falciparum, với tình trạng kháng thuốc liên quan đến các đột biến trong nhiều gen và dấu hiệu của sự chọn lọc dương tính trên toàn bộ bộ gen. Các nhà khoa học đã xác định được 20 đột biến trong P. malariae tại các gen tương đồng chịu trách nhiệm kháng thuốc, bằng cách kết hợp các thuật toán căn chỉnh trình tự và phát hiện biến thể khác nhau. Những biến thể tiềm năng này chưa được mô tả trong các nghiên cứu trước đây về quét gen mục tiêu hoặc toàn bộ bộ gen, có thể do sự khác biệt về các mẫu phân lập được sử dụng hoặc phương pháp áp dụng. Trong nghiên cứu này, chỉ giữ lại các biến thể có chất lượng cao, được hỗ trợ bởi sự kết hợp của 2 thuật toán ánh xạ và 2 thuật toán phát hiện SNP.
Phần lớn các biến thể tiềm năng là các đột biến đồng nghĩa, nhưng cũng có một số đột biến không đồng nghĩa được tìm thấy trong 7 gen, đặc biệt là ở gen Pmcytb, tương đồng với gen P. falciparum chịu trách nhiệm kháng thuốc atovaquone. Atovaquone thuộc nhóm quinoline và sự kháng thuốc ở P. falciparum đã được xác định là liên quan đến các đột biến ở gen kháng đa thuốc (Pfmdr1), gen vận chuyển kháng chloroquine (Pfcrt), và gen vận chuyển axit amin (Pfaat1). Phần lớn hiện tượng liên kết di truyền (LD) quan sát được với bộ dữ liệu chưa lọc không được tái hiện trong bộ dữ liệu đã được xử lý và lọc nhiễu, ngoại trừ hiện tượng LD trong các SNP thuộc gen ty thể. Hiện tượng này có thể là kết quả của tổ tiên chung hoặc sự chọn lọc kiểu gen trội do tác động của thuốc hoặc các yếu tố khác.
Ngoài ra, các nhà khoa cũng phát hiện các biến thể tiềm năng trong Pmdhfr và Pmdhps, tương đồng với các gen kháng thuốc nhóm folate ở quần thể P. falciparum. Các loại thuốc kháng folate, như sulfadoxine-pyrimethamine, vẫn đang được sử dụng rộng rãi để dùng như hóa dự phòng sốt rét ở các phụ nữ mang thai và kết hợp với amodiaquine cho dự phòng sốt rét theo mùa tại Tây Phi. Những áp lực chọn lọc này có thể đang thúc đẩy sự xuất hiện của các biến thể được xác định. Mặc dù các SNPs không đồng nghĩa được báo cáo trong nghiên cứu này xảy ra với tần suất thấp, việc xác minh, đặc trưng hóa và liên kết các SNPs này với các đặc tính kháng thuốc sẽ cần các nghiên cứu giám sát bộ gen mở rộng và nghiên cứu liên kết kiểu hình, dựa trên thử nghiệm hiệu quả điều trị in vivo và ex vivo.
Hạn chế của nghiên cứu và cũng là đòi hỏi sự thận trọng khi diễn giải kết quả, đó là số lượng mẫu được phân tích từ các quốc gia khác nhau còn ít, cùng với việc thiếu dữ liệu sinh học và lâm sàng của các mẫu. Các nghiên cứu trên quần thể lớn hơn về P. malariae với dữ liệu dịch tễ học hoặc lâm sàng phù hợp là cần thiết để xác thực các phát hiện từ các nghiên cứu quy mô nhỏ như đã báo cáo ở đây. Một hạn chế khác là việc sử dụng các quy trình phân tích sinh tin học tiêu chuẩn được thiết kế cho P. falciparum nhưng đối với P. malariae vẫn hạn hữu. Mặc dù các quy trình này có thể chấp nhận được cho phân tích sơ bộ, nhưng các quy trình tùy chỉnh, xem xét khả năng khuếch đại và lỗi giải trình tự, có thể phù hợp hơn cho P. malariae, đặc biệt do sự khan hiếm dữ liệu quần thể với các biến thể đã được xác nhận chất lượng cao từ loài ký sinh trùng này. Các loại mẫu khác nhau được phân tích cũng có thể là một hạn chế của nghiên cứu này. Các mẫu máu khô thường dẫn đến kết quả chất lượng thấp, có khả năng do tỷ lệ hiện mắc thấp và mật độ KSTSR thấp của các loài không thuộc P. falciparum. Do đó, việc lấy mẫu máu tĩnh mạch và áp dụng các kỹ thuật phân tử mạnh hơn, có tính đến những yếu tố này, sẽ mang lại lợi ích cho các nghiên cứu giám sát phân tử về P. malariae trong tương lai.
Hiện nay, việc thúc đẩy LTSR đòi hỏi các chiến lược đổi mới nhằm nhắm mục tiêu đến tất cả các loài KSTSR. Một cách tiếp cận có thể là tích hợp giám sát hệ gen của tất cả loài Plasmodium spp. vào các chương trình kiểm soát và LTSR ở khu vực châu Phi, cận sa mạc Sahara, rút kinh nghiệm từ việc ứng phó với COVID-19 để tinh chỉnh các phương pháp khi các biến thể mới được xác định và theo dõi. Nghiên cứu này đã chứng minh tầm quan trọng của phương pháp này đối với P. malariae.
CN. Nguyễn Thái Hoàng & TS.BS. Huỳnh Hồng Quang
Viện Sốt rét-KST-CT Quy Nhơn