Nghiên cứu xây dựng cơ sở dữ liệu xác định genotype HCV và bước đầu định lượng HCV bằng kỹ thuật digital PCR

Tóm tắt

Đặt vấn đề: Virus viêm gan C (Hepatitis C virus, HCV) có tính đa dạng di truyền cao, gây nhiều thách thức trong xác định và định lượng giữa các genotype/subtype. Mục tiêu: Xây dựng bộ dữ liệu hệ gen HCV nhằm xác định genotype/ subtype; đồng thời bước đầu phát triển xét nghiệm digital PCR (dPCR) nhằm phát hiện/định lượng HCV RNA. Đối tượng và phương pháp: Trình tự hệ gen HCV được thu thập và chọn lọc nhằm xây dựng bộ dữ liệu tham chiếu xác định genotype/subtype. Phân tích in silico được thực hiện để lựa chọn bộ mồi và mẫu dò phù hợp cho phản ứng PCR. Trên cơ sở này, xét nghiệm dPCR được thử nghiệm trên mẫu huyết thanh lâm sàng và được đối chiếu với real-time PCR. Kết quả: Bộ dữ liệu tham chiếu chuẩn đại diện cho 86 subtype thuộc 8 genotype HCV đã được thu thập, hỗ trợ phân loại genotype/subtype dựa trên bằng chứng tiến hóa. Xét nghiệm dPCR định lượng thành công tải lượng virus ở các mẫu dương tính và đồng thuận với real-time PCR. Kết luận: Nghiên cứu cung cấp dữ liệu tham chiếu và quy trình kỹ thuật ban đầu cho các ứng dụng lâm sàng trong tương lai, đồng thời làm cơ sở cho các nghiên cứu sâu về genotype và chẩn đoán phân tử HCV bằng dPCR.

Abstract

Introduction: Hepatitis C virus (HCV) exhibits significant genetic diversity, posing challenges in detection and quantification across different genotypes. Research objectives: This study aims to collect representative HCV genome sequences to construct a robust genotype- and subtype-specific reference dataset reflecting both global and Vietnam-specific diversity. In parallel, it seeks to initiate the development of a dPCR-based assay for sensitive and accurate detection and quantification of HCV RNA. Subjects and methods: We constructed a curated reference dataset comprising representative HCV genotypes and subtypes and conducted in silico analyses to select suitable primers and probe for dPCR assay. Results: A panel of reference sequences representing 86 validated HCV subtypes across all eight recognized genotypes was compiled to facilitate accurate genotype and subtype identification. Additionally, preliminary dPCR experiments using clinical serum samples showed high concordance with real-time PCR and successfully quantified viral loads in HCVpositive samples. Conclusion: These foundational results provide key resources and protocols for future clinical applications and large-scale studies on HCV genotype identification and molecular diagnostics using dPCR