หลายคนคงไม่เคยทราบว่าการวิจัยวิทยาศาสตร์ชีวการแพทย์ (Biomedical Science) นั้นเป็นหนึ่งในงานที่สร้างข้อมูลปริมาณมหาศาลมาพักใหญ่ ๆ แล้ว จุดเริ่มต้นของการใช้งานข้อมูลขนาดใหญ่ หรือ “Big Data” ในงานชีวการแพทย์ก็คือการตั้งฐานข้อมูลเก็บลำดับเบสของสิ่งมีชีวิตชนิดต่าง ๆ ในช่วงทศวรรษ 1980 ทั้งลำดับเบสดีเอ็นเอ (GenBank) และลำดับโปรตีน (SwissProt/UniProt) โดยตั้งแต่ปี 1982 เป็นต้นมา มีลำดับเบสดีเอ็นเอเฉพาะของมนุษย์สะสมอยู่ในฐานข้อมูลสูงถึงสองหมื่นเจ็ดพันล้านเบสแล้ว ข้อมูลปริมาณมหาศาลแบบนี้นอกจากต้องใช้ทรัพยากรมหาศาลในการจัดเก็บและบำรุงรักษา การจะนำมาใช้งานก็ต้องใช้ทรัพยากรและระเบียบวิธีที่มหาศาลไม่แพ้กัน และเมื่อพูดถึงโรคภัยไข้เจ็บของมนุษย์ หัวข้อวิจัยอันดับหนึ่งก็คือมะเร็งนั่นเอง ซึ่งสะท้อนได้จากจำนวนเงินที่หน่วยงานวิจัยสุขภาพที่ใหญ่ที่สุดในโลกอย่าง National Institutes of Health (NIH) โดยในปี 2019 นั้นเงินวิจัยที่จัดสรรให้กับโรคมะเร็งนั้นมาเป็นอันดับ 1 นำหน้าโรคติดเชื้อและโรคสมอง แต่สามปีหลังนี้เพราะโรคโควิด-19 ทำให้การจัดสรรเงินวิจัยโรคติดเชื้อสูงขึ้น ในปี 2021 จึงตกมาอยู่อันดับที่ 3 รองจากโรคติดเชื้อและโรคสมอง แล้วหัวข้อหลักที่เกี่ยวกับการวิจัยมะเร็งมีอะไรบ้าง? ผมขอแบ่งเป็นสามหัวข้อหลักแบบนี้ครับ การวิจัยมะเร็งเพื่อศึกษาการเกิดมะเร็งในระดับโมเลกุล (Molecular Carcinogenesis) เริ่มที่หัวข้อแรกก่อนก็คือการศึกษาการเกิดมะเร็งในระดับโมเลกุล ในปี 2006 นั้นประเทศสหรัฐอเมริกาได้เริ่มโครงการศึกษามะเร็งในระดับโมเลกุลแบบครบวงจร (Comprehensive Molecular Study) โดยโครงการนี้เริ่มขึ้นหลังจากที่โครงการจีโนมมนุษย์นั้นได้ร่างเบื้องต้นของจีโนมมาในปี 2003 [หลายคนอาจจะคิดว่าเราได้จีโนมมนุษย์ที่สมบูรณ์มาตั้งแต่ปี 2003 แต่ในความเป็นจริงแล้วเราได้แค่ “ร่าง” (Draft) มาเท่านั้น มีความสมบูรณ์อยู่ที่ 85% ส่วนร่างที่สำเร็จสมบูรณ์แบบ ไม่มีช่องว่างในจีโนมใด ๆ แล้วนั้นเพิ่งเสร็จเมื่อมีนาคม 2022 นี้เอง] โดยมีชื่อโครงการว่า The Cancer Genome Atlas (TCGA) ซึ่งคนตั้งชื่อคงพยายามล้อตัวย่อของโครงการให้ตรงกับชนิดของนิวคลีโอไทด์สี่ตัวในดีเอ็นเอ นั่นก็คือ Thymidine, Cytosine, Guanine, และ Adenine นั่นเอง เป้าหมายของโครงการก็คือต้องการสำรวจจีโนมและข้อมูลระดับโมเลกุลอื่น ๆ ของมะเร็งให้หลากหลายชนิดที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เพื่อที่จะเข้าใจว่ามะเร็งต่าง ๆ นั้นมีที่มาอย่างไร เติบโตได้อย่างไร ลักษณะพันธุกรรมแบบไหนในมนุษย์ที่เร่งหรือเพิ่มความเสี่ยงการเกิดมะเร็ง ซึ่งข้อมูลต่าง ๆ ที่ได้จากโครงการนี้อาจจะนำไปสู่การพัฒนาตัวบ่งชี้ชีวภาพที่สามารถตรวจจับมะเร็งในระยะต้น (Early Detection Biomarker), ตัวบ่งชี้ชีวภาพเพื่อวินิจฉัยโรค (Diagnostic Biomarker), ตัวบ่งชี้ชีวภาพที่ทำนายการรอดชีพ – ดูว่าโอกาสที่จะมีชีวิตอยู่หลังจากได้รับการรักษานั้นเป็นอย่างไร (Prognostic Biomarker), รวมไปถึงข้อมูลการเลือกใช้ยา (Personalized/Precision Medicine) โครงการนี้แม้ว่าจะจบไปแล้วในปี 2018 แต่โดยสรุปแล้วมีชนิดของมะเร็งที่ศึกษาทั้งหมด 33 ชนิด จำนวนผู้ป่วยที่บริจาคตัวอย่างทั้งหมดประมาณ 8,000 คน มีชนิดของข้อมูลทั้งหมด 22 ชนิด จากโมเลกุลดีเอ็นเอ (การกลายพันธุ์ตำแหน่งเดี่ยว – Single Nucleotide Variant [SNV], การเปลี่ยนแปลงจำนวนชิ้นของยีนในโครโมโซม – Copy Number Variation [CNV], การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างโครโมโซม – Structural Variation [SV]) โมเลกุลอาร์เอ็นเอ (การแสดงออกของยีน – Gene Expression, โมเลกุลควบคุมการแสดงออกของยีน – microRNA, การหลอมรวมของยีน – Fusion RNA, การตัดและเปลี่ยนรูปแบบอาร์เอ็นเอ – RNA Splice Junction/Isoform) และโมเลกุลโปรตีน (จำนวนโปรตีน – Protein Expression Quantification) รวมไปถึงข้อมูลแวดล้อมอื่น ๆ ที่ได้จากการตรวจรักษาโรคมะเร็งแบบมาตรฐาน ตั้งแต่ค่าแล็บพื้นฐานจากการตรวจเลือดปกติ ภาพจากการตรวจด้วยรังสี ทั้ง X-Ray, CT-scan, MRI, Ultrasound โดยข้อมูลระดับที่บุคคลธรรมดาอย่างเรา ๆ จะเข้าถึงได้นั้นมีปริมาณอยู่ที่ 15 Terabyte แต่ข้อมูลดิบที่สามารถนำเอามาทำการวิเคราะห์ได้อย่างละเอียดนั้นมีปริมาณอยู่ที่ 2.59 Petabyte ปริมาณข้อมูลดิบนี้อาจจะดูน้อยเมื่อเทียบกับข้อมูลของบริษัทอินเตอร์เน็ตยักษ์ใหญ่ทั้งหลาย แต่ต้องอย่าลืมว่าในระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นก็จะเกิดข้อมูลระหว่างทางขึ้นอีกหลายเท่า การจะวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ตามปกติใช้คอมพิวเตอร์ส่วนตัวไม่ได้อยู่แล้ว จำเป็นต้องใช้งาน High-Performance Computer (HPC) ในการวิเคราะห์และเก็บข้อมูล เข้าไปลองดูข้อมูลได้ที่ Genomics Data Common (GDC) Portal ข้อมูลจากโครงการ TCGA นั้นเพิ่มพูนความรู้พื้นฐานของโรคมะเร็งหลายชนิดแบบก้าวกระโดด ยกตัวอย่างเช่นในมะเร็งเต้านมในท่อน้ำนมระยะต้น (Ductal Carcinoma In Situ – DCIS) นั้นสามารถแบ่งได้เป็น 4 แบบ ซึ่งมีอัตรารอดชีพทั้งก่อนและหลังจากการรักษาที่แตกต่างกัน และในระดับโมเลกุลนั้น มะเร็งเต้านม DCIS มีความคล้ายกับมะเร็งรังไข่อีกด้วย ความรู้พื้นฐานอื่น ๆ จากมะเร็งชนิดอื่น ๆ หลัก ๆ ก็จะเป็นการค้นพบยีนที่เป็นหลักในการก่อมะเร็งหากยีนเหล่านี้กลายพันธุ์ หรือที่เรียกกันว่า Driver Gene หรือการพบความผิดปกติในระดับโมเลกุลอื่น ๆ เช่นจำนวนก็อปปี้ของยีนที่เพิ่มขึ้น หรือโครงสร้างโครโมโซมที่เปลี่ยนไป หรือการหลอมรวมกันของยีนที่ปกติอยู่แยกกัน เราไม่มีทางที่จะได้ข้อมูลแบบมามาได้เลยหากเราทำการศึกษามะเร็งแบบแยกโครงการย่อย ๆ ไม่มีการรวมกันของตัวอย่างในระดับโครงการแบบ TCGA การวิจัยมะเร็งเพื่อตรวจจับมะเร็งให้ได้เร็วที่สุดและรุกล้ำให้น้อยที่สุดก่อนจะลุกลาม (Early and Non-/Less-Invasive Cancer Detection) สำหรับหัวข้อที่สองคือการตรวจจับมะเร็งในระยะต้นและรุกล้ำให้น้อยที่สุดนั้นมีที่มาจากความจริงที่ว่าในมะเร็งแบบก้อนแข็ง (Solid Tumor) นั้น ผู้ป่วยมะเร็งจะมีโอกาสหายขาด (Cured) ได้สูงสุดนั้นขึ้นอยู่กับว่าตรวจพบมะเร็งในระยะใด ถ้าตรวจพบมะเร็งได้ในระยะแรก ๆ นั่นหมายความว่ามะเร็งนั้นยังไม่ลุกลามเข้าไปที่อวัยวะอื่น ๆ ยังสามารถรักษาให้หายขาดได้โดยการผ่าตัด (Surgical Resection) หรือใช้รังสีรักษา (Radio Therapy) กำจัดก้อนมะเร็งออกได้หมด ปัญหาก็คือตามปกติแล้วมะเร็งแบบก้อนแข็งมักจะไม่มีอาการใด ๆ บ่งบอกว่าเป็นมะเร็งเลย ผู้ป่วยจำนวนหนึ่งที่ตรวจพบมะเร็งมักจะพบจากการตรวจที่เกิดจากอาการที่ไม่เกี่ยวข้อง แล้วผลการตรวจนั้นพบมะเร็ง แม้แต่การตรวจคัดกรองมะเร็งโดยตรงในหลาย ๆ ชนิดมะเร็งก็ไม่สามารถตรวจพบมะเร็งได้เร็วพอ ตัวอย่างการคัดกรองมะเร็งดังกล่าวคือการใช้ซีทีสแกนแบบความเข้มข้นต่ำ (Low-dose CT Scan) การตรวจมะเร็งเต้านมด้วยแมมโมแกรม (Mammography Scan) การตรวจมะเร็งตับโดยวัดค่าอัลฟ่าฟีโตโปรตีน (a-Fetoprotein) หรือการตรวจมะเร็งปากมดลูกโดยใช้แปบสเมียร์ (Papanicolaou Smear) มีงานวิจัยจำนวนมากที่เริ่มออกมาบอกแล้วว่าการตรวจคัดกรองมะเร็งที่กล่าวมานั้นไม่มีความไว (Sensitivity) ที่สูงพอจะตรวจพบมะเร็งเหล่านี้ในระยะต้น ซ้ำร้ายในบางกรณีอาจจะก่อมะเร็งได้ เช่นในการใช้ Low-dose CT Scan ซึ่งผู้คนที่ถูกวินิจฉัยว่ามีความเสี่ยงจะเป็นมะเร็งปอด ซึ่งตอนแรกอาจจะไม่ได้เป็น แต่เมื่อเจอ Low-dose CT Scan บ่อย ๆ เข้าก็อาจจะกระตุ้นการเกิดมะเร็งได้ เป็นต้น อีกปัญหาหนึ่งซึ่งก็มีความสำคัญไม่แพ้กันก็คือ เมื่อตรวจคัดกรองแล้วพบว่าอาจมีก้อนมะเร็งอยู่ แพทย์จำเป็นจะต้องยืนยันว่าก้อนเนื้อต้องสงสัยนั้นเป็นเนื้อร้าย (Malignant Tumor) จริง...
