6. Mô hình toán học
Ý nghĩa:
Mô hình toán học sử dụng dữ liệu từ giám sát đa loài để dự đoán nguy cơ lây truyền P. knowlesi và đánh giá hiệu quả của các can thiệp, như kiểm soát vector hoặc giáo dục cộng đồng. Mô hình có thể ước tính tác động của phá rừng hoặc thay đổi khí hậu đến tỷ lệ lây nhiễm, hỗ trợ ra quyết định chính sách. Ví dụ, mô hình ở Malaysia cho thấy phá rừng làm tăng 20% nguy cơ lây truyền P. knowlesi.
Mục tiêu:
Cung cấp công cụ dự báo để tối ưu hóa nguồn lực và thiết kế các chiến lược kiểm soát hiệu quả.
Tình trạng áp dụng ở Đông Nam Á
Mô hình toán học hiện chỉ được áp dụng hạn chế ở Đông Nam Á, chủ yếu trong các nghiên cứu học thuật. Malaysia đã sử dụng mô hình để xác nhận không có lây truyền kéo dài từ người sang người (2012-2020), nhưng chưa tích hợp vào chính sách. Các nước khác, như Việt Nam và Thái Lan, thiếu dữ liệu và chuyên gia để xây dựng mô hình. Một mô hình ở Sarawak dự đoán rằng giảm 50% mật độ muỗi An. latens có thể giảm 30% ca P. knowlesi, nhưng kết quả này chưa được áp dụng thực tế. Ở Indonesia, thiếu dữ liệu về ca bệnh và vector khiến mô hình hóa trở nên khó khăn.
Hạn chế chung:
- Thiếu dữ liệu đa loài, phần mềm mô hình phức tạp, và thiếu chuyên gia về mô hình toán học;
- Dữ liệu đầu vào: Mô hình đòi hỏi dữ liệu toàn diện từ con người, khỉ và muỗi, nhưng dữ liệu hiện tại phân mảnh;
- Kỹ thuật: Xây dựng mô hình toán học yêu cầu chuyên môn cao, không phổ biến ở Đông Nam Á;
- Ứng dụng thực tế: Kết quả mô hình thường không được chuyển hóa thành chính sách do thiếu phối hợp giữa nhà nghiên cứu và nhà quản lý;
- Chi phí: Phát triển và duy trì mô hình đòi hỏi đầu tư vào phần mềm và nhân lực.
Giải pháp
- Tăng cường dữ liệu: Kết hợp giám sát đa loài để cung cấp dữ liệu đầu vào cho mô hình. Ví dụ dữ liệu từ Malaysia có thể được chia sẻ để xây dựng mô hình khu vực;
- Phần mềm miễn phí: Sử dụng R hoặc Python (thư viện như SciPy) để phát triển mô hình, giảm chi phí so với phần mềm thương mại như MATLAB;
- Đào tạo chuyên gia: Tổ chức các khóa học về mô hình toán học cho nhà nghiên cứu, với sự hỗ trợ từ các trường đại học quốc tế;
- Chuyển hóa chính sách: Thành lập nhóm công tác giữa nhà nghiên cứu và nhà quản lý để áp dụng kết quả mô hình vào thực tế, như phân bổ màn tẩm hóa chất.
7. Phân tích gen
Ý nghĩa:
Phân tích gen di truyền của P. knowlesi giúp phát hiện các biến thể kháng thuốc, thay đổi khả năng lây truyền, hoặc ảnh hưởng đến chẩn đoán. Ví dụ, biến thể DBP (Duffy Binding Protein) ở P. knowlesi liên quan đến khả năng xâm nhập hồng cầu người, làm tăng nguy cơ lây truyền. Phân tích gen cũng hỗ trợ xác định nguồn lây (khỉ hay người) và theo dõi sự lan rộng của các biến thể nguy hiểm.
Mục tiêu:
Cải thiện chẩn đoán (phát triển xét nghiệm chẩn đoán nhanh - RDT đặc hiệu), điều trị (phác đồ phù hợp) và giám sát biến thể để ngăn chặn dịch bệnh.
Tình trạng áp dụng ở Đông Nam Á
Phân tích gen ở Đông Nam Á chủ yếu được thực hiện ở các phòng thí nghiệm nghiên cứu tại Malaysia, với các dự án tập trung vào biến thể di truyền của P. knowlesi. Các nước khác, như Việt Nam, Thái Lan và Indonesia, thiếu thiết bị giải trình tự gen và nhân lực, dẫn đến dữ liệu gen phân mảnh. Không có cơ sở dữ liệu khu vực để lưu trữ thông tin gen. Ở Malaysia, phân tích gen đã xác định các biến thể P. knowlesi kháng thuốc chloroquine ở một số khu vực, nhưng dữ liệu này chưa được áp dụng rộng rãi. Ở Thái Lan, việc giám sát biến thể gần như không thực hiện được.
Hạn chế chung:
- Chi phí giải trình tự gen cao (500-1000 USD/mẫu với máy Illumina), thiếu nhà di truyền học, và dữ liệu không được chia sẻ giữa các quốc gia;
- Công nghệ: Máy giải trình tự gen hiện đại như Illumina đắt, không khả thi cho các nước thu nhập thấp;
- Nhân lực: Thiếu nhà di truyền học được đào tạo để phân tích dữ liệu gen;
- Cơ sở dữ liệu: Không có hệ thống khu vực để lưu trữ và truy cập dữ liệu gen, cản trở nghiên cứu và giám sát;
- Ứng dụng: Kết quả phân tích gen chưa được sử dụng để phát triển RDT hoặc điều chỉnh phác đồ điều trị.
Giải pháp
- Thiết bị cầm tay: Sử dụng máy giải trình tự gen cầm tay, như MinION (giá ~1000 USD), để phân tích tại chỗ. MinION đã được áp dụng ở châu Phi cho giám sát SARS-CoV-2;
- Đào tạo nhân lực: Tổ chức các khóa học về di truyền học và giải trình tự gen, với sự hỗ trợ từ TCYTTG và các viện nghiên cứu quốc tế;
- Cơ sở dữ liệu gen: Xây dựng hệ thống lưu trữ dữ liệu gen qua APMEN, tích hợp với các nền tảng toàn cầu như GenBank;
- Phát triển các test RDT: Sử dụng dữ liệu gen để thiết kế xét nghiệm nhanh đặc hiệu cho P. knowlesi, với mục tiêu triển khai vào năm 2030.
- Các khuyến nghị của TCYTTG cung cấp một lộ trình toàn diện để kiểm soát P. knowlesi, giải quyết cả thách thức khoa học (chẩn đoán, giám sát) và thực tiễn (hạ tầng, tài trợ). Giám sát đa loài đảm bảo thu thập dữ liệu từ mọi nguồn lây truyền, trong khi công nghệ số (GIS, mô hình, phân tích gen) nâng cao khả năng dự đoán và can thiệp. Việc tích hợp các khuyến nghị này không chỉ giúp giảm gánh nặng P. knowlesi mà còn hỗ trợ các quốc gia Đông Nam Á đạt mục tiêu LTSR, đặc biệt trong bối cảnh phá rừng và thay đổi khí hậu làm tăng nguy cơ lây truyền.
Tình trạng khu vực và khoảng cách
Mặc dù một số tiến bộ đã đạt được (như PCR ở Malaysia, GIS ở Thái Lan), Đông Nam Á vẫn đối mặt với nhiều khoảng cách. Thiếu hạ tầng, nhân lực và tài trợ là rào cản chính, đặc biệt ở các nước thu nhập thấp. Dữ liệu phân mảnh, thiếu phối hợp khu vực và sự phụ thuộc vào kính hiển vi làm giảm hiệu quả giám sát. Hơn nữa, các chương trình hiện tại thường tập trung vào con người, bỏ qua khỉ và muỗi, dẫn đến hiểu biết không đầy đủ về lây truyền P. knowlesi.
Tác động môi trường và xã hội
Phá rừng, một yếu tố chính thúc đẩy lây truyền P. knowlesi, làm tăng tiếp xúc giữa người, khỉ và muỗi. Ví dụ, nghiên cứu ở Malaysia cho thấy phá rừng làm tăng 20% nguy cơ lây nhiễm do mở rộng môi trường sống của muỗi An. leucosphyrus. Các cộng đồng sống gần rừng, như người làm nông hoặc khai thác gỗ, là nhóm nguy cơ cao, nhưng thường thiếu tiếp cận dịch vụ y tế. Do đó, kiểm soát P. knowlesi cần kết hợp quản lý môi trường (giảm phá rừng) và giáo dục cộng đồng.
Hướng đi tương lai
Để triển khai hiệu quả khuyến nghị WHO, Đông Nam Á cần:
- Hợp tác khu vực: Tăng cường vai trò của APMEN trong chia sẻ dữ liệu, công nghệ, và nguồn lực.
- Đầu tư dài hạn: Tìm kiếm tài trợ từ TCYTTG, Quỹ Toàn cầu và các tổ chức quốc tế để xây dựng hạ tầng và đào tạo nhân lực;
- Nghiên cứu bổ sung: Đầu tư vào vaccine và xét nghiệm nhanh (RDT) đặc hiệu cho P. knowlesi, dựa trên dữ liệu gen;
- Quản lý môi trường: Phối hợp với các tổ chức bảo tồn để giảm phá rừng và bảo vệ môi trường sống của khỉ.
Kết luận
P. knowlesi là một thách thức lớn đối với LTSR ở Đông Nam Á do tính chất lây truyền từ động vật sang người và sự phức tạp của ổ chứa khỉ hoang dã. Các khuyến nghị của TCYTTG về giám sát đa loài (PCR, lấy mẫu khỉ, phân tích muỗi, tích hợp dữ liệu) và công nghệ số (GIS, mô hình toán học, phân tích gen) cung cấp lộ trình rõ ràng để kiểm soát. Tuy nhiên, việc áp dụng ở Đông Nam Á còn hạn chế do thiếu hạ tầng, nhân lực và tài trợ.
Các giải pháp như sử dụng công nghệ mã nguồn mở (QGIS, DHIS2), thiết bị giá rẻ (MiniPCR, MinION), đào tạo nhân lực và hợp tác khu vực qua APMEN sẽ giúp khắc phục thách thức, đưa các quốc gia tiến gần hơn đến mục tiêu LTSR vào năm 2030. Việc kiểm soát P. knowlesi không chỉ bảo vệ sức khỏe cộng đồng mà còn góp phần vào sự bền vững môi trường và phát triển kinh tế khu vực.
(Hết)
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Singh B, Sung LK, Matusop A, Radhakrishnan A, Shamsul SSG, Cox-Singh J et al. A large focus of naturally acquired Plasmodium knowlesi infections in human beings. Lancet. 2004;363:1017–24 (https://doi.org/10.1016/S0140-6736(04)15836-4).
2. World malaria report 2024: addressing inequity in the global malaria response. Geneva: World Health Organization; 2024 (https://iris.who.int/ handle/10665/379751).
3. Jeyaprakasam NK, Liew JWK, Low VL, Wan-Sulaiman W-Y, Vythilingam I. Plasmodium knowlesi infecting humans in Southeast Asia: What’s next? PLoS Negl Trop Dis 14(12): e0008900 (https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0008900).
4. WHO malaria policy advisory group (MPAG) meeting: meeting report,
March 2022. Geneva: World Health Organization; 2022 (https://iris.who.int/ handle/10665/353364).
5. Report of the third, fourth and fifth meetings of the Technical Advisory Group on Malaria Elimination and Certification: 17 February, 26 May and 27–28 November 2023. Geneva: World Health Organization; 2024 (https://iris.who.int/ handle/10665/377572).
6. Ruiz Cuenca P, Key S, Lindblade KA, Vythilingam I, Drakeley C, Fornace K. Is there evidence of sustained human-mosquito-human transmission of the zoonotic malaria Plasmodium knowlesi? A systematic literature review. Malar J. 2022;21(1):89 (https://doi.org/10.1186/s12936-022-04110-z).
7. Preparing for certification of malaria elimination, second edition. Geneva: World Health Organization; 2022 (https://iris.who.int/handle/10665/364535). Brasil P, Zalis MG, de Pina-Costa A, Machado Siqueira A, Bianco Junior C, Silva S et al. Outbreak of human malaria caused by Plasmodium simium in the Atlantic Forest in Rio de Janeiro: a molecular epidemiological investigation. Lancet Glob Health. 2017;5:e1038–46 (https://doi.org/10.1016/S2214-109X(17)30333-9).
8. Rajahram GS, Cooper DJ, William T, Grigg MJ, Anstey NM, Barber BE. Deaths from Plasmodium knowlesi malaria: case series and systematic review. Clin Infect Dis. 2019;69:1703–11 (https://doi.org/10.1093/cid/ciz011).
9. Management of severe malaria: a practical handbook, third edition. Geneva: World Health Organization; 2012 (https://iris.who.int/handle/10665/79317).
10. Fornace KM, Brock PM, Abidin TR, Grignard L, Herman LS, Chua TH et al. Environmental risk factors and exposure to the zoonotic malaria parasite Plasmodium knowlesi across northern Sabah, Malaysia: a population-based cross-sectional survey. Lancet Planet Health. 2019;3:e179–86 (https://doi. org/10.1016/S2542-5196(19)30045-2).
11. Grigg MJ, William T, Barber BE, Rajahram GS, Menon J, Schimann E et al. Age-related clinical spectrum of Plasmodium knowlesi malaria and predictors of severity. Clin Infect Dis. 2018;67:350–9 (https://doi.org/10.1093/cid/ciy065).
12. Barber BE, William T, Grigg MJ, Menon J, Auburn S, Marfurt J et al. A prospective comparative study of knowlesi, falciparum, and vivax malaria in Sabah, Malaysia: high proportion with severe disease from Plasmodium knowlesi and Plasmodium vivax but no mortality with early referral and artesunate therapy. Clin Infect Dis. 2013;56(3):383–97 (https://doi.org/10.1093/cid/cis902).
13. Rajahram GS, Barber BE, William T, Grigg MJ, Menon J, Yeo TW et al. Falling Plasmodium knowlesi malaria death rate among adults despite rising incidence, Sabah, Malaysia, 2010–2014. Emerg Infect Dis. 2016;22:41–8 (https://doi. org/10.3201/eid2201.151305).
14. Chin W, Contacos PG, Collins WE, Jeter MH, Alpert E. Experimental mosquito-transmission of Plasmodium knowlesi to man and monkey. Am J Trop Med Hyg. 1968;17:355–8 (https://doi.org/10.4269/ajtmh.1968.17.355).
15. Kumpitak C, Duangmanee A, Thongyod W, Rachaphaew N, Suansomjit C, Manopwisedjaroen K et al. Human-to-Anopheles dirus mosquito transmission of the anthropozoonotic malaria parasite, Plasmodium knowlesi. Parasit Vectors. 2024;17:415 (https://doi.org/10.1186/s13071-024-06500-5).
16. Fornace KM, Topazian HM, Routledge I, Asyraf S, Jelip J, Lindblade KA et al. No evidence of sustained nonzoonotic Plasmodium knowlesi transmission in Malaysia from modelling malaria case data. Nat Commun. 2023;14(1):2945 (https://doi. org/10.1038/s41467-023-38476-8).
17. Vajda ÉA, Ross A, Doum D, Fairbanks EL, Chitnis N, Hii J et al. Field evaluation of a volatile pyrethroid spatial repellent and etofenprox treated clothing for outdoor protection against forest malaria vectors in Cambodia. Sci Rep. 2024;14(1):17348 (https://doi.org/10.1038/s41598-024-67470-3).
18. Moon RW, Hall J, Rangkuti F, Ho YS, Almond N, Mitchell GH et al. Adaptation of the genetically tractable malaria pathogen Plasmodium knowlesi to continuous culture in human erythrocytes. Proc Natl Acad Sci U S A. 2013;110:531–6 (https://doi.org/10.1073/pnas.1216457110).
19. Moon RW, Sharaf H, Hastings CH, Ho YS, Nair MB, Rchiad Z et al. Normocyte-binding protein required for human erythrocyte invasion by the zoonotic malaria parasite Plasmodium knowlesi. Proc Natl Acad Sci U S A. 2016;113:7231–6 (https://doi.org/10.1073/pnas.1522469113).
20. Singh AP, Ozwara H, Kocken CHM, Puri SK, Thomas AW, Chitnis CE. Targeted deletion of Plasmodium knowlesi Duffy binding protein confirms its role in junction formation during invasion. Mol Microbiol. 2005;55:1925–34 (https://doi.org/10.1111/j.1365-2958.2005.04523.x).
21. Hou MM, Barett JR, Themistocleous Y, Rawlinson TA, Diouf A, Martinez FJ et al. Vaccination with Plasmodium vivax Duffy-binding protein inhibits parasite growth during controlled human malaria infection. Sci Transl Med. 2023;15:eadf1782 (https://doi.org/10.1126/scitranslmed.adf1782).
22. Chin AZ, Montini Maluda MC, Jelip J, Bin Jeffree MS, Culleton R, Ahmed K. Malaria elimination in Malaysia and the rising threat of Plasmodium knowlesi. J Physiol Anthropol. 2020;39(1):36 (https://doi.org/10.1186/s40101-020-00247-5).
23. WHO guidelines for malaria, 30 November 2024. Geneva: World Health Organization; 2024 (https://iris.who.int/handle/10665/379635)
24. WHO Technical consultation on control of zoonotic malaria: meeting report, 5–7 November 2024. Geneva: World Health Organization; 2024 (https://www.who.int/publications/i/item/9789240110854)
Ths.Bs. Nguyễn Công Trung Dũng & TS.BS. Huỳnh Hồng Quang
Viện Sốt rét-KST-CT Quy Nhơn