Grade mô học Ung thư vú: Điều cần biết

1. Grade mô học là gì và vì sao quan trọng?

Grade mô học cho biết mức độ tế bào ung thư giống với tế bào vú bình thường đến đâu [1]. Tế bào ung thư càng ít giống tế bào bình thường (biệt hóa kém) thì thường phát triển và lây lan nhanh hơn. Bác sĩ giải phẫu bệnh sẽ kiểm tra mẫu mô dưới kính hiển vi để xác định grade này [1].

Grade mô học rất quan trọng vì nó giúp:

Dự đoán tiên lượng: Khối u có khả năng tiến triển và tái phát nhanh đến đâu [2].
Định hướng điều trị: Lựa chọn phương pháp điều trị hiệu quả nhất cho bạn [2].

2. Cách phân loại Grade mô học vú (Hệ thống Nottingham)

Hệ thống Nottingham là phương pháp phổ biến để đánh giá grade mô học. Nó dựa trên việc chấm điểm 3 đặc điểm của tế bào ung thư, mỗi đặc điểm từ 1 đến 3 điểm [1]. Tổng điểm sẽ quyết định grade mô học.

2.1. 3 yếu tố đánh giá chính:

Hình thành ống tuyến (Tubule Formation): Khả năng tế bào ung thư tạo thành cấu trúc ống tuyến giống mô vú bình thường. Khối u càng tạo nhiều ống tuyến thì điểm càng thấp (biệt hóa tốt) [1].
Độ đa hình nhân (Nuclear Pleomorphism): Sự khác biệt về kích thước, hình dạng của nhân tế bào ung thư. Nhân càng bất thường thì điểm càng cao (biệt hóa kém) [1].
Chỉ số phân bào (Mitotic Count): Số lượng tế bào đang phân chia. Càng nhiều tế bào phân chia thì khối u càng phát triển nhanh, điểm càng cao [1].

2.2. Các cấp độ Grade mô học:

Tổng điểm từ 3 yếu tố trên sẽ xếp khối u vào một trong ba grade [1]:

Grade 1 (Tổng điểm 3-5): Biệt hóa tốt. Tế bào ung thư khá giống tế bào bình thường, phát triển chậm.
Grade 2 (Tổng điểm 6-7): Biệt hóa vừa. Tế bào ung thư có một số bất thường, tốc độ phát triển trung bình.
Grade 3 (Tổng điểm 8-9): Biệt hóa kém. Tế bào ung thư rất khác biệt so với tế bào bình thường, phát triển nhanh và hung hãn.

3. Ý nghĩa của từng Grade

Grade 1: Thường có tiên lượng tốt nhất, ít nguy cơ tái phát và đáp ứng tốt với điều trị [2].
Grade 2: Tiên lượng trung bình. Cần xem xét kỹ hơn các yếu tố khác để quyết định điều trị [3].
Grade 3: Tiên lượng kém hơn, nguy cơ tái phát và di căn cao. Thường cần phác đồ điều trị tích cực hơn [2].

4. Vai trò của bác sĩ Giải phẫu bệnh

Bác sĩ giải phẫu bệnh là người thực hiện việc đánh giá grade mô học. Họ sẽ xử lý mẫu mô sinh thiết, nhuộm H&E và quan sát dưới kính hiển vi để chấm điểm các tiêu chí, từ đó đưa ra kết luận về grade mô học [1, 2].

5. Grade mô học ảnh hưởng đến điều trị thế nào?

Grade mô học là một căn cứ quan trọng để bác sĩ lựa chọn phác đồ điều trị ung thư vú phù hợp với bạn [2].

Grade 1: Có thể cần điều trị ít xâm lấn hơn.
Grade 2 & 3: Thường cần các phương pháp điều trị tích cực hơn, như hóa trị bổ trợ, xạ trị hoặc liệu pháp đích, do tính chất hung hãn của khối u [2].

Grade mô học luôn được kết hợp với các yếu tố khác như kích thước khối u, tình trạng hạch bạch huyết, và các dấu ấn sinh học (ER, PR, HER2) để đưa ra quyết định điều trị tối ưu nhất [2].

6. Nên hỏi bác sĩ điều gì về Grade mô học?

Khi nhận kết quả, hãy chủ động hỏi bác sĩ:

Grade mô học của tôi là bao nhiêu và ý nghĩa của nó?
Grade này ảnh hưởng thế nào đến các lựa chọn điều trị của tôi?

7. Câu hỏi thường gặp (FAQ)

Grade mô học có phải là yếu tố tiên lượng duy nhất không? Không. Grade mô học quan trọng nhưng tiên lượng còn phụ thuộc nhiều yếu tố khác như kích thước khối u, tình trạng hạch, thụ thể hormone và HER2 [2].
Tại sao Grade 2 lại khó đánh giá nhất? Grade 2 nằm giữa biệt hóa tốt (Grade 1) và biệt hóa kém (Grade 3), nên đôi khi có sự không nhất quán trong đánh giá giữa các bác sĩ [1, 3].
Grade mô học trên sinh thiết kim có đáng tin cậy không? Đáng tin cậy. Dù có thể có khác biệt nhỏ so với mẫu sau phẫu thuật, kết quả sinh thiết kim vẫn cung cấp thông tin quan trọng cho điều trị ban đầu [3].
Gene expression profiling (GEP) có thay thế được Grade mô học không? Không. Các xét nghiệm GEP bổ sung thông tin về nguy cơ tái phát, nhưng không thay thế hoàn toàn grade mô học [1, 2].
Vai trò của AI trong việc đánh giá Grade mô học là gì? AI đang được nghiên cứu để hỗ trợ bác sĩ giải phẫu bệnh, giúp cải thiện tính nhất quán và hiệu quả trong đánh giá grade mô học [1, 4].

8. Tài liệu tham khảo

[1] van Dooijeweert, C., & van Diest, P. J. (2021). Grading of invasive breast carcinoma: the way forward. Virchows Archiv, 480(1), 33–43. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8983621/.
[2] Rakha, E. A., Reis-Filho, J. S., Baehner, F., Dabbs, D. J., Decker, T., Eusebi, V., ... & Ellis, I. O. (2010). Breast cancer prognostic classification in the molecular era: the role of histological grade. Breast Cancer Research, 12(4), R86. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2949637/.
[3] Ginter, P. S., Idress, R., D’Alfonso, T. M., Fineberg, S., Jaffer, S., Sattar, A. K., ... & Harigopal, M. (2020). Histologic Grading of Breast Carcinoma: A Multi-Institution Study of Interobserver Variation Using Virtual Microscopy. Modern Pathology, 34(4), 701–709. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7987728/.
[4] Jaroensri, R., Wulczyn, E., Hegde, N., Brown, T., Flament-Auvigne, I., Tan, F., ... & Chen, P. H. C. (2022). Deep learning models for histologic grading of breast cancer and association with disease prognosis. NPJ Breast Cancer, 8(1), 113. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9530224/.

Thông tin trên chỉ phục vụ mục đích tham khảo, không mang tính chất khuyến nghị. Vui lòng liên hệ bác sĩ để được tham vấn chi tiết.