Thời kỳ mãn kinh được đánh dấu bằng sự kết thúc khả năng sinh sản của phụ nữ, do quá trình lão hóa buồng trứng và sự suy giảm dự trữ buồng trứng. Mặc dù nhiều khía cạnh của quá trình này đã được nghiên cứu, nhưng tổng thể vẫn chưa được làm rõ hoàn toàn.

Một nghiên cứu mới từ Đại học Rice, được công bố trên Tạp chí Biophysical, đã giới thiệu một phương pháp mới để giải mã các mô hình lão hóa buồng trứng phức tạp. Phương pháp này sử dụng phân tích ngẫu nhiên, một phương pháp toán học có khả năng kiểm tra các hệ thống bằng cách đánh giá tất cả các kết quả tiềm năng qua xác suất ngẫu nhiên, nhằm làm sáng tỏ quá trình lão hóa này.

Được dẫn dắt bởi Anatoly Kolomeisky, giáo sư về hóa học, kỹ thuật hóa học và phân tử học, nhóm nghiên cứu đã phát triển được một khuôn khổ lý thuyết tiên đoán thời điểm mãn kinh một cách định lượng. Thông qua việc phân tích quá trình chuyển đổi của nang trứng qua các giai đoạn khác nhau, mô hình mà nhóm nghiên cứu phát triển đã giải thích nguyên nhân dẫn đến mãn kinh và làm sáng tỏ sự thay đổi của từng cá nhân, cũng như sự khác biệt giữa các nhóm dân số.

Những phát hiện này không chỉ góp phần cải thiện kế hoạch sinh sản, mà còn cung cấp những thông tin quan trọng giúp đưa ra quyết định trong việc điều trị hormone, đồng thời nâng cao sự hiểu biết về các nguy cơ sức khỏe liên quan đến quá trình lão hóa buồng trứng theo độ tuổi.

Kolomeisky cho biết, bằng việc coi mãn kinh là một quá trình thay đổi nang trứng diễn ra một cách tuần tự và ngẫu nhiên, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về sự thay đổi của từng cá nhân cũng như xu hướng chung của toàn dân số về thời điểm mãn kinh,

Mô hình lý thuyết mới giải mã bí ẩn về mãn kinh

Nghiên cứu này đưa ra một giả thuyết mới về quá trình lão hóa buồng trứng, cho rằng quá trình này diễn ra theo một chu trình tuần tự ngẫu nhiên, với sự tác động của các nang trứng trải qua các giai đoạn phát triển khác nhau. Khác với các nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung vào các yếu tố hormone và di truyền, nhóm nghiên cứu sử dụng các phép tính phân tích rõ ràng kết hợp với mô phỏng máy tính mở rộng để hiểu rõ hơn về cơ chế này.

Phương pháp này giúp các nhà nghiên cứu mô phỏng hóa được sự suy giảm dần dần của dự trữ nang trứng buồng trứng, từ đó cung cấp một khuôn khổ định lượng chi tiết khớp với dữ liệu y tế từ nhiều nhóm dân cư khác nhau.

“Chỉ cần áp dụng phân tích ngẫu nhiên, chúng ta có thể vượt ra ngoài các quan sát chung và phát triển những hiểu biết chính xác, có khả năng dự đoán về thời điểm mãn kinh và sự thay đổi,” Kolomeisky cho hay.

Những phát hiện chính giúp khám phá ra thời điểm mãn kinh

Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra mối quan hệ phổ biến giữa ba yếu tố quan trọng: dự trữ nang trứng ban đầu, tỷ lệ suy giảm buồng trứng và ngưỡng kích hoạt mãn kinh. Mô hình của họ cũng tiết lộ rằng mãn kinh xảy ra trong một phạm vi độ tuổi hẹp đáng ngạc nhiên, một hiện tượng vẫn chưa được giải thích đầy đủ.

Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra một mối liên hệ quan trọng giữa ba yếu tố chính ảnh hưởng đến quá trình mãn kinh của phụ nữ: dự trữ nang trứng ban đầu, tỷ lệ suy giảm buồng trứng và ngưỡng kích hoạt mãn kinh. Mô hình này tiết lộ rằng mãn kinh thường xảy ra trong một phạm vi độ tuổi hẹp, điều mà trước đây vẫn chưa được lý giải đầy đủ.

"Một trong những phát hiện bất ngờ nhất là sự đồng bộ hóa các quá trình chuyển đổi nang trứng, có thể điều chỉnh thời gian mãn kinh", Kolomeisky cho biết. "Điều này cho thấy các quá trình sinh hóa cơ bản đảm bảo độ tuổi mãn kinh tương đối nhất quán bất chấp những thay đổi ở từng cá nhân".

Anupam Mondal, nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Trung tâm Vật lý sinh học lý thuyết và sinh viên đại học Evelina Tcherniak từ Khoa Kỹ thuật phân tử sinh học đã đồng tác giả nghiên cứu này.

Kolomeisky cho biết: "Một trong những phát hiện thú vị nhất trong nghiên cứu là sự động bộ hóa các quá trình chuyển đổi nang trứng, yếu tố có thể điều chỉnh thời gian mãn kinh. Điều đáng chú ý là quá trình này có sự nhất quán đáng kể giữa các cá nhân, bất chấp sự khác biệt về di truyền, lối sống hay các yếu tố môi trường khác.

Đồng thực hiện nghiên cứu gồm Anupam Mondal, nghiên cứu sinh bậc sau tiến sĩ tại Trung tâm Vật lý Sinh học Lý thuyết, và Evelina Tcherniak, sinh viên đại học thuộc Khoa Kỹ thuật Phân tử Sinh học.

P.T.T (NASATI), theo https://medicalxpress.com/, 6/2025