Nghiên cứu in silico đặc điểm dược lý và cơ chế độc tính tế bào của một số hợp chất lignan phân lập từ cây cách hoa đông dương (cleistanthus indochinensis)

ĐẶT VẤN ĐỀ Gần đây, dự án sàng lọc cây thuốc của Viện Hóa sinh biển thuộc Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam kết hợp với Viện Hóa học các hợp chất thiên nhiên Gif-sur Yvette của Pháp đã

NGHIÊN CỨU IN SILICO ĐẶC ĐIỂM

DƯỢC LÝ VÀ CƠ CHẾ ĐỘC TÍNH

TẾ BÀO CỦA MỘT SỐ HỢP CHẤT LIGNAN PHÂN LẬP TỪ CÂY

CÁCH HOA ĐÔNG DƯƠNG

(Cleistanthus indochinensis)

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI

BỘ Y TẾ

HÀ NỘI - 2018

ĐỖ MẠNH CẦM

1 TS Phạm Thế Hải

2 TS Đoàn Thị Mai Hương

Nơi thực hiện:

Bộ môn Hóa Dược

TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI

BỘ Y TẾ

HÀ NỘI - 2018

ĐỖ MẠNH CẦM

1301034

Lời cảm ơn

Với lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc, em xin trân trọng gửi lời cảm ơn chân

thành nhất tới Thầy giáo TS Phạm Thế Hải là người đã tận tình hướng dẫn và giúp

đỡ em hoàn thành khóa luận tốt nghiệp này Dưới sự hướng dẫn của thầy, em đã có điều kiện học tập và sáng tỏ rất nhiều điều trong lý thuyết cũng như trong thực hành Cảm

ơn thầy đã đồng hành cùng em qua bao khó khăn từ những ngày bắt đầu con đường nghiên cứu, luôn quan tâm, tạo động lực giúp em trưởng thành hơn

Em xin chân thành cảm ơn TS Đoàn Thị Mai Hương đã tạo điều kiện, giúp đỡ

em nhiệt tình từ những ngày đầu thực hiện đề tài

Trong quá trình nghiên cứu, em cũng đã nhận được sự quan tâm, giúp sức của

các anh chị, các em trong nhóm nghiên cứu, đặc biệt là sự chỉ bảo của anh Phạm Trọng

Lâm khoa Hóa – Đại học Khoa học Tự nhiên Em vô cùng cảm kích những sự giúp đỡ

quý báu này

Thực tế luôn cho thấy, sự thành công nào cũng đều gắn liền với những sự hỗ trợ, giúp đỡ của những người xung quanh dù cho sự giúp đỡ đó là ít hay nhiều, trực tiếp hay gián tiếp Em xin gửi lời cảm ơn tới các thầy cô Bộ môn Hóa dược đã hết sức nhiệt tình, tạo điều kiện thuận lợi giúp đỡ em trong quá trình thực hiện khóa luận

Cuối cùng, em xin chân thành cảm ơn tất cả bạn bè, người thân trong gia đình

đã đồng hành, động viên, giúp đỡ em hoàn thành nhiệm vụ của mình

Hà Nội, 18 tháng 05 năm 2018

Sinh viên

Đỗ Mạnh Cầm

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

ĐẶT VẤN ĐỀ 1

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 2

1.1 Tổng quan về cây Cách hoa Đông Dương và các hợp chất khung lignan 2

1.1.1 Cây Cách hoa Đông Dương (Cleistanthus indochinensis) 2

1.1.2 Hợp chất mang khung lignan 3

1.2 Tổng quan về chu trình độc tế bào Apoptosis 4

1.2.1 Khái niệm Apoptosis 4

1.2.2 Các con đường Apoptosis 5

1.2.3 Chu trình Apoptosis trong bệnh ung thư 6

1.3 Tổng quan về phương pháp nghiên cứu in silico 6

1.3.1 Tính toán năng lượng electron 7

1.3.2 Dự đoán ADMET và các thông số hóa lý 9

1.3.2.1 Dự đoán ADMET 9

1.3.2.2 Tính toán các thông số hóa lý 10

1.3.3 Mô phỏng Protein Docking 10

1.3.3.1 Tổng quan về phương pháp mô phỏng Protein Docking 10

1.3.3.2 Quy trình Docking 11

CHƯƠNG 2 NGUYÊN LIỆU, THIẾT BỊ, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 13

2.1 Nguyên vật liệu, thiết bị 13

2.2 Nội dung nghiên cứu 15

2.3 Phương pháp nghiên cứu 15

2.3.1 Tính toán năng lượng electron 15

2.3.2 Dự đoán ADMET và các thông số hóa lý 15

2.3.3 Mô phỏng Protein Docking 15

CHƯƠNG 3 THỰC NGHIỆM, KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 17

3.1 Kết quả thực nghiệm 17

3.1.1 Tính toán năng lượng electron 17

3.1.1.1 Xác định vân đạo LUMO - HOMO 17

3.1.1.2 Giá trị năng lượng chênh lệch LUMO - HOMO 18

3.1.2 Dự đoán ADMET và các thông số hóa lý 19

3.1.3 Mô phỏng Protein Docking 23

3.2 Bàn luận về phương pháp nghiên cứu 27

3.2.1 Về ưu điểm của phương pháp 27

3.2.2 Về hạn chế của phương pháp 27

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 28

TÀI LIỆU THAM KHẢO 29

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Caspase Cysteine-aspartic protease

Bcl-2 B-cell lymphoma 2

FADD Fas-associated death domain

PARP-1 Poly [ADP-ribose] polymerase 1

Apaf-1 Apoptotic protease activating factor 1

ICAD Inhibitor of Caspase Activated DNase

Receptor Thụ thể

HOMO Highest occupied molecular orbital (Vân đạo phân tử “liên kết

có mức năng lượng cao nhất”) LUMO Lowest unoccupied molecular orbital (Vân đạo phân tử “phản

liên kết có mức năng lượng thấp nhất”) Egap Giá trị năng lượng chênh lệch LUMO - HOMO

ADMET Hấp thu, phân bố, chuyển hóa, thải trừ, độc tính

LogP Hệ số phân bố Octanol – nước

LogS Hệ số tan

TPSA Topological polar surface area – Diện tích bề mặt phân cực

Kd Hằng số liên kết

ΔGL Năng lượng tự do Gibbs

BBB Hàng rào máu - não

HIA Hấp thu qua đường ruột ở người

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1 Hoạt tính ức chế tế bào ung thư biểu mô KB của các chất nghiên cứu 3

Bảng 2.1 Mã PDB và cấu trúc 3D của các tinh thể protein 13

Bảng 3.1 Tính chất hóa lý của các chất nghiên cứu 19

Bảng 3.2 Đặc tính hấp thu, phân bố, thải trừ của các hợp chất nghiên cứu 20

Bảng 3.3 Đặc tính chuyển hóa của các hợp chất nghiên cứu với các enzym gan 21

Bảng 3.4 Kết quả khả năng tương tác của các chất với các đích protein 23

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1 Quả của cây Cách hoa Đông Dương (C.indochinensis) 2

Hình 1.2 Các hợp chất mới từ quả cây Cách hoa Đông Dương 3

Hình 1.3 Chu trình Apoptosis tế bào 6

Hình 1.4 Các thuyết xấp xỉ trong tính toán lượng tử 8

Hình 1.5 Qui trình tính toán bằng công cụ admetSAR 10

Hình 3.1 Vân đạo HOMO của các chất nghiên cứu 17

Hình 3.2 Vân đạo LUMO của các chất nghiên cứu 17

Hình 3.3 Mối tương quan giá trị năng lượng chênh lệch – Hoạt tính 18

Hình 3.4 Tương tác của hợp chất số 1 (a) với protein CD95L (b) với TRAIL-R2 24

Hình 3.5 Giá trị điểm tương tác của các chất nghiên cứu với các receptor 25

Hình 3.6 Ví trị các chất trong hốc liên kết của PARP-1 và tương tác của chúng 26

ĐẶT VẤN ĐỀ

Gần đây, dự án sàng lọc cây thuốc của Viện Hóa sinh biển thuộc Viện Khoa học

và Công nghệ Việt Nam kết hợp với Viện Hóa học các hợp chất thiên nhiên Gif-sur Yvette của Pháp đã phát hiện khả năng gây độc lên tế bào ung thư mạnh của Cleistantoxin và một số lignan aryltetralin chiết tách từ cây Cách hoa Đông Dương

(Cleistanthus indochinensis) [35] Tuy nhiên, cơ chế gây độc một cách chính xác của

các chất chưa được xác định một cách rõ ràng

Hiện nay, các phương pháp tính toán bằng máy tính (in silico) được áp dụng rộng

rãi trong nghiên cứu phát triển thuốc Các phương pháp này bao gồm xây dựng mô hình tương quan cấu trúc - tác dụng, tính toán năng lượng electron để xác định tương quan năng lượng electron và hoạt tính, phương pháp Protein Docking giúp sàng lọc hoạt tính

và dự đoán tương tác của hợp chất hóa học với các đích phân tử Lợi thế của phương

pháp in silico là giảm thiểu thời gian nghiên cứu và tiết kiệm ngân sách mà các phương

pháp thực nghiệm yêu cầu Hơn nữa, với sự phát triển của khoa học máy tính, phương pháp này càng ngày càng nhanh và chính xác hơn, giúp hỗ trợ hiệu quả cho quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc Từ các phân tích nêu trên, chúng tôi tiến hành khóa luận

“Nghiên cứu in silico đặc điểm dược lý và cơ chế độc tính tế bào của một số hợp chất lignan phân lập từ cây Cách hoa đông dương (Cleistanthus indochinensis)” với ba mục

tiêu chính:

1 Đánh giá mối tương quan giữa năng lượng chênh lệch LUMO - HOMO và hoạt tính gây độc tế bào của một số hợp chất lignan phân lập từ cây Cách hoa Đông

Dương (Cleistanthus indochinensis)

2 Phân tích đặc điểm dược động học và độc tính của các hợp chất nghiên cứu sử

dụng công cụ dự đoán in silico

3 Dự đoán con đường gây chết tế bào ung thư thông qua mô phỏng Protein Docking

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN

1.1 Tổng quan về cây Cách hoa Đông Dương và các hợp chất khung lignan

1.1.1 Cây Cách hoa Đông Dương (Cleistanthus indochinensis)

Cây Cách hoa Đông Dương có tên khoa học Cleistanthus indochinensis là loại

cây bụi thuộc thuộc họ Thầu dầu (Euphorbiaceae) hay còn gọi là họ Đại kích, được mô

tả lần đầu tiên bởi Drew Merrill và Léon Camille Marius Croizat năm 1942 [8] Loài cây này ban đầu được tìm thấy ở Vụ Bản, Hòa Bình vào năm 1938 [8] nhưng sau đó chưa có nhiều nghiên cứu về loài cây này

Hình 1.1 Quả của cây Cách hoa Đông Dương (C.indochinensis) Hình 1

Tới đầu thế kỉ 21, Viện Hóa sinh biển thuộc Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam kết hợp với Viện Hóa học các hợp chất thiên nhiên Gif-sur Yvette của Pháp tiến hành dự án nghiên cứu hóa thực vật của hệ thực vật Việt Nam Các nhà khoa học lấy mẫu cây tại huyện Quỳ Châu, tỉnh Nghệ An vào tháng 5 năm 2003 [1] Kết quả nghiên cứu cho thấy dịch chiết quả cây Cách hoa Đông Dương có khả năng ức chế tế bào ung thư biểu mô KB đến 94% ở nồng độ 1µg/ml [1] Từ dịch chiết quả cây, các nhà khoa

học tách ra được được 9 hoạt chất mới mang khung lignan có hoạt tính gây độc tế bào trên các dòng tế bào ung thư biểu mô KB

Hình 1.2 Các hợp chất mới từ quả cây Cách hoa Đông Dương Hình 2

Dưới đây là bảng kết quả thử hoạt tính trên dòng tế bào biểu mô KB đã có của 9 hợp chất mới chiết từ quả cây Cách hoa Đông Dương

Bảng 1.1 Hoạt tính ức chế tế bào ung thư biểu mô KB của các chất nghiên cứu bảng 1

1.1.2 Hợp chất mang khung lignan

Các lignin thuộc nhóm chất polyphenol và là các phenylpropanoid dimer được tìm thấy trong thực vật Lignan là một trong những nhóm chính của phytoestrogen, đó

là những hợp chất cấu trúc giống với estrogen, có hoạt động của chất chống oxy hóa Các hợp chất khung lignan có nhiều trong hạt lanh, hạt vừng, ngũ cốc (lúa mì, lúa mạch đen, đậu nành) Các thực phẩm này rất phổ biến trong thực đơn hằng ngày của con người Với những tác dụng được ghi nhận, hợp chất khung lignan đang được nghiên cứu thành thuốc chống viêm, chống oxy hóa cho con người [20]

Ngoài ra, các hợp chất khung lignan còn được ghi nhận có khả năng kích hoạt

chu trình apoptosis của tế bào ung thư ở người [15][31] Do vậy, các nghiên cứu đã mở

rộng sang tìm kiếm các hoạt chất khung lignan có tác dụng tiêu diệt tế bào ung thư, mà

đích tác dụng ở đây là trên chu trình apoptosis Đích tác dụng này mở ra một hướng đi

đầy tiềm năng trong việc nghiên cứu phát triển thuốc chống ung thư

1.2 Tổng quan về chu trình độc tế bào Apoptosis

1.2.1 Khái niệm Apoptosis

Thuật ngữ apoptosis hay còn được gọi là sự chết rụng tế bào lần đầu tiên xuất

hiện trong bài báo của Kerr, Wyllie, và Currie năm 1972 [9][18][40], được định nghĩa

là sự chết đã được lập trình sẵn của tế bào khi chúng bị tổn thương hoặc đã già, xảy ra

trong các sinh vật đa bào Apoptosis xảy ra bình thường trong quá trình phát triển và lão hóa như là một cơ chế duy trì quần thể tế bào trong các mô Đồng thời, apoptosis xảy ra

như là một cơ chế bảo vệ của cơ thể khi tế bào bị tổn thương do bệnh tật hoặc các tác nhân độc hại

Nghiên cứu trong nhiều thập kỉ cho thấy có hàng trăm gen điều hòa quá trình này

từ giai đoạn khởi phát, hoạt động cho đến sự điều chỉnh chu trình [7]

Các con đường của chu trình apoptosis đều phục vụ mục đích cuối cùng là kích

hoạt các enzym phân cắt tế bào Caspase-3 và Caspase-7 (và có thể là Caspase-6) [32] Một khi các enzym này được hoạt hóa, chúng sẽ phân cắt protein và tế bào bị phân rã một cách nhanh chóng

Tế bào khi được khởi động chương trình apoptosis bắt đầu có những thay đổi về

hình thái: khung tế bào bị phân giải do caspase khiến tế bào bị co rút lại [18], tế bào chất trở nên đậm đặc, các bào quan bị ép chặt lại Ribosom bị phân tách, các túi lysosom bị

vỡ khiến cho enzym phân hủy protein được giải phóng đẩy nhanh quá trình phân rã tế

bào Tế bào tan vỡ thành những túi tiết mang tên là tiểu thể chết rụng, các tiểu thể này

sẽ bị các đại thực bào tiêu thụ [9][19][12][39]

1.2.2 Các con đường Apoptosis

Chương trình apoptosis gồm ba con đường chính: con đường nội bào, con đường

ngoại bào [9][11] và con đường qua kênh Perforin/granzym B [32][9]

Con đường ngoại bào

Con đường này được kích hoạt khi các phối tử gắn vào các receptor gây chết trên màng tế bào (CD95L hoặc các receptor TRAIL-R2) Khi được các phối tử gắn vào, các receptor gây chết kết tụ lại, có thể hình thành phức hợp tồn tại trime [27]

Phức hợp này thu hút các phân tử protein kết nối tới như FADD, hình thành phức hợp lớn hơn, hoạt hóa enzym caspase-8 [20] (Một số trường hợp là caspase-10) [17] Sau đó, chuỗi phản ứng hàng loạt được kích hoạt như Hình 1.3 thông qua sự truyền tín hiệu qua các protein họ Bcl-2 Cuối cùng, các enzym phân cắt được kích hoạt dẫn tới quá trình chết rụng tế bào chính thức bắt đầu

Con đường nội bào

Các tín hiệu dẫn tới quá trình apoptosis nội bào liên quan đến một loạt các kích

thích trung gian không qua receptor màng tế bào, tạo ra các tín hiệu nội bào, trực tiếp hoạt hóa các yếu tố bên trong và các hoạt động do ty thể phát động Khi tế bào chịu những kích thích bất lợi như nito monooxid [4], tia xạ, tình trạng thiếu oxy, nhiễm virus, các chất độc [26], gốc tự do, sự tăng nồng độ canxi nội bào một cách bất thường [23],

ty thể sẽ được hoạt hóa, màng ty thể thay đổi tính thấm thông qua một loạt chuỗi các chất mà khởi đầu từ protein PARP-1 Ty thể giải phóng các chất có vai trò quan trọng

trong chu trình apoptosis như cytocrom c Cytocrom c liên kết và kích hoạt Apaf-1 và

procaspase-9 tạo thành phức hợp Apoptosom [5], có khả năng hoạt hóa mạnh các enzym phân cắt protein cuối cùng trong chu trình

Con đường qua granzym B

Sự kích hoạt chu trình apoptosis thông qua granzym B thường xảy ra với các tế

bào T độc (cytotoxic T lymphocyte) [34] trong việc tiêu diệt tế bào khối u và tế bào nhiễm virus Các tế bào lympho T độc tiết ra granzym B, đi qua kênh protein perforin

vào tế bào và kích hoạt chu trình apoptosis Granzym B sẽ tách protein ở dư lượng

aspartate và do đó sẽ kích hoạt procaspase-10 Granzym B còn có thể phân tách yếu tố

ức chế enzym caspase-3 như ICAD [30] hay có thể nói granzym B có thể kích hoạt trực

tiếp Caspase-3 Các báo cáo cũng cho thấy granzym B khuếch đại tín hiệu tử vong của

tế bào bằng việc phân tách BID (một enzym trong họ Bcl-2) và cảm ứng enzym cytochrome c [3][28] Con đường hoạt hóa qua Granzym B chỉ đặc trưng đối với tế bào

T độc

1.2.3 Chu trình Apoptosis trong bệnh ung thư

Như đã nói, apoptosis xảy ra nhằm mục đích tiêu hủy các tế bào không mong

muốn [18], các tế bào xảy ra đột biến, tế bào bị tổn thương do bệnh tật hoặc các tác nhân độc hại [24], là quá trình điều hòa sinh lý tự nhiên của cơ thể Sự rối loạn của chu trình này gây ra một số bệnh lý của con người bao gồm ung thư, bệnh tự miễn và rối loạn thoái hóa thần kinh [13][14][37][41] Hiện tượng xảy ra là sự gián đoạn cân bằng giữa

số lượng tế bào sinh ra và tế bào chết đi trong cơ thể Thực tế, sự trốn tránh chương trình

chết rụng của tế bào là nguyên nhân chủ yếu trong việc hình thành các khối u ác tính

Hình 1.3 Chu trình Apoptosis tế bào Hình 3

Hơn nữa, ung thư mà có sự thay đổi protein liên quan tới chu trình apoptosis

thường có khả năng kháng thuốc hóa trị liệu Với trường hợp này, các thuốc thiết kế

khôi phục lại lập trình apoptosis hiệu quả hơn trong việc chống lại bệnh ung thư [10]

1.3 Tổng quan về phương pháp nghiên cứu in silico

Thuật ngữ in silico bắt nguồn từ tiếng Latin, được sử dụng từ năm 1989 nghĩa là

thực hiện các thí nghiệm trên máy tính bằng công nghệ mô phỏng Ban đầu, phương

pháp này chủ yếu được sử dụng trong các mô hình sinh học với mục đích giải thích và

dự đoán động học giải phẫu Một số lĩnh vực đầu tiên sử dụng mô hình in silico bao gồm

hóa sinh, di truyền học và sinh lý học

Các nhà khoa học sớm nhận ra ưu điểm vượt trội của phương pháp này và mở rộng ứng dụng của nó, cho phép dự đoán khả năng phát triển một hợp chất cho mục đích

y học cũng như tác dụng phụ của chúng trên con người [29]

Mô hình in silico còn được coi là công cụ thay thế nhân đạo đối với các thử

nghiệm thực nghiệm trên động vật, đồng thời cũng tiết kiệm tương đối so với ngân sách

mà thử nghiệm trên động vật tiêu tốn Hơn nữa, sử dụng mô hình in silico còn tiết kiệm

được rất nhiều thời gian mà các thử nghiệm lâm sàng yêu cầu [22]

Năm 2007, các nhà nghiên cứu đã thành công thiết lập mô hình in silico trong

bệnh lao để hỗ trợ trong phát hiện các thuốc điều trị, cho phép các thí nghiệm chỉ mất vài phút thay vì thực nghiệm tiêu tốn thời gian vài tháng [36]

Công nghệ mô hình hóa trên máy tính còn được áp dụng rộng rãi trong phân tích protein, mô phỏng khả năng tương tác của thuốc, dự đoán kết quả các thử nghiệm trên tế bào ung thư,…

1.3.1 Tính toán năng lượng electron

Ngay từ khi cơ học lượng tử mới ra đời, ý tưởng mô tả tính chất của hệ electron bằng hàm mật độ đã được nêu lên trong các công trình của Llewellyn Hilleth Thomas

và Enrico Fermi Hai nhà khoa học khẳng định rằng năng lượng electron ở trạng thái cơ bản là một phiếm hàm của mật độ electron, do đó có thể mô tả hầu hết các tính chất của

hệ electron qua hàm mật độ

Năng lượng electron được tính toán nhằm mô tả khả năng hoạt động cũng như khả năng tương tác của phân tử này với phân tử khác Tính chất của hệ electron được

mô tả bởi lý thuyết phiếm hàm mật độ DFT trong khuôn khổ của lý thuyết lượng tử Hệ

N electron được biểu diễn qua hàm mật độ electron của toàn bộ hệ thay vì hàm sóng

Từ khi ra đời đến nay, lý thuyết DFT đã được sử dụng rộng rãi trong các ngành khoa học nhằm tính mô tả cũng như toán năng lượng của hệ electron phân tử Phương trình Thomas-Fermi mô tả năng lượng hệ electron theo thuyết phiếm hàm mật độ DFT được biểu diễn như sau:

Để giải được hoàn toàn phương trình này, các máy tính giải thuật đòi hỏi phải có công năng lớn và thời gian tính toán khổng lồ đối với các hệ phức tạp Do vậy, các phép xấp xỉ đơn giản bán thực nghiệm đã ra đời

Hình 1.4 Các thuyết xấp xỉ trong tính toán lượng tử Hình 4

Việc lựa chọn phương pháp xấp xỉ cần cân nhắc đến công năng của máy tính được sử dụng và độ chính xác cần thiết đối với bài toán đặt ra

Obital LUMO - HOMO

- LUMO viết tắt của vân đạo phân tử “phản liên kết có mức năng lượng thấp nhất” đặc trưng cho vùng hút điện tử mạnh trong phân tử Các vùng điện tử này có ý nghĩa là vùng tương tác mạnh của phân tử

- HOMO viết tắt của vân đạo phân tử “liên kết có mức năng lượng cao nhất” đặc trưng cho vùng mang nhiều điện tử của phân tử Năng lượng HOMO càng nhỏ thì vùng điện tử càng dày, khả năng cho electron càng lớn

Hai vùng vân đạo này có khả năng tương tác cực kì mạnh với chất khác Việc tìm

ra hai vùng này có ý nghĩa dự đoán vùng có khả năng liên kết của phân tử

Năng lượng chênh lệch LUMO - HOMO

Năng lượng chênh lệch LUMO - HOMO kí hiệu là Egap, đo lường độ bền vững của phân tử Năng lượng chênh lệch các lớn thì khả năng tương tác càng thấp Do vậy, có giả thuyết rằng giá trị năng lượng này tương quan với hoạt tính của các chất

1.3.2 Dự đoán ADMET và các thông số hóa lý

1.3.2.1 Dự đoán ADMET

Các thông số hấp thu, phân bố, chuyển hóa, thải trừ và độc tính có vai trò quan trọng trong việc đánh giá một chất có phù hợp hay không để làm thuốc phù hợp với cơ thể người Việc khám phá ra một thuốc mới đòi hỏi hao tổn rất nhiều thời gian và tiền bạc bao gồm các bước: lựa chọn đích tác dụng, nhận dạng mục tiêu, phát hiện chất có tiềm năng, thử nghiệm tiền lâm sàng và lâm sàng

Trước đây, chỉ có một vài thuốc được cho phép vào thị trường trong số hàng trăm ngàn các ứng cử viên Hai nguyên nhân chính cho sự thất bại này là do hiệu quả tác dụng của các hợp chất kém và độc tính của chúng quá cao Khảo sát cho thấy có tới 50% các chất có tiềm năng bị loại bỏ do thất bại trong việc thử nghiệm lâm sàng hoặc bị loại khỏi thị trường do tác dụng phụ không thể chấp nhận được Ngày nay, khi việc đánh giá thông số ADMET được chú ý hơn, chỉ còn 8% các thuốc thất bại do không đáp ứng được các thuộc tính ADMET, một con số nhỏ hơn nhiều so với trước đây [6]

Việc chắt lọc và tối ưu hóa các thông số ADMET trong giai đoạn đầu thử nghiệm thuốc được nghiên cứu kĩ lưỡng Tuy nhiên, với hàng triệu các hợp chất tiềm năng, việc đánh giá thuộc tính dược động học của tất cả các hợp chất tiêu tốn một số tiền khổng lồ

Do đó, kết hợp với các nghiên cứu thử nghiệm in vitro, kỹ thuật tính toán thuộc

tính ADMET bằng các sever ảo được coi là phương pháp thay thế tối ưu

Hiện nay có rất nhiều công cụ dự đoán ADMET được xây dựng bởi các tổ chức lớn trên thế giới như các Web sever: PreADMET ADMET Prediction, PreADMET Toxicity Prediction, SwissADME, admetSAR,…, các phần mềm như chemTree, Volsurf, ADMET, MDL®Metabolite Database,…

Trong đó, admetSAR là một trong các công cụ phổ biến nhất được công bố bởi Feixiong Chen và các cộng sự năm 2012 Bộ công cụ này tích hợp hơn 210000 dữ liệu liên quan đến hấp thu, phân bố, chuyển hóa, thải trừ, độc tính (ADMET) của hơn 96000 hợp chất Có 45 mô hình liên quan giữa cấu trúc và các thông số ADMET như tính thấm qua hàng rào máu não, tính thấm qua màng ruột, khả năng tương tác với một số enzym gan như CYP450 2C9, CYP 3A4, độc tính trên chuột [6]

Bộ công cụ này được thiết kế một cách đơn giản, thân thiện và dễ sử dụng, tích hợp trên trang web online http://lmmd.ecust.edu.cn/admetsar1/ Việc tính toán thông qua cấu dạng SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry Specification) - là dạng

cấu trúc phân tử số hóa dưới dạng ký tự ASCII SMILES được sử dụng khá rộng rãi trong danh pháp hóa học và định dạng cấu trúc dữ liệu trên máy tính Qui trình tính toán thông số ADMET sử dụng bộ công cụ admetSAR được biểu diễn như hình dưới:

Hình 1.5 Qui trình tính toán bằng công cụ admetSARHình 5

1.3.2.2 Tính toán các thông số hóa lý

Với sự phát triển vượt bậc của công nghệ, các nguồn dữ liệu công khai lớn như PubChem và ChEMBL đã ra đời Nhằm mục đích phân tích sàng lọc dữ liệu khổng lồ này, các nhà khoa học đòi hỏi các công cụ phần mềm kết hợp liền mạch thuật toán hóa tin học như dự đoán thuộc tính lý hóa, phân tích dữ liệu đa biến, và hiển thị tương tác

Trong số các công cụ hóa tin học, công cụ tính toán các thông số hóa lý tỏ ra cực

kì hiệu quả, cho phép xác định được các chỉ số quan trọng của phân tử để cân nhắc một chất có phù hợp để phát triển thành thuốc hay không Các thông số này giúp hỗ trợ nghiên cứu phát triển thuốc song song với tính toán thông số ADMET của phân tử

Phần mềm Datawarrior được phát triển trong hơn 20 năm bởi tiến sĩ Thomas Sander và các cộng sự với mục đích hỗ trợ các nhà hóa học tổng hợp bằng các công cụ hóa tin tiên tiến để giảm bớt gánh nặng trong công việc phân tích tính toán Công cụ tích hợp các chức năng như hiển thị tương tác hóa học, dự đoán tính chất phân tử từ cấu trúc hóa học như các thông số logP (hệ số phân bố Octanol – nước), logS (hệ số tan), TPSA (Topological polar surface area – Diện tích bề mặt phân cực) [33],…

1.2.3 Mô phỏng Protein Docking

1.2.3.1 Tổng quan về phương pháp mô phỏng Protein Docking

Phương pháp Protein docking ra đời từ những năm 1980, được sử dụng phổ biến trong quá trình thiết kế thuốc dựa trên cấu trúc với khả năng dự đoán sự hình thành liên kết của cấu tử với receptor trong túi liên kết với độ chính xác khá cao Không những chỉ

ra được các liên kết có ý nghĩa, docking còn có thể định lượng khả năng tương tác thông

qua các hàm tính điểm, qua đó phân hạng các liên kết mạnh yếu của các cấu tử [16] Nhờ ưu điểm thực hiện trên máy tính với tốc độ càng ngày càng nhanh và chính xác, Protein docking dần được coi là bước khởi đầu cho nghiên cứu thiết kế thuốc hiện đại

Docking thực chất là một bài toán tối ưu, tìm vị trí và cấu hình phù hợp nhất của một cơ chất gắn kết lên protein Về mặt nhiệt động lực học, mục tiêu chính của docking

là tìm ra cấu hình mà năng lượng tự do của toàn hệ là thấp nhất, tương đương với cấu hình bền nhất sau khi tạo thành liên kết giữa phối tử và protein Để tìm cấu hình phù hợp nhất, cần liên hệ cấu hình không gian với các trị số đánh giá được khả năng gắn kết

của cơ chất lên protein và sau đó áp dụng thuật toán tìm kiếm [16]

Chương trình docking sử dụng các hàm tính điểm (scoring function) để lượng giá khả năng liên kết của phức hợp cấu tử - receptor Năng lượng này được cho bởi hằng số liên kết (Kd) và năng lượng tự do Gibbs (ΔGL) Dự đoán về năng lượng liên kết được thực hiện bằng cách đánh giá những tương tác hóa lý quan trọng bao gồm: các tương tác liên phân tử, các ảnh hưởng solvat và entropy [16] Do đó, số lượng các tham số hoá lý được đánh giá càng lớn thì độ chính xác càng cao Tuy nhiên, nếu số lượng biến càng lớn thì thời gian tính toán sẽ lâu Các hàm tính điểm hiệu quả nên đưa ra sự cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ

Chuẩn bị protein

Cấu trúc 3D của protein thường có sẵn trên ngân hàng dữ liệu protein (protein data bank) Trong trường hợp chưa có sẵn, chúng ta có thể xây dựng cấu trúc 3D theo phương pháp mô hình hóa tương đồng (Homology modeling) [38] Lý thuyết cơ bản của phương pháp mô hình hóa tương đồng là sắp xếp chuỗi amino acid của protein thu được bởi quá trình giải mã gen lên khung cấu trúc bậc 3 của protein có độ phân giải cao nhưng thiếu thông tin của toàn bộ amino acid