Xây dựng mô hình toán học dự đoán khả năng thẩm thấu qua da dựa trên cấu trúc phân tử

Qua những nghiên cứu này, cho thấy rằng có thể áp dụng được các mô hình QSAR cho độ thẩm thấu qua da, mỗi mô hình được thiết lập riêng cho một nhóm chất hóa học cụ thể, hoặc một loạt các

Trang 1

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

KHOA Y DƯỢC

Người thực hiện: ĐỖ TRẦN LONG

XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN HỌC

DỰ ĐOÁN KHẢ NĂNG THẨM THẤU QUA DA

DỰA TRÊN CẤU TRÚC PHÂN TỬ

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH DƯỢC HỌC

Khóa: QH.2013.Y

Người hướng dẫn: TS LÊ THỊ THU HƯỜNG

Trang 2

Copyright @ School of Medicine and Pharmacy, VNU

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, em xin được gửi lời cảm ơn tới Ban giám đốc Đại học Quốc Gia Hà Nội, các phòng ban đã cho phép em được thực hiện khóa luận tốt nghiệp

Em xin được cảm ơn các thầy giáo, cô giáo khoa Y Dược Đại học Quốc Gia Hà Nội đã truyền đạt cho em những kiến thức, kĩ năng để trở thành một dược sĩ

Bằng cả tấm lòng, em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới TS Lê Thị

Thu Hường (Bộ môn Dược liệu – Khoa Y dược Đại học Quốc Gia Hà Nội),

người đã dìu dắt em vào con đường nghiên cứu khoa học; đã tận tình chỉ bảo, truyền đạt kinh nghiệm nghiên cứu, kinh nghiệm sống cho em; đã không quản ngại khó khăn, dồn tâm huyết, sức lực để tôi luyện, rèn giũa cho em kĩ năng

và đạo đức nghiên cứu dù em còn nhiều thiếu sót, nhiều lần vấp ngã Cô là tấm gương sáng cho thế hệ học trò chúng em học tập

Cuối cùng, con xin cảm ơn bố mẹ đã sinh thành, nuôi dạy con nên người; cảm ơn mẹ đáng kính đã luôn bên con, ủng hộ con; cảm ơn chị gái và bạn bè đã luôn dõi theo em trên mỗi chặng đường

Em xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày 9 tháng 5 năm 2018

Sinh Viên

Đỗ Trần Long

Trang 3

DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT

Tên viết tắt Tên Tiếng Anh Tên Tiếng Việt

Analysis

Phân tích thành phần chính

Trang 4

Trang 5

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Thiết bị Franz và chi tiết các bộ phận 2

Hình 1.2 Cấu tạo gồm hai phần chính của thiết bị Franz 3

Hình 2.1 Các bước xây dựng mô hình QSAR 20

Hình 3.1 Miền ứng dụng của mô hình QSAR đối với các chất 26

Trang 6

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Thuật toán tính hệ số thấm (Kp) được công bố bởi Flynn (1990) 10 Bảng 1.2 Các nghiên cứu về khả năng thẩm thấu qua da của các hợp chất được công bố sau 1990 11 Bảng 2.1 Giá trị log Kp các hợp chất xây dựng mô hình QSAR 18 Bảng 3.1 Thông số thống kê của các mô hình QSAR log Kp 24

Trang 7

MỤC LỤC

DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT

DANH MỤC HÌNH VẼ

DANH MỤC BẢNG

ĐẶT VẤN ĐỀ 1

CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN 2

1.1 Thiết bị Franz 2

1.1.1 Vai trò của thiết bị Franz trong thí nghiệm đo khả năng thẩm thấu qua da 2

1.1.2 Cấu tạo của thiết bị Franz 3

1.1.3 Cách hoạt động của thiết bị Franz 4

1.2 Tính thấm qua da 4

1.2.1 Khó khăn khi nghiên cứu khả năng thẩm thấu qua da 4

1.2.2 Các phương pháp đánh giá khả năng thẩm thấu của các chất hóa học qua da 5

1.2.3 Mối quan hệ định lượng cấu trúc-tác dụng (QSAR) và khả năng thẩm thấu qua da 7

1.2.4 Quá trình phát triển của QSAR trong nghiên cứu tính thấm qua da 8

1.3 Tổng quan về mối quan hệ định lượng cấu trúc-tác dụng của hợp chất (QSAR) 11

1.3.1 Khái niệm và nguyên lý chung của QSAR 11

1.3.2 Xây dựng và đánh giá mô hình QSAR 13

CHƯƠNG 2 - NGUYÊN LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18

2.1 Nguyên liệu 18

2.1.1 Cơ sở dữ liệu 18

2.1.2 Phần mềm sử dụng 19

2.2 Phương pháp nghiên cứu 19

2.2.1 Tính toán tham số mô tả phân tử 19

2.2.2 Phân chia tập huấn luyện / Tập kiểm tra 20

Trang 8

2.2.3 Xây dựng mô hình QSAR 20

2.2.4 Đánh giá mô hình 22

CHƯƠNG 3 – KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 23

3.1 Kết quả 23

3.1.1 Mô hình toán học thu được 23

3.1.2 Đánh giá mô hình 24

3.1.3 Đánh giá mô hình theo 5 tiêu chí của OECD 25

3.2 Bàn luận 27

3.2.1 Về phương pháp 27

3.2.2 Về kết quả của thu được 28

3.2.3 So sánh với các mô hình khác trên thế giới 30

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 31

TÀI LIỆU THAM KHẢO 32

Trang 9

ĐẶT VẤN ĐỀ

Da là cơ quan có diện tích lớn nhất của cơ thể con người (bao phủ 1,5- 2,3m2 diện tích bề mặt và chiếm khoảng 16% trọng lượng cơ thể) Nó có cấu tạo phức tạp nhiều lớp, bao gồm: biểu bì, bì và lớp mỡ dưới da cùng các thành phần phụ (lông, móng, tuyến bã, tuyến mồ hôi) hình thành hệ da Da người đóng vai trò như một lớp bảo vệ cơ thể khỏi môi trường xung quanh, với chức năng chính là điều chỉnh sự xâm nhập của các chất lạ vào cơ thể Vai trò là một hàng rào bảo vệ này của da đã thu hút sự quan tâm rất lớn trong giới khoa học vì thông qua đó, các nhà khoa học có thể phát triển nhiều nghiên cứu có tính ứng dụng cao [14]

Khả năng thẩm thấu của các hợp chất qua da đã được khai thác từ khá lâu trước đây, ví dụ như phát triển thuốc bôi ngoài da, miếng dán ngoài da Ngoài ra, tính thấm qua da cũng dự đoán các độc tính có thể có của hoá chất hay mỹ phẩm tiếp xúc với da người Để hỗ trợ cho việc phát triển các thuốc dùng ngoài da cũng như nghiên cứu độc chất và mỹ phẩm, nhiều mô hình da người đã được đề xuất, trong đó mô hình thiết bị Franz được sử dụng phổ biến nhất

Tuy nhiên mô hình này triển khai không đơn giản, đòi hỏi tốn kém thời gian và chi phí cũng như hoá chất máy móc Do đó từ hơn một thập kỷ qua, giới khoa học sử dụng công cụ tính toán để dự đoán độ hấp thu qua da của hoá chất Một trong các cách tiếp cận được khai thác nhiều là sử dụng mô hình liên quan định lượng giữa cấu trúc hoá học với độ thẩm thấu qua da Các

mô hình toán học biểu diễn quan hệ định lượng cấu trúc-tác dụng QSAR (Quantitative structure-activity relationship) là giải pháp ứng dụng hiệu quả

để giải quyết vấn đề này Qua đó, mục tiêu chung của nghiên cứu này là “Xây dựng mô hình toán học dự đoán khả năng thẩm thấu qua da dựa trên cấu trúc phân tử” Với mục tiêu cụ thể:

1 Xây dựng mô hình QSAR nhằm dự đoán khả năng thẩm thấu qua da thông qua của các hợp chất

2 Phân tích và đánh giá mô hình tìm được theo 5 tiêu chí của tố chức Hợp tác và Phát triền Kinh tế thế giới (OECD)

Trang 10

CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN 1.1 Thiết bị Franz

1.1.1 Vai trò của thiết bị Franz trong thí nghiệm đo khả năng thẩm thấu qua da

Thử nghiệm đo lường sự giải phóng thuốc từ một dạng thuốc được cho

là điều cơ bản để phát triển các sản phẩm thuốc Xác định cụ thể kỹ thuật được sử dụng bởi chính dạng liều lượng và đường phân phối mong muốn của thuốc Đối với các dạng thuốc rắn, thử nghiệm về độ tan của thuốc đã được sử dụng trong 50 năm qua Gần đây, đối với sản phẩm thuốc bán rắn, thử nghiệm

giải phóng thuốc in vitro (IVRT) là một phương tiện để đánh giá tính giải phóng của thuốc Tỷ lệ giải phóng in vitro có thể phản ánh hiệu quả kết hợp

của một số thông số vật lý và hóa học, bao gồm độ hòa tan và kích thước hạt

và các đặc tính lưu biến của dạng liều [18]

Phương pháp IVRT phổ biến nhất sử dụng thiết kế buồng mở như hệ thống thiết bị khuếch tán Franz và có thể được sử dụng với màng tổng hợp, cấu trúc mô hoặc mẫu sinh học, chẳng hạn như da người [18]

Hình 1.1 Thiết bị Franz và chi tiết các bộ phận

Trang 11

1.1.2 Cấu tạo của thiết bị Franz

Thiết bị Franz là các thiết bị giải phóng riêng biệt được làm từ hai phần thủy tinh borosilicate Phần trên có thể được gọi là nắp thiết bị, đỉnh của thiết

bị, buồng cấp, hoặc khoang cấp Phần dưới thường được gọi là phần thân của thiết bị, hay còn được gọi là buồng thụ thể

Hình 1.2 Cấu tạo gồm hai phần chính của thiết bị Franz

Buồng trên hay buồng cấp được nối với buồng dưới hay còn là buồng thụ thể bằng một khớp Màng ngăn qua đó thẩm thấu hoặc vận chuyển chất được đặt ở giữa khớp và giữ bằng một chiếc kẹp

Các thiết bị có vỏ bọc có thể được nối với nguồn nước để kiểm soát nhiệt độ Các thiết bị không có vỏ bọc có thể được đặt trong máy sấy khô, bồn nước hoặc môi trường được kiểm soát nhiệt độ nếu cần Mặc dù các thiết bị

có vỏ đắt hơn nhưng lại được sử dụng phổ biến hơn bởi vì chúng có thể dễ dàng kiểm soát nhiệt độ

Các thiết bị Franz thường sử dụng các máy khuấy V-Series Nhưng nếu

chỉ sử dụng một thiết bị Franz đơn lẻ trong thí nghiệm in vitro thì cũng có thể

sử dụng máy khuấy thí nghiệm thông thường

Tay lấy mẫu, ống dẫn, ống thoát nước nóng, và lưu lượng được tùy chỉnh của các thiết bị Franz tiêu chuẩn được làm từ ống OD 6mm có độ dày thành 1,0mm Dung sai của ống được nhà sản xuất ống đưa ra, đường kính

Trang 12

OD 2mm có thể dễ dàng được sử dụng để lấy mẫu thiết bị Franz Lượng lấy mẫu tiêu chuẩn của thiết bị Franz hiện chưa có quy chuẩn rõ ràng nên được

lấy một lượng càng nhỏ càng tốt [14]

1.1.3 Cách hoạt động của thiết bị Franz

Các sản phẩm được thử nghiệm được đặt ở buồng cấp Màng ngăn tách buồng cấp chứa mẫu thử nghiệm với buồng thụ thể chứa đầy các chất trung gian Muối Phosphate Buffered Saline (PBS) thường được lựa chọn đầu tiên làm chất trung gian, mặc dù nó có thể không khả thi khi sử dụng trong một số trường hợp [18] Sự thẩm thấu của thuốc bán rắn qua màng được theo dõi bằng cách lấy mẫu từ buồng thụ thể theo thời gian và kiểm tra Tại các thời điểm xác định trước, một lượng chất trung gian được lấy ra từ buồng thụ thể

để phân tích, thường là bằng HPLC Chất trung gian sẽ được bù vào với mỗi lần lấy mẫu như vậy Buồng dưới chứa chất lỏng từ đó các mẫu được lấy theo các khoảng thời gian đều đặn để phân tích Thử nghiệm này nhằm xác định lượng thẩm thấu qua màng tại mỗi thời điểm Buồng được duy trì ở nhiệt độ không đổi 37o

C Tùy thuộc vào phương tiện, khả năng thấm của từng chất nhất định được xác định thông qua phân tích thiết bị Franz có thể thay đổi đáng kể (có lẽ từ 10 đến 50 lần) Kết quả thử nghiệm trên thiết bị Franz không nhất thiết phải dự đoán hiệu quả của một cấu trúc; mà có thể là xác định liệu cấu trúc đó có tác nhân hoạt động qua da hay không [24]

1.2 Tính thấm qua da

1.2.1 Khó khăn khi nghiên cứu khả năng thẩm thấu qua da

Rào cản chính đối với khả năng thẩm thấu qua da là lớp sừng, và sự xâm nhập của một hợp chất được xác định chủ yếu bởi cấu trúc hóa học của

nó Ngoài ra có nhiều yếu tố khác đóng vai trò trong việc ảnh hưởng đến sự thẩm thấu qua da bao gồm (i) cách sử dụng hoặc tiếp xúc với các hợp chất trên bề mặt da, (ii) các cách thức làm thay đổi tính chất rào cản của tầng lớp sừng, (iii) quy trình xảy ra trong các mô, (iv) các yếu tố sinh học Lớp sừng nằm trên bề mặt ngoài của da, là một lớp tế bào chết chứa đầy keratin được bao quanh bởi một hệ thống ngoại bào giàu lipid Trong cơ thể người, nó bao gồm 10 và 25 lớp tế bào chết, kéo dài, các tế bào sừng ở trong một hệ thống

Trang 13

lipid kép Lớp sừng chỉ dày 7–16 µm ở hầu hết các vùng của cơ thể nhưng dày 400–600 µm ở lòng bàn tay và bàn chân Tầng lớp sừng bao gồm 40% protein trong đó 80% là keratin Chủng loại và lượng lipid có trong lớp sừng phụ thuộc vào từng vùng của cơ thể có thể làm ảnh hưởng lớn đến tính thấm qua da [13]

Nhiều nỗ lực đã được thực hiện để phát triển các phương pháp tiếp cận thực nghiệm đo lường sự hấp thu qua da Hầu hết các dữ liệu hiện nay đã thu

được bằng các thí nghiệm in vitro, trong khi dữ liệu in vivo thu được bằng các

xét nghiệm sinh học Về tỷ lệ chuyển hóa qua da của các loại thuốc khác nhau thì thường được nghiên cứu nhiều nhất bằng cách tiến hành các thí nghiệm

trong in vitro, đơn giản hơn nhiều so với các phép đo trên lâm sàng

Mức độ thẩm thấu có thể được đo bằng :

i Sự chuyển hóa thuốc trong động vật hoặc người thử nghiệm

ii Sử dụng da được cắt bỏ từ người hoặc động vật

iii Sử dụng mô hình màng tổng hợp trong thí nghiệm in vitro

Da người có từ nhiều nguồn khác nhau như từ phẫu thuật thẩm mỹ và

phẩu thuật cắt bớt, đã được sử dụng trong thí nghiệm in vitro Da từ các loài

động vật bao gồm lợn, chuột, lợn, rắn, thỏ và các loài khác được lựa chọn thay thế phù hợp cho da người Trong số các loại, da của lợn và chuột thường được sử dụng phổ biến nhất vì có nhiều điểm chung với da người Mặc dù da động vật cho thấy sự thẩm thấu các hóa chất trong nghiên cứu rất tốt, nhưng

nó không có sự phức tạp như lớp sừng ở da người

1.2.2 Các phương pháp đánh giá khả năng thẩm thấu của các chất hóa học qua da

Các phương pháp ex vivo và in vitro để thử nghiệm tính thẩm thấu của

da được thiết lập và công bố rộng rãi [2, 3] Chúng được sử dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu Da người từ nhiều nguồn khác nhau, bao

gồm phẫu thuật thẩm mỹ và phẩu thuật cắt bỏ đã được sử dụng để đánh giá ex vivo về khả năng thẩm thấu qua da [2, 3, 8] Việc sử dụng các loại da động vật

khác nhau cũng là một thành phần được chấp nhận phổ biến trong các nghiên

Trang 14

gồm lợn, chuột, khỉ, rắn và những loài khác đã được coi như là một sự thay thế thích hợp cho da người [1, 4] Trong đó, da từ lợn và chuột thường được

sử dụng rộng rãi nhất, vì chúng có các rào cản tương tự để thẩm thấu các phân

tử gần giống với da người [1, 4, 17]

Mặc dù da động vật có thể cung cấp các đặc tính rào cản và tạo ra các đặc điểm thẩm thấu tương tự như da người, nhưng chúng không thể mang đầy

đủ tính chất phức tạp của da người nói chung, và đặc tính rào cản của lớp sừng nói riêng Vì vậy, một số nhà nghiên cứu đã nỗ lực phát triển da nhân tạo có đặc điểm tương đương với da người để giảm bớt các vấn đề như vậy Một số loại da nhân tạo đã được sử dụng thành công trong cấy ghép da và trong điều trị phẫu thuật bỏng [21] Da nhân tạo có các vùng ưa nước và kỵ nước và do đó mang đầy đủ các đặc điểm của lớp sừng trên da người

Các mô hình tương đương với da người (LSEs) cũng được sử dụng để đánh giá khả năng thẩm thấu qua da Chúng bao gồm các màng da như: biểu

bì tái tạo được phát triển trong nuôi cấy mô và được sử dụng làm phương pháp thay thế cho các mô động vật Nói chung, các mô này yếu hơn và có ít hơn đáng kể các rào cản như ở da người khi chúng được xây dựng với hàm lượng Ceramide 1 và 3 thấp hơn bình thường ở da người Một số nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng chúng có thể cung cấp các đặc điểm thẩm thấu tương tự cho da người nhưng trong nhiều trường hợp, chúng vượt quá mức ước lượng thấm qua da [10, 11, 22, 28]

Khi không có da người hoặc da động vật, hoặc khi thực hiện thí nghiệm với một số lượng lớn, đặc biệt là đối với các thí nghiệm sàng lọc, màng tổng hợp thường được sử dụng thay thế Các màng nhân tạo hay được sử dụng nhất

là polydimethylsiloxan (PDMS) và cellulose axetat Màng PDMS là rào cản đồng nhất đã được chứng minh giống với các đặc tính rào cản của lớp sừng và

đã sử dụng phổ biến trong các thí nghiệm [5, 36] Màng cellulose acetate cũng được sử dụng tương tự trong các thí nghiệm để mô phỏng tính thẩm thấu của

tế bào Cấu trúc xốp của nó được so sánh như các đường nước và nang trong

da mà qua đó các phân tử có thể thẩm thấu [7] Tuy nhiên, các màng này đã được chứng minh thường làm tăng đáng kể khả năng thẩm thấu của các chất nên việc sử dụng chúng đã bị giới hạn Có rất nhiều các cách thức thử nghiệm

Trang 15

tính rào cản để xác định khả năng thẩm thấu qua da Để đánh giá mối quan hệ giữa các phương pháp khác nhau, khả năng thẩm thấu tương đối thông qua các màng của cùng một hợp chất sẽ được so sánh Trong thực tế, có ít dữ liệu

so sánh cho mục đích này tồn tại Để phá vỡ vấn đề này, mối quan hệ định lượng giữa cấu trúc-tác dụng dựa trên các dữ liệu có thể được mang ra so sánh Các mối quan hệ định lượng cấu trúc-tác dụng (QSARs) thống kê khả năng thẩm thấu qua da của một loạt các hóa chất ngoại sinh với các thông số hóa lý đã biết khi được xác định bằng thực nghiệm Tuy nhiên, có một số phản đối do những hạn chế của việc phát triển mô hình thống kê, một số thống kê khi xây dựng cần được cân nhắc [25]

1.2.3 Mối quan hệ định lượng cấu trúc-tác dụng (QSAR) và khả năng

Khả năng thẩm thấu của một hợp chất qua da được xác định bằng nhiều phương pháp Trong đó, đầu tiên có định luật Fick bao gồm lưu lượng và hệ

Trang 16

1.2.4 Quá trình phát triển của QSAR trong nghiên cứu tính thấm qua da

 Trước 1990:

Những nghiên cứu liên quan đến tính thấm của các hợp chất qua da đối với tính chất hóa lý của chúng đã được thực hiện trong ít nhất ba mươi năm Tuy nhiên, đặc biệt trong các nghiên cứu trước đây, hiếm khi các mô hình dự báo định lượng (tức là QSPR) được thực hiện Phần lớn các nghiên cứu dựa trên việc phân tích các chuỗi phân tử tương đồng hoặc có liên quan chặt chẽ Thông thường chỉ có một số lượng nhỏ các hợp chất được đánh giá Nhiều nghiên cứu trong số này cho thấy mối quan hệ tuyến tính với khả năng kỵ nước, tức là tăng tính kỵ nước có liên quan đến việc tăng cường độ thẩm thấu của da [31, 32] Một số nghiên cứu thì cho thấy mối quan hệ dạng parabol của

độ thẩm thấu qua da với tính kỵ nước, đặc biệt là khi lựa chọn các hợp chất bao gồm những chất có tính kỵ nước cao [32] Qua những nghiên cứu này, cho thấy rằng có thể áp dụng được các mô hình QSAR cho độ thẩm thấu qua

da, mỗi mô hình được thiết lập riêng cho một nhóm chất hóa học cụ thể, hoặc một loạt các hợp chất

 Tập dữ liệu Flynn (1990) và các phân tích QSAR sau đó:

Nỗ lực để phát triển cách tiếp cận mô hình QSAR toàn diện hơn và phổ biến hơn về dự đoán khả năng thẩm thấu qua da được tạo điều kiện thuận lợi nhờ công bố bởi Flynn vào năm 1990 của 97 hệ số thấm cho 95 hợp chất bằng

thí nghiệm in vitro qua da người Nó cung cấp một cơ sở dữ liệu lớn đầu tiên

và là lớn nhất cho đến gần đây Tại thời điểm này, cần lưu ý rằng trong khi

các dữ liệu này được đo bằng cách sử dụng da người trong thí nghiệm in vitro, kho dữ liệu này được biên tập từ 15 nguồn tài liệu khác nhau Do đó,

không thể tránh khỏi rằng những dữ liệu này chứa rủi ro sai lệch giữa các thử nghiệm là cao, do sự biến đổi giữa các phòng thí nghiệm, đặc biệt là sự biến đổi phát sinh từ việc sử dụng da từ các nguồn khác nhau và vị trí của phần da

đó trên cơ thể Về phát triển QSAR cho dự đoán tính thấm của da, cơ sở dữ liệu của Flynn là một mốc quan trọng [25]

Trong nghiên cứu ban đầu của Flynn (1990) một số thuật toán để dự đoán khả năng thẩm thấu qua da được đề xuất [6] Cách tiếp cận được thực

Trang 17

hiện dựa trên nguyên lý tính thấm của da phần lớn do chức năng phân vùng giữa các lớp nước và không chứa nước, và do đó nó có thể được mô tả bởi hệ

số phân chia octanol-nước (Kow) và cũng bị ảnh hưởng bởi kích thước phân

tử Flynn đã trình bày một cách tiếp cận đơn giản với các thuật toán cho những hợp chất có trọng lượng phân tử thấp và cao Các thuật toán chỉ đơn giản chỉ ra rằng các hợp chất rất ưa nước và kỵ nước có độ thẩm thấu da thấp

và cao tương ứng, và log Kow khác nhau phụ thuộc vào mô hình QSAR có thể được sử dụng để dự đoán tính thấm của da đối với các hợp chất có trọng lượng phân tử cao và thấp Không có biện pháp thống kê phù hợp nào được cung cấp tại thời điểm này [6, 25]

Trang 18

Bảng 1.1 Thuật toán tính hệ số thấm (K p ) được công bố bởi Flynn (1990)

Các hợp chất có trọng lượng phân tử thấp (<150 đvC)

Các hợp chất có trọng lượng phân tử cao (>150

đvC)

0,5 ≤ Log Kow ≤ 3,0 Log Kp = log Kow - 3,5

Log Kow > 3 Log Kp = -0,5

Các dữ liệu được công bố bởi Flynn (1990) đã được phân tích sau đó bởi rất nhiều nhà nghiên cứu được trình bày trong bảng 1.2 [6, 25, 27] Potts and Guy (1992) đã chứng minh việc sử dụng log Kow kết hợp với trọng lượng phân tử (MW) hoặc thể tích phân tử để dự đoán độ thấm của da và so sánh với Flynn (1990) Đối với 93 hợp chất, công thức sau được công bố [25, 27]:

s là sai số chuẩn của ước tính

F là số liệu thống kê của Fisher

Trang 19

Bảng 1.2 Các nghiên cứu về khả năng thẩm thấu qua da của các hợp chất

được công bố sau 1990

1.3.1 Khái niệm và nguyên lý chung của QSAR

QSAR là một hàm số biểu thị mối quan hệ định lượng giữa cấu trúc phân tử và hoạt tính sinh học hoặc hóa học của hợp chất có dạng tổng quát

Trang 20

Y = f1(x1) + f2(x2) + + fn(xn) Trong đó, Y là biến đáp ứng sinh học hoặc hóa học thường thu được từ thực nghiệm và thể hiện bằng giá trị log Kp với Kp là hệ số thẩm thấu qua da Các biến x1, x2,…xn là các đại lượng được sử dụng để mô tả cấu trúc phân tử hợp chất gọi là các tham số phân tử (molecular descriptors) Đến nay đã có hàng ngàn tham số phân tử (TSPT) được sử dụng trong nghiên cứu xây dựng

mô hình QSAR Các TSPT này thu được bằng thực nghiệm hoặc tính toán bằng lý thuyết bởi các phần mềm chuyên dụng như Dapt, Dragon, Padell, MOE, Hyperchem

Các mô hình QSAR được xây dựng trên nguyên lý cơ bản là cấu trúc của mỗi phân tử chứa các yếu tố quyết định đặc tính sinh học, vật lý, hóa lý của nó; do đó, các hợp chất có cấu trúc giống nhau thường có hoạt tính tương

tự nhau [26]

Từ năm 1868, Crum-Brown và Fraser đã đưa ra nhận định tác dụng sinh học là hàm số của cấu trúc hóa học:

  f (C) Đến năm 1893, Richet đã rằng sự khác nhau về tác dụng sinh học là do

sự thay đổi về tính chất hóa học hay lý hóa [33]:

Đây là hai tư tưởng nền tảng để thiết lập các mô hình QSAR sau này Năm 1900, Meyer và Overton tìm ra mối quan hệ tuyến tính giữa mức

độ thân dầu và hoạt tính của thuốc gây mê [29]

Và đến năm 1935, phương trình Hammett ra đời, được coi là phương trình đầu tiên biểu diễn mối quan hệ định lượng hoạt tính-cấu trúc [29]:

Log

Với K, Ko là hằng số acid,  là hằng số Hammett (thông số hóa lý đặc trưng cho khả năng hút hoặc đấy điện tử của nhóm thế)

Trang 21

Từ những năm 60 của thế kỉ XX, mô hình QSAR thực sự được nghiên cứu bởi Corwin Herman Hansch Mô hình QSAR Hansch là phương trình hồi quy nhiều tham số biểu thị mối quan hệ giữa hoạt tính sinh học và các thông

Từ đó đến nay, số lượng nghiên cứu về xây dựng các mô hình QSAR được công bố tăng đột biến và các phương pháp xây dựng, ứng dụng mô hình QSAR ngày càng đa dạng

1.3.2 Xây dựng và đánh giá mô hình QSAR

Mô hình QSAR được xây dựng và đánh giá gồm 5 bước như sau:

Bước 1: Chuẩn bị cơ sở dữ liệu

Cơ sở dữ liệu (CSDL) để xây dựng các mô hình QSAR thường là hoạt tính, độc tính, đặc tính dược động học của các hợp chất được công bố trong các nghiên cứu khoa học tạo thành dữ liệu toàn cầu (global database) CSDL cho một mô hình QSAR cụ thể sẽ bao gồm cấu trúc phân tử của dãy chất và hoạt tính của chúng, thường gặp nhất là hoạt tính thu được bằng thực nghiệm

Bước 2: Tính toán tham số phân tử

Cấu trúc phân tử hợp chất được vẽ bằng các phần mềm như Chemdraw, hoặc bằng chức năng tích hợp trong các phần mềm xây dựng mô hình QSAR chuyên dụng Từ các cấu trúc này, tham số phân tử (TSPT) mô tả thông tin

Trang 22

Một số phần mềm thường được sử dụng để tính toán các TSPT hiện nay là Dragon, Padell, MOE, Hyperchem, Cùng với sự phát triển của QSAR, ngày càng nhiều nhóm TSPT được tính toán để mô tả chi tiết, chính xác hơn cấu trúc của hợp chất Phiên bản cập nhật Dragon 7.0 (2017) có thể tính toán được đến 5270 TSPT

Các TSPT có thể được phân loại thành 3 nhóm như sau:

Tham số phân tử 1D: Những TSPT có thể thu được từ công thức tổng quát của hợp chất (khối lượng phân tử, số nhóm thế, số nguyên tử C hoặc là những TSPT tính toán từ sự tổng hợp các nguyên tử thành phần như chỉ số khúc xạ, độ phân cực Trong đó hệ số phân bố n-octal/nước là tham số thường

sử dụng để đánh giá sinh khả dụng, khả năng thấm qua màng tế bào của hợp chất

Tham số phân tử 2D: Những TSPT để mô tả hình dạng, trật tự liên kết của các nguyên tử trong cấu trúc của hợp chất Ví dụ số liên kết -, số vòng thơm, số liên kết H

Tham số phân tử 3D: Những TSPT mô tả cấu trúc không gian hợp chất, được xác định bằng hệ trục tọa độ nguyên tử thành phần, bao gồm các TSPT như mô men lưỡng cực (dipole moment), diện tích bề mặt cực (polar surface area), thể tích van der Waals

Bước 3: Xử lí số liệu

Để xây dựng được một mô hình QSAR một cách thuận tiện và đảm bảo tính tin cậy, dữ liệu ban đầu cần được xử lí sơ bộ Công việc này có thể bao gồm loại bỏ các giá trị nằm ngoài (outlier), chuẩn hóa đơn vị, chuyển đổi hàm thức (logarit hóa, mũ hóa, nghịch đảo, ) Những công việc này giúp loại bỏ các TSPT gây nhiễu khi xây dựng mô hình

Bước 4: Xây dựng mô hình QSAR

Ngày nay, nhiều phương pháp xây dựng mô hình QSAR được phát triển và ứng dụng phổ biến Tuy nhiên, không có phương pháp nào được coi

là hiệu quả nhất Một phương pháp có thể phù hợp để xây dựng mô hình QSAR này nhưng có thể sẽ không hiệu quả khi xây dựng các mô hình QSAR

Trang 23

khác vì mỗi CSDL, mỗi mối quan hệ cấu trúc-hoạt tính sẽ có sự phụ thuộc khác nhau giữa biến TSPT và biến đáp ứng [15]

Có hai dạng mô hình QSAR chính: một là mô hình QSAR định lượng, biến đầu ra là biến liên tục; hai là mô hình QSAR định tính, biến đầu ra là giá trị nhị phân có hoặc không, âm tính hoặc dương tính (còn gọi là mô hình QSAR phân loại)

Đối với dạng thứ nhất, các phương pháp xây dựng mô hình thường áp dụng là hồi quy đa biến tuyến tính - Multiple Linear Regression (MLR), bình phương tối thiểu từng phần - Partial Least Squares (PLS), phân tích thành phần chính - Principal Component Analysis (PCA) Các phương pháp thường dùng để xây dựng mô hình QSAR phân loại là mạng nơ-ron nhân tạo -Artificial Neural Networks (ANN), phân tích cụm (Cluster Analysis), thuật toán k láng giềng gần nhất (k-nearest neighbors algorithm)

Các phương pháp này có thể có nguyên tắc lựa chọn biến giống hoặc khác nhau tuy nhiên đều nhằm mục đích chung là TSPT nào có ảnh hưởng nhiều nhất đến hoạt tính của phân tử sẽ được ưu tiên đưa vào mô hình trước; nhờ đó, giá trị biến đáp ứng dự đoán được sẽ gần với giá trị thực nghiệm nhất

Bước 5: Đánh giá mô hình QSAR

Đánh giá mô hình là giai đoạn quan trọng liên quan đến khả năng ứng dụng của mô hình Đánh giá mô hình thường sử dụng 5 nguyên tắc của OECD [23]

Nguyên tắc 1: Có đích xác định (defined end-points)

Đích là những giá trị thực nghiệm về hoạt tính sinh học thu được từ CSDL Nếu toàn bộ CSDL đều sử dụng một protocol để xác định giá trị của đích, thì mô hình xây dựng được có độ tin cậy cao, có thể dùng để dự đoán hoạt tính các hợp chất mới (nếu thực nghiệm dùng theo quy trình này) Còn nếu CSDL sử dụng nhiều protocol khác nhau thì mô hình sẽ không có độ tin cậy cao

Trang 24

Nguyên tắc 2: Các thuật toán sử dụng được mô tả rõ ràng

Các thuật toán sử dụng để xây dựng mô hình cần được mô tả rõ ràng,

có khả năng ứng dụng để xây dựng các mô hình khác

Nguyên tắc 3: Có miền cấu trúc ứng dụng xác định

Miền cấu trúc ứng dụng là khoảng không gian cấu trúc được xác định bởi các hợp chất trong tập huấn luyện để xây dựng mô hình Những hợp chất thuộc tập huấn luyện nếu có cấu trúc nằm ngoài miền cấu trúc ứng dụng sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình Những hợp chất thuộc tập dự đoán, nếu có cấu trúc nằm ngoài miền này sẽ cho kết quả dự đoán không chính xác Các phương pháp xác định miền ứng dụng thường gặp như: phương pháp đòn bẩy, phương pháp ba lân cận gần nhất,

Nguyên tắc 4: Có độ khớp, độ ổn định, và khả năng dự đoán tốt

Độ khớp hay độ tuyến tính được đánh giá thông qua giá hệ số xác định

R2, R2 càng cao thì mức độ khớp (tuyến tính) của mô hình với các giá trị thực nghiệm càng tốt R2> 0,6 thì mô hình mới có ý nghĩa Công thức tính hệ số xác định như sau:

R 2 = 1-

∑ y iy^i

∑ (y iy)Trong đó n là số các quan sát của tập huấn luyện; yi,y i

^

, lần lượt là giá trị thực tế, giá trị dự đoán của biến phụ thuộc ở quan sát thứ i; ylà giá trị thực

tế trung bình của biến phụ thuộc

Độ ổn định được đánh giá thông qua hệ số tương quan chéo Q2

, Q2 được đánh giá dựa trên phương pháp tham số chéo (cross validation leave one out) bằng cách lần lượt loại một quan sát ra khỏi tập huấn luyện, giữ nguyên các biến đã lựa chọn và tính toán lại các thông số của mô hình Q2 càng gần 1, tính tổng quát hóa của mô hình càng cao, mô hình càng ổn định Thông thường, yêu cầu Q2

> 0,5 thì mô hình mới bền vững Công thức hệ số tương quan chéo tính như sau:

Trang 25

Q 2 = 1 -

∑ y iy i / i

∑ (y iy)Trong đó n là số các quan sát tập huấn luyện; yi, là giá trị thực tế của quan sát thứ i; y^i / i giá trị dự đoán của biến phụ thuộc ở quan sát thứ i sử dụng

mô hình đã loại biến i; ylà giá trị thực tế trung bình của biến phụ thuộc

Khả năng dự đoán ngoại được đánh giá thông qua giá trị Q2ext, Q2ext

càng lớn mô hình càng cho thấy độ tuyến tính của tập kiểm tra và do vậy chứng tỏ khả năng dự đoán của mô hình cao

tế, giá trị dự đoán của biến phụ thuộc ở quan sát thứ i; ylà giá trị thực tế trung bình của biến phụ thuộc

Nguyên tắc 5: Giải thích được cơ chế (nếu có thể)

Mô hình cần được giải thích về vai trò của các biến trong mô hình, qua

đó giúp định hướng thiết kế các hợp chất mới Tuy nhiên việc giải thích các biến này nhiều khi gặp phải khó khăn vì cơ chế của chúng phức tạp đòi hỏi những hiểu biết chuyên sâu về hóa lượng tử Bên cạnh đó có nhiều biến chưa

có các tài liệu tham khảo, do đó chưa đủ cơ sở để giải thích

Trang 26

CHƯƠNG 2 - NGUYÊN LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Nguyên liệu

LogKp(cm/h) STT

Log Kp(cm/h)

Trang 27

2.2 Phương pháp nghiên cứu

2.2.1 Tính toán tham số mô tả phân tử

Tham số mô tả phân tử là kết quả của một quá trình toán học và logic chuyển đổi thông tin được mã hóa trong cấu trúc hóa học thành một số có khả năng đặc trưng cho phân tử đấy Để thực hiện tính toán, tất cả các cấu trúc của CSDL được chuyển đổi thành hệ thống đơn giản hóa với đầu vào được biểu diễn dưới dạng dòng SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System) bằng việc sử dụng phần mềm ChemDraw Pro 8.0 Căn cứ vào các mã code, 3764 mô tả phân tử thuộc họ 0D, 1D và 2D được tính toán bằng phần mềm Dragon phiên bản 6.0 [35]

Tham số mô tả phân tử là một số thu được từ một quá trình toán học và lôgic chuyển đổi thông tin được mã hóa trong cấu trúc hóa học [35] Trong nghiên cứu này, các tham số được tính toán sử dụng phần mềm Dragon [35] Dragon là một phần mềm được phát triển bởi công ty Talete của Italia vào năm 1993, được sử dụng rất rộng rãi hiện nay trong các nghiên cứu hóa tin và thiết kế thuốc Dragon tính toán được hơn 5000 TSPT khác nhau Các mô tả phân tử thường được phân loại dựa vào chiều thông tin mô tả cấu trúc (i) Tham số 0D mô tả thành phần cấu tạo nên cấu trúc, còn được gọi là các tham

số đếm nguyên tử, như số lượng C, N (ii) Tham số 1D mô tả cấu trúc dưới dạng chuỗi, như vân tay cấu trúc (fingerprint), hay số lượng các mảnh cấu trúc, như số lượng nhân thơm, nhóm carboxylic (iii) Tham số 2D mô tả cấu trúc dưới dạng hình học topo, cho phép xác định chính xác thứ tự, vị trí của nguyên tố hay mảnh cấu trúc trong phân tử Các tham số 2D thường được tính toán dựa trên lý thuyết về graph (iii) Tham số 3D mô tả đặc điểm cấu trúc

Trang 28

các phương pháp lý thuyết như MoRSE, GETAWAY, tính toán lượng tử, mô

tả bề mặt hoặc thể tích phân tử

Trong nghiên cứu này chúng tôi lựa chọn tham số phân tử 2D để mô tả cấu trúc các hợp chất Bởi so với các mô tả phân tử 3D thì mô tả phân tử 2D không cần tới các thông tin về cấu trúc 3D của phân tử, có tính ổn định cao hơn do các hợp chất được mô tả dưới dạng 3D thường có độ linh động về cấu dạng

2.2.2 Phân chia tập huấn luyện / Tập kiểm tra

Sau khi tính toán mô tả phân tử, 93 chất có trong CSDL được chia ngẫu nhiên thành tập huấn luyện (Tr - training set) và tập kiểm tra (Te – test set) Tập huấn luyện gồm 77 chất (chiếm 83,8% CSDL) được sử dụng cho việc xây dựng (huấn luyện) mô hình Tập huấn luyện cho phép phát hiện mối quan

hệ có khả năng dự đoán Còn tập kiểm tra bao gồm các phân tử mà mô hình chưa bao giờ gặp được sử dụng để đánh giá độ mạnh và khả năng ngoại suy của các mô hình xây dựng được

2.2.3 Xây dựng mô hình QSAR

Xây dựng các mô hình QSAR trên các nhóm chất khác nhau, các đích tác dụng khác nhau cơ bản đều trải qua năm bước được tóm tắt như hình 2.1 [40]

Hình 2.1 Các bước xây dựng mô hình QSAR

Tập huấn luyện gồm 83,8% số hợp chất trong CSDL được lựa chọn ngẫu nhiên để xây dựng mô hình QSAR Các hợp chất còn lại được xếp vào tập kiểm nghiệm để đánh giá mô hình Các mô hình được xây dựng bằng các

Chuẩn bị

cơ sở dữ liệu

Tính toán tham số phân tử

Xử lý

số liệu

Xây dựng

mô hình QSAR Đánh giá

mô hình QSAR

Trang 29

phương pháp hồi quy đa biến tuyến tính (MLR) sử dụng phần mềm SPSS 22.0, lựa chọn TSPT bằng phương pháp thuật giải di truyền (Genetic algorithm) sử dụng phần mềm MobyDigs Professional 1.1, sau đó đánh giá để lựa chọn mô hình tốt nhất

Lựa chọn tham số phân tử bằng phương pháp thuật giải di truyền sử dụng phần mềm MobyDigs Professional 1.1 Sau đó xây dựng mô hình QSAR trên tập huấn luyện bằng phương pháp MLR sử dụng phần mềm SPSS 22.0

để xác định tương quan hoạt tính ức chế với tham số mô tả phân tử Dragon

Lựa chọn TSPT thích hợp: tất cả các biến không phải được đưa hết vào

mô hình Mặc dù việc thêm biến độc lập vào làm tăng hệ số tương quan R2, nhưng nó chỉ tốt khi chúng có liên hệ mạnh với biến phụ thuộc Mô hình được chọn ứng với mô hình có Q2 cao nhất Thực hiện thuật giải di truyền để chọn

mô hình có các biến tối ưu bằng phần mềm MobyDigs Professional 1.1

Thuật giải di truyền dựa trên cơ chế của chọn lọc tiến hóa trong tự nhiên: “Trong mọi thế hệ, một tập mới các sinh vật được tạo ra bằng cách lai ghép những nhân tố thích hợp nhất với môi trường của những sinh vật trong thế hệ cũ cùng với sự xuất hiện đột biến ngẫu nhiên của các cá thể trong thế

hệ mới” Vận dụng cơ chế này, đầu tiên thuật toán sẽ mã hoá tất cả các tham

số của cấu trúc ban đầu trong một nhiễm sắc thế - biểu diễn bằng một vec tơ

Từ nhiễm sắc thể ban đầu này, tạo ngẫu nhiên một quần thể Quần thể này được đánh giá và từ đó các nhiễm sắc thể thích nghi nhất (tức là có hàm mục tiêu Q2 cao nhất) được chọn làm khung để tạo ra quần thể tiếp theo Quy trình này làm tăng Q2

của toàn bộ nhiễm sắc thể bằng cách truyền các đặc tính cấu trúc thuận lợi từ một quần thể này sang một quần thể khác Sau một số chu kỳ tìm kiếm và đánh giá, cuối cùng ta sẽ tìm được một nhiễm sắc thể (mô hình) phù hợp với giá trị Q2 cao nhất

Các bước thực hiện thuật giải di truyền:

(1): Khởi tạo một quần thể ban đầu (file đầu vào được lưu dưới dạng file.mdd chứa các dữ liệu về tên, các mô tả phân tử được tính toán bằng phần mềm Dragon 6.0, giá trị log Kp của các hợp chất trong tập huấn luyện)

Định dạng
Số trang	58
Dung lượng	1,82 MB