NGHIÊN CỨU QUAN HỆ CẤU TRÚC HOÁ HỌC VÀ HOẠT TÍNH (QSAR) ESTROGEN CỦA BISPHENOL A VÀ CÁC DẪN XUẤT

Tuy nhiên, mô hình QSAR thu được của các nhóm tác giả này đều có khả năng dự đoán ở mức độ trung bình, tính khái quát hóa và khả năng dự đoán không cao, chưa tìm ra các trọng số có ảnh h

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

Vũ Văn Đạt

NGHIÊN CỨU QUAN HỆ CẤU TRÚC HOÁ HỌC

VÀ HOẠT TÍNH (QSAR) ESTROGEN CỦA BISPHENOL - A

VÀ CÁC DẪN XUẤT

LUẬN ÁN TIẾN SĨ HÓA HỌC

Hà Nội - 2019

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

Vũ Văn Đạt

NGHIÊN CỨU QUAN HỆ CẤU TRÚC HOÁ HỌC

VÀ HOẠT TÍNH (QSAR) ESTROGEN CỦA BISPHENOL - A

VÀ CÁC DẪN XUẤT

Chuyên ngành: Hóa lí thuyết và Hóa lí

Mã số: 62 44 01 19

(Mã số mới: 9440112.04)

LUẬN ÁN TIẾN SĨ HÓA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

1 PGS.TS LÊ KIM LONG

2 GS.TS LÂM NGỌC THIỀM

XÁC NHẬN NCS ĐÃ CHỈNH SỬA THEO QUYẾT NGHỊ

CỦA HỘI ĐỒNG ĐÁNH GIÁ LUẬN ÁN Người hướng dẫn khoa học Chủ tịch hội đồng đánh giá

Luận án Tiến sĩ

GS.TS Lâm Ngọc Thiềm GS.TSKH Đặng Vũ Minh

Hà Nội - 2019

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu, kết quả trong luận án là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kỳ các công trình nào khác

Tác giả

Vũ Văn Đạt

LỜI CẢM ƠN

Với lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc em xin chân thành cảm ơn các

thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Lê Kim Long và GS.TS Lâm Ngọc Thiềm

đã tận tình hướng dẫn, động viên và giúp đỡ em trong suốt thời gian làm luận án

Em xin chân thành cảm ơn các thầy cô trong Trung tâm Ứng dụng Tin học trong Hóa học; Bộ môn Hóa lý; Khoa Hóa học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tạo mọi điều kiện thuận lợi, hướng dẫn, giúp đỡ em để có thể hoàn thành luận án

Tôi cũng chân thành cảm ơn một số nhà khoa học ở các đơn vị: Trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội; Viện Kỹ thật Nhiệt đới, Viện Hàn Lâm KH&CN Việt Nam; Viện Hóa học - Vật liệu, Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự; Khoa Hóa học, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội đã có các trao đổi học thuật để có được kết quả tốt trong luận án này, bên cạnh đó không thể không kể đến sự động viên giúp sức và hỗ trợ tuyệt vời của gia đình, bạn bè, các bạn đồng nghiệp trong thời gian qua

Trân trọng./

Hà Nội, ngày tháng năm 2019

Tác giả

Vũ Văn Đạt

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH

CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT TRONG LUẬN ÁN

MỞ ĐẦU 1

1 Lý do chọn đề tài 1

2 Mục đích 2

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 3

5 Những điểm mới của luận án 4

6 Bố cục của luận án 5

CHƯƠNG I TỔNG QUAN 6

1.1 Tổng quan về Bisphenol - A 6

1.1.1 Ứng dụng của Bisphenol - A trong công nghiệp 6

1.1.2 Cơ chế gây độc của BPA ở người và sinh vật 8

1.2 Tổng quan về nghiên cứu QSAR 11

1.2.1 Nghiên cứu QSAR trong khoa học và thực tiễn 11

1.2.2 Quy trình nghiên cứu và các nguyên tắc trong xây dựng mô hình QSAR 13

1.2.2.1 Quy trình nghiên cứu QSAR 13

1.2.2.2 Các nguyên tắc OECD 14

1.3 Tổng quan về cơ sở lý thuyết của phương pháp tính lượng tử 16

1.3.1 Lý thuyết phiếm hàm mật độ (DFT-Density Functional Theory) [34] 18

1.3.1.1 Mật độ trạng thái của electron 18

1.3.1.2 Mô hình Thomas - Fermi 18

1.3.2 Các định lý Hohenberg - Kohn [34] 19

1.3.3 Phương trình Kohn - Sham [34] 20

1.3.4 Phiếm hàm mật độ phụ thuộc vào thời gian 24

1.3.5 Bộ hàm cơ sở 25

1.3.5.1 Bộ cơ sở kiểu Pople 27

1.3.5.2 Bộ cơ sở kiểu Dunning hay gọi là bộ cơ sở phù hợp tương quan (Correlation Consistent basis set) 27

1.4 Các phương pháp toán học trong nghiên cứu QSAR 28

1.4.1 Phương pháp hồi quy 28

1.4.2 Phương pháp mạng neural nhân tạo 29

1.5 Tổng quan về sinh học thực nghiệm trong nghiên cứu QSAR 33

1.5.1 Các phương pháp phân tích thực nghiệm 33

1.5.2 Hiệu ứng sinh học và các dạng hoạt tính trong nghiên cứu QSAR 34

1.5.3 Hệ thống dữ liệu sinh học quốc tế trong khoa học nghiên cứu

QSAR 34

1.5.4 Tình hình nghiên cứu QSAR về BPA và các dẫn xuất ở trong và

ngoài nước 35

CHƯƠNG II ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 41

2.1 Đối tượng nghiên cứu và các phân tích sinh học 41

2.2 Tính toán các thông số hóa lượng tử Chương trình Gaussian 44

2.2.1 Bộ thông số hóa lượng tử 44

2.2.2 Phương pháp tính B3LYP Chương trình Gaussian 46

2.3 Phương pháp xây dựng và đánh giá mô hình 47

2.3.1 Lựa chọn thông số cấu trúc 47

2.3.2 Phương pháp hồi quy đa biến tuyến tính Chương trình STATGRAPHICS Centurion 15 49

2.3.3 Phương pháp mạng neural nhân tạo (ANN) Các chương trình

xây dựng mạng ANN 50

2.3.4 Kiểm tra đánh giá mô hình QSAR 52

CHƯƠNG III KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 55

3.1 Tính toán các thông số cấu trúc của phân tử BPA và các dẫn xuất 55

3.1.1 Lựa chọn bộ hàm cơ sở trong tính toán cấu trúc phân tử BPA

và các dẫn xuất 55

3.1.2 Tính toán các thông số đặc trưng của phân tử BPA và dẫn xuất bằng phần mềm GAUSSIAN 61

3.1.3 Nhận xét sự thay đổi các thông số cấu trúc và năng lượng phân tử trong bộ chất khảo sát 67

3.2 Xây dựng mô hình QSAR phân tích quan hệ cấu trúc - hoạt tính estrogen của BPA và dẫn xuất 80

3.2.1 Xây dựng mô hình QSAR bằng phương pháp hồi qua đa biến

tuyến tính 80

3.2.2 Mô hình QSAR sử dụng phương pháp mạng neural nhân tạo 89

3.3 Luận giải cơ chế biểu hiện hoạt tính estrogen Thiết kế phân tử mới 97

3.3.1 Luận giải cơ chế biểu hiện hoạt tính estrogen 97

3.3.2 Thiết kế phân tử mới 102

3.3.3 Kiểm tra hoạt tính estrogen của phân tử mới bằng bộ phần mềm tính toán và các mô hình QSAR 104

KẾT LUẬN 106

KIẾN NGHỊ 108

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ

LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 109

TÀI LIỆU THAM KHẢO 110

PHỤ LỤC 123

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1 Một số đặc điểm và các tính chất hóa lý cơ bản của BPA 6

Bảng 1.2 Tổng quan về dữ liệu độc tính trên BPA trong môi trường nước ngọt [44] 10

Bảng 1.3 Tổng quan về dữ liệu độc tính trên BPA trong môi trường nước mặn [44] 11

Bảng 1.4 Sơ lược về các phương pháp nghiên cứu sinh học thực nghiệm 33

Bảng 1.5 Một số dạng thông số hoạt tính thường được sử dụng trong

nghiên cứu QSAR 34

Bảng 2.1 Cấu tạo phân tử của bộ chất nghiên cứu [60] 41

Bảng 2.2 Dữ liệu thực nghiệm về hoạt tính sinh học của bộ chất nghiên cứu [60] 44

Bảng 2.3 Các thông số lượng tử được khảo sát để xây dựng mô hình 45

Bảng 3.1 Các thông số cấu trúc hình học của phân tử BPA 57

Bảng 3.2 Các thông số năng lượng của phân tử BPA 57

Bảng 3.3 Điện tích các nguyên tử carbon trên vòng thơm của BPA

(Vị trí đánh số các nguyên tử carbon trong vòng thơm xem trong Hình 2.1) 57

Bảng 3.4 So sánh phổ IR của BPA theo tính toán lý thuyết và thực nghiệm 60

Bảng 3.5 Một vài thông số cấu trúc hình học phân tử 63

Bảng 3.6 Các thông số năng lượng của bộ chất khảo sát 64

Bảng 3.7 Mật độ electron tính toán theo phương pháp B3LYP với bộ hàm

6-31+G* 65

Bảng 3.8 Phần trăm đóng góp của các thành phần vào mức năng lượng HOMO, LUMO 66

Bảng 3.9 Hệ số tương quan Pearson giữa các biến 82

Bảng 3.10 Các thông số cấu trúc được chọn để xây dựng mô hình QSAR 83

Bảng 3.11 Các thông số thống kê của một số mô hình có hệ số 2 a R cao nhất 84

Bảng 3.12 Kết quả phân tích hồi quy đối với mô hình QSAR xây dựng

từ bộ 11 biến độc lập 85

Bảng 3.13 Giá trị hoạt tính dự đoán sử dụng mô hình MLR 87

Bảng 3.14 Các thông số cấu trúc được chọn để xây dựng mô hình 92

Bảng 3.15 Giá trị MSE của mô hình ANN với số neural trên lớp ẩn 93

Bảng 3.16 Giá trị hoạt tính estrogen dự đoán 95

Bảng 3.17 Các thông số cấu trúc, năng lượng đặc trưngcủa 06 phân tử

mới thiết kế 104

Bảng 3.18 Giá trị hoạt tính estrogen dự đoán của các phân tử mới 105

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1.1 Cấu trúc 3D của phân tử BPA 6

Hình 1.2 Sản lượng toàn cầu của BPA qua các năm [44] 7

Hình 1.3 Sơ đồ tổng quát trong nghiên cứu QSAR 12

Hình 1.4 Khái quát về phạm vi khai thác và ứng dụng QSAR 13

Hình 1.5 Sơ đồ nghiên cứu QSAR 14

Hình 1.6 Cấu tạo một neural nhân tạo 29

Hình 1.7 Sơ đồ cấu tạo mạng neural nhân tạo 3 lớp 31

Hình 1.8 Sơ đồ kỹ thuật lan truyền ngược 32

Hình 2.1 Minh họa cấu trúc phân tử của các chất trong bộ dữ liệu khảo sát [60] 42

Hình 2.2 Sơ đồ nghiên cứu hoạt tính estrogen 44

Hình 2.3 Trình tự tính toán thông số hóa lượng tử sử dụng bộ phần mềm Gaussian 09 và Gaussview 06 47

Hình 2.4 Giao diện của phần mở rộng Neuro Solutions trong Excel 51

Hình 2.5 Các loại mạng trong NeuroBuilder 51

Hình 2.6 Cửa sổ khởi tạo mạng neural nhân tạo trong Matlab 52

Hình 3.1 Cửa sổ thiết lập tính toán trên phần mềm Gaussian 9 56

Hình 3.2 Cấu trúc 3D của phân tử BPA trong chương trình Gaussian 09 56

Hình 3.3 Một phần phổ IR của BPA tính toán được theo các bộ hàm TZVP, 6-31+G* và CC-PVDZ 59

Hình 3.4 Một phần phổ hồng ngoại của BPA [87] 59

Hình 3.5 Cấu trúc không gian phân tử TBBPA 62

Hình 3.6 Hình dạng orbital HOMO và LUMO của một số phân tử trong bộ chất nghiên cứu (isovalue = 0,02) 68

Hình 3.7 Sự thay đổi giá trị năng lượng E HOMO , E LUMO và ΔE theo chiều tăng hoạt tính estrogen 71

Hình 3.8 Moment lưỡng cực phân tử của các bộ chất theo chiều tăng

hoạt tính estrogen 71

Hình 3.9 Mô hình giải thích tác động của các nhóm nguyên tử lên moment lưỡng cực phân tử của bộ chất nghiên cứu 73

Hình 3.10 Đồ thị biểu diễn sự thay đổi moment lưỡng cực của phân tử phụ thuộc vào đặc tính đẩy của các gốc R1, R2 74

Hình 3.11 Sự chuyển dịch electron trên khung phân tử 75

Hình 3.12 Các dạng hiệu ứng của nhóm -OH 76

Hình 3.13 Hiệu ứng siêu liên hợp của nhóm alkyl 77

Hình 3.14 Đồ thị so sánh mật độ electron trên C11, C12, C13 của bộ chất nghiên cứu 78

Hình 3.15 Sự thay đổi tổng mật độ electron trên vòng thơm [C(vòng thơm 1) = C1+C2+C3+C4+C5+C13] 79

Hình 3.16 Sự thay đổi mật độ electron trên C2 và C7 80

Hình 3.17 Cửa sổ nhập liệu trên phần mềm STATGRAPHICS Centurion 15 80

Hình 3.18 Cửa sổ làm việc chương trình STATGRAPHICS Centurion 15

với thủ tục hồi quy chọn mô hình 84

Hình 3.19 Đồ thị tương quan giữa các giá trị ước tính, giá trị dự đoán

và giá trị quan sát 88

Hình 3.20 Cửa sổ thiết lập các thông số luyện mạng trên phần mềm NeuralBuilder 90

Hình 3.21 Thủ tục lọc biến bằng phương pháp ANN 91

Hình 3.22 Giản đồ thể hiện độ nhạy của các tham số đối với hoạt tính 91

Hình 3.23 Biến thiên MSE theo số neuraltrong lớp ẩn 94

Hình 3.24 Một phần bảng mã lập trình xây dựng mạng neural với 9 neural trong lớp ẩn 94

Hình 3.25 Cửa sổ kết quả quá trình luyện với 9 neural trên lớp ẩn 95

Hình 3.26 Đồ thị tương quan giữa các giá trị tính toán và thực nghiệm 96 Hình 3.27 Đồ thị tương quan giữa các giá trị dự đoán và thực nghiệm 97 Hình 3.28 Biểu hiện hoạt tính estrogen liên quan đến sự thay đổi

mật độ electron trên các vị trí carbon 101 Hình 3.29 Tổng hợp moment phân cực của các nhóm thế -CH 3 tại vị trí

para 2 và 7 trong phân tử số 1 101 Hình 3.30 Khung phân tử thiết kế mới 102 Hình 3.31 Cấu trúc các phân tử mới 103

CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT TRONG LUẬN ÁN

ANN Artificial neural network - Phương pháp mạng neural nhân tạo

BLYP Becke-Lee-Yang-Parr-Viết tắt tên của 4 nhà khoa học

CGF Contracted Gaussian Function

DFT Density Functional Theory-Lý thuyết phiếm hàm mật độ

EC50 Half maximal effective concentration - Nồng độ cho 50% tác dụng

tác dụng tối đa ED50 Median Effective Dose - Nồng độ ức chế 50% đối tượng thử

GGA Generalized Gradient Approximation - Phương pháp gần

đúnggradient tổng quát

HF Hartree-Fock - Phương pháp trường tự hợp

IC50 Half maximal inhibitory concentration - Liều cho tác dụng tối đa

trên 50% thú thử

KS Kohn-Sham - Viết tắt tên 2 nhà khoa học

LDA Local Density Approximation - Phương pháp mật độ cục bộ

LD50 Median lethal dose - Liều gây chết 50% thú thử

LFER Linear Free Energy Related

LSDA Local Spin Density Approximation - Sự gần đúng mật độ spin

địa phương LYP Hàm Lee - Yang - Parr

MBC Minimum Bactericidal Concentration - Nồng độ diệt khuẩn tối thiểu MIC Minimum Inhibitory Concentration - Nồng độ ức chế tối thiểu

MLR Multiple linear regression - Hồi qui đa biến tuyến tính

NOEC No observed effect concentration

OECD The Organisation for Economic Cooperation and Development -

Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế thế giới

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Bisphenol A (BPA) có công thức phân tử C15H16O2, là một trong những hóa chất phổ biến nhất trên thế giới, được tổng hợp lần đầu tiên vào những năm 1890 và được sử dụng thương mại từ năm 1951 Tuy nhiên, đến đầu những năm 1990, các nghiên cứu chỉ ra tồn dư BPA trong các sản phẩm nhựa polycarbonate (PC) và nhựa epoxy là nguyên nhân gây ra những rối loạn nội tiết trong cơ thể [75], góp phần gia tăng rủi ro đối với các bệnh liên quan đến tim mạch, béo phì, tiểu đường; ảnh hưởng khả năng phát triển trí não của trẻ em; ảnh hưởng hoạt động tuyến tiền liệt, gây ra ung thư vú, u nang buồng trứng [47, 79, 83] …

Một trong những nguồn tiếp xúc của con người với BPA đó là ăn, uống thực phẩm đựng trong vật dụng chứa BPA BPA tồn tại trong các sản phẩm PC

và nhựa epoxy thôi nhiễm ra thực phẩm khi thực phẩm được chứa đựng trong các vật dụng có nguồn gốc từ BPA Khi tan trong nước, BPA dễ dàng phản ứng với chlor tự do trong nước (tồn tại ở dạng hypochloride) tạo thành các dẫn xuất chloride của BPA

Chính vì có nhiều tác dụng phụ của các sản phẩm sử dụng BPA mà nhiều nghiên cứu tìm chất thay thế BPA Các hãng sản xuất đồ đựng phải công

bố trong sản phẩm không có BPA tự do (BPA free), nhiều hãng đã chuyển sang sản xuất các sản phẩm không chứa BPA, thay thế BPA bằng BPS (bisphenol - S), BPF (bisphenol - F) [54] hoặc các dẫn suất khác của BPA Tuy nhiên, những nghiên cứu gần đây cho thấy BPS và BPF cũng có thể ảnh hưởng đến chức năng của các tế bào giống như BPA, mặc dù liều lượng tiếp xúc an toàn của chúng không giống nhau [54, 90]

Cũng đã có các nhà khoa học nghiên cứu quan hệ cấu trúc hóa học và hoạt tính (QSAR) về BPA và một số dẫn xuất được công bố trên các công trình [26,

60, 116] Tuy nhiên, mô hình QSAR thu được của các nhóm tác giả này đều có khả năng dự đoán ở mức độ trung bình, tính khái quát hóa và khả năng dự đoán không cao, chưa tìm ra các trọng số có ảnh hưởng đến hoạt tính của bộ chất nghiên cứu, các phương pháp xử lý số liệu tương đối “thô”, chưa có chương trình hỗ trợ, nhiều tính toán vẫn phải thực hiện thủ công dẫn đến khả năng sai sót cao hơn tính toán bằng các gói phần mềm viết sẵn

Hiện nay với sự hỗ trợ của nhiều bộ phần mềm như: Gaussian các phiên bản khác nhau nhất là từ 09 trở đi, Gaussview 06, phần mềm STATGRAPHICS Centurion 15… có thể xây dựng được các mô hình QSAR

có tính khái quát và khả năng dự đoán ngoại mô hình cao

Xuất phát từ những điều vừa trình bầy trên đây, cùng với mong muốn hiểu rõ hơn tính chất và mối quan hệ định lượng giữa hoạt tính estrogen với các thông số cấu trúc hóa lượng tử đối với BPA và nhóm dẫn xuất, tôi chọn đề

tài:“Nghiên cứu quan hệ cấu trúc hóa học và hoạt tính (QSAR) estrogen của Bisphenol - A và các dẫn xuất”

2 Mục đích

- Khai thác bộ dữ liệu sẵn có gồm BPA và 22 hợp chất là dẫn xuất của BPA được nghiên cứu hoạt tính estrogen bởi nhóm nghiên cứu của trường Đại học Minnesota và trường Đại học New Orleans, Hoa Kỳ, kết hợp với việc chọn lọc các công cụ tính toán tham số cấu trúc, năng lượng của BPA và các dẫn xuất,

sử dụng các phương pháp mô phỏng toán học để nhận diện các thông số ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt tính estrogen của các phân tử, mô hình hóa mối quan hệ định lượng giữa hoạt tính estrogen với các tham số lượng tử (QSAR) đối với BPA

và các dẫn xuất;

- Định hướng thiết kế các hợp chất mới có khả năng đáp ứng các hoạt tính sinh học nhất định mà chưa cần thực hiện các phép kiểm tra sinh học phức tạp bằng thực nghiệm, cho phép tiết kiệm thời gian, chi phí và nhân lực

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

* Đối tượng nghiên cứu gồm BPA và 22 hợp chất là dẫn xuất của BPA bao gồm: các Bis A từ DM DMB BisA đến hàng loạt các dẫn xuất ở những vị trí khác nhau trên nhân phenyl…Mxy Bis A có hoạt tính estrogen đã được nghiên cứu bằng thực nghiệm của nhóm các nhà khoa học thuộc trường Đại học Minnesota và trường Đại học New Orleans, Hoa Kỳ

tử trong bộ 23 chất nghiên cứu

4 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

* Ý nghĩa khoa học

- Đề tài góp phần làm sáng tỏ thêm về cấu trúc cũng như tính chất electron của phân tử BPA và các dẫn xuất bằng cách lựa chọn phương pháp tính toán bằng lý thuyết phiếm hàm mật độ Kết quả khảo sát chỉ ra phương pháp tính B3LYP sử dụng bộ hàm 6-31+G* kết hợp với phương pháp phân tích thuộc tính phân tử NBO cho kết quả phù hợp với các khảo sát thực nghiệm hơn cả

- Đã tính toán khá đầy đủ các thông số cấu trúc, năng lượng của bộ 23 chất gồm BPA và các dẫn xuất phổ biến của BPA Kết quả cho thấy phân tử BPA và các dẫn xuất của nó đều có cấu trúc không gian hình "cánh quạt" với hai vòng phenyl phân bố gần như so le nhau Các thông số C12, EHOMO, C3, µ, C13 và C6

có tác động mạnh nhất đến hoạt tính estrogen của nhóm chất nghiên cứu

- Đã xây dựng được mối liên hệ định lượng cấu trúc phân tử và hoạt tính (QSAR) estrogen của BPA và các dẫn xuất bằng phương pháp hồi qui đa biến tuyến tính và phương pháp mạng neural nhân tạo làm cơ sở để thiết kế các phân tử mới là dẫn xuất của BPA có hoạt tính estrogen như mong muốn

5 Những điểm mới của luận án

- Đã tính toán tương đối đầy đủ các thông số cấu trúc, năng lượng của

bộ 23 chất gồm BPA và các dẫn xuất phổ biến của BPA Kết quả cho thấy phân tử BPA và các dẫn xuất của nó đều có cấu trúc không gian hình "cánh quạt" với hai vòng phenyl phân bố gần như so le nhau

- Đã xây dựng mối liên hệ định lượng giữa cấu trúc phân tử mô phỏng

và hoạt tính estrogen của BPA và các dẫn xuất thông qua việc sử dụng lý thuyết phiếm hàm mật độ và các phương pháp toán học thống kê (phương pháp hồi quy đa biến tuyến tính, phương pháp mạng neural nhân tạo) Các mô hình QSAR thu được có khả năng tái lập tốt, khả năng tổng quát và dự đoán ngoài ở

Hoạt tính estrogen của phân tử tăng theo chiều tăng độ phân cực trong các liên kết C12 - C11 và C12 - C13 tức là theo chiều giảm độ dài mạch carbon R1 và R2 Sự có mặt của các nhóm thế chênh lệch về khả năng hút và đẩy electron tại các vị trí thế số 2 và số 7 (hoặc số 4 và số 9) trên vòng benzene góp phần quan trọng làm tăng hoạt tính estrogen của phân tử Ngược lại, sự có mặt của các nhóm alkyl tại các vị trí này dẫn đến sự giảm moment lưỡng cực của phân tử, gây ra biểu hiện giảm hoạt tính estrogen của phân tử

- Đã thiết kế được 6 phân tử mới có tính định hướng mang hoạt tính estrgen thấp là các dẫn xuất của BPA có hoạt tính estrogen thấp hơn hẳn so với các phân tử trong bộ 23 chất nghiên cứu

6 Bố cục của luận án

Phần mở đầu: Giới thiệu lý do chọn đề tài, mục đích, đối tượng và phạm

vi nghiên cứu, những điểm mới, ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về BPA và các dẫn xuất, các nghiên

cứu về QSAR trong và ngoài nước có liên quan

Chương 2: Đối tượng và phương pháp nghiên cứu

Chương 3: Kết quả và thảo luận Đây là phần trọng tâm của luận án, xác

định cấu trúc và một số tính chất electron của đối tượng khảo sát để xây dựng

mô hình QSAR Từ mô hình xây dựng được, rút ra các nhận xét liên quan và đưa ra những khuyến cáo khi sử dụng BPA và các dẫn xuất cho người sử dụng Thiết kế các phân tử mới và dự đoán hoạt tính estrogen của chúng bằng mô hình QSAR đã xây dựng được, định hướng cho nghiên cứu thực nghiệm góp phần giảm thiểu những chi phí tốn kém, làm tăng hiệu quả kinh tế

Các kết quả của luận án được công bố 05 bài báo trên các tạp chí chuyên ngành có uy tín trong đó có 01 bài đã gửi đăng ởtạp chí quốc tế thuộc danh mục Scopus Luận án gồm 107 trang (không bao gồm tài liệu tham khảo và phụ lục) với 26 Bảng số liệu, 45 Hình, 119 Tài liệu tham khảo và 05 Phụ lục

Chương I TỔNG QUAN

1.1 Tổng quan về Bisphenol - A

1.1.1 Ứng dụng của Bisphenol - A trong công nghiệp

Bisphenol - A (BPA) là hợp chất hữu cơ có công thức phân tử

C15H16O2, được tổng hợp lần đầu tiên vào năm 1890 bởi nhà hóa học người Nga Alexander Pavlovich Dianin bằng cách kết hợp phenol với acetone dưới điều kiện pH thấp và nhiệt độ cao trong môi trường xúc tác acid Cấu trúc phân

tử 3D của BPA được biểu diễn trên Hình 1.1 Một số đặc điểm và các tính chất hóa lý cơ bản của BPA được trình bày tại Bảng 1.1

Hình 1.1 Cấu trúc 3D của phân tử BPA Bảng 1.1 Một số đặc điểm và các tính chất hóa lý cơ bản của BPA

Trạng thái vật lý Chất rắn dạng bột, màu trắng (nâu nhạt),

BPA bắt đầu được sản xuất và sử dụng rộng rãi trong công nghiệp từ đầu những năm 1950 khi các nhà khoa học lần đầu tiên phát hiện ra phản ứng của BPA với phosgene (carbonyl chloride) tạo ra một loại nhựa cứng gọi là polycarbonate (PC) Các đáp ứng công nghiệp tối ưu của nhựa PC cũng như các chế phẩm khác từ BPA làm bùng lên một cuộc cách mạng ứng dụng đối với loại hóa chất này

Năm 2009, sản lượng tiêu thụ BPA để sản xuất PC trên toàn thế giới đạt 2,768 triệu tấn và là tiền chất cho sản xuất nhựa epoxy đạt 1,039 triệu tấn Tổng sản lượng BPA của Liên minh Châu Âu (EU) và Hoa Kỳ đạt 3,800 triệu tấn, mỗi khu chiếm 25% sản lượng của thế giới Từ giai đoạn năm 1996/1999 đến năm 2005/2006, sản lượng BPA của khu vực EU tăng 64% Trong đó, các nước như Thụy Điển, Na Uy, Đan Mạch và Phần Lan có mức sử dụng BPA khá ổn định vào khoảng 1000 tấn/năm/quốc gia từ năm 2000 đến năm 2010 [32]

Hiện nay, lĩnh vực sử dụng BPA rất phong phú, bao gồm công nghiêp hóa chất, hàng tiêu dùng, công nghiệp thực phẩm và đóng gói… Sản lượng trung bình của BPA trên toàn cầu vào khoảng hơn 3 triệu tấn mỗi năm [32]

Đánh giá tổng quan về ứng dụng của BPA trong công nghiệp được biểu diễn trên Hình 1.2

Hình 1.2 Sản lượng toàn cầu của BPA qua các năm [44]

1.1.2 Cơ chế gây độc của BPA ở người và sinh vật

Việc sản xuất và tiêu thụ một lượng BPA khổng lồ trên toàn cầu dẫn đến

sự phát thải đáng kể của BPA ra môi trường sinh thái và sự phơi nhiễm BPA ở người cũng như ở động thực vật trong các môi trường khác nhau

Nghiên cứu về phơi nhiễm BPA nổi lên vào đầu những năm 1990 khi một nhóm nghiên cứu của nhà khoa học nội tiết người Mỹ David Feldman bất ngờ phát hiện sự có mặt của BPA trong môi trường tăng trưởng của các tế bào nấm men được nuôi cấy trong các bình được làm bằng nhựa PC, gây ra các hiệu ứng estrogen lên các tế bào Các nhà khoa học đã tiến hành phân tách BPA từ các mẫu nước đã được hấp khử trùng ở nhiệt độ và áp suất cao trong các bình và xác nhận rằng, hóa chất mà họ đã phát hiện trước đó trong các mẫu nấm men thực tế đến từ nhựa được sử dụng để làm bình thí nghiệm

Nguyên nhân chủ yếu dẫn đến sự xâm nhiễm BPA từ nhựa vào trong các môi trường khác là do sự tồn dư của các BPA tự do chưa được polyme hóa từ trong quá trình sản xuất nhựa Ngoài ra, khi sử dụng các sản phẩm nhựa PC, các liên kết carbonate có thể bị thủy phân quang hóa hoặc thủy phân nhiệt, giải phóng các BPA tự do (monome) vào môi trường tiếp xúc, đặc biệt là trong môi trường pH kiềm Bên cạnh đó, các kết quả nghiên cứu cũng cho thấy, BPA và các thành phần khác từ nhựa epoxy được sử dụng làm lớp phủ chống ăn mòn trong các bể chứa có thể xâm nhiễm vào nước nếu epoxy không được đóng rắn đúng cách [44]

Năm 1997, Mountfort đã tiến hành nghiên cứu xác định hàm lượng monome BPA trong các chai sữa và cho kết quả với bộ mẫu gồm 22 chai sữa như sau: 14 chai có hàm lượng BPA thấp hơn 10 ppm (10 mg BPA/kg nhựa), 8 chai có hàm lượng BPA từ 18 đến 139 ppm Theo đó, hàm lượng BPA trung bình là 56 ppm [44]

Việc sử dụng các sản phẩm nhựa PC rộng rãi trong các ngành công nghiệp thực phẩm và đồ uống dẫn đến sự phơi nhiễm BPA đáng kể ở người, đặc biệt là ở các nước phát triển Một số nghiên cứu được công bố năm 2008-

2013 ước tính hơn 90% người Mỹ và Đức từ sáu tuổi trở lên được xác định dương tính với BPA trong nước tiểu [76, 100, 82]

Phơi nhiễm BPA cũng có thể xảy ra qua đường hô hấp hoặc tiếp xúc qua

da đối với người lao động tham gia sản xuất, sử dụng, vận chuyển, đóng gói BPA hoặc đối với những người thường xuyên tiếp xúc với các loại giấy nhiệt hay các loại sơn bột epoxy

Bên cạnh đó, phản ứng của BPA với chlorine khử trùng trong nước tạo

ra các dẫn xuất chloride của BPA (ClxBPA) và gây ra sự phơi nhiễm các dẫn xuất của BPA ở người Các dẫn xuất halogen khác của BPA (H-BPA) cũng được tìm thấy trong môi trường và trong sinh vật Một số nghiên cứu dịch tễ học đã báo cáo về sự phát hiện không chỉ BPA mà còn cả các dẫn xuất halogen của BPA như tetrabromoBPA (TBBPA) và tetrachloroBPA (TCBPA) có mặt trong huyết thanh [80]

Trong các nghiên cứu sinh học, BPA và các dẫn xuất được biết đến như các thể anti-estrogen, có thể liên kết với các thụ thể của estrogen, tuy nhiên lại không gây tác dụng sinh học như một estrogen (hormone sinh dục nữ) thực sự Điều này dẫn đến sự gián đoạn cũng như sự rối loạn nội tiết khi có sự xuất hiện của BPA và các dẫn xuất trong cơ thể sinh vật [31,11]

Các kết quả tổng hợp của rất nhiều nghiên cứu về tác động của BPA và các dẫn xuất lên cơ thể sinh vật đã chỉ ra rằng, phơi nhiễm BPA và các dẫn xuất của BPA cũng như phơi nhiễm các chất đồng dạng của BPA như BPF, BPS, … dẫn đến nhiều nguy cơ về sức khỏe như: làm rối loạn nội tiết, rối loạn chức năng sinh sản, liên quan đến việc điều chỉnh số lượng hormone sinh dục

[13]; làm thay đổi hành vi tình cảm ở trẻ em, liên quan đến sự can thiệp và làm thay đổi các đường truyền tín hiệu thần kinh cũng như các đường truyền tín hiệu của hormone tuyến giáp, gây lên bệnh béo phì và nguy cơ mắc các bệnh

về tim mạch ở trẻ em và thanh thiếu niên [75]; phơi nhiễm ở mẹ cũng góp phần gây béo phì ở trẻ, liên quan đến sự rối loạn cân bằng chuyển hóa nội môi

ở giai đoạn đầu đời [83]; làm tăng khả năng mắc các bệnh ung thư, liên quan đến quá trình oxy hóa các nucleoticle trong chuỗi DNA - là quá trình quan trọng khởi đầu dẫn đến ung thư [79]; làm thúc đẩy tiến triển ung thư buồng trứng bằng cách trực tiếp gây tăng sinh tế bào [21,33,64]; phơi nhiễm ở người

mẹ trong thời gian thai kỳ cũng làm tăng khả năng ung thư vú ở trẻ trong thời gian trưởng thành sau này [68,104] Trong công trình [16] bằng nghiên cứu

thực nghiệm in vitro nhóm tác giả Anna Kjerstine Rosenmai đã tiến hành so

sánh mức độ nguy hiểm của các hợp chất BPA, bisphenol B (BPB), bisphenol E (BPE), bisphenol F (BPF), bisphenol S (BPS) và 4-cumylphenol (HPP) Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tất cả các hợp chất đều có cùng mức độ ảnh hưởng lên độ hoạt động estrogen và ức chế androgen, tuy nhiên BPS ít nguy hiểm hơn cả

Phơi nhiễm BPA ở các loài động thực vật thủy sinh cũng được ghi nhận qua nhiều nghiên cứu từ các khu vực khác nhau trên thế giới Một vài số liệu về đánh giá phơi nhiễm BPA đối với động vật thủy sinh được trình bày trong Bảng 1.2 và Bảng 1.3

Bảng 1.2 Tổng quan về dữ liệu độc tính trên BPA trong môi trường

Mãn

Cấp tính

Mãn

Mãn tính

Bảng 1.3 Tổng quan về dữ liệu độc tính trên BPA trong môi trường

0 = độc hại rất nhẹ; * = độc hại nhẹ; ** = độc hại vừa phải; *** = rất độc;

Nhiều hãng đã chuyển sang sản xuất các sản phẩm không chứa BPA, thay thế BPA bằng BPS, BPF hoặc các dẫn suất khác của BPA Tuy nhiên, lượng nhỏ BPS và BPF cũng có thể ảnh hưởng đến chức năng của các tế bào giống như BPA, mặc dù ngưỡng tiếp xúc an toàn của chúng không giống nhau [54, 90] Nghiên cứu mối quan hệ định lượng giữa cấu trúc hóa học và hoạt tính sinh học (quantitative structure-activity relationships - QSAR) là một giải pháp hữu hiệu để kiểm tra, đánh giá và sàng lọc khả năng đáp ứng sinh học của

bộ chất cần khảo sát cũng như thiết lập, kiểm nghiệm và cho đề xuất về các hợp chất mới có khả năng đáp ứng các hoạt tính sinh học nhất định

1.2 Tổng quan về nghiên cứu QSAR

1.2.1 Nghiên cứu QSAR trong khoa học và thực tiễn

Nghiên cứu QSAR là lĩnh vực nghiên cứu liên ngành nhằm thiết lập mối quan hệ định lượng giữa cấu trúc hóa học và hoạt tính của một bộ chất bằng các mô hình toán học; trên cơ sở các mô hình đó, có thể luận giải cơ chế tương tác sinh hóa của các hoạt chất với chất thụ cảm và dự đoán một cách định lượng về hoạt tính sinh hóa của các chất mới

Sự ra đời của QSAR có liên quan chặt chẽ đến lĩnh vực nghiên cứu chất độc và sự phát triển của lý thuyết cấu trúc phân tử Sơ đồ nghiên cứu QSAR tổng quát được biểu diễn ở Hình 1.3

Hình 1.3 Sơ đồ tổng quát trong nghiên cứu QSAR

Các mô hình QSAR được xây dựng trên cơ sở nghiên cứu hóa học phân

tử và phân tích sinh hóa thực nghiệm để tham số hóa các đặc điểm cấu trúc và hoạt tính sinh học của một bộ chất, kết hợp với quy trình xử lý số liệu bằng các phương pháp thống kê để thiết lập mối quan hệ định lượng cấu trúc hóa học -hoạt tính sinh học dưới dạng các mô hình toán học Mỗi mô hình QSAR được thực hiện trên một bộ chất, có phạm vi ứng dụng nhất định, trong đó, có thể dự đoán sinh học đối với nhiều hợp chất khác mà không cần thực hiện các phép kiểm tra sinh học phức tạp bằng thực nghiệm, cho phép tiết kiệm thời gian, chi phí và nhân lực

Hiện nay, QSAR là công cụ nghiên cứu quan trọng trong đánh giá về các nguy cơ hóa học khi các phân tử được kiểm tra không sẵn có (ví dụ như tại các giai đoạn đầu của thiết kế hóa học hay việc kiểm tra trước khi sản xuất), hoặc kết quả thử nghiệm không thích hợp với công nghệ hiện tại (ví dụ các chất dễ bay hơi, các chất phản ứng, chất không tan, các chất chuyển hóa), hoặc khi số lượng các thí nghiệm cần thực hiện vượt quá khả năng kỹ thuật của các nhà nghiên cứu (nghĩa là không thể tổng hợp được hoặc số lượng chất cần kiểm tra quá lớn)

QSAR được phát triển đặc biệt mạnh mẽ và hiệu quả trong lĩnh vực hóa học dược liệu Bằng cách phát triển và sử dụng các mô hình QSAR để sàng lọc

Bộ chất

Hoạt tính sinh hóa Thông số cấu trúc

Nghiên cứu hóa học phân tử

Nghiên cứu sinh hóa thực nghiệm

Mô hình hóa QSAR

ảo bộ chất nghiên cứu và sau đó tiến hành xác thực bằng thực nghiệm, các nhà hóa dược học đã khám phá ra nhiều phân tử mới với khả năng đáp ứng sinh học cao, mở ra nhiều triển vọng mới về phạm vi, chất lượng và độ an toàn của các sản phẩm dược lý

Phạm vi khai thác và ứng dụng QSAR được khái quát ở sơ đồ Hình 1.4

Hình 1.4 Khái quát về phạm vi khai thác và ứng dụng QSAR

1.2.2 Quy trình nghiên cứu và các nguyên tắc trong xây dựng mô hình QSAR

1.2.2.1 Quy trình nghiên cứu QSAR

Nghiên cứu QSAR là một quy trình phức tạp đòi hỏi việc phối hợp chặt chẽ giữa các cơ sở lý thuyết đa chiều với các kỹ thuật phân tích, tính toán và

xử lý số liệu hiệu quả nhằm mô tả sự tương tác phức tạp của các thông tin sinh dưới dạng một mô hình đơn giản [50, 51] Quy trình nghiên cứu QSAR được trình bày cụ thể trong sơ đồ Hình 1.5

Hình 1.5 Sơ đồ nghiên cứu QSAR

1.2.2.2 Các nguyên tắc OECD

Để đảm bảo tính ứng dụng thực tiễn của các mô hình QSAR từ các nghiên cứu khoa học, một cuộc họp giữa các chuyên gia về nghiên cứu QSAR đƣợc tổ chức tại Bồ Đào Nha vào tháng 3 năm 2002 nhằm thiết lập các quy định trong xây dựng và xác nhận mô hình QSAR [53] Các nguyên tắc này sau

đó đƣợc Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế thế giới (The Organisation for Economic Cooperation and Development - OECD) cùng cộng đồng khoa học QSAR phê duyệt tại hội nghị lần thứ 37 của Ủy ban Hóa chất và Nhóm hoạt động về Hóa chất, Thuốc trừ sâu và Công nghệ Sinh học vào tháng 11 năm

2004 Các nguyên tắc đƣợc đề ra giải quyết các vấn đề bắt buộc trong nghiên cứu để thiết lập đƣợc các mô hình QSAR phù hợp, đáng tin cậy và có khả năng tái lập [80] Có tất cả 5 nguyên tắc đƣợc OECD áp dụng đối với nghiên cứu QSAR nhƣ sau:

Bộ chất nghiên cứu

Tính toán hóa học

về cấu trúc phân tử Phân tích thực nghiệm về hoạt tính sinh học

Phân tích toán học thống kê

Nguyên tắc 1: “Hiệu ứng sinh học” xác định (A defined endpoint)

Để đảm bảo tính toàn vẹn của mô hình xét về mặt đồng nhất của dữ liệu, các thông tin về hiệu ứng sinh học phải được thu thập từ một nguồn, hoặc từ các nguồn có sự tương thích khắt khe về tính chính xác và các điều kiện thực nghiệm Tuy nhiên, ngay cả các xét nghiệm về độc tính sinh học được thực hiện trong cùng một phòng thí nghiệm cũng có thể tạo ra các sai biệt về chất lượng của các hoạt tính đo được, điều này có thể xảy ra do chất lượng của các thiết bị thử nghiệm hoặc/và khả năng tái tạo tế bào trong điều kiện thí nghiệm

Do đó, điều quan trọng là phải đánh giá kỹ lưỡng các phép đo có thể so sánh Ngoài ra, việc lựa chọn các phân tử được sử dụng để phát triển mô hình cũng rất quan trọng, vì nó cung cấp nền tảng cho phạm vi nghiên cứu cũng như các hạn chế của nó

Nguyên tắc 2: Thuật toán rõ ràng

Các mô hình QSAR phải đảm bảo tính minh bạch trong tất cả các thuật toán được sử dụng trong toàn bộ quá trình nghiên cứu và xây dựng mô hình, bao gồm: các quá trình tiền xử lý dữ liệu, phương pháp tính toán các thông số cấu trúc, các phần mềm được sử dụng, quy trình chọn biến và phát triển mô hình

Nguyên tắc 3: Miền ứng dụng xác định

Sự cần thiết phải xác định một miền ứng dụng rõ ràng đối với các mô hình QSAR phản ánh một thực tế rằng, các mô hình QSAR thu được chỉ hoạt động hiệu quả trong các giới hạn về các dạng cấu trúc phân tử, các dạng hoạt tính hóa lý cũng như các dạng cơ chế sinh học nào đó Miền ứng dụng của một

mô hình QSAR được định nghĩa là một không gian cấu trúc và hoạt tính, được xác định bởi bản chất của các hợp chất trong bộ luyện Một hợp chất mới chỉ

có thể được dự đoán đúng khi nằm trong miền ứng dụng của mô hình Sẽ rất hữu ích cho các nhà phát triển QSAR khi có thông tin về miền ứng dụng của

mô hình để xác định các nội suy (dự đoán đúng) và các ngoại suy (dự đoán ít tin cậy hơn) từ mô hình

Nguyên tắc 4: Xác thực về sự phù hợp (goodness-of-fit), độ ổn định (robustness) và khả năng dự đoán (predictivity) của mô hình

Để đánh giá về chất lượng của một mô hình QSAR, cần thực hiện các phép tham chiếu trong và ngoài Theo đó, phép tham chiếu trong (internal validation) cho đánh giá về sự phù hợp và độ ổn định của mô hình (goodness-of-fit and robustness); phép tham chiếu ngoài (external validation) cho đánh giá về khả năng dự đoán (predictivity) của mô hình

Nguyên tắc 5: Luận giải về cơ chế, nếu có thể

Việc luận giải về mặt cơ chế đối với một mô hình QSAR không phải lúc nào cũng có thể thực hiện được từ một quan điểm khoa học nào đó Một mô hình QSAR thiếu sự luận giải về mặt cơ chế không có nghĩa là mô hình đó không có khả năng ứng dụng Mục đích của nguyên tắc thứ 5 này không phải

là để “từ chối” các mô hình không có cơ sở trong luận giải về cơ chế mà để đảm bảo việc xem xét đến khả năng liên kết các thông số cấu trúc với các hoạt tính bằng một cơ chế rõ ràng

1.3 Tổng quan về cơ sở lý thuyết của phương pháp tính lượng tử

Năm 1926, nhà vật lý người Áo Erwin Schrödinger thiết lập phương trình chính tắc của cơ học lượng tử có dạng [5, 34]

- Phương pháp bán kinh nghiệm: Các phương pháp bán kinh nghiệm

bao gồm phương pháp Huckel (HMO), CNDO, INDO, MINDO, MNDO, ZINDO, AM1, PM3, Các phương pháp này có ưu điểm là tính nhanh, dễ sử dụng Tuy nhiên, nhược điểm là mức độ chính xác khá hạn chế Hiện nay, đối với các hệ nghiên cứu nhỏ và vừa, người ta ít sử dụng các phương pháp bán kinh nghiệm Mặc dù vậy, chúng vẫn được sử dụng khá phổ biến khi nghiên cứu các hệ phân tử lớn trong y sinh như các protein

- Phương pháp tính từ đầu (ab-initio): Phương pháp trường tự hợp

Hartree Fock (HF) và các phương pháp Post-HF là các phương pháp tính từ đầu So với phương pháp bán kinh nghiệm thì phương pháp HF cho kết quả gần đúng tốt hơn Tuy nhiên, phương pháp này chưa tính đến năng lượng tương quan-trao đổi electron Để loại bỏ sau sai số này, các phương pháp Post-

HF như phương pháp nhiễu loạn (MP), phương pháp tương tác cấu hình (CI)

và phương pháp chùm tương tác (CC) đã xử lý thêm phần hiệu chỉnh tương quan vào mô hình HF Kết quả tính theo những phương pháp này rất tốt, đặc biệt là phương pháp CCSD(T) Tuy nhiên, sự gia tăng nhanh chóng về số lượng phép tính cần thực hiện đòi hỏi thời gian tính toán lớn cũng như hệ thống máy tính đủ mạnh Vì vậy, việc áp dụng các phương pháp post-HF cho

hệ nghiên cứu lớn như kim loại chuyển tiếp, hay các cụm kim loại gặp nhiều khó khăn

- Lý thuyết phiếm hàm mật độ (Density Functional Theory - DFT):

Trong lý thuyết DFT, các tính chất của hệ N electron được biểu diễn thông qua hàm mật độ electron của toàn bộ hệ Mật độ electron chỉ phụ thuộc vào

ba biến tọa độ không gian mà không phụ thuộc vào số electron trong hệ Điều này khác với thuyết hàm sóng là một hàm sóng mô tả hệ N electron sẽ phải chứa 3N biến tọa độ không gian và N tọa độ spin Với cách tiếp cận đó, việc áp dụng các phương pháp DFT không chỉ giảm thiểu thời gian tính mà còn khắc phục được phần năng lượng tương quan electron, do vậy kết quả

thu được có độ chính xác cao Hiện nay, các phương pháp DFT được sử dụng rộng rãi trong các tính toán hóa học lượng tử, đặc biệt cho hệ nghiên cứu lớn và phức tạp

1.3.1 Lý thuyết phiếm hàm mật độ (DFT-Density Functional Theory) [34]

1.3.1.1 Mật độ trạng thái của electron

Lý thuyết DFT cho phép mô tả trạng thái hệ N electron theo hàm mật độ

( )r

 biểu thị số electron trên một đơn vị thể tích ở trạng thái cho trước, đây là khái niệm rất quan trọng trong DFT Về mặt toán học biểu thức của mật độ electron được định nghĩa như sau:

2

( )r N (x x, , ,x N d dx dx N

Với x i là tọa độ bao gồm tọa độ không gian r i và tọa độ spin i của

electron i; (r) xác định mật độ xác suất tìm thấy bất kì N electron trong thể tích nguyên tố dr; (r) là hàm không âm của các biến không gian x, y, z Tích

phân trong toàn bộ không gian sẽ cho ta toàn bộ số electron

( )r dr N

1.3.1.2 Mô hình Thomas - Fermi

Năm 1927, Thomas và Fermi chỉ ra sự tồn tại của một phiếm hàm năng lượng và tìm ra biểu thức năng lượng Thomas-Fermi cho nguyên tử dựa trên mật độ electron là:

Trong đó, Z là điện tích của hạt nhân, R là vectơ tọa độ của hạt nhân,

r là vectơ tọa độ electron Phương trình này chỉ dùng cho nguyên tử (có một

hạt nhân) Ðiều này làm cho lý thuyết Thomas-Fermi được nhìn nhận như một mẫu quá đơn giản đối với việc tính toán định lượng trong nguyên tử, phân tử hay chất rắn

E[(r)] = (r)Vendr + Fhk[(r)] (1.6) với: Fhk[(r)] = T[(r)] + Vee[(r)] (1.7)

Ta viết lại dạng của Vee[(r)]:

Vee[(r)]= J[(r)]+ K[(r)]= 1 2

1 2 12

( ) ( ) 1

2

r r

dr dr r

 

K[(r)] là số hạng phi cổ điển, Fhk[(r)] còn gọi là phiếm hàm

Hohenberg-Kohn Nếu biết giá trị của Fhk[(r)], tức là cả T[(r)] và Vee[(r)] thì chúng ta

sẽ giải được phương trình Schrodinger Vì phiếm hàm này có một dạng chung độc lập với kích thước hệ nên rất thuận tiện khi áp dụng cho các hệ lớn Nhiệm vụ chính của DFT hiện nay là đi tìm dạng cụ thể của T[(r)] và

K[(r)]

- Định lý thứ hai của Hohenberg-Kohn được phát biểu dựa trên nguyên

lý biến phân: Đối với một mật độ electron thử ( )r cho trước thỏa mãn ( )r 0

và ( )r drN thì E0 E ( )r  (1.9)

Tức là năng lượng của hệ E ( )r nhận được từ ( )r không thể nhỏ hơn năng lượng ở trạng thái cơ bản E0 Đây là kết quả được suy luận trực tiếp từ định lý thứ nhất

1.3.3 Phương trình Kohn - Sham [34]

Kohn và Sham đề xuất cách lập các phiếm hàm trên bằng cách đưa vào các orbital không tương tác Trong đó mật độ ở trạng thái cơ bản của hệ không tương tác bằng với mật độ trạng thái cơ bản của hệ thống tương tác Những orbital này được gọi là orbital Kohn - Sham (KS) hay hàm sóng KS Động năng của hệ không tương tác Ts[(r)] sai khác với động năng của hệ thực

T[(r)] một lượng là: (T[(r)] - Ts[(r)]) Phần sai khác này cộng với K[(r)]

được gọi là số hạng năng lượng tương quan-trao đổi Exc[(r)]

Dùng nguyên lý biến phân cho   sẽ dẫn đến các phương trình KS

Theo đó, trong dấu móc của (1.10) thì:

- Số hạng thứ nhất biểu thị toán tử động năng của các electron

- Số hạng thứ hai biểu thị toán tử năng lượng hút hạt nhân - electron, tổng này được lấy qua tất cả các hạt nhân theo chỉ số I, nguyên tử số là ZI

- Số hạng thứ ba biểu thị toán tử năng lượng tương tác Coulomb giữa 2 mật độ electron toàn phần (được lấy tổng qua tất cả các orbital) ρ r1 , ρ r2 tại

 là hàm không gian 1 electron, còn gọi là orbital KS ρ r là mật

độ điện tích hay mật độ electron trạng thái cơ bản tại vị trí  r

δΕ ρ V

δ



 (1.11)

Nếu ΕXC ρ đã được biết thì thu được VXC ρ

Giá trị E xc  r 

  gồm hai thành phần là năng lượng trao đổi Ex và năng lượng tương quan Ec, tuy nhiên giá trị năng lượng trao đổi-tương quan Exc mới có ý nghĩa vật lý Vì vậy, kết hợp hai hàm Ex và Ec thành một hàm kết hợp Exc

Sự phát triển của lý thuyết DFT ngày nay là tập trung vào việc làm sao

để có phiếm hàm ΕXC ρ ngày càng tốt hơn Các phương pháp DFT khác nhau

ở dạng của ΕXC ρ

Để xác định giá trị này, người ta dựa vào các sự gần đúng khác nhau

Cụ thể:

* Sự gần đúng mật độ cục bộ (Loal Density Approximation -LDA)

Theo đó, giá trị ( ⃗) xấp xỉ với năng lượng tương quan trao đổi của một electron trong khí quyển electron đồng nhất có cùng mật độ electron ( ⃗) theo sự gần đúng cục bộ:

LDA

Phiếm hàm này được sử dụng cùng với mô hình của Thomas-Fermi và

nó được gọi là phương pháp Thomas-Fermi-Dirac Tuy nhiên, nó không tạo ra được cải tiến đáng kể nào đối với những sai sót trong việc lấy xấp xỉ phiếm hàm động năng trong mô hình Thomas-Fermi

Sự gần đúng mật độ spin cục bộ (Local Spin Density Approximation - LSDA) Trong lý thuyết phân cực spin của Kohn-Sham, cùng với phương pháp gần đúng mật độ spin cục bộ, năng lượng trao đổi-tương quan có dạng như sau:

Những kết quả nhận được theo LSDA là tốt nhất khi áp dụng với hệ chất rắn, các tham số cấu trúc mạng cũng như các tính chất dao động thậm chí đạt

độ chính xác cao chỉ sai khác so với thực nghiệm một vài phần trăm Tuy nhiên, với hệ nguyên tử và phân tử, những hệ mà mô hình khí electron không đồng nhất, kết quả nhận được đương nhiên sẽ sai khác khá nhiều so với thực nghiệm (khoảng 20% lớn hơn lực liên kết, bởi vậy độ dài liên kết thường xuyên ngắn hơn so với thực nghiệm) Để khắc phục sai số này, ta thường sử dụng sự gần đúng gradient suy rộng

* Sự gần đúng gradient tổng quát (Generalized Gradient Approximation)

Phương pháp gần đúng gradient tổng quát (Generalized Gradient Approximation- GGA) là một phiếm hàm trao đổi-tương quan đang rất phổ biến trong vật lý chất rắn Ðối với một giá trị mật độ ( ⃗) bất kỳ, việc xác định chính xác giá trị năng lượng trao đổi-tương quan gặp nhiều khó khăn Tuy nhiên, nếu như ( ⃗) thay đổi tương đối chậm thì ta có thể viết:

(2) ( ( )) ( ) ( ( )) ( )

xc

Trong đó,  xc( ( ))r là phần năng lượng tương quan trao đổi của số hạng

thứ hai trong khai triển năng lượng theo toán tử gradient của mật độ

Trong khai triển (1.15), nếu chỉ tính đến số hạng đầu tiên, ta có thể nhận

ra ngay đó là năng lượng trao đổi-tương quan trong LDA, hàm này chỉ phụ thuộc vào ( ⃗) Còn nếu xét thêm đến số hạng thứ hai, ta sẽ thấy năng lượng trao đổi-tương quan sẽ phụ thuộc vào 2 biến là ( ⃗) và ∇ ( ⃗) Khi đó nó có thể được viết dưới dạng:

đầy đủ (tổng quát) của năng lượng trao đổi-tương quan trong phương pháp GGA có dạng:

GGA xc

E      f  r  r   r   r d r (1.17) GGA tốt hơn so với LDA khi tính năng lượng nguyên tử, năng lượng liên kết và đặc biệt là liên kết hydro (năng lượng liên kết tính theo LDA luôn lớn hơn khá nhiều so với thực nghiệm) Tuy nhiên, khối lượng tính toán sẽ nhiều hơn do phải tính theo gradient các bậc Một số dạng phiếm hàm GGA thường dùng như: PW (Perdew, Wang), BP86 (Beck-1988, Perdew-1986), PBE (Perdew, Burke, Ernzerhof), BLYP (Becke, Lee, Yang, Parr) [19]

E : là hàm tương quan của Vosko, Wilk và Nusair

+ Phương pháp tính toán BP86 là phương pháp được sử dụng phổ biến nghiên cứu cấu trúc, tính chất các kim loại chuyển tiếp Phiếm hàm BP86 nằm trong sự gần đúng GGA, nó bao gồm LDAX+B88X+VWN-5+P86 Trong đó:

LDAX: phần trao đổi theo Diac trong sự gần đúng mật độ cục bộ

B88X: phần trao đổi theo Beck xây dựng năm 1988 (dùng để hiệu chỉnh sai số tính theo LDA)

VWN-5: phần tương quan trong sự gần đúng mật độ cục bộ được xây dựng bởi 3 nhà khoa học Vosko-Wilk-Nusair

P86: phần tương quan không cục bộ (non-local correlation) theo Perdew xây dựng năm 1986

1.3.4 Phiếm hàm mật độ phụ thuộc vào thời gian

Nhiều nhà nghiên cứu đã phát triển lý thuyết về phiếm hàm mật độ phụ thuộc vào thời gian (TD-DFT) nhằm mở rộng các phương trình Kohn-Sham

mô tả trạng thái kích thích của hệ TD-DFT được mở rộng từ DFT với thế bên ngoài phụ thuộc vào thời gian, lúc này mọi tính chất đều được mô tả thông qua phiếm hàm mật độ phụ thuộc thời gian và trạng thái ban đầu [44]

Trong quang phổ, việc mô tả sự thay đổi hệ từ trạng thái này sang trạng thái khác là yếu tố quan trọng đóng vai trò quyết định Để giải quyết vấn đề này, ta sử dụng phương trình Schrödinger phụ thuộc vào thời gian cho hàm sóng nhiều electron ( ) :

và các tác nhân kích thích bên ngoài

Phần lớn các tính toán TD-DFT hiện nay tập trung vào quang phổ, cho

ra các tính chất đặc trưng và kích thích của nguyên tử, phân tử và chất rắn Nhìn chung, kết quả TD-DFT cho năng lượng kích thích khá tốt Định lý trung tâm của TD-DFT là định lý Runge-Gross, chứng minh rằng có sự tương tác tương ứng một thế ngoài phụ thuộc vào thời gian ( ) và mật độ electron ( ), trong nhiều hệ chúng được phát triển từ trạng thái ban đầu Mật độ ( ) là xác xuất tìm thấy một electron với mọi spin tại vị trí r:

tử Hamilton Các phương trình Schrödinger phụ thuộc vào thời gian có thể giải

và thu được các đặc trưng của hệ như là trạng thái ban đầu, mật độ điện tử đồng thời xác định các đặc tính khác của hệ tương tác nhiều electron

1.3.5 Bộ hàm cơ sở

Độ chính xác của việc giải phương trình Schrödinger phụ thuộc đồng thời vào việc lựa chọn phương pháp tính toán và độ lớn của bộ hàm cơ sở Bộ hàm cơ sở là một sự biểu diễn toán học của các orbital trong hệ Có hai loại hàm cơ sở trong các bộ cơ sở được dùng trong tính toán cấu trúc electron: AO kiểu Slater (STO) và AO kiểu Gauss (GTO) với biểu thức tương ứng trong hệ tọa độ cầu là:

) exp(

r ).

, ( Y N ) , ,

m , n ,

Trong đó: N là thừa số chuẩn hoá

r = |rorbital-RA| với rorbital là vectơ tọa độ orbital

RA là tọa độ hạt nhân A

Yl,m là hàm cầu

ξ là thừa số mũ của các hàm STO và GTO tương ứng

Để đạt độ chính xác như nhau, cần số hàm GTO gấp 3 lần số hàm STO Tuy nhiên, GTO thuận lợi cho việc tính toán hơn STO vì dễ hội tụ hơn và cho kết quả tương đối tốt Vì vậy, trong việc tính toán cấu trúc electron thì hàm cơ

sở kiểu Gauss (GTO) được dùng nhiều hơn Nhiều hàm cơ sở chỉ tập trung vào việc mô tả vùng quan trọng về mặt năng lượng (vùng electron vỏ bên trong)

mà ít quan tâm tới thành phần có ý nghĩa về mặt hóa học (vùng electron vỏ hóa trị) Nếu muốn mô tả tốt phần bên ngoài của hàm sóng đòi hỏi bộ cơ sở phải rất lớn và thời gian tính toán lâu hơn Vì vậy, việc kết hợp bộ đầy đủ của những hàm cơ sở GTO ban đầu (PGTO) thành một bộ hàm nhỏ hơn là cần thiết Sự tổ hợp tuyến tính như vậy gọi là sự rút gọn bộ cơ sở và hàm thu được

là hàm GTO rút gọn (Contracted GTO -CGTO)

Tổ hợp tuyến tính các hàm Gauss GTO thu được hàm Gauss rút gọn (CGTO) và những hàm này được sử dụng để xây dựng hàm cơ sở Các bộ hàm

cơ sở thường gặp là:

- Bộ cơ sở tối thiểu chứa số hàm cơ sở cần thiết tối thiểu cho mỗi nguyên tử, bao gồm những orbital hoá trị và các orbital vỏ trong Bộ cơ sở tối thiểu tiêu biểu là STO - 3G tạo ra từ sự tổ hợp 1 hàm STO với 3 hàm GTO

- Bộ cơ sở hoá trị tách gồm các orbital vỏ hoá trị và các orbital này được

nhân lên nhiều lần, có thể nhân đôi, ba, như dạng k-nlmG của Pople có 3-21G,

6-31G, và 6-311G Để mô tả tốt hơn sự phân bố mật độ electron trong không gian đòi hỏi phải kể thêm những hàm phân cực, đó là việc thêm các hàm có moment góc khác, lớn hơn cho nguyên tử nặng và nguyên tử hydro vào bộ cơ sở hóa trị tách Ví dụ: 6-31G(d), 6-31G(d,p), 6-311G(2df,p), Để mô tả hàm sóng của các ion âm hoặc của các phân tử lớn có các electron nằm xa bên ngoài hạt nhân, người ta đưa thêm vào các hàm khuếch tán, thông thường là những hàm Gauss có số mũ nhỏ Bộ cơ sở có hàm khuếch tán quan trọng với những hệ có electron liên kết lỏng lẻo với hạt nhân Ví dụ: 6-311+G, 6-311++G