Sàng lọc in silico các chất chủ vận thụ thể dopamin d2

Nỗ lực này đã dẫn đến việc phát triển một số tácnhân điều trị mới, mặc dù chúng chưa giải quyết được căn nguyên của các vấn đề lâmsàng, nhưng đã góp phần nâng cao hiểu biết của chúng ta

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ Y TẾ

ĐẠI HỌC Y DƯỢC TP HỒ CHÍ MINH

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ Y TẾ

ĐẠI HỌC Y DƯỢC TP HỒ CHÍ MINH

Luận văn thạc sĩ dược học

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS THÁI KHẮC MINH

TP Hồ Chí Minh – Năm 2020

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Bùi Quốc Dũng

LUẬN VĂN THẠC SĨ DƯỢC HỌC

SÀNG LỌC IN SILICO CÁC CHẤT CHỦ VẬN

THỤ THỂ DOPAMIN D2

Bùi Quốc DũngNgười hướng dẫn khoa học: PGS.TS Thái Khắc Minh

MỞ ĐẦU

Các kết quả nghiên cứu trên động vật và lâm sàng ủng hộ giả thuyết sự gián đoạn của

hệ thống dopaminergic, đặc biệt thụ thể dopamin 2 có liên quan đến sinh lý bệnhAlzheimer Việc tác động chuyên biệt lên thụ thể dopamin 2 sẽ hạn chế tác dụng phụcủa thuốc Vì vậy, đề tài này được thực hiện với mong muốn tìm kiếm thêm nhữngchất chủ vận thụ thể dopamin 2 tiềm năng

ĐỐI TƯỢNG – PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tổng cộng 255 chất cùng với giá trị EC50 đã biết trên thụ thể dopamin 2 thu thập từcác bài báo được sử dụng để xây dựng mô hình QSAR Sáu thuốc chủ vận đã lưuhành trên thị trường được dùng để tạo nên mô hình 3D Pharmacophore và đánh giá

mô hình ADME Mô hình docking được xây dựng từ cấu trúc tinh thể 6CM4 Các

mô hình trên được ứng dụng vào sàng lọc ảo trên tập ZINC, Drugbank và TCM Nămchất trong số những chất sàng lọc được thực hiện mô phỏng động học

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu đã xây dựng được mô hình BQSAR, 3D Pharmacophore, ADME,docking Từ khoảng 13.300.000 chất của tập ZINC, Drugbank, TCM, sàng lọc qua3D Pharmacophore được 818 chất, tiếp tục qua miền ứng dụng được 350 chất, môhình BQSAR 124 chất, ADME còn 76 chất, tiến hành docking thì kết quả thu được

là 50 chất Năm chất được thực hiện mô phỏng động học là ZINC09442049,ZINC05857468, TCM30487, DB07889, DB06152 có kết quả tương đối ổn định

THESIS FOR THE DEGREE MASTER OF PHARMACY

SCREENING IN SILICO DOPAMINE D2 RECEPTOR AGONISTS

Bùi Quốc DũngSupervisor: Assoc Prof Dr Khac-Minh Thai

INTRODUCTION

Clinical and animal studies support the hypothesis that disruption of thedopaminergic system, especially dopamine 2 receptors, is associated with thepathophysiology of Alzheimer’s disease The specific action on dopamine 2 receptorswill limit the side effects of the drug Therefore, the aim of this study is to findingmore potential dopamine 2 receptor agonists

MATERIALS AND METHODS

A total of 255 substances with known EC50 values on dopamine 2 receptors collectedfrom literatures were used to build QSAR models Six agonist commercial drugs wereused to create a 3D Pharmacophore model and evaluate the ADME model Thedocking modelings were performed on a crystal structure 6CM4 The above modelswere applied to screen on the datasets of ZINC, Drugbank, and TCM Fivecompounds screened were performed in a molecular dynamics simulation

RESULTS

The study built models of QSAR, 3D Pharmacophore, ADME, and docking Fromabout 13,300,000 compounds of ZINC, Drugbank, TCM datasets, 818 compoundswere screened by 3D Pharmacophore, 350 compounds with the application domain,

124 compounds with the BQSAR model, 76 compounds with ADME, 50 compoundsafter docking Five compounds namely ZINC09442049, ZINC05857468,TCM30487, DB07889, DB06152 were done molecular dynamics with relativelystable results

MỤC LỤC

MỤC LỤC i

DANH MỤC KÍ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT iii

DANH MỤC BẢNG v

DANH MỤC HÌNH VẼ vi

ĐẶT VẤN ĐỀ 1

Chương 1 TỔNG QUAN TÀI LIỆU 3

1.1 Bệnh liên quan đến chất chủ vận dopamin 3

1.2 Thụ thể dopamin 8

1.3 Thụ thể dopamin 2 10

1.4 Dopamin 16

1.5 Định lượng hoạt tính sinh học 16

1.6 Thiết kế thuốc với sự trợ giúp của máy tính 18

1.7 Các nghiên cứu đã thực hiện 29

Chương 2 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 31

2.1 Đối tượng nghiên cứu 31

2.2 Công cụ nghiên cứu 32

2.3 Mô hình 3D-pharmacophore 33

2.4 Mô hình QSAR 35

2.5 Mô hình docking phân tử 40

2.6 Mô hình ADME 43

2.7 Sàng lọc ảo 44

2.8 Mô phỏng động học phân tử 46

Chương 3 KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 50

3.1 Thu thập và xử lý dữ liệu 50

3.2 Mô hình QSAR PLS 54

3.3 Mô hình QSAR nhị phân 56

3.4 Mô hình docking 58

3.5 Mô hình 3D pharmacophore 61

3.6 Mô hình ADME 66

3.7 Sàng lọc ảo 67

3.8 Mô phỏng động học phân tử 74

3.9 Bàn luận 88

Chương 4 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 95

TÀI LIỆU THAM KHẢO 97

DANH MỤC KÍ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Từ đầy đủ tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt

ADME absorption, distribution,

metabolism, excretion hấp thu, phân bố, chuyển hóa,thải trừ

Trung Quốc

bỏ IL3

GPCR G protein-coupled receptor thụ thể bắt cặp với G protein

phương dao động

TM transmembrane đoạn xuyên màng

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Những thuốc chủ vận dopamin đang được nghiên cứu lâm sàng 6

Bảng 1.2 Đột biến một số acid amin với phối tử chủ vận 15

Bảng 1.3 Đột biến một số acid amin với phối tử đối vận 15

Bảng 1.4 Cơ sở dữ liệu dùng để sàng lọc (2012) [18] 27

Bảng 1.5 Các nghiên cứu liên quan đến thụ thể dopamin 2 30

Bảng 2.1 Các cấu trúc tinh thể liên quan thụ thể dopamin 2 31

Bảng 2.2 Các phần mềm được sử dụng trong luận văn 33

Bảng 2.3 Khoảng các giá trị thông số ADME phù hợp [83] 44

Bảng 2.4 Phân loại liên kết hydro 49

Bảng 3.1 Dữ liệu xây dựng mô hình QSAR 50

Bảng 3.2 Ma trận tương quan giữa các thông số 53

Bảng 3.3 Kết quả loại nhiễu bằng Z/Zx score và PCA 55

Bảng 3.4 Kết quả đánh giá mô hình BQSAR 56

Bảng 3.5 Miền giá trị của mô hình QSAR 57

Bảng 3.6 Kết quả redocking risperidon và docking dopamin 59

Bảng 3.7 Thông số đánh giá của 15 mô hình pharmacophore đi từ chất chủ vận 61

Bảng 3.8 Thông số đánh giá của 15 mô hình pharmacophore đi từ chất đối vận 64

Bảng 3.9 Tóm lượt thông số đánh giá các mô hình pharmacophore 66

Bảng 3.10 Giá trị các thông số ADME tính toán 66

Bảng 3.11 Đặc điểm của 5 chất sử dụng cho mô phỏng động học 71

Bảng 3.12 Tần suất liên kết hydro của những chất mô phỏng động học 79

Bảng 3.13 So sánh các mô hình 3D pharmacophore với các nghiên cứu khác 90

Bảng 3.14 So sánh mô hình docking và sàng lọc ảo với nghiên cứu khác 92

Bảng 3.15 So sánh mô phỏng động học phân tử với nghiên cứu khác 94

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Đồ thị mối tương quan giữa các thụ thể dopamin và bệnh Alzheimer [72].

7

Hình 1.2 Con đường truyền tính hiệu của thụ thể dopamin 2 [105] 8

Hình 1.3 Cấu tạo thụ thể dopamin 2 D2L [75] 11

Hình 1.4 Vị trí gắn kết dự đoán của dopamin [43] 12

Hình 1.5 Sơ đồ 3D đại diện cho các domain gắn kết của D2HighR (trái) và D2LowR (phải), thu được từ các khung quỹ đạo mô phỏng động học [80] 13

Hình 1.6 Các acid amin trong túi gắn kết của thụ thể dopamin 2 14

Hình 1.7 Sinh tổng hợp của dopamin [1] 16

Hình 1.8 Sơ đồ quy trình docking 26

Hình 1.9 Một ví dụ về phương trình được sử dụng để tính gần đúng các lực nguyên tử chi phối chuyển động phân tử [26] 29

Hình 2.1 Công thức các thuốc chủ vận thụ thể dopamin 2 32

Hình 2.2 Quy trình xây dựng mô hình 2D-QSAR 37

Hình 2.3 Những bước khác nhau của đánh giá mô hình QSAR [77] 38

Hình 2.4 Sơ đồ các bước tiến hành sàng lọc ảo 45

Hình 3.1 Một số khung cấu trúc từ dữ liệu thu thập được 52

Hình 3.2 Minh họa dữ liệu thông số mô tả bằng PCA 54

Hình 3.3 Mối tương quan giữa pEC thực nghiệm và dự đoán trên 19 chất nhiễu (bên trái) và 236 chất sau loại nhiễu (bên phải) 56

Hình 3.4 Khoang gắn kết của risperidon với thụ thể dopamin 2 58

Hình 3.5 Các acid amin tương tác với phối tử risperidon 58

Hình 3.6 Mô thức gắn kết của bốn PT 60

Hình 3.7 Biểu đồ cột điểm đánh giá 15 mô hình pharmacophore từ chất chủ vận 62

Hình 3.8 Mô hình pharmacophore đi từ các chất chủ vận (bên trái) thể hiện lên phân tử dopamin (bên phải) 63

Hình 3.9 Mô hình pharmacophore đi từ phức hợp 6cm4 63 Hình 3.10 Biểu đồ cột điểm đánh giá 15 mô hình pharmacophore từ chất đối vận 65

Hình 3.11 Mô hình pharmacophore của các chất đối vận (bên trái) thể hiện lên phân

tử risperidon (bên phải) 65

Hình 3.12 Phễu sàng lọc các chất tiềm năng 68

Hình 3.13 Biểu đồ Histogram thông số QPlogPo/w, QPlogS, QPlogBB, PHOA 69

Hình 3.14 Phân bố điểm số docking của 50 chất tiềm năng 69

Hình 3.15 Nguồn gốc của 50 chất tiềm năng 70

Hình 3.16 Tần số tương tác với các acid amin của 51 chất 70

Hình 3.17 Mô thức gắn kết và khoang gắn kết của ZINC09442049 72

Hình 3.18 Mô thức gắn kết và khoang gắn kết của ZINC05857468 72

Hình 3.19 Mô thức gắn kết và khoang gắn kết của TCM30487 73

Hình 3.20 Mô thức gắn kết và khoang gắn kết của DB07889 73

Hình 3.21 Mô thức gắn kết và khoang gắn kết của DB06152 74

Hình 3.22 Kết quả mô phỏng động học thụ thể dopamin 2 trong cấu trúc tinh thể 6CM4, 6LUQ, 6VMS 75

Hình 3.23 Thụ thể dopamin 2 được thay đổi vùng IL3 từ dài thành ngắn hơn 76

Hình 3.24 Giá trị RMSD của D2RN 76

Hình 3.25 Giá trị RMSF của D2RN 77

Hình 3.26 Giá trị RMSD của protein (ở trên) và dopamin (ở dưới) 78

Hình 3.27 Giá trị RMSD của ZINC09442049 (dưới) và D2RN (trên) 80

Hình 3.28 Công thức cấu tạo của ZINC09442049 80

Hình 3.29 Giá trị RMSF các nguyên tử của phối tử ZINC09442049 81

Hình 3.30 Giá trị RMSD của ZINC05857468 (dưới) và D2RN (trên) 81

Hình 3.31 Công thức cấu tạo của ZINC05857468 82

Hình 3.32 Giá trị RMSF các nguyên tử của phối tử ZINC05857468 82

Hình 3.33 Giá trị RMSD của TCM30487 (dưới) và D2RN (trên) 83

Hình 3.34 Công thức cấu tạo của TCM30487 84

Hình 3.35 Giá trị RMSF các nguyên tử của phối tử TCM30487 84

Hình 3.36 Giá trị RMSD của DB07889 (dưới) và D2RN (trên) 85

Hình 3.37 Công thức cấu tạo của DB07889 85

Hình 3.38 Giá trị RMSF các nguyên tử của DB07889 86

Hình 3.39 Giá trị RMSD của DB06152 (dưới) và D2RN (trên) 87

Hình 3.40 Công thức cấu tạo của DB06152 87

Hình 3.41 Giá trị RMSF các nguyên tử của phối tử DB06152 88

Hình 3.42 Mô hình pharmacophore nghiên cứu này (trái) và Thomas Sommer (phải) 89

ĐẶT VẤN ĐỀ

Dopamin là chất dẫn truyền thần kinh catecholamin nổi bật trong não động vật có vú,kiểm soát một loạt các chức năng bao gồm hoạt động vận động, nhận thức, cảm xúc,củng cố tích cực và điều hòa nội tiết Hệ thống dopaminergic đã là trọng tâm củanhiều nghiên cứu trong những năm qua, chủ yếu là do một số tình trạng bệnh lý nhưbệnh Parkinson, tâm thần phân liệt, hội chứng Tourette và tăng prolactin máu có liênquan đến rối loạn điều hòa đường truyền dopaminergic Các chất đối kháng thụ thểdopamin đã được phát triển để ngăn chặn ảo giác và ảo tưởng xảy ra ở bệnh nhân tâmthần phân liệt, trong khi các chất chủ vận thụ thể dopamin có hiệu quả trong việc làmgiảm chứng giảm vận động của bệnh Parkinson [62]

Tuy nhiên, sự phong tỏa các thụ thể dopamin có thể gây ra các tác dụng ngoại tháptương tự như các tác dụng do suy giảm dopamin và liều cao của các chất chủ vậndopamin có thể gây ra rối loạn tâm thần Do đó, các liệu pháp điều trị rối loạn do mấtcân bằng dopamin có liên quan đến các tác dụng phụ nghiêm trọng Vì thế, một trongnhững thách thức của những năm qua là phát hiện ra các loại thuốc dopaminergicchọn lọc mà không có tác dụng phụ Nỗ lực này đã dẫn đến việc phát triển một số tácnhân điều trị mới, mặc dù chúng chưa giải quyết được căn nguyên của các vấn đề lâmsàng, nhưng đã góp phần nâng cao hiểu biết của chúng ta về hệ thống dopaminergic.Ngoài ra, do thiếu chất chủ vận thực sự và chất đối kháng phân biệt giữa các thụ thểgiống D1 và giống D2, vai trò của các phân nhóm thụ thể dopamin trong học tập vàtrí nhớ vẫn chưa được nghiên cứu [62]

Trên toàn thế giới, có khoảng 50 triệu người bị sa sút trí tuệ và có gần 10 triệu trườnghợp mắc mới hàng năm Tổng số người mắc chứng sa sút trí tuệ dự kiến sẽ lên tới 82triệu người vào năm 2030 và 152 triệu người vào năm 2050 Trong đó, bệnhAlzheimer là dạng sa sút trí tuệ phổ biến nhất và có thể chiếm 60-70% các trườnghợp [108] Các nghiên cứu thực hiện trên mô hình chuột bị Alzheimer cho thấylevodopa, một chất được chuyển thành dopamin trong cơ thể, có tác dụng bảo vệtrong quá trình học tập và ghi nhớ cũng như làm giảm số lượng và kích thước mảng

Aβ, dẫn tới hướng nghiên cứu liên quan đến thụ thể dopamin 2 trong điều trị bệnh

Alzheimer [15] Có sự giảm đáng kể các thụ thể giống dopamin 2 trong vùng hồi hải

mã và vỏ não trước của bệnh nhân bị bệnh Alzheimer, mật độ thụ thể giảm dần theotuổi tác Hơn nữa, một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng hoạt động thông qua các thụ thểgiống dopamin 2 làm tăng kích thích vỏ não, trong khi thông qua các thụ thể giốngdopamin 1 tăng giải phóng acetylcholin [72]

Với mong muốn tìm hiểu thêm về các chất chủ vận thụ thể dopamin, đặc biệt trênmột phân nhóm nhỏ của thụ thể dopamin là thụ thể dopamin D2, đề tài này được tiếnhành thực hiện với:

Mục tiêu chính

Sàng lọc in silico các chất chủ vận thụ thể dopamin D2.

Mục tiêu cụ thể

- Xây dựng mô hình 3D pharmacophore dựa trên phối tử và cấu trúc mục tiêu

- Xây dựng mô hình 2D QSAR từ các chất đã biết hoạt tính chủ vận trên thụ thểdopamin D2

- Xây dựng mô hình mô tả phân tử docking dựa trên cấu trúc tinh thể tia X

- Sàng lọc ảo trên tập Zinc12, TCM, Drugbank

- Thực hiện mô phỏng động học phân tử một số chất tiêu biểu

Chương 1 TỔNG QUAN TÀI LIỆU

1.1 BỆNH LIÊN QUAN ĐẾN CHẤT CHỦ VẬN DOPAMIN

1.1.1 Bệnh Parkinson

Mặc dù bệnh Parkinson được mô tả lần đầu tiên cách đây gần 200 năm, phải mất gần

150 năm để xác định rằng sự thiếu hụt của hệ thống dopamin đóng vai trò hàng đầutrong căn nguyên của bệnh lý Vào giữa thế kỷ 20, Arvid Carlsson, người sau đó đượctrao giải Nobel Sinh lý học và Y học cho những khám phá này vào năm 2000, nhậnthấy rằng sự giảm mức dopamin trong não dẫn đến các triệu chứng giống như bệnhParkinson Sau đó, Alexander đã mô tả các đường hướng tâm song song bắt nguồn từthể vân lưng Từ đó người ta cho rằng cái chết của tế bào thần kinh sản xuất dopamindẫn đến sự mất cân bằng giao tiếp từ hệ thống não giữa dopaminergic Người ta tinrằng rối loạn chức năng vận động là kết quả của việc thay đổi tín hiệu của cả conđường trực tiếp và gián tiếp đến vùng bèo nhạt nội (Globus pallidus internal,GPi)/vùng SNpr (Substantia nigra pars reticulata), làm gián đoạn đáng kể kết nối đồithị với vỏ não vận động Liên quan đến sự thiếu hụt về nhận thức và cảm xúc, người

ta đã được chứng minh là có sự gián đoạn đầu ra từ các tế bào thần kinh dopaminergictrong vùng bụng chỏm não (ventral tegmental area, VTA) [37]

Bất chấp những khám phá này, các cơ chế cơ bản gây ra cái chết của tế bàodopaminergic vẫn chưa được biết rõ Trong số các nhóm tế bào thần kinh khác nhautạo ra dopamin trong hệ thần kinh trung ương, chỉ riêng tổn thương tế bào thần kinhdopaminergic ở não giữa có thể dẫn đến các triệu chứng giống như bệnh Parkinson ở

mô hình động vật Tuy nhiên, dường như có một số khả năng phục hồi liên quan đến

sự chết của tế bào dopamin, vì con người phải mất 48–68% tế bào thần kinhdopaminergic của vùng đặc chất đen (substantia nigra pars compacta, SNc) và khoảng70–80% hàm lượng dopamin ở thể vân để có các triệu chứng bệnh Parkinson [37].Chiến lược điều trị tối ưu cho bệnh Parkinson đã được tranh luận trong nhiều thập kỷ.Levodopa là phương pháp điều trị cổ điển cho bệnh Parkinson Kể từ khi được giớithiệu vào cuối những năm 1960, levodopa đã trở thành loại thuốc hiệu quả và được

sử dụng rộng rãi nhất cho bệnh Parkinson Tuy nhiên, việc sử dụng nó có liên quanđến sự xuất hiện của các biến chứng vận động ở khoảng 80% bệnh nhân trẻ tuổi (khởiphát từ 21 đến 40 tuổi) và 44% ở bệnh nhân lớn tuổi sau 5 năm sử dụng Hiện tại, cómười chất chủ vận dopamin đã được bán trên thị trường cho bệnh Parkinson Nămchất là dẫn xuất ergot (bromocriptin, cabergolin, dihydroergocryptin, lisurid,pergolid) và năm chất là dẫn xuất không ergot (apomorphin, piribedil, pramipexol,ropinirol, rotigotin) [101].

Việc áp dụng levodopa thường bị trì hoãn vì lo ngại về độc tính của thuốc hoặc nguy

cơ biến chứng vận động do thuốc gây ra Những lo ngại này đã dẫn đến "ám ảnhlevodopa" với các bác sĩ lâm sàng chọn chất chủ vận dopamin thay vì levodopa làmliệu pháp ban đầu Tuy nhiên, nên tránh thay đổi con lắc trong chiến lược điều trị giữaliệu pháp chọn levodopa đầu tiên và chất chủ vận dopamin đầu tiên Các bác sĩ lâmsàng cần có một quan điểm cân bằng vì có một vị trí cho cả hai loại thuốc trong việcđiều trị bệnh Parkinson [101]

1.1.2 Tăng prolactin máu

Tăng prolactin máu là rối loạn thường gặp nhất của trục dưới đồi - tuyến yên Bệnhnhân thường có biểu hiện thiểu năng sinh dục, vô sinh hoặc, trong trường hợp u tuyếnyên lớn, các triệu chứng liên quan đến hiệu ứng khối lượng (nhức đầu và khiếmkhuyết trường thị giác) [93]

Nói chung, điều trị tăng prolactin máu, thứ phát đến bệnh u tuyến yên lớn, được chấpnhận khi cần thiết Thuốc dưới dạng chất chủ vận dopamin là phương pháp điều trịđầu tiên, trong khi đó phẫu thuật và xạ trị dành riêng cho những bệnh nhân khó chịu

và không dung nạp thuốc Mục đích chính của việc điều trị ở bệnh nhân mắc bệnh utuyến yên lớn là kiểm soát các tác động nén của khối u, bao gồm cả sự chèn ép củagiao thoa thị giác (optic chiasm), với mục tiêu thứ yếu là phục hồi chức năng tuyếnsinh dục Tuy nhiên, các chỉ định và phương thức điều trị tăng prolactin máu do utuyến yên nhỏ còn ít được xác định rõ ràng Các chỉ định thường được trích dẫn đểđiều trị lượng prolactin hơi cao bao gồm vô sinh, thiểu năng sinh dục, ngăn ngừa mấtxương và hội chứng da tiết sữa (galactorrhea) khó chịu Điều trị bằng thuốc chủ vận

dopamin có thể khôi phục mức prolactin và chức năng tuyến sinh dục trở lại bìnhthường Chất chủ vận dopamin có liên quan đến các tác dụng phụ khác nhau bao gồmbuồn nôn, nôn, rối loạn tâm thần và rối loạn vận động Cabergolin được chứng minh

là có hiệu quả hơn bromocriptin trong việc đạt được prolactin bình thường trong máu

và giải quyết tình trạng vô kinh, thiểu kinh và rong kinh [93]

1.1.3 Bệnh Alzheimer

Bệnh Alzheimer là một bệnh thoái hóa thần kinh mạn tính thường bắt đầu chậm vàtiến triển xấu dần đi theo thời gian Đây là nguyên nhân của 60-70% của các trườnghợp mất trí nhớ Triệu chứng ban đầu phổ biến nhất là khó nhớ các sự kiện gần đây.Khi bệnh tiến triển, các triệu chứng có thể bao gồm các vấn đề về ngôn ngữ, mấtphương hướng (bao gồm dễ bị lạc), thay đổi tâm trạng, mất động lực, không tự chămsóc bản thân được và các vấn đề về hành vi [13]

Khả năng di truyền của bệnh Alzheimer dao động từ 49% đến 79% [30] Một số giảthuyết cạnh tranh cố gắng giải thích nguyên nhân gây bệnh Giả thuyết amyloid chorằng sự dư thừa amyloid beta ngoại bào (Aβ) là nguyên nhân cơ bản của bệnh [36].Giả thuyết tau đề xuất rằng các bất thường protein tau khởi đầu dòng thác bệnh [95].Ngoài ra, người ta cho rằng bệnh Alzheimer có liên quan đến các chất dẫn truyền thầnkinh như acetylcholin, dopamin [28] [60]

Kết quả nghiên cứu trên động vật và lâm sàng ủng hộ giả thuyết sự gián đoạn của hệthống dopaminergic có liên quan đến sinh lý bệnh Alzheimer Gần đây, một số nghiêncứu về dịch tễ di truyền đã chứng minh rằng tính đa hình của dopaminbetahydroxylase có thể liên quan đến quá trình tiến triển sinh lý bệnh Alzheimer Tuynhiên, điều nay vẫn chưa rõ ràng vì dopamin và thụ thể của nó có thể giảm theo tuổitác Những nghiên cứu khác, dopamin và các chất tương tự cấu trúc của nó có thể làmgiảm stress do oxy hóa và viêm, được kích hoạt bởi Aβ thông qua làm giảm sự khởiphát của các chất trung gian gây viêm tại điểm hình thành đám rối thần kinh và giaiđoạn đầu tiên mảng bám trong quá trình tiến triển của bệnh Alzheimer Dopamin vàcác dẫn xuất của nó, như acid homovanillic và acid 3,4-dihydroxyphenylacetic, thấphơn trong hội chứng Down với bệnh Alzheimer khởi phát sớm Có sự giảm đáng kể

các thụ thể giống dopamin 2 trong vùng hồi hải mã và vỏ não trước của bệnh nhân bịbệnh Alzheimer, mật độ thụ thể giảm dần theo tuổi tác Hơn nữa, một số nghiên cứu

đã chỉ ra rằng hoạt động thông qua các thụ thể giống dopamin 2 làm tăng kích thích

vỏ não, trong khi thông qua các thụ thể giống dopamin 1 tăng giải phóng acetylcholin.Những quan sát này hỗ trợ ý tưởng rằng sự gián đoạn của hệ thống dopaminergic cóliên quan đến sinh lý bệnh Alzheimer và sự điều hòa hệ dopaminergic có thể dẫn đếnmột phương pháp trị liệu mới cho bệnh Alzheimer [72] Hiện tại, nhiều thuốc đangđược thử nghiệm với chỉ định liên quan đến bệnh Alzheimer để đưa ra thị trường theo

Bảng 1.1.

Bảng 1.1 Những thuốc chủ vận dopamin đang được nghiên cứu lâm sàng.

aripiprazol

Nghiên cứu về aripiprazol trong điều trịbệnh nhân mắc chứng rối loạn tâm thầnliên quan đến chứng mất trí nhớ loạiAlzheimer Pha 3 - đã hoàn thành,p<0,05 [74]

haloperidol

Haloperidol điều trị các triệu chứng hành

vi trong bệnh Alzheimer Pha 4 - đã hoànthành Điều trị bằng haloperidol có hiệuquả ở bệnh nhân Alzheimer[72]

\

brexpiprazol

Thử nghiệm kéo dài 12 tuần để đánh giátính an toàn và khả năng dung nạp củabrexpiprazol trong điều trị các đối tượng

bị kích động liên quan đến chứng mất trínhớ trong bệnh Alzheimer Pha 3 - đangthực hiện [103]

Thuốc Nội dung

rotigotin

Tác dụng của liệu pháp dopaminergic(thuốc rotigotin) ở bệnh nhân mắc bệnhAlzheimer Phase 2 - đã hoàn thành.Chất chủ vận dopamin có thể khôi phục

sự thay đổi độ dẻo vỏ não ở Alzheimer[72]

amantadin

Amantadin dùng cho bệnh nhân bịAlzheimer Bệnh nhân được đánh giá làcải thiện tốt hơn rất nhiều [72]

Trong một nghiên cứu lâm sàng thực hiện trên 512 bệnh nhân và 500 người đối chứngkhỏe mạnh, người ta thấy có mức độ thấp hơn đáng kể của dopamin ở những bệnhnhân mắc bệnh Alzheimer, so với nhóm chứng [72] Theo nghiên cứu này, có một sự

tương quan giữa các thụ thể dopamin với bệnh Alzheimer như Hình 1.1.

Hình 1.1 Đồ thị mối tương quan giữa các thụ thể dopamin và bệnh Alzheimer [72].

Các con đường sinh hóa khác nhau của thụ thể dopamin 2 có thể tóm gọn lại trong

Hình 1.2.

Hình 1.2 Con đường truyền tính hiệu của thụ thể dopamin 2 [105].

Việc kích hoạt thụ thể giống dopamin 2 thường cũng dẫn đến sự ức chế hoạt độngadenyl cyclase, cũng như ức chế protein kinase phụ thuộc cAMP (PKA) và proteinphosphor điều hòa cAMP 32kDa (DARPP-32) Tuy nhiên, sự khác biệt phức tạp trongđáp ứng chức năng và kích hoạt các con đường báo hiệu đã được quan sát thấy trongcác thụ thể từ họ này, đặc biệt cho phân nhóm thụ thể dopamin 3 Ví dụ, người ta đãchứng minh rằng các thụ thể dopamin 2 gây ra một sự ức chế mạnh mẽ cAMP cảmứng forskolin gây ra tích lũy trong các tế bào HEK-293, trong khi kích thích các thụthể dopamin 3 thể hiện trong các tế bào HEK-293 đã được thay thế cho thấy tác dụng

ức chế thấp hoặc không ức chế hoạt động adenyl cyclase Tuy nhiên khi thụ thểdopamin 3 được biểu hiện ở người dòng tế bào u nguyên bào thần kinh, các hiệu ứngphù hợp với tế bào HEK-29 Sự khác biệt có thể là do một isoform của adenyl cyclase,

vì thụ thể dopamin 3 đã có thể ức chế hoạt động adenyl cyclase (AC) khi được chuyểnnạp bằng isoform adenyl cyclase V nhưng không với isoform adenyl cyclase VI Hơnnữa, adenyl cyclase V hiện diện nhiều ở các vùng não liên quan hệ dopaminergic, đặcbiệt là ở vùng vân (striatum) và người ta đề xuất rằng isoform đặc biệt này cũng đóngmột vai trò quan trọng trong lo lắng, trầm cảm và rối loạn vận động cảm ứng L-3,4-dihydroxyphenylalanin L-DOPA (LID) [76]

Thụ thể dopamin 2 cũng điều hòa kênh kali gắn protein G (GIRK), trung gian đápứng điện thần kinh, thông qua thụ thể 7 miền xuyên màng (GPCR) kết hợp với proteinGαi/o và cũng thay đổi ảnh hưởng giữa các thụ thể của gia đình này, tác dụng dườngnhư thông qua các tiểu đơn vị βγ cho thụ thể dopmain 2 và thụ thể dopamin 4 nhưngkhông đối với thụ thể dopamin 3 [76]

Người ta thấy rằng các thụ thể dopamin 2 cũng có thể kích hoạt các con đường liênquan đến tăng sinh tế bào như tín hiệu protein kinase hoạt hóa mitogen (MAPK) Hoạt hóa các kinase điều hòa tín hiệu ngoại bào (ERK1/2) cũng đã được quan sátthấy trong một loạt các dòng tế bào, bao gồm trong các tế bào HEK-293, tế bào COS-

7 và các tế bào thần kinh đệm C6, cho đường dẫn tín hiệu này, các thụ thể dopamin

2 và 4 cũng hiển thị một số khác biệt về cường độ kích hoạt ERK/MAPK so với thụthể dopamin 3 khi sử dụng các chất chọn lọc Mặt khác, phức hợp GPCRs-βarrestin

cũng hoạt hóa ERK/MAPK một khi thụ thể được nội hóa Gần đây người ta đã chứngminh rằng phức hợp GPCRs-βarrestin có thể hoạt hóa ERK nhưng hiệu ứng nàykhông được quan sát thấy trong các thụ thể dopamin 3 Tuy nhiên, trong cùng điềukiện đã được tìm thấy rằng ERK có thể được hoạt hoá bởi thụ thể dopamin 3 trongcác dòng tế bào HEK-293 và COS-7 chỉ khi Gαo được đồng thể hiện nhưng khôngphải là Gαi, trong khi các thụ thể dopamin 2 có thể làm trung gian hoạt hóa ERK bằng

cả hai dạng isoform là protein Gαi/o và bởi phức hợp GPCRs-β arrestin [76]

Kích thích họ thụ thể dopamin 2 sẽ hoạt hóa tín hiệu Akt (protein kinase B PKB)

Thử nghiệm in vivo cho thấy sự kích hoạt của Akt trong vùng vân (striatum) và nhân

cạp (Nacc) sau khi sử dụng chất chủ vận thụ thể dopamin 2 [76]

1.3 THỤ THỂ DOPAMIN 2

1.3.1 Cấu tạo

Thụ thể dopamin 2 (D2R) có hai isoform: D2Sh (D2S) và D2Lh (D2L): D2Sh có vịtrí tiền synap, có chức năng điều tiết (autoreceptor, điều chỉnh sự dẫn truyền thần kinhthông qua các cơ chế phản hồi, ảnh hưởng đến quá trình tổng hợp, lưu trữ và giảiphóng dopamin vào khe hở tiếp hợp) Dạng D2Lh hoạt động như một thụ thể sausynap cổ điển, tức là, truyền thông tin (theo kiểu kích thích hoặc ức chế) trừ khi bịchặn bởi chất đối kháng thụ thể hoặc chất chủ vận từng phần tổng hợp [21] Độ dàicủa D2Sh là 414 acid amin và D2Lh là 443 acid amin [75]

Các cấu dạng (conformer) của thụ thể dopamin 2 được cân bằng giữa hai trạng tháihoạt động hoàn toàn (D2HighR) và không hoạt động (D2LowR), tương ứng với chấtchủ vận và đối kháng Cấu dạng không hoạt động của monomer của thụ thể dopamin

2 khi liên kết với risperidon đã được báo cáo vào năm 2018 (ID PDB: 6CM4) Tuynhiên, dạng hoạt động thường liên kết với chất chủ vận, chưa có sẵn và trong hầu hếtcác nghiên cứu, thường thực hiện trên mô hình homology Sự khác biệt giữa hoạtđộng và không hoạt động của thụ thể kết hợp protein G chủ yếu được quan sát thấy

là sự thay đổi về hình dạng ở nửa tế bào chất của cấu trúc, đặc biệt là ở miền xuyên

màng (TM) 5 và 6 Sự chuyển đổi hình dạng xảy ra ở đầu tế bào chất là do sự ghépnối protein G với vòng tế bào chất giữa TM 5 và 6 [81].

Thụ thể dopamin 2 là một thụ thể 7 miền xuyên màng, với 3 loop ngoại bào EL1,EL2, EL3 và 3 loop nội bào IL1, IL2, IL3 Có 4 vị trí N-glycosyl nằm ở các loopngoại bào Vị trí phosphoryl không chỉ nằm ở đầu COOH, mà còn nằm ở loop nộibào, chủ yếu nằm ở loop 3 Thụ thể dopamin 2 sở hữu 2 acid amin cystein nằm ở loopngoại bào thứ 2 và 3, có thể tạo thành cầu disulfide làm ổn định cấu trúc Vùng loopnội bào IL3 là nơi tương tác với protein G, để ức chế tạo ra AMP vòng Domain xuyênmàng có các acid amin gắn kết với dopamin, cũng như chất chủ vận và chất đối kháng.Hai dạng isoform của thụ thể dopamin 2 khác nhau ở sự hiện diện của 29 acid amintrong vùng nội bào thứ 3 IL3 Vì vùng nội bào IL3 có vai trò quan trọng trong việctruyền tín hiệu nên dẫn đến hoạt hóa theo các con đường khác nhau Không có chấtnào có thể phân biệt rõ ràng giữa D2L và D2S mặc dù có sự khác biệt nhỏ về ái lựccủa hai isoform thụ thể dopamin 2 đã được mô tả đối với chất đối kháng dopamin làsulpirid [75] Cấu trúc và ký hiệu những vị trí đặc biệt của thụ thể dopamin 2 isoform

D2L được trình bày theo Hình 1.3.

Hình 1.3 Cấu tạo thụ thể dopamin 2 D2L [75].

Thụ thể dopamin 2 có hai túi gắn kết orthosteric và allosteric Chất SB269652 là chấtđiều hòa allosteric âm tính [25] Người ta quan sát thấy rằng D2R tồn tại ở dạng dimerhoặc oligome bậc cao hơn [5].

1.3.2 Các acid amin quan trọng

Năm 1992, tác giả Mansour A thực hiện đột biến chọn lọc Asp114 và Ser194 và

Ser197 của thụ thể dopamin 2 ở người bằng phương pháp gây đột biến Việc loại bỏ

điện tích âm với sự đột biến của Asp114 thành asparagin hoặc glycin dẫn đến mất

hoàn toàn cả liên kết chủ vận và đối kháng Các đột biến serin cho thấy sự khác biệt

thú vị giữa thụ thể dopamin 2 và adrenoceptor Đặc biệt, Ser197 có vẻ quan trọng hơn Ser194 đối với liên kết chủ vận [58].

Năm 2014, tác giả M Yashar S Kalani chỉ ra vị trí gắn kết dự đoán của dopamin vàchất chủ vận nằm TM 3, 4, 5, và 6, trong khi các chất đối vận liên kết với vị trí TM

2, 3, 4, 6 và 7 với liên quan tối thiểu với TM 5 Nhóm carboxyl Asp114 trong TM3 tạo liên kết cầu muối với nhóm amin chính của dopamin Hai acid amin Ser193 và

Ser197 trong TM5 tương ứng với các nhóm metahydroxyl và parahydroxyl đóng vai

trò thiết yếu trong việc nhận biết dopamin Phe110, Met117, Cys118 (TM3), Phe164

(TM4), Phe189, Val190 (TM5), Trp386, Phe390 và His394 (TM6) tạo túi kỵ nước

liên kết với dopamin [43] Cụ thể hơn, vị trí của dopamin so với thụ thể dopamin 2

và các acid amin xoay quanh được trình bày như Hình 1.4.

Hình 1.4 Vị trí gắn kết dự đoán của dopamin [43].

Năm 2018, tác giả Salmas REchỉ ra các trạng thái hoạt động (D2HighR) và khônghoạt động (D2LowR) của các mô hình thụ thể dopamin 2 dạng dimer trong khi nghiên

cứu cơ chế liên kết với bromocriptin (chất chủ vận thụ thể dopamin 2), sử dụng mô

phỏng động học phân tử Sự khác biệt về cấu trúc chính giữa trạng thái hoạt động vàkhông hoạt động của thụ thể dopamin 2 xuất hiện ở đầu tế bào chất của domain xuyênmàng TM5 và TM6 Những thay đổi về cấu dạng đáng chú ý bao gồm sự di chuyển

ra ngoài của đầu tế bào chất TM6 làm cho chuyển đổi liên kết chuyển động xoắnalpha của đầu tế bào chất TM5 Ở vị trí liên kết phối tử, các acid amin chính được

xác định cho D2HighR là Asp114 và Glu95 và đối với D2LowR, đó là Ser193 được trình bày như Hình 1.5 [80].

Hình 1.5 Sơ đồ 3D đại diện cho các domain gắn kết của D2HighR (trái) và

D2LowR (phải), thu được từ các khung quỹ đạo mô phỏng động học [80].Năm 2018, tác giả Wang đã công bố cấu trúc tinh thể tia X của thụ thể dopamin 2 vàrisperidon Khung benzisoxazol của risperidon kéo dài vào túi gắn kết sâu được xác

định bởi các chuỗi xoắn III, V và VI, tương tác với Cys118, Thr119, Ser197, Phe198,

Phe390 và Trp386 tạo thành một túi bên dưới vị trí allosteric Ngoài ra, một túi kỵ

nước khác phía trên vị trí allosteric bao quanh khung tetrahydropyridopyrimidinon

của risperidon trong khi Asp114 tạo thành liên kết cầu muối với amin bậc ba

risperidon So với cấu dạng risperidon theo cấu trúc tinh thể hóa với phức hợp thụ thểdopamin 2, vòng tetrahydropyridopyrimidinon của risperidon xoay khoảng 90o Vòng

này tương tác với một mảng kỵ nước được hình thành bởi các chuỗi bên của Trp100,

Ile184 và Leu94 Mặc dù mật độ electron của Leu94 yếu hơn so với các acid amin

khác, nhưng có vẻ như cấu dạng quan sát được của Trp100 được ổn định bởi đồng phân quay Leu94 phù hợp với mật độ [94].

Cụ thể, túi gắn kết của thụ thể dopamin và risperidon được minh họa như Hình 1.6.

Hình 1.6 Các acid amin trong túi gắn kết của thụ thể dopamin 2.

Ngoài ra, từ dữ liệu đột biến thu thập được, các acid amin quan trọng cần thiết cho sự

gắn kết giữa thụ thể dopamin và chất chủ vận được liệt kê theo Bảng 1.2.

Bảng 1.2 Đột biến một số acid amin với phối tử chủ vận.

Acid amin

Đột biến

Số lần giảm Phối tử Tác giả

Kết quả cho thấy các acid amin sau đây cần thiết cho sự gắn kết giữa thụ thể và chất

chủ vận: Ser193, Ser194, Phe389, Phe390, His393, Val91, Leu387, Glu95, Ser197.

Các dữ liệu đột biến cũng được thu thập khi thực hiện trên phối tử đối vận và được

trình bày như Bảng 1.3.

Bảng 1.3 Đột biến một số acid amin với phối tử đối vận.

Acid amin

Đột biến

Số lần giảm

Kết quả cho thấy các acid amin sau đây cần thiết cho sự gắn kết giữa thụ thể và chất

đối vận: Asp114, Trp386, Phe389, Tyr416, Thr119, Thr412, Trp100, Phe382,

kinh trung ương theo Hình 1.7 [1].

Hình 1.7 Sinh tổng hợp của dopamin [1].

Dược lý và cơ chế tác dụng

Ngoài tác dụng lên thụ thể dopamin, dopamin còn kích thích trực tiếp thụ thể alpha1,alpha2 và beta1- adrenergic và gián tiếp giải phóng noradrenalin từ đầu mút tận cùngcủa thần kinh giao cảm và hậu hạch giao cảm, hạch tự động tạo ra các tác dụng khácnhau Trên tim, dopamin có tác dụng tăng co bóp cơ tim, nên làm lưu lượng và thểtích nhát bóp tăng [2]

1.5 ĐỊNH LƯỢNG HOẠT TÍNH SINH HỌC

1.5.1 Thu nhận beta-arrestin (β-arrestin tango)

Các tế bào HTLA biểu hiện ổn định β-arrestin-TEV protease và một luciferase hoạthóa phiên mã bởi tetracyclin được đặt trong các khay 15 cm trong DMEM huyếtthanh chứa 10% huyết thanh thai bò và được tải nạp (thông qua calci phosphat) với

20 hoặc 16 mcg D2V2-TCS-tTA Ngày hôm sau, các tế bào được đặt trong các khay

384 giếng trắng, đáy trong và trong DMEM chứa 1% huyết thanh bò đã được thẩmtách Ngày hôm sau nữa, các tế bào được thêm 10 μl/giếng chất chủ vận đối chiếu (6μM) hoặc phối tử thử nghiệm dopamin 2 (6 μM) ± chất chủ vận đối chiếu được chuẩn

bị trong HBS, 20 mM HEPES, pH 7,4, 18% DMSO (nồng độ phối tử cuối cùng là 1

μM, nồng độ DMSO cuối cùng là 3 %) Sau 18 giờ, môi trường được loại bỏ và thaythế bằng thuốc thử BriteGlo 1 (Promega) và sự phát huỳnh quang mỗi giếng đượcđọc bằng đầu đọc tấm TriLux (1s/giếng) Dữ liệu được chuẩn hóa từ (0%) và quinpirol(100%), hồi quy bằng cách sử dụng phần mềm GraphPad Prism 4.0.0 [38]

1.5.2 Gắn kết [ 35 S]GTPS

Nuôi cấy tế bào: Tế bào buồng trứng chuột hamster Trung Quốc (CHO) biểu hiện ổn

định các thụ thể dopamin D2L người được nuôi trong môi trường Dulbecco’smodified Eagle’s medium có chứa 5% huyết thanh thai bò và 400 mg/ml geneticinhoạt tính (để duy trì áp lực chọn lọc) Tế bào được phát triển ở 37 oC trong môi trường

ẩm với 5% CO2 [40]

Chuẩn bị màng: Màng được chuẩn bị từ các tế bào CHO biểu hiện các thụ thể D2L

dopamin Một cách ngắn gọn, các bình tế bào 175 cm2 được rửa một lần bằng 10 mldung dịch đệm acid 4-(2-hydroxyetyl)-1-piperazineetyl-sulphonic (HEPES) Cácpellet tế bào được trộn lại trong 10 thể tích đệm Pepstatin và PMSF được thêm vàomáy xay Waring và đồng nhất trong 15 giây (tốc độ cao) Đồng nhất bằng cách đểyên trên đá trong 5 phút và đồng nhất trong 15 giây và để yên trong 30 phút nữa Chấtlỏng lắng sau 30 phút và được chuyển vào ống ly tâm 500 ml và ly tâm ở 1200vòng/phút, 4 oC trong 10 phút Chất nổi trên được chuyển sang ống siêu ly tâm siêutốc Beckman 70 ml và được ly tâm ở tốc độ 24.800 vòng/phút trong 36 phút Phầnnổi phía trên được loại bỏ và pellet tế bào được tái sử dụng trong khoảng 4 thể tíchđệm sử dụng ống tiêm 20ml Khi pellet màng đã ở dạng huyền phù đều, nó được đưaqua một kim 0,6 x 25 mm và được phân phối thành các lượng 1 ml và được bảo quản

ở -80 oC cho đến khi sử dụng Nồng độ protein được xác định bằng cách sử dụng xétnghiệm BCA[40]

Định lượng gắn kết [ 35 S]GTPS : Màng tế bào (20 μg/ml) được ủ trước 30 phút ở

nhiệt độ phòng trong dung dịch đệm HEPES 20 mM Ngoài ra 30 µg/ml saponin,0,01% ploronic F-127 và 5 mg/ml PS-WGA cũng được thêm vào trước khi ủ Sau khi

bổ sung các phối tử (trong phản ứng nối tiếp lặp lại, độ pha loãng 1/3), thử nghiệm

được bắt đầu bằng cách thêm [35S]GTPγS để có nồng độ cuối cùng là 500 pM Sau

đó, ủ trong 1 giờ rồi các đĩa được ly tâm ở tốc độ 1200 vòng/phút trong 2 phút trướckhi đọc chúng trong đầu đọc ViewLux của PerkinElmer [40]

1.6 THIẾT KẾ THUỐC VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH

1.6.1 Pharmacophore

Pharmacophore được hiểu như là các vị trí đại diện cho nguyên tử hay nhóm nguyên

tử có khả năng tạo liên kết với mục tiêu tại điểm gắn kết Pharmacophore được thểhiện bằng nhóm cho và nhận liên kết hydro, nhóm tích điện, nhóm kỵ nước, các vòng

và trung tâm thơm [4]

Các loại tương tác ít phổ biến góp phần vào liên kết của phối tử, chẳng hạn như phứckim loại và liên kết halogen, cũng có trong hầu hết các phần mềm Bên cạnh tính chấthóa học và sắp xếp không gian, 3D pharmacophore có tính định hướng trong trườnghợp liên kết hydro và tương tác vòng thơm Ngoài ra, dung sai không gian và trọng

số có thể được điều chỉnh cho từng pharmacophore để điều chỉnh kích thước và tầmquan trọng của nó trong 3D pharmacophore Để mô tả hình dạng thích hợp của cácphân tử trong vị trí gắn kết, các pharmacophore thường được kết hợp với các ràngbuộc thể tích loại trừ Ví dụ, một ràng buộc về thể tích loại trừ có thể bao gồm mộttập hợp các hình cầu đại diện cho acid amin của protein áp đặt một rào cản với liênkết các phối tử tiềm năng [82]

Các phương pháp tạo 3D pharmacophore có thể được phân loại thành dựa trên nétđặc trưng, mô hình cấu trúc phụ, hoặc dựa trên trường phân tử, tùy thuộc vào cáchcác pharmacophore được tạo ra Phương pháp dựa trên nét đặc trưng tạo cácpharmacophore bằng cách lọc các mô tả hình học phù hợp với đặc điểm của các tươngtác phân tử Phương pháp dựa trên mẫu, chẳng hạn như các phương thức được triển

khai trong PHASE, LigandScout và Catalyst, phát hiện các cấu trúc con trong cácphân tử Ví dụ, tất cả các nhóm hydroxyl được định nghĩa là cho và nhận liên kếthydro Ngược lại, các phương pháp dựa trên trường phân tử như FLAP và Forge lấymẫu bề mặt phân tử của mục tiêu phối tử hoặc đại phân tử với các đầu dò hóa họckhác nhau và tính toán các bản đồ năng lượng tương tác có thể được dịch thành cácpharmacophore Sự khác biệt khác giữa các phương pháp tạo 3D pharmacophore dựatrên loại dữ liệu được sử dụng Đây có thể là một tập hợp các phối tử hoạt tính, dữliệu cấu trúc trên phối tử với mục tiêu cao phân tử của nó hoặc dữ liệu cấu trúc củariêng mục tiêu cao phân tử [82].

Sàng lọc ảo dựa trên Pharmacophore

Các phân tử đáp ứng các yêu cầu truy vấn pharmacophore được lấy từ các thư viện.Việc ưu tiên các hợp chất bằng sàng lọc ảo có thể làm tăng đáng kể tỷ lệ trúng so vớisàng lọc thông lượng cao trong ống nghiệm [82]

Để giải quyết tính linh hoạt về cấu dạng của các phân tử, các thư viện tuân thủ chocác hợp chất được sàng lọc được chuẩn bị trước bước sàng lọc Điều đáng nói là việctạo cấu dạng được xử lý khác nhau bằng các gói phần mềm sàng lọc khác nhau Một

số gói phần mềm, chẳng hạn như LigandScout, Catalyst hoặc MOE thực hiện sànglọc ảo trên một tập hợp cấu dạng được tạo trước cho mỗi phân tử thư viện, trong khicác gói phần mềm khác, như PHASE, tranh thủ tạo cấu dạng trong quá trình sàng lọc[82]

Trong bước sàng lọc, các điểm pharmacophore trong truy vấn pharmacophore được

so sánh với các điểm pharmacophore có trong các phân tử của thư viện được sànglọc Các phương pháp so sánh có thể được chia thành hai cách tiếp cận khác nhau:dựa trên vân tay và gióng hàng 3D Các phương pháp dựa trên dấu vân tay, như FLAP,chủ yếu trích xuất thông tin về sự hiện diện của điểm và/ hoặc giao thoa hình học vàothông số mô tả giống như dấu vân tay, cho phép so sánh hiệu quả về thời gian (ví dụ:

sử dụng hệ số Tanimoto) so sánh giữa truy vấn pharmacophore và thư viện cấu dạng.Các phương pháp dựa trên gióng hàng bao gồm LigandScout, Catalyst và PHASEthực hiện gióng hàng 3D của tập hợp các điểm pharmacophore Sự tương xứng xảy

ra nếu tập hợp các điểm pharmacophore của cấu dạng riêng biệt phân tử có thể đượcgióng hàng với tập hợp các điểm truy vấn pharmacophore Trong gióng hàng 3D, tínhtoán tốn kém và tốn thời gian, đặc biệt là trong bối cảnh sàng lọc thư viện phân tửlớn Để giảm thời gian tính toán, gióng hàng 3D thường được bắt đầu bằng bước tiềnlọc nhanh dựa trên các loại đặc trưng, số lượng đặc trưng hoặc kiểm tra khoảng cáchnhanh Ligand Scout là chương trình duy nhất cung cấp ít bước tiền lọc, thuật toánsàng lọc chính xác nhất về mặt hình học Ngoài ra, thuật toán gióng hàng 3D ứng với

mô hình duy nhất của nó dẫn đến việc sàng lọc các danh sách hit trực giao với cácchương trình khác, chủ yếu dựa vào dấu vân tay khoảng cách [82]

Trong trường hợp dữ liệu thử nghiệm cho gắn kết các phối tử có sẵn, các mô hình 3Dpharmacophore cần được đánh giá Thông thường, một tập đánh giá cho 3Dpharmacophore bao gồm các phân tử hoạt tính, không hoạt tính và decoy Cần xemxét hai điểm khi chuẩn bị tập đánh giá Thứ nhất, 3D pharmacophore mô tả một tưthế ràng buộc duy chất Do đó, tập hoạt tính nên bao gồm các phân tử có chungphương thức liên kết trong protein mục tiêu Thứ hai, các chất không hoạt tính đượcbáo cáo nên được đưa vào một cách thận trọng, vì sự không hoạt tính được quan sát

có thể xuất phát từ các yếu tố khác, ví dụ, không hòa tan hoặc không có khả năng tiếpcận mục tiêu trong các thử nghiệm dựa trên tế bào Do đó, việc sử dụng các tập decoyđược lựa chọn cẩn thận được khuyến khích hơn các phân tử so với các chất khônghoạt tính Tập decoy là những hợp chất được cho là không hoạt tính và cho thấy sựtương đồng cao về tính chất hóa lý với các hợp chất hoạt tính [82]

1.6.2 QSAR

Mục đích của kĩ thuật “mối tương quan định lượng cấu trúc-hoạt tính” [QuantitativeStructure-Activity Relationship (QSAR)] là để phát triển các mối tương quan giữamột tính chất hay dạng hoạt tính nào đó, thường là hoạt tính sinh học, và các tínhchất, thường là các tính chất hóa lí, của một tập hợp phân tử về các tính chất nhómthế riêng biệt Tuy nhiên, ở dạng chung nhất, QSAR được cải biên để phù hợp cácmối tương quan độc lập của các tính chất hóa lí thực sự QSAR bắt đầu với các mốitương quan tương tự giữa khả năng phản ứng hóa học và cấu trúc Các hoạt tính và

tính chất được liên thông bằng một vài hàm toán học đã biết Hoạt tính sinh học = F(Các tính chất hóa lí) Các tính chất hóa lí có thể được phân loại thành 3 dạng chungnhư sau: electron, không gian và kị nước, mà đối với chúng rất nhiều tính chất vàthông số hóa lí đã được xác định Các thông số đã lựa chọn cần trực giao, tức là có

sự khác biệt tối thiểu [3]

Phân loại các phương pháp QSAR

• Dựa trên chiều

Các phương thức QSAR được phân loại thành các lớp sau, dựa trên biểu diễn cấu trúchoặc cách mà các giá trị mô tả được tạo ra:

1D-QSAR tương quan hoạt tính với các thuộc tính toàn bộ phân tử như các thông sốpKa, log P, …

2D-QSAR tương quan hoạt tính với các mẫu cấu trúc như các chỉ số kết nối,pharmacophores 2D, …

3D-QSAR tương quan hoạt tính với trường tương tác không cộng hóa xung quanhcác phân tử

4D-QSAR còn bao gồm cả cấu hình phối tử trong 3D-QSAR

5D-QSAR thể hiện rõ các mô hình phù hợp cảm ứng khác nhau trong 4D-QSAR.6D-QSAR kết hợp thêm các mô hình solvat khác nhau trong 5D-QSAR [92]

• Dựa trên loại phương pháp đo hóa học được sử dụng

Đôi khi các phương pháp QSAR cũng được phân loại thành hai loại như sau, tùythuộc vào loại kỹ thuật tương quan được sử dụng để thiết lập mối quan hệ giữa thuộctính cấu trúc và hoạt tính sinh học: Các phương pháp tuyến tính bao gồm hồi quytuyến tính (LR), hồi quy tuyến tính đa biến (MLR), bình phương tối thiểu (PLS), phântích/ hồi quy thành phần chính (PCA/PCR) Các phương pháp phi tuyến tính bao gồmmạng thần kinh nhân tạo (ANN), hàng xóm gần nhất k (kNN) và lưới thần kinh

Bayesian [92].

Phương pháp QSAR cổ điển

Phương pháp QSAR cổ điển đơn giản hơn nhiều, nhanh hơn, dễ dàng tự động hóahơn các phương pháp 3D-QSAR Các thông số mô tả hóa lý được xác định rõ ràng

và phù hợp nhất để phân tích số lượng lớn các hợp chất và sàng lọc tính toán cơ sở

dữ liệu phân tử Mặc dù phương pháp này đã được sử dụng trong nhiều thập kỷ đểbiểu thị sự tương quan và dự đoán hoạt tính của các phân tử nhưng cũng có nhữnghạn chế trong một số tình huống nhất định như sau: chỉ các cấu trúc 2D được xemxét Không có sẵn các thông số hóa lý thích hợp (ví dụ: mô tả số cho các nhóm thếmới hoặc bất thường), khiến cho hợp chất không phù hợp để đưa vào phân tích QSAR.Không đủ thông số để mô tả tương tác thụ thể thuốc (ví dụ: tham số steric Es, hằng

số Hammett ) [92]

Các thách thức đáng chú ý của mô hình QSAR

• Sử dụng các mô tả tương quan.

Nếu hai thông số mô tả trong một mô hình QSAR có độ tương quan cao, chúng sẽđóng góp cùng một thông tin hai lần, do đó gây nhiễu và làm khó khăn trong việc xâydựng chính xác mô hình Dearden khuyến nghị rằng giá trị R2> 0,8 phải được xemxét kỹ lưỡng [19]

• Sự lặp lại chất trong một tập dữ liệu.

Sự xuất hiện như vậy có thể làm sai khả năng dự đoán của phương trình QSAR Sựlặp lại có thể xảy ra do các tên khác nhau, số CAS hoặc mã cấu trúc cho cùng mộthóa chất hoặc do hoạt tính khác nhau cho cùng một hóa chất Tuy nhiên, thôngthường, sự lặp lại xảy ra khi phân tách bừa bãi một tệp cấu trúc trước khi tạo thông

số mô tả, sau đó chất gốc và muối (có cùng hoạt tính hoặc khác nhau) ánh xạ vàocùng một cấu trúc Do đó, điều cần thiết là các bộ dữ liệu phải được kiểm tra và xử

lý cẩn thận (bao gồm cả việc hợp nhất hoặc loại bỏ các bản sao) trước khi sử dụng[19]

• Quá khớp dữ liệu.

Quy tắc nổi tiếng của Topliss và Costello nói rằng để giảm thiểu rủi ro về tương quan

cơ hội, tỷ lệ chất tập huấn luyện và tập thử với các thông số mô tả nên tối thiểu là 5:

1 khi sử dụng các phương pháp hồi quy tuyến tính đơn giản Quy tắc này, cũng nhưcác yêu cầu tiêu chuẩn cho thực tiễn thống kê cơ bản, vẫn còn bị phá vỡ rộng rãi [19]

• Sử dụng số lượng thông số mô tả quá mức trong QSAR.

Ngay cả khi quy tắc của Topliss và Costello không bị phá vỡ, việc sử dụng một sốlượng lớn các mô tả trong QSAR có thể làm cho việc giải thích mô hình trở nên khókhăn hơn Nói chung, nguyên tắc “dao cạo râu Occam” đưa ra hoàn toàn áp dụng choQSAR; tức là, người ta tìm kiếm một QSAR với số lượng thông số mô tả nhỏ nhấtmang lại một mô hình hợp lý Thông thường, một số lượng nhỏ các mô tả phân tửđơn giản nhất tạo ra một mô hình vượt trội hơn các mô hình phức tạp đáng kể [19]

Một số thông số mô tả

• Hàm đếm nguyên tử và liên kết

Một số thông số là: a_aro, a_count, a_heavy, a_ICM…[91]

• Thông số từ ma trận kề và ma trận khoảng cách

Ma trận kề M của cấu trúc hóa học được xác định bởi các phần tử [Mij] trong đó Mij

là 1 nếu các nguyên tử i và j được liên kết và bằng không ngược lại Ma trận khoảngcách D của một cấu trúc hóa học được xác định bởi các yếu tố [Dij] trong đó Dij làchiều dài của con đường ngắn nhất từ các nguyên tử i đến j; 0 được sử dụng nếu cácnguyên tử i và j không phải là một phần của cùng một thành phần được kết nối Một

số thông số trong phần này gồm: BCUT_PEOE, BCUT_SLOGP, GCUT_PEOE,GCUT_SLOGP…[91]

• Thông số điện tích từng phần

Các mô tả phụ thuộc vào điện tích từng phần của mỗi nguyên tử của cấu trúc hóa họcđòi hỏi phải tính toán các điện tích từng phần đó Điều phức tạp không may là có rấtnhiều phương pháp tính điện tích từng phần Thay vì thực hiện một phương thức cụthể, MOE cung cấp một số phiên bản của hầu hết các thông số mô tả phụ thuộc vàođiện tích Sự khác biệt duy nhất giữa các biến thể này là nguồn gốc của các điện tíchtừng phần Các biến thể sau đây được hỗ trợ: PEOE, Q [91]

Phương pháp cân bằng một phần của độ âm điện quỹ đạo (PEOE) để tính các điệntích một phần nguyên tử là một phương pháp trong đó điện tích được chuyển giữacác nguyên tử liên kết cho đến khi cân bằng Để đảm bảo sự hội tụ, lượng điện tíchđược truyền ở mỗi lần lặp được giảm dần với hệ số tỷ lệ giảm theo cấp số nhân Điện

tích PEOE chỉ phụ thuộc vào khả năng kết nối của các cấu trúc đầu vào: các yếu tố,điện tích chính và bậc liên kết [91].

Các mô tả có tiền tố Q sử dụng các điện tích từng phần được lưu trữ với mỗi cấu trúctrong cơ sở dữ liệu Nói cách khác, không có tính toán điện tích từng phần nào đượcthực hiện và người ta cho rằng một số chương trình bên ngoài đã được sử dụng đểtính các điện tích một phần nguyên tử Sự phụ thuộc này có thể do nguồn lỗi tinh vi,

ví dụ, các điện tích sai được lưu trữ khi các thông số mô tả được tính lại Các điệntích một phần từ các trường lực có thể được sử dụng bằng cách tối thiểu hóa nănglượng các cấu trúc cơ sở dữ liệu (sẽ lưu trữ các điện tích), sau đó sử dụng biến thể Qcủa thông số mô tả [91]

qi là điện tích một phần của nguyên tử i như được định nghĩa ở trên vi là diện tích bềmặt van der Waals (Å2) của nguyên tử i (tính theo xấp xỉ bảng kết nối)

Một số thông số như: Q_VSA_FPNEG, PEOE_VSA_FPNEG….[91]

• Các bề mặt được chia nhỏ

Các bề mặt được chia nhỏ là các thông số mô tả dựa trên tính toán diện tích bề mặtVan der Waals gần đúng cho mỗi nguyên tử, vi cùng với một số tính chất nguyên tửkhác, pi Các vi được tính bằng cách sử dụng xấp xỉ bảng kết nối Mỗi thông số mô

tả trong một chuỗi được định nghĩa là tổng của vi trên tất cả các nguyên tử i sao cho

pi nằm trong một phạm vi xác định (a, b)

Li biểu thị sự đóng góp cho logP(o/w) của nguyên tử i như được tính trong thông số

mô tả SlogP Ri biểu thị sự đóng góp cho khúc xạ mol cho nguyên tử i như được tínhtrong thông số mô tả SMR Các phạm vi được xác định bởi phân chia phần trăm trênmột tập hợp lớn các hợp chất

Một số thông số trong phần này như: SlogP_VSA, SMR_VSA [91]

hướng ràng buộc của các ứng viên thuốc gắn với mục tiêu protein để dự đoán ái lực

và hoạt tính của thuốc Do đó, docking đóng vai trò then chốt trong quá trình thiết kế

và khám phá thuốc Mục đích chính của docking là để mô phỏng tính toán của quátrình nhận diện phân tử và thực hiện một cấu dạng tối ưu để năng lượng tự do củatoàn bộ hệ thống được giảm thiểu Các quá trình phát hiện ra một loại thuốc mới làmột nhiệm vụ rất khó khăn Phát hiện thuốc hiện đại chủ yếu dựa vào phương pháp

tiếp cận hóa sinh in silico Sử dụng các kỹ thuật hỗ trợ máy tính trong quá trình phát

hiện và phát triển đang nhanh chóng trở nên phổ biến, dễ thực hiện và được đánh giácao [16]

Docking phân tử có thể bao gồm hai phần chính:

• Thuật toán tìm kiếmThuật toán sẽ tạo ra một số lượng tối ưu những cấu dạng được thừa nhận bằng phươngpháp thử nghiệm xác định cách thức gắn kết Sau đây là các thuật toán khác nhauđược áp dụng để phân tích docking như: điểm bổ sung, Monte Carlo, dựa trên phânmảnh, thuật toán di truyền, tìm kiếm có hệ thống, khoảng cách hình học [16]

• Hàm chấm điểmHàm chấm điểm cung cấp cách thức để xếp hạng vị trí của phối tử với các chất khác

Lý tưởng nhất là điểm số tương ứng trực tiếp với ái lực gắn kết của phối tử và protein,

do đó các phối tử ghi điểm tốt nhất là chất kết dính tốt nhất Hàm chấm điểm có thểdựa trên kinh nghiệm, dựa trên kiến thức hoặc cơ học phân tử [16]

Các loại docking

Sau đây là phương pháp được áp dụng chủ yếu để docking

• Ổ khóa và chìa khóa\ docking cứng:

Cả thụ thể và phối tử được cố định và docking được thực hiện

• Khớp cảm ứng\ docking linh hoạt:

Kết nối phù hợp cảm ứng cả hai phối tử và thụ thể linh hoạt về mặt hình dạng Mỗivòng quay chiếm dụng tế bào bề mặt và năng lượng được tính toán; sau đó tư thế tối

ưu nhất được chọn [16]

Quy trình docking được trình bày như trong Hình 1.8.

Nhận diện mục tiêu

Cấu trúc 3D sẵn có

Tiên đoán cấu trúc bằng mô hình homology/threading

Tối ưu hóa cấu trúc

Xác định túi gắn kết

Tiến hành dock và ghi nhận điểm số

Tối ưu hóa phức hợp

Tạo thư viện chất

Tối ưu hóa cấu trúc

chuyển hóa thành các chất chuyển hóa độc hại trước khi tiếp cận đến vị trí tác động

và dễ dàng loại bỏ khỏi cơ thể trước khi tích lũy đủ số lượng có thể tạo ra tác dụngphụ bất lợi Các tổng thuộc tính được đề cập ở trên thường được đề cập như các đặctính ADME (hấp thụ, phân bố, chuyển hóa, thải trừ) Các cân nhắc về dược động học

ở giai đoạn trước của các chương trình khám phá thuốc bằng cách sử dụng phươngpháp dựa trên máy tính đang ngày càng trở nên phổ biến Lý do đằng sau cách tiếpcận này là yếu tố chi phí và thời gian tương đối thấp hơn, khi so sánh với các phươngpháp thực nghiệm Ví dụ, chỉ mất một phút trong một mô hình silico để sàng lọc20.000 phân tử, nhưng phải mất 20 tuần trong phòng thí nghiệm để làm điều tương

tự [70]

1.6.5 Sàng lọc ảo

Kỹ thuật sàng lọc ảo là công cụ được sử dụng trong quá trình khám phá thuốc hiệnđại, chủ yếu để tìm kiếm hit cho một mục tiêu phân tử cụ thể Mặc dù sàng lọc thônglượng cao vẫn là một phương pháp tiêu chuẩn cho việc xác định các hit, nó có nhượcđiểm là tỷ lệ âm tính giả và dương tính giả cũng như chi phí cao, đòi hỏi một khoảnđầu tư lớn vào cơ sở vật chất Do đó, sàng lọc ảo là sự thay thế đáng tin cậy để tránhquá trình tốn kém và mất thời gian của phát triển thuốc [10]

Mục tiêu của sàng lọc ảo là tìm ra những chất giống thuốc Các cơ sở dữ liệu có thểdùng để sàng lọc ảo có thể sàng lọc trực tiếp trên trang web hoặc tải về dạng file như

Bảng 1.4.

Bảng 1.4 Cơ sở dữ liệu dùng để sàng lọc (2012) [18].

CoCoCo miễn phí 7 triệu http://cococo.unimore.it/tiki-index.php