Đánh giá tác dụng điều trị bệnh Alzheimer của các hợp chất trong cây Rau đắng biển (Bacopa monnieri (L.) Wettst.) bằng phương pháp docking phân tử

TỔNG QUAN

Tổng quan về bệnh Alzheimer

1.1.1 Giới thiệu về bệnh Alzheimer

Bệnh Alzheimer (được đặt theo tên của nhà tâm thần học người Đức Alois Alzheimer) là loại bệnh mất trí nhớ phổ biến nhất và được biết đến như là một bệnh thoái hóa thần kinh tiến triển chậm Đây là một trong những nguyên nhân phổ biến của chứng sa sút trí tuệ và chủ yếu được phân biệt bởi sự suy giảm dần dần của trí nhớ và nhận thức [51]

Bệnh Alzheimer đặc trưng bởi các mảng thần kinh và đám rối sợi thần kinh (Hình 1.1) là kết quả của sự tích tụ amyloid-beta peptide (Aβ) trong vùng bị ảnh hưởng nhiều nhất của não, thùy thái dương trung gian và các cấu trúc thần kinh

Hình 1.1: Cấu trúc của não và tế bào thần kinh trong khỏe mạnh (a) và tế bào thần kinh trong não bị bệnh Alzheimer (b)

Bệnh Alzheimer, một bệnh lý nhận thức thần kinh, là nguyên nhân phổ biến nhất của sa sút trí tuệ; chiếm tới 60 tới 80% nguyên nhân sa sút trí tuệ ở người cao tuổi Trên thế giới có hàng triệu người mắc bệnh Alzheimer và sa sút trí tuệ, Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) ước tính số người mắc bệnh Alzheimer đang tăng nhanh

[56] Hiện tại, có khoảng 50 triệu bệnh nhân AD trên toàn thế giới và con số này được dự báo sẽ tăng gấp đôi sau mỗi 5 năm và sẽ tăng lên tới 152 triệu vào năm

2050 [23] Ở Mỹ, ước tính có khoảng 13% số người ≥ 65 và 45% người ≥ 85 bị bệnh Alzheimer Bệnh này tỷ lệ mắc ở phụ nữ như nam giới, một phần vì phụ nữ có tuổi thọ dài hơn Tỷ lệ hiện mắc ở các nước công nghiệp hóa dự kiến sẽ tăng lên do tỷ lệ người cao tuổi tăng lên [12]

Theo Hội thần kinh học Việt Nam, Bệnh Alzheimer là bệnh của người cao tuổi Tỷ lệ mắc là 5% ở quãng tuổi 65 và 20% cho người trên 85 tuổi [6] Tại Việt Nam, yếu tố gây bệnh đáng kể đầu tiên là chất độc da cam từ chiến tranh, các nhà nghiên cứu ước lượng, vào năm 2020 sẽ khoảng 432.000 cựu chiến binh mắc bệnh Alzheimer, trong đó có khoảng 140.000 trường hợp liên quan đến phơi nhiễm chất độc chiến tranh [96]

1.1.2 Các giai đoạn của bệnh

Các giai đoạn lâm sàng của bệnh Alzheimer có thể được phân loại thành:

1 Giai đoạn tiền lâm sàng hoặc giai đoạn tiền triệu chứng, có thể kéo dài vài năm hoặc hơn Giai đoạn này được đặc trưng bởi mất trí nhớ nhẹ và thay đổi bệnh lý sớm ở vỏ não và hồi hải mã, không có suy giảm chức năng trong các hoạt động hàng ngày và không có các dấu hiệu và triệu chứng lâm sàng của bệnh Alzheimer [16, 33, 38]

2 Giai đoạn nhẹ hoặc giai đoạn đầu của bệnh, một số triệu chứng bắt đầu xuất hiện, chẳng hạn như bệnh nhân gặp khó khăn trong cuộc sống hàng ngày, mất tập trung và trí nhớ, mất phương hướng về địa điểm và thời gian, thay đổi tâm trạng, và sự phát triển của bệnh trầm cảm [16, 98]

3 Giai đoạn bệnh Alzheimer phát triển trung bình, trong đó bệnh lây lan đến các vùng vỏ não dẫn đến mất trí nhớ ngày càng tăng, khó nhận biết gia đình và bạn bè, mất kiểm soát xung động và khó đọc, viết và nói [16]

4 Alzheimer giai đoạn nặng hoặc giai đoạn muộn, bao gồm sự lây lan của bệnh đến toàn bộ vùng vỏ não với sự tích tụ nghiêm trọng của các mảng thần kinh và các đám rối sợi thần kinh, dẫn đến suy giảm chức năng và nhận thức tiến triển mà bệnh nhân không thể nhận ra gia đình của và có thể nằm liệt giường, khó khăn trong việc nuốt và đi tiểu, và

4 cuối cùng dẫn đến cái chết của bệnh nhân do những biến chứng này

1.1.3 Nguyên nhân và cơ chế bệnh sinh

Bệnh Alzheimer đã được coi là một bệnh đa yếu tố liên quan đến một số yếu tố nguy cơ (Hình 1.2) chẳng hạn như tuổi tác ngày càng tăng, các yếu tố di truyền, chấn thương đầu, bệnh mạch máu, nhiễm trùng và các yếu tố môi trường (kim loại nặng, kim loại vi lượng, và các yếu tố khác) [23]

Hình 1.2: Các yếu tố nguy cơ của bệnh Alzheimer

Nguyên nhân cơ bản của những thay đổi bệnh lý trong bệnh Alzheimer vẫn chưa được biết Một số giả thuyết được đưa ra như một nguyên nhân gây ra bênh Alzheimer nhưng hai trong số chúng được cho là nguyên nhân chính: một số người tin rằng sự suy giảm chức năng cholinergic là một yếu tố nguy cơ quan trọng đối với bệnh Alzheimer, trong khi những giả thuyết khác cho rằng nguyên nhân do sự thay đổi trong sản xuất amyloid β-protein Tuy nhiên, hiện nay, không có lý thuyết nào được chấp nhận để giải thích cơ chế bệnh sinh của bệnh Alzheimer [19, 75]

1.1.4 Các giả thuyết về các đích phân tử trong bệnh Alzheimer

Các dấu hiệu bệnh lý chính của bệnh Azheimer bao gồm mất tế bào thần kinh và khớp thần kinh lan rộng, sự hiện diện quá mức của tế bào hình sao, và sự

5 kết tụ của nhiều chất lắng đọng protein, ví dụ như mảng β-amyloid và đám rối sợi thần kinh (NFT) [70] Số lượng các giả thuyết được đề xuất trong suốt nhiều năm để mô tả nguyên nhân gốc rễ của AD như sản xuất β-amyloid, giả thuyết cholinergic, độc tính kích thích và giả thuyết stress oxy hóa [62] như được tóm tắt trong Hình 1.3

Hình 1.3: Cơ chế bệnh sinh của bệnh Alzheimer và sự can thiệp điều trị

(1) Kích hoạt chất ức chế acetylcholine (ACh) dẫn đến thâm hụt ACH trong não bị ảnh hưởng và thuốc ức chế acetylcholinesterase (Donepezil)

(2) Sự tạo và tổng hợp aβ và các vị trí của nó để can thiệp điều trị Tất cả các loại thuốc hiện được sử dụng trong lĩnh vực này đều đang trong giai đoạn thử nghiệm lâm sàng

(3) Ứng suất oxy hóa; ROS có thể làm trầm trọng thêm và kích hoạt bệnh, chất chống oxy hóa có thể hữu ích

Tổng quan về cây Rau đắng biển (Bacopa monnieri (L.) Wettst.)

1.2.1 Giới thiệu – vị trí – phân loại – phân bố

Các loại thuốc được sử dụng hiện nay chỉ giải quyết các triệu chứng của bệnh Alzheimer, nhưng không có tác dụng nào ảnh hưởng đến các quá trình làm cơ sở cho sự phát triển của bệnh Nhiều phương pháp tiếp cận bao gồm các hợp chất tự nhiên và tổng hợp đã được áp dụng để chống lại bệnh Alzheimer [37] Vì vậy, thuốc thảo dược đã thu hút sự chú ý đáng kể trong những năm gần đây

Trong giới thực vật, cây Rau đắng biển có trí như sau [13]:

Lớp: Ngọc Lan (Magnoliopsida) Phân lớp: Hoa Môi (Lamiidae) Bộ: Hoa Mõm Chó (Scrophulariales) Họ: Hoa Mõm Chó (Scrophulariacese) Chi: Bacopa

Tên khác: Rau sam trắng, Rau sam đắng, cây Ruột gà, Ba kích

Tên khoa học: Bacopa monnieri (L.) Wettst

Tên đồng nghĩa: Herpetis monnieri (L.) H.B.K., Gratiola monniera L., Septas repens Lour., Bramia indica Lamk

Bacopa monnieri (hay còn gọi là Brahmi) là một loại thảo mộc Ayurvedic được biết đến là có hiệu quả trong các chứng rối loạn thần kinh từ thời cổ đại [2]

Nó thuộc họ Scrophulariaceae, đại diện cho 220 chi với hơn 4.500 loài

Cây Rau đắng biển phân bố rộng ở các vùng nhiệt đới và cận nhiệt đới, thường mọc ở các vùng đất ngập nước ở miền nam Ấn Độ và Australia [85] Ở Việt Nam, cây phân bố ở khắp các vùng đồng bằng và trung du miền Bắc và miền Nam Cây ưa sáng thường mọc trên đất ẩm, pha cát lẫn với các loại cỏ thấp ở bờ ruộng, các bãi cỏ ẩm từ vùng thấp lên tới độ cao 500 m, bãi sông, bờ kênh mương [13]

Hình 1.4: Vị trí phân bố của cây Rau đắng biển

Thân cỏ, mọc bò dài trên mặt đất, sống lâu năm Thân nhẵn, màu xanh, thân non đôi khi có màu hơi nâu đỏ, tiết diện tròn, mọng nước, có rễ ở mấu, phân nhánh nhiều, mọc đứng Thân dài từ 5 – 20 cm, lá có vị đắng [1]

Lá đơn, mọc đối, không lông, dày, mọng nước, có dạng hình muỗng hay hình trứng ngược, tà ở đầu, dài 2-2,8 cm, rộng 0,5-0,7 cm, mép nguyên, không lông, ở 2 mặt lá có nhiều chấm lõm Lá có màu xanh đậm ở mặt trên, xanh nhạt ở mặt dưới, 1 gân chính, gân phụ không rõ [1]

Hoa đơn độc, mọc ở nách lá, màu trắng hay màu tím nhạt Hoa không đều, lưỡng tính mẫu Cuống hoa dài 2,6-5,6 cm, không lông, hai lá bắc con hình dải, dài 0,6 cm, ở đỉnh cuống hoa Cánh hoa có lông, mỗi cánh hoa có 3 gân, dính nhau bên dưới tạo thành ống dài 0,4 cm, đáy ống màu tím nhạt hay màu trắng [1]

Quả nang, hình trứng, kích thước 5 x 3 mm, có mũi, đựng trong đài nhẵn, vòi nhụy tồn tại Hạt nhỏ, nhiều, hình tam giác, có cạnh [1]

Hình 1.5: Lá và hoa của cây Rau đắng biển

Các thành phần chính của cây Rau đắng biển (Bacopa monnieri) được cho là các loại saponin triterpenoid được gọi là bacoside, với các đơn vị jujubogenin hoặc pseudojujubogenin là đơn vị aglycone [87] Bacoside bao gồm một họ gồm 12 saponin được gọi là bacopasides I – XII đã được xác định gần đây [29, 40] Các alkaloid như brahmine, nicotine và herpestine cùng với d-mannitol, apigenin, hersaponin, monnierasides I – III, cucurbitacins và plantainoside B [5, 95] Thành phần được nghiên cứu nhiều nhất là bacoside A, được tìm thấy là sự kết hợp của bacoside A3, bacopaside II, bacopasaponin C, và một đồng phân jujubogenin của bacopasaponin C [34] Những hợp chất trong cây Rau đắng biển được chiết xuất thử nghiệm này được tiến hành bằng cách sử dụng chiết xuất từ toàn bộ cây và nồng độ các hợp chất tìm được phụ thuộc vào bộ phận chúng được chiết xuất [18]

Trong một mẫu cây Rau đắng biển đã được xác định bacopaside I (5,37%), bacoside A3 (5,59%), bacopaside II (6,9%), đồng phân của bacopasaponin C (7,08%) và bacopasaponin C (4,18%) Việc thử nghiệm để tìm ra hoạt chất trong cây Rau đắng biển là một nỗ lực không ngừng [79]

Bacopa monnieri (L.) Wettst là một cây thuốc quan trọng trong các loại thuốc Ayurvedic truyền thống của Ấn Độ, đã được sử dụng như một chất tăng

13 cường trí nhớ trong hệ thống y học Ayurvedic trong hơn 3000 năm [9] Nó được sử dụng trong y học cổ truyền để điều trị các rối loạn thần kinh khác nhau, hỗ trợ tiêu hóa, cải thiện khả năng học tập, trí nhớ, và khả năng tập trung và giúp giảm bớt các bệnh nhân lo âu và rối loạn, động kinh Loại thảo mộc Bacopa giúp sửa chữa các tế bào thần kinh bị tổn thương, tổng hợp tế bào thần kinh và phục hồi hoạt động của khớp thần kinh, và cải thiện chức năng não [25, 57, 59]

Cây Rau đắng biển có các tác dụng dược lý bao gồm tăng cường trí nhớ, an thần, chống trầm cảm, lo âu, chống oxy hóa, tăng cường nhận thức, chống ung thư, chống động kinh, tác dụng tiêu hóa, nội tiết, tiêu hóa, tác dụng giãn cơ trơn, tim mạch, giảm đau, hạ sốt, các hoạt động chống đái tháo đường, chống loạn nhịp, chống ung thư, hạ huyết áp, kháng khuẩn, hạ sốt, chống viêm, bảo vệ thần kinh và bảo vệ gan [78, 82] Nó có một vai trò rất quan trọng trong các liệu pháp Ayurvedic để điều trị các rối loạn nhận thức của quá trình lão hóa [ 8 , 11 ] Các cơ chế đối với tác dụng nhận thức của nó đã được đề xuất khá đa dạng, bao gồm ức chế acetylcholinesterase (AChE), bảo vệ thần kinh chống oxy hóa, giảm β-amyloid, điều biến chất dẫn truyền thần kinh như acetylcholine (Ach), 5-hydroxytryptamine (5-HT), dopamine (DA), kích hoạt choline acetyltransferase, và tăng lưu lượng máu não [18]

Tuy nhiên, người ta còn biết khá về khả năng của cây Rau đắng biển trong việc chữa trị chứng viêm ở thần kinh trung ương (viêm thần kinh) Viêm thần kinh được cho là có vai trò trong nhiều rối loạn thần kinh trung ương bao gồm các bệnh thoái hóa thần kinh như bệnh Alzheimer và các bệnh tâm thần như lo âu, trầm cảm, rối loạn lưỡng cực và tâm thần phân liệt Viêm thần kinh ngắn hạn xảy ra khi thần kinh trung ương bị thương hoặc trong thời gian bị bệnh, và là một phương tiện để dọn sạch các mảnh vụn tế bào hoặc tiêu diệt mầm bệnh Ngược lại, tình trạng viêm dây thần kinh lâu dài lại gây bất lợi và có thể dẫn đến thoái hóa thần kinh, như đã thấy trong các bệnh như bệnh Alzheimer, bệnh Parkinson và đa xơ cứng [71].

Phương pháp docking phân tử

Sự gia tăng hiểu biết về cấu trúc các protein bằng tinh thể học tia X (X-ray crystallography) và cộng hưởng từ hạt nhân (NMR) dẫn đến việc sử dụng protein- ligand docking để đánh giá ligand phù hợp cho các vị trí liên kết trở nên phổ biến Trong một thập kỷ vừa qua, docking là một trong những công cụ phổ biến nhất trong thiết kế thuốc dựa trên máy tính (computer-aided drug design), được ứng

14 dụng để sàng lọc một lượng lớn các hợp chất nhằm hỗ trợ nghiên cứu và phát triển thuốc

Docking phân tử (Molecular Docking) là một kỹ thuật mô phỏng phân tử nhằm dự đoán vị trí, định hướng và định lượng liên kết ưu tiên của một phân tử thường được gọi là phối tử (ligand) với phân tử thứ hai thường được gọi là thụ thể (receptor protein hay enzyme) [67] Docking như một bài toán tìm vị trí và cấu hình phù hợp nhất của một cơ chất gắn lên protein Về mặt nhiệt động lực học, mục tiêu chính là tìm ra cấu hình mà năng lượng tự do của toàn hệ là thấp nhất Kỹ thuật docking thường được sử dụng nhằm sàng lọc, chọn ra những hợp chất phù hợp nhất trong quá trình thiết kế thuốc

Về cơ bản, mục đích của việc ghép nối phân tử là đưa ra dự đoán về cấu trúc phức hợp phối tử – thụ thể bằng cách sử dụng các phương pháp tính toán Việc liên kết phân tử bao gồm 2 bước có liên quan tới nhau Đầu tiên, cần tìm kiếm cấu hình phối tử phù hợp với vị trí hoạt động của protein bằng cách tạo cấu hình 3D hợp lý cho ligand và liên kế chúng với protein (thuật giảo tìm kiếm – Search algorithm) Sau đó, xếp hạng các sự phù hợp này thông qua một chức năng cho điểm (hàm tính điểm – Scoring function) và đánh giá tương tác protein - ligand [67]

Nguyên lý docking như sau:

Về lý thuyết, vùng tìm kiếm bao gồm tất cả sự định hướng và cấu dạng khi liên kết protein và ligand Tuy nhiên, trong thực tế, do giới hạn của máy tính, hầu hết các chương trình chỉ sử dụng không gian đặc trưng cho sự linh động của ligand Rất nhiều kỹ thuật đã được ứng dụng như thuật toán so khớp (MA) dựa trên hình dạng phân tử ánh xa phối tử vào vị trí hoạt động của protein về đặc điểm hình dạng và thông tin hóa học Phương pháp xây dựng tăng dần (IC) đưa phối tử vào một vị trí hoạt động theo kiểu phân mảnh và tăng dần Ngoài IC, phương pháp MCSS và LUDI là các phương pháp dựa trên phân đoạn cho de novo thiết kế phối tử và sửa đổi các phối tử đã biết có thể tăng cường liên kết của chúng với protein đích Các phương pháp ngẫu nhiên tìm kiếm không gian bằng cách sửa đổi ngẫu nhiên một cấu trúc phối tử hoặc một tập hợp các phối tử như phương pháp Monte Carlo (MC) tạo ra các tư thế của phối tử thông qua chuyển động quay liên kết, tịnh tiến thân cứng hoặc quay Các thuật toán di truyền (GA) tạo thành một lớp khác của các phương pháp ngẫu nhiên Phương pháp động lực học phân tử (MD) được sử dụng rộng rãi như một phương pháp mô phỏng mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực mô hình phân tử [67]

Hàm tính điểm (scoring function) được sử dụng để ước lượng các năng lượng liên kết của phức hợp cấu tử – receptor Năng lượng này được cho bởi hằng số liên kết (Kd) và năng lượng tự do Gibbs (ΔGL) Các chức năng tính điểm dựa trên trường lực cổ điển đánh giá năng lượng liên kết bằng cách tính tổng các tương tác không liên kết (tĩnh điện và van der Waals) Phần mở rộng của các chức năng cho điểm dựa trên trường lực xem xét các liên kết hydro, solvat hóa và entropi Trong các hàm cho điểm thực nghiệm, năng lượng liên kết phân hủy thành một số thành phần năng lượng như liên kết hydro, tương tác ion, hiệu ứng kỵ nước và entropy liên kết Các hàm cho điểm theo kinh nghiệm có các thuật ngữ năng lượng tương đối đơn giản để đánh giá, mỗi thuật ngữ trong các chức năng tính điểm theo kinh nghiệm có thể được xử lý theo cách khác nhau bằng phần mềm khác nhau và số lượng các thuật ngữ khác nhau Các hàm tính điểm dựa trên kiến thức sử dụng phân tích thống kê cấu trúc tinh thể phức hợp phối tử – protein để thu được tần số tiếp xúc giữa các nguyên tử hoặc khoảng cách giữa phối tử và protein Tính điểm đồng thuận là một chiến lược gần đây kết hợp một số điểm số khác nhau để đánh giá cấu trúc gắn kết [67]

Quy trình docking được thực hiện qua ba bước: chuẩn bị cấu tử, chuẩn bị protei, mô phỏng docking

Cấu trúc các cấu tử có thể được tải về từ Pubchem, Asinex database hoặc ZINC Nếu cấu trúc phân tử đó không có sẵn, có thể xây dựng lại bằng các phần mềm chuyên dụng như ChemDraw, ChemSketch, MarvinSketch…dựa trên công thức phân tử, cấu trúc 2D và SMILES của phối tử Sau khi có cấu trúc 3D, các phân tử cần phải chỉnh sửa điện tích, gắn trường lực và tối ưu hóa năng lượng để chuẩn bị cho docking

Các thuật toán docking không thay đổi góc và độ dài liên kết, do vậy các chương trình trên phải tối ưu phối tử trên phương diện mức năng lượng thấp nhất và cấu trúc phù hợp với mức năng lượng đó

Cấu trúc tinh thể tia X của protein được lấy từ Ngân hàng dữ liệu protein (Protein Data Bank – https://www.rcsb.org/) Ngoài ra, có thể tự xây dựng cấu trúc protein bằng nhiều cách khác nhau, ví dụ như phương pháp mô hình hóa tương đồng (Homology modeling) nếu cấu trúc không có sẵn Sử dụng các phần mềm chuyên dụng để loại nước và các cấu tử nhỏ (nếu có), gắn hydro, gắn trường lực và chuẩn bị cho quá trình mô phỏng docking

Trước khi tiến hành mô phỏng docking, cần khoanh vùng tìm kiếm (grid box) cho thuật toán Kích thước của vùng tìm kiếm cần được cân đối, không nên quá lớn gây tốn kém thời gian và độ lặp lại không cao, cũng không nên quá nhỏ vì phần mềm chỉ tìm kiếm được một vùng rất nhỏ, không có ý nghĩa Thông thường, vị trí vùng tìm kiếm được đặt ở trung tâm hoạt động của protein

Phân tử nước đóng một vai trò quan trọng trong tương tác protein-ligand Nó tạo liên kết hydro, định hình và phân cực vị trí liên kết Hầu hết các chương trình docking giả định rằng vị trí của phân tử nước được biết từ cấu trúc tinh thể, và người dùng chỉ phải chọn nên giữ lại phân tử nước nào

Khi thực hiện docking, phần mềm sẽ tự động tìm kiếm và đưa ra cấu dạng phù hợp với năng lượng thấp nhất Việc phân tích các tương tác của các cấu dạng

17 thu được thực hiện trên các phần mềm chuyên dụng như MOE, Pymol, Discovery studio [14]

1.3.2 Quy tắc Lipinski về các hợp chất giống thuốc

Trong giai đoạn đầu phát hiện ra thuốc, khái niệm về chất giống thuốc là một hướng dẫn hữu ích để đánh giá phân tử nào đó có khả năng tiếp tục được phát triển thành thuốc hay không Do đó, Lipinski và các cộng sự đã đề xuất “Quy tắc năm” (Rule of 5 – RO5) vào năm 1997, đây là bộ lọc dựa trên quy tắc ban đầu và nổi tiếng nhất về độ giống thuốc để phân biệt liệu một phân tử có được hấp thụ tốt qua đường uống hay không:

- Trọng lượng phân tử (MW ) ≤ 500 Dalton

- Hệ số phân bố octanol/nước (log P ) ≤ 5

- Số lượng nhóm cho liên kết hydro (HBD) ≤ 5

- Số lượng nhóm nhận liên kết hydro (HBA) ≤ 10

- Độ khúc xạ mol (MR) từ 40 – 130 [11]

Theo “Quy tắc năm”, một phân tử sẽ không được tiếp tục nghiên cứu để phát triển thành thuốc sử dụng đường uống nếu nó vi phạm nhiều hơn 3 quy tắc Tuy nhiên, các quy tắc này không phù hợp với các sản phẩm tự nhiên phức tạp vì chúng được suy ra từ các phân tử nhỏ tương đối đơn giản Các bộ quy tắc về các hợp chất giống thuốc dựa trên các đặc tính lý hóa giúp đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc

[65] Các thông số hóa lý này liên quan đến khả năng hòa tan trong nước, tính thấm ở ruột và bao gồm các bước đầu tiên trong sinh khả dụng đường uống Nếu một hợp chất không vượt qua quy tắc RO5, nó sẽ có nguy cơ gặp vấn đề khi sử dụng đường uống Tuy vậy một chất đáp ứng RO5 không đảm bảo nó sẽ trở thành thuốc, vì RO5 không đề cập đến các đặc điểm cấu trúc hóa học cụ thể được tìm thấy trong thuốc và hợp chất không phải thuốc [64]

1.3.3 Dự đoán các thông số dược động học và độc tính (ADMET)

Các yếu tố liên quan đến dược động học hấp thụ, phân phối, chuyển hóa, thải trừ và độc tính (ADMET) đóng những vai trò quan trọng trong việc phát hiện và phát triển thuốc Một ứng cử viên thuốc không chỉ phải có đủ hiệu quả so với mục tiêu điều trị mà còn phải thể hiện các đặc tính ADMET thích hợp ở liều điều trị Do đó, rất nhiều mô hình in silico được phát triển để dự đoán các đặc tính ADMET

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

Nguyên liệu và thiết bị

Chuẩn bị cấu trúc protein:

Cấu trúc tinh thể tia X của thụ thể N-metyl-D-aspartate (PDB ID: 1PBQ)

[39], enzyme -secretase 1 (PDB ID: 4X7I) [66], enzyme monoamine oxidase A (PDB ID: 2Z5X) [88] và enzyme acetylcholinesterase (PDB ID: 4EY7) [32] được lấy từ Ngân hàng dữ liệu protein (Protein Data Bank – https://www.rcsb.org/)

Hình 2.1: Cấu trúc 3D của các protein đích a Cấu trúc của thụ thể NMDA (PDB ID: 1PBQ) b Cấu trúc của enzyme BACE-1 (PDB ID: 4X7I) c Cấu trúc của enzyme MAO A (PDB ID: 2Z5X) d Cấu trúc của enzyme AChE (PDB ID: 4EY7) a c d b

Chuẩn bị cấu trúc phối tử:

Bao gồm 50 hợp chất trong cây Rau đắng biển (Bacopa monnieri (L.) Wettst.) được thu thập được từ các tài liệu [35, 55, 77], 4 thuốc đối chứng là Memantine, LY2886721, Isocarboxazid (tên thương hiệu là Marplan), Donepezil; trong đó, LY2886721 và Donepezil là phân tử đồng kết tinh của enzyme BACE-1 (PDB: 4X7I) và enzyme AChE (PDB: 4EY7) Cấu trúc của các hợp chất được tải về từ cơ sở dữ liệu Pubchem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/) Đây là cơ sở dữ liệu lớn nhất thế giới có thể truy cập thông tin miễn phí của các hợp chất hóa học, duy trì bởi Trung tâm Thông tin Công nghệ sinh học Quốc gia, thuộc Thư viện Y khoa Quốc gia Hoa Kỳ

Máy tính Dell Latitude E7450 – Hệ điều hành Windows 10

Các phần mềm và công cụ sử dụng trong bài nghiên cứu này được tải về từ trang web của nhà phát triển, bao gồm:

1 AutodockTools-1.5.6 (http://mgltools.scripps.edu/)

2 AutoDock Vina 1.1.2 (http://vina.scripps.edu/)

3 UCSF Chimera 1.15 (https://www.cgl.ucsf.edu/)

5 Discovery Studio 2021 Client (https://discover.3ds.com/)

6 Công cụ online pkCSM thực hiện tính toán các thông số ADMET

(http://biosig.unimelb.edu.au/pkcsm/)

7 Công cụ trực tuyến SCFBio thực hiện tính toán các thông số RO5

(http://www.scfbio-iitd.res.in/software/drugdesign/lipinski.jsp)

Nội dung nghiên cứu

Bước 1: Sàng lọc các hợp chất trong cây Rau đắng biển có tác khả năng ức chế từ 2 trong 4 đích NMDA, BACE-1, MAO A, AChE của bệnh Alzheimer bằng phương pháp docking phân tử

Bước 2: Nghiên cứu đặc điểm giống thuốc của các hợp chất có kết quả sàng lọc docking phân tử tốt nhất thông qua các thông số lý hóa của hợp chất

Bước 3: Nghiên cứu đặc tính dược động học về hấp thu, phân bố, chuyển hóa, thải trừ và độc tính (ADMET) của các hợp chất thỏa mãn tiêu chí về đặc điểm giống thuốc, từ đó chọn ra các hợp chất tiềm năng có thể phát triển thành thuốc

Phương pháp nghiên cứu

2.3.1 Sàng lọc bằng docking phân tử

Cần thực hiện re-dock để đánh giá quá trình docking Trong 4 cấu trúc protein đã chọn chứa sẵn các ligand đồng kết tinh Sau khi tách các phân tử đồng kết tinh khỏi protein, xây dựng file pdbqt, các phối tử đồng kết tinh được gắn lại vào vị trí hoạt động trước khi sàng lọc Đánh giá sự tương đồng của phân tử đồng kết tinh gốc và sau khi re-dock, nếu giá trị độ lệch bình phương trung bình (RMSD) nhỏ hơn hoặc bằng 1,5Å, tức là kết quả quá trình docking được chấp nhận [45]

Các bước thực hiện re-dock:

Bước 1: Tách phân tử đồng kết tinh khỏi protein, lưu phân tử ở định dạng pdb và chuyển sang định dạng pdbqt

Bước 3: Tiến hành dock phân tử đồng kết tinh đã tách ra bằng phần mềm Autodock

Bước 4: Biểu diễn phức hợp protein-ligand bằng phần mềm Discovery Studio, tiến hành loại bỏ protein và các phân tử khác, chỉ giữ lại cấu hình ligand có kết quả tốt nhất

Bước 5: Tính toán RMSD giữa ligand đồng kết tinh được tách ra và sau khi thực hiện re-dock bằng phần mềm Chimera

Cấu trúc tinh thể tia X của thụ thể NMDA (PDB ID: 1PBQ), enzyme BACE-

1 (PDB ID: 4X7I), enzyme MAO A (PDB ID: 2Z5X) và enzyme AChE (PDB ID:

4EY7) được lấy từ Ngân hàng dữ liệu protein (Protein Data Bank – https://www.rcsb.org/)

Tất cả các phân tử nước và các tinh thể bị loại bỏ khỏi phân tử protein bằng phần mềm Discovery Studio 2021 Client Sau đó, thêm vào các nguyên tử hydro bị thiếu, tối ưu hóa hydro, gắn trường lực Kollman bằng AutodockTools 1.5.6 Thiết lập thông số vùng hoạt động của protein thông qua kích thước hộp tìm kiếm (grid box) và vị trí trục tọa độ Vị trí vùng hoạt động để thực hiện phân tích docking được xác định bởi vị trí của phối tử đồng kết tinh Kích thước và tọa độ hộp lưới như sau [63]:

Thụ thể NMDA (PDB ID: 1PBQ) có kích thước hộp tìm kiếm là 88.44 × 75.98 × 62.82, tọa độ trục là 𝑥 = 34.69, 𝑦 = 28.13, 𝑧 = −20.09

Enzyme BACE-1 (PDB ID: 4X7I) có kích thước hộp tìm kiếm là 80 × 54 ×

Enzyme MAO A (PDB ID: 2Z5X) có kích thước hộp tìm kiếm là 55.36 × 49.88 × 48.12, tọa độ trục là 𝑥 = 2.535, 𝑦 = 39.35, 𝑧 = −17.65

Enzyme AChE (PDB ID: 4EY7) có kích thước hộp tìm kiếm là 59.75 × 61.25 × 72.51, tọa độ trục là 𝑥 = −2.91, 𝑦 = −40.11, 𝑧 = 30.86

Khoảng cách giữa các ô lưới mặc định là 0.375Å

Protein được lưu ở định dạng pdbqt để chuẩn bị cho quá trình docking

Bao gồm các phân tử đồng kết tinh 5,7-dichlorokynurenic acid (gắn với thụ thể NMDA) [39], LY2886721(gắn với BACE-1) [66], Harmine (gắn với MAO A)

[88], Donepezil (gắn với AChE) [32], 50 hợp chất trong cây Rau đắng biển (Bacopa monnieri (L.) Wettst.) được thu thập được từ các tài liệu [35, 55, 77], 4 thuốc đối chứng là Memantine, LY2886721, Marplan và Donepezil; trong đó, LY2886721 và Donepezil là phân tử đồng kết tinh của enzyme BACE-1 (PDB: 4X7I) và enzyme AChE (PDB: 4EY7)

Cấu trúc của 50 hợp chất trong cây và cấu trúc của 2 chất đối chứng được tải về từ cơ sở dữ liệu Pubchem Các phối tử đồng kết tinh được tách ra khỏi protein bằng phần mềm Discovery Studio 2021 Client Sau đó, chúng được tối ưu hóa, sử dụng phương pháp Gradient liên hợp (Conjugate Gradients) bằng phần mềm Avogadro và được chuyển sang định dạng pdbqt bằng phần mềm AutoDock Tools-

1.5.6 Các phân tử đồng kết tinh được chuẩn bị cho quá trình re-dock, các phân tử còn lại được chuẩn bị cho quá trình docking

Redock Để xác thược giao thức docking, các phối tử đồng tinh thể được re-dock lại vào vị trí hoạt động của protein mục tiêu Phân tử đồng kết tinh sau khi dock cần phải đánh giá khả năng tương tác với protein, sử dụng phần mềm Discovery Studio

2021 Client Sau đó, đánh giá sự tương đồng về cấu dạng của phối tử trước và sau khi dock, sử dụng phần mềm Chimera 1.14 Quá trình thực hiện đạt yêu cầu nếu có giá trị độ lệch bình phương trung bình gốc (RMSD) nhỏ hơn hoặc 1.5Å

Thực hiện docking phân tử

Sử dụng phần mềm Autodock Vina Sau khi kết thúc quá trình docking, đối với các chất cần dock, cần đánh giá khả năng gắn kết của chúng thông qua tương tác với acid amin trong vùng phản ứng và năng lượng tương tác của phối tử với protein Năng lượng tương tác được tính bởi hàm tính điểm (scoring function) mặc định của Autodock Vina

Quy trình docking này được sử dụng để sàng lọc các hợp chất có trong cây Rau đắng biển (Bacopa monnieri (L.) Wettst.) được tải về từ CSDL PubChem Sau khi re-dock các phối tử đồng kết tinh, cho thấy tính hợp lý của quy trình So sánh năng lượng liên kết của các hợp chất với protein và năng lượng liên kết của các chất đối chứng có khả năng ức chế sự hoạt động của protein tương ứng để tìm ra hợp chất thỏa mãn các tiêu chí sau:

- Điểm số docking của phối tử thấp hơn hoặc bằng điểm số docking của chất đối chứng

- Có khả năng ức chế từ 3 đích trở lên

- Cấu dạng có RMSD thấp nhất

- Tạo liên kết tốt với các axit amin tại vị trí hoạt động

Sử dụng phần mềm Discovery Studio 2021 Client để tìm tương tác của phối tử với cấu trúc tinh thế của protein Kết quả trả về là hình ảnh trực quan 2D và 3D về các tương tác giữa phối tử và các acid amin ở trung tâm hoạt động

2.3.2 Nghiên cứu các đặc điểm giống thuốc

Quy tắc 5 (RO5) của Lipinski giúp so sánh các phân tử giống thuốc và không giống thuốc Một hợp chất có thể phát triển thành thuốc dùng đường uống nếu phân tử tuân thủ nhiều hơn 2 quy tắc trong 5 quy tắc sau:

- Khối lượng phân tử (MW) nhỏ hơn 500 Dalton

- Hệ số phân bố octanol/nước (log P) nhỏ hơn 5

- Ít hơn 5 nhóm cho liên kết hydro (HBD) (Số lượng các nhóm –NH và – OH)

- Ít hơn 10 nhóm nhận liên kết hydro (HBA) (Bao gồm nguyên tử O và N)

- Độ khúc xạ mol (MR) phải nằm trong khoảng 40-130

Bài này sử dụng công cụ trực tuyến (http://www.scfbio- iitd.res.in/software/drugdesign/lipinski.jsp) [54, 73] (Hình 2.2) để đánh giá quy tắc năm của Lipinski Cấu trúc của hợp chất được tải xuống từ CSDL PubChem ở dạng sdf, sau đó chuyển sang cấu trúc 3D bằng phần mềm Avogadro và lưu lại ở dạng pdb, đặt ở pH 7.0

Hình 2.2: Công cụ trực tuyến SCFBio thực hiện tính toán các thông số RO5

2.3.3 Nghiên cứu các đặc tính dược động học và độc tính (ADMET) Để phân tích các đặc tính lý hóa của các hợp chất thỏa mãn quy tắc 5 của Lipinski để ức chế protein đích, nghiên cứu dược lý trong mô hình in silico được dự đoán bởi ADMET ADMET bao gồm năm thông số: hấp thu, phân bố, chuyển hóa, thải trừ và độc tính ADMET đóng vai trò quan trọng để chứng minh khả năng thành công của một loại thuốc Cấu hình ADMET được dự đoán bằng cách sử dụng

25 công cụ pkCSM (http://biosig.unimelb.edu.au/pkcsm/) [73] (Hình 2.3) Dữ liệu đầu vào là cấu trúc phân tử SMILES chính tắc của các hợp chất được lấy từ Pubchem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov) [61]

Hình 2.3: Công cụ trực tuyến pkCSM thực hiện dự tính các thông số ADMET

Thực hiện dự đoán các thông số ADMET bằng pkCSM bao gồm 2 bước:

- Bước 1: nhập công thức SMILES của hợp chất

- Bước 2: chọn ADMET để hiển thị đầy đủ các thông số

Kết quả thu được là các thông số về hấp thu (tính tan trong nước, tính thấm màng Caco2, hấp thu ở ruột), phân bố (tính thấm qua hàng rào máu não và hệ thần kinh trung ương ), chuyển hóa (ức chế các enzyme chuyển hóa ở gan), thải trừ ở thận và độc tính (độc tính AMES, độc tính gan ) Các hợp chất cũng được lựa chọn dựa trên tính không có độc tính của chúng [73]

KẾT QUẢ

Mô phỏng protein docking

Trước khi sàng lọc các hợp chất, quy trình docking cần được đánh giá tính phù hợp Phối tử đồng kết tinh của từng protein cần được re-dock lại vào vị trí hoạt động của protein mục tiêu để xác định độ lệch bình phương trung bình gốc (RMSD), từ đó đánh giá tính phù hợp của các thông số docking Đánh giá sự chồng chất và giống nhau về cấu trúc trước và sau khi dock bằng cách sử dụng phần mềm Chimera 1.14 Kết quả re-dock của phối tử đồng kết tinh với protein được thể hiện trong Bảng 3.1

Bảng 3.1: Kết quả re-dock và RMSD của phối tử đồng kết tinh với protein

Protein PDB ID Phối tử đồng kết tinh

Năng lượng liên kết ∆G (kCal/mol)

50 hợp chất có trong cây Rau đắng biển được tải về từ PubChem

Kết quả thu được sự chồng khít về cấu trúc phối tử đồng kết tinh trước và sau khi thực hiện re-dock với NMDA, BACE 1, MAO A, AChE) với giá trị RMSD lần lượt là 0.687Å; 0.873Å; 0.261Å; 0.990Å Các giá trị RMSD đều nhỏ hơn 1.5Å, chứng tỏ rằng kết quả của quá trình docking phân tử vào protein mục tiêu là đáng tin cậy Đánh giá quy trình docking NMDA (PDB ID: 1PBQ) a RMSD của 5,7-dichlorokynurenic acid đồng kết tinh trước và sau khi re-dock b Minh họa hai chiều các tương tác của 5,7-dichlorokynurenic acid tại vị trí hoạt động của NMDA

Hình 3.2: Kết quả re-dock và tương tác của phối tử đồng tinh thể 5,7- dichlorokynurenic acid với NMDA

Kết quả docking 5,7-dichlorokynurenic acid cho năng lượng liên kết ∆G = -5.9 kCal/mol Biểu diễn tương tác giữa 5,7-dichlorokynurenic acid và NMDA được thể hiện như Hình 3.2 (b) Có thể thấy được 5,7-dichlorokynurenic acid tạo liên kết hydro với các axit amin Ser180, liên kết - với Tyr184, liên kết -alkyl và alkyl với Phe246 và Leu146, liên kết lực hấp dẫn với Arg131

28 Đánh giá quy trình docking BACE-1 (PDB ID: 4X7I) a RMSD của LY2886721 đồng kết tinh trước và sau khi re-dock b Minh họa hai chiều các tương tác của LY2886721 tại vị trí hoạt động của NMDA

Hình 3.3: Kết quả re-dock và tương tác của phối tử đồng tinh thể LY2886721 với

Kết quả docking LY2886721 cho năng lượng liên kết ∆G = -9.0 kCal/mol Biểu diễn tương tác tạo liên kết -anion với Asp228, tạo liên kết - với Tyr71, liên kết hidro với Thr329 và liên kết H–C với Phe108 Bên cạnh đó, có liên kết cho-cho không thuận lợi với Thr232 Đánh giá quy trình docking MAO A (PDB ID: 2Z5X) a RMSD của Harmine đồng kết tinh trước và sau khi re-dock b Minh họa hai chiều các tương tác của

Harmine tại vị trí hoạt động của MAO A

Hình 3.4: Kết quả re-dock và tương tác của phối tử đồng tinh thể Harmine với

Kết quả docking Harmine cho năng lượng liên kết ∆G = -6.4 kCal/mol Biểu diễn tương tác giữa Harmine và MAO A được thể hiện như Hình 3.4 (b) Có thể thấy được Harmine tạo liên kết alkyl và -alkyl với các axit amin Leu259, Lys280, Ile281, Leu277, Tyr402, Ala44, Ile273 Đánh giá quy trình docking AChE (PDB ID: 4EY7) a RMSD của Donepezil đồng kết tinh trước và sau khi re-dock b Minh họa hai chiều các tương tác của

Donepezil tại vị trí hoạt động của AChE

Hình 3.5: Kết quả re-dock và tương tác của phối tử đồng tinh thể Donepezil với

Kết quả Donepezil cho năng lượng liên kết ∆G = -12.0 kCal/mol Biểu diễn tương tác giữa Donepezil và AChE được thể hiện như Hình 3.5 (b) Có thể thấy được Donepezil tạo liên kết - với Trp86, His447,Tyr341, Trp286; tạo liên kết hydro với Phe295; tạo liên kết - với Phe339, Tyr341, Trp286; tạo liên kết alkyl và -alkyl với Tyr337, Tyr341, Trp286, Leu289.

Tìm kiếm hợp chất tiềm năng từ kết quả docking

Sau khi chuẩn bị các phối tử, tiến hành dock 50 hợp chất tìm được trong cây Rau đắng biển và 4 chất đối chứng vào vị trí hoạt động của 4 protein bao gồm NMDA, BACE 1, MAO A, AChE để sàng lọc các phân tử có khả năng ức chế đích đã chọn Tọa độ vị trí hoạt động của protein và kích thước hộp tìm kiếm (grid box) được thể hiện trong Bảng 3.2 Số vòng lặp là 8, khoảng cách giữa các ô lưới mặc định là 0.375Å

Bảng 3.2: Kích thước hộp tìm kiếm và tọa độ vị trí hoạt động của protein

AChE (4EY7) Kích thước hộp tìm kiếm

Tọa độ vị trí hoạt động

Sau khi thực hiện docking 50 hợp chất và 4 chất đối chứng ức chế các protein đã chọn, kết quả được thể hiện trong Bảng 3.3

Bảng 3.3: Kết quả dock của 50 hợp chất trong cây rau đắng biển và 4 chất đối chứng với 4 protein đích

Năng lượng liên kết với protein

Năng lượng liên kết với protein

Năng lượng liên kết với protein

C4 Donepezil -12.0 Để đánh giá khả năng của các hợp chất trong việc ức chế các protein mục tiêu, cần phải so sánh điểm số docking của các phối tử với 4 chất đối chứng là Memantine, LY2886721, Isocarboxazid, Donepezil Memantine là chất đối kháng thụ thể N-methyl-D-aspartate (NMDA), được sử dụng trong điều trị bệnh Alzheimer [80] LY2886721 là một chất ức chế vị trí có hoạt tính BACE1 đã đạt được thử nghiệm lâm sàng giai đoạn 2 ở bệnh Alzheimer LY2886721 có độ chọn lọc cao chống lại các protease chính, gây ra phản ứng dược lực học Aβ trung ương mạnh mẽ ở chuột, chó và con người [66] Isocarboxazid (với thương hiệu là Marplan) là một chất ức chế monoamine oxidase, được sử dụng trong điều trị chứng trầm cảm nặng, rối loạn tính khí, rối loạn không điển hình, rối loạn hoảng sợ [21] Donepezil là một chất ức chế acetylcholinesterase, được sử dụng để điều trị hành vi và nhận thức của bệnh Alzheimer và các loại bệnh sa sút trí tuệ khác Donepezil lần đầu được FDA chấp thuận vào năm 2014 để điều trị Alzheimer thể vừa và nặng

[84] Bốn loại thuốc này được chọn làm đối chứng dương vì nó đã được công bố trên các tài liệu chính thống

Từ kết quả trong Bảng 3.3, thu được 15 hợp chất trong số 50 hợp chất có điểm số docking tốt, có khả năng ức chế đồng thời 3 mục tiêu đích vì năng lượng của chúng thấp hơn so với năng lượng liên kết của chất đối chứng.

Sàng lọc các hợp chất giống thuốc

Từ kết quả trên, 15 hợp chất tiếp tục được sàng lọc dựa trên quy tắc 5 của Lipinski (RO5) Sử dụng công cụ trực tuyến (http://www.scfbio- iitd.res.in/software/drugdesign/lipinski.jsp) để tính toán các thông số, các hợp chất đáp ứng 2 hoặc nhiều hơn 2 tiêu chí RO5 được chấp nhận là những ứng cử viên tiềm năng Kết quả sàng lọc dựa trên RO5 được thể hiện trong Bảng 3.4

Bảng 3.4: Kết quả RO5 của 15 hợp chất được lựa chọn từ kết quả docking

Khối lượng phân tử ( -3 [90] Kết quả thu được cả ba hợp chất đều có khả năng phân bố tới các mô và hệ thần kinh, trong đó, thấm tốt nhất là Luteolin có log PS 1.153

Hệ cytochrome P450 là hệ enzyme quan trong trong quá trình chuyển hóa thuốc ở gan Hai kiểu hình chính của cytochrome P450 là CYP3A4 và CYP2D6 Kết quả dự đoán cho thấy chỉ có Ebelin lactone bị chuyển quá qua enzyme CYP3A4 ở gan Apigenin được dự đoán là có khả năng ức chế cả enzym CYP2D6 và enzyme CYP3A4, vì vậy, Apigenin có thể làm tăng sinh khả dụng của thuốc hoặc dược chất bị chuyển hóa bởi hệ enzyme này nếu chúng được sử dụng cùng nhau

Thải trừ thuốc qua thận phụ thuộc vào khối lượng phân tử và tính ưa nước của hợp chất Tất cả các chất đều không phải cơ chất của OCT2 (chất vận chuyển cation hữu cơ 2), đóng vai trò quan trọng trong quá trình đào thải các dạng ion hóa của thuốc và các hợp chất nội sinh ở thận khi nó chiết xuất các chất từ máu vào tế bào ống thận như là bước đầu tiên trong quá trình thải trừ Giá trị độ thanh thải toàn phần được trình bày ở Bảng 3.5

Dự đoán độc tính từ thử nghiệm AMES (xét nghiệm đột biến ngược Salmonella typhimurium) cho thấy cả ba phân tử được chọn đều không gây đột biến Dự đoán kết quả Apigenin, Ebelin lacton, Luteolin đều không cho kết quả độc tính trên da và gan, không có khả năng ức chế kênh kali ở tim (HERG)

3.5 Mô tả tương tác của hợp chất với protein đích

Sau khi phân tích kết quả ADMET, 3 chất hợp chất được chọn là Apigenin, Ebelin lactone và Luteolin được đánh giá là không có độc tính và có hoạt tính dược động học tốt khá tốt Mô tả tương tác của 4 hợp chất đối chứng là Memantine, LY2886721, Isocarboxazid, Donepezil với tại trung tâm hoạt động của 4 protein đích NMDA, BACE-1, MAO A, AChE Tiếp theo, đánh giá tương tác giữa từng phân tử đã chọn tại trung tâm hoạt động của protein Liên kết phân tử với acid amin tại vị trí hoạt động được minh họa hai chiều bằng phần mềm Discovery Studio 2021 Client

Hình 3.6: Tương tác của 4 chất đối chứng với 4 protein đích a Liên kết của Memantin với NMDA (PDB ID: 1PBQ) b Liên kết của LY2886721 với BACE-1 (PDB ID: 4X7I) c Liên kết của Marplan với MAO A (PDB ID: 2Z5X) d Liên kết của Donepezil với AChE (PDB ID: 4EY7)

Liên kết giữa Memantin tại vị trí hoạt động của thụ thể NMDA cho năng lượng liên kết G = -6.9 kCal/mol Biểu diễn liên kết trên Hình 3.6 (a) cho thấy a b c d

Memantin chỉ tạo một liên kết duy nhất là - với Tyr184 và liên kết yếu Van der Waals với một số acid amin xung quanh

Tương tự kết quả redock, LY2886721 cho năng lượng liên kết ∆G = -9.0 kCal/mol Tạo liên kết hidro với Thr329 và liên kết H–C với Phe108 Bên cạnh đó, phân tử LY2886721 còn tạo liên kết quan trọng là liên kết -anion với acid amin Asp228 và liên kết xếp chồng giữa các vòng thơm - với Tyr71 Tuy nhiên, có liên kết cho-cho không thuận lợi với Thr232 (Hình 3.6 (b))

Liên kết giữa cho năng lượng liên kết G = -8.2 kCal/mol tại vị trí hoạt động của thụ thể MAO A Kết quả biểu diễn liên kết của chất đối chứng Marplan tạo liên kết -alkyl với Pro274, liên kết hydro với Arg51 và Arg45, liên kết - với Ile273 và Ala44, thể hiện lực hấp dẫn với Glu43 và liên kết - với Tyr402 Tồn lại một liên kết nhận-nhận không thuận lợi với Ser403 (Hình 3.6 (c))

Tương tự như kết quả redock, Donepezil cho năng lượng liên kết khá thấp

∆G = -12.0 kCal/mol Biểu diễn tương tác giữa Donepezil và AChE được thể hiện như Hình 3.6 (d) Có thể thấy được Donepezil tạo liên kết - xếp chồng giữa các vòng thơm với Trp86, His447,Tyr341, Trp286; tạo liên kết hydro với Phe295; tạo liên kết - với Phe339, Tyr341, Trp286; tạo liên kết alkyl và -alkyl với Tyr337, Tyr341, Trp286, Leu289

Hình 3.7: Tương tác của Apigenin với 4 protein đích NMDA (a), BACE-1 (b),

Biểu diễn liên kết tại vị trí hoạt động của protein đích, với thụ thể NMDA, Apigenin không cho thấy sự tương đồng nào so với chất đối chứng là Menamtin

Apigenin tạo liên kết hydro với Arg131, liên kết xếp chồng nhau - với Phe92, liên kết - với Ser180, liên kết -anion với Asp224, liên kết -alkyl với Pro124 (Hình 3.7 (a)) a b c d

40 Đối với BACE-1, chỉ có liên kết hydro của Apigenin với Trp277, Arg61 và liên kết -alkyl với Val361, Arg61 (Hình 3.7 (b))

Tương tác giữa Apigenin với MAO A cho thấy liên kết hydro với Lys280, Val244, Ala44, Leu42 và liên kết -alkyl với Lys280 và Ile273 Bên cạnh đó còn có liên kết - với Ile273 và Ala44, liên kết - với Tyr402 giống như tương tác của chất đối chứng Marplan với MAO A (Hình 3.7 (c))

BÀN LUẬN

Về kết quả

Bacopa monnieri (L.) Wettst là một loại dược thảo được tìm thấy ở khắp châu Á và được biết đến với tác dụng tăng cường trí nhớ [60] Trong mô hình động vật, B.monnieri đã chứng minh hiệu quả trong điều trị chứng suy giảm nhận thức và sa sút trí tuệ do tuổi tác [36, 94] Những phát hiện này đã dẫn đến việc nghiên cứu sâu hơn về sự suy giảm nhận thức của người lớn tuổi, điều này đã chứng minh lợi ích đáng kể của B.monnieri trong việc phục hồi chức năng của vỏ não [30] Những nghiên cứu gần đây đã báo cáo những cải thiện đáng kể trong trí nhớ ở người lớn tuổi khỏe mạnh [68], cũng như ở nhóm người lớn tuổi bị suy giảm trí nhớ do tuổi tác [76] sau khi dùng B.monnieri Những phát hiện này cho thấy hứa hẹn cho nghiên cứu về lão hóa, với thoái hóa cholinergic là một đặc điểm lâm sàng chính của cả suy giảm nhận thức liên quan đến tuổi tác và chứng mất trí nhớ Alzheimer

Trong nghiên cứu này, 50 hợp chất có trong cây Rau đắng biển, được tổng hợp từ các nguồn, cấu trúc các hợp chất được tải về từ cơ sở dữ liệu Pubchem Sau khi sàng lọc, 15 hợp chất cho thấy khả năng gắn kết với đích tốt hơn chất đối chứng Tuy nhiên chỉ có 3 hợp chất đáp ứng các tiêu chí của một dược chất đường uống cho thấy tính khả quan về dược động học và độc tính là Apigenin, Ebelin lacton và Luteolin

Apigenin là một polyphenol thuộc nhóm flavonoid, chủ yếu hiện diện dưới dạng glycosyl hóa với một lượng đáng kể trong rau (mùi tây, cần tây, hành) trái cây (cam), thảo mộc (hoa cúc, cỏ xạ hương, rau kinh giới, húng quế) và đồ uống có nguồn gốc thực vật (trà, bia và rượu) [48] Apigenin có thể gây giãn cơ, an thần tùy thuộc vào liều lượng, và nó cũng hoạt động như một chất chống oxy hóa, chống viêm, chất bảo vệ thần kinh và tăng cường nhận thức có tiềm năng trong việc phòng và điều trị bệnh Alzheimer [83]

Kết quả docking của Apigenin là cao hơn so với chất đối chứng của ba trong

4 đích đã chọn, đáp ứng cả 5 tiêu chí giống thuốc theo quy tắc RO5 Apigenin thấm khá tốt qua màng Caco2 (log Papp =1.007), hấp thu tốt ở ruột (HIA = 93,25%) Khả năng phân bố của apigenin cũng khá tốt, nó thấm được qua hàng rào máu não (log

BB > -1), đi vào hệ thần kinh trung ương (log PS > -3) và đi khắp cơ thể (VDss > -

0.15) Vì vậy, cần có các nghiên cứu và đánh giá sâu hơn về hiệu quả và tác dụng của Apigenin trong việc điều trị các bệnh về thần kinh

Ebelin lacton là dẫn chất do quá trình thủy phân và acid hóa jujubogenin tạo thành [10] Theo nghiên cứu của Ramasamy và cộng sự , Ebelin lactone tạo ra ái lực liên kết được dự đoán cao hơn đối với tất cả các thụ thể CNS và gắn kết mạnh hơn với AChE trong mô hình in silico Chúng cũng có các đặc tính giống như thuốc trên thần kinh trung ương cho thấy rằng chúng sẽ cho thấy khả năng hấp thu và phân bố tốt Trong số các phối tử, ebelin lacton có liên kết mạnh nhất với tất cả các thụ thể thần kinh trung ương và khả năng thâm nhập BBB được mong đợi cao nhất

Sự khác biệt này có thể được giải thích bởi sự hiện diện của oxy cacbonyl của vòng lacton trong ebelin lacton có ái lực liên kết cao nhất đối với các thụ thể M1 và 5- HT2A [78]

Kết quả docking của Ebelin lacton cao hơn so với chất đối chứng Memantin của NMDA, LY2886721 của BACE-1 và Marplan của MAO A, đáp ứng 3/5 tiêu chí giống thuốc theo quy tắc RO5 Ebelin lacton thấm khá tốt qua màng Caco2 (log Papp =1.181), hấp thu tốt ở ruột (HIA = 93,949%) Khả năng phân bố của Ebelin lacton cũng khá tốt Tương tự như Apigenin, nó thấm được qua hàng rào máu não (log BB > -1), đi vào hệ thần kinh trung ương (log PS > -3) và đi khắp cơ thể (VDss

> -0.15) Vì vậy, cần có các nghiên cứu và đánh giá sâu hơn về hiệu quả và tác dụng của Ebelin lacton trong việc điều trị các bệnh về thần kinh

Luteolin (3,4,5,7-tetrahydroxy flavone) là một flavonoid được tìm thấy trong các loại thực vật khác nhau như rau, dược liệu và trái cây Nó hoạt động như một chất chống ung thư chống lại nhiều loại khối u ác tính ở người như ung thư phổi, ung thư vú, u nguyên bào thần kinh đệm, tuyến tiền liệt, ruột kết và ung thư tuyến tụy Nó cũng ngăn chặn sự phát triển của ung thư in vitro và in vivo bằng cách ức chế sự tăng sinh của tế bào khối u, bảo vệ khỏi các kích thích gây ung thư và kích hoạt quá trình bắt giữ chu kỳ tế bào, và bằng cách gây ra quá trình chết rụng thông qua các con đường tín hiệu khác nhau [52] Hơn nữa, Luteolin thâm nhập tốt hơn vào não, ức chế cả microglia các tế bào mast, đã được báo cáo là làm giảm chứng viêm thần kinh và rối loạn chức năng nhận thức, bao gồm cả bệnh Alzheimer ở người và trong các mô hình động vật Ngày nay, chứng “sương mù não” liên quan

47 đến hội chứng COVID kéo dài và việc sử dụng hóa trị liệu có thể được ngăn ngừa hoặc giảm thiểu bằng cách sử dụng một cách thích hợp Luteolin [93] Điểm số docking của Luteolin cao hơn so với chất đối chứng, đáp ứng 4/5 tiêu chí giống thuốc theo quy tắc RO5 Mặc dù kết Luteolin được chỉ số thấm qua màng Caco2 khá thấp (log Papp =0.096) và khả năng hấp thu tốt ở ruột kém hơn Apigenin và Ebelin lacton (HIA = 93,949%) Tuy nhiên, khả năng phân bố của Luteolin thể hiện khá tốt Tương tự như Apigenin và Ebelin lacton, nó thấm được qua hàng rào máu não (log BB > -1), đi vào hệ thần kinh trung ương (log PS > -3) và đi khắp cơ thể (VDss > -0.15) Vì vậy, cần có các nghiên cứu và đánh giá sâu hơn về hiệu quả và tác dụng của Luteolin trong việc điều trị các bệnh về thần kinh và một số bệnh ung thư khác.

Về phương pháp

Việc áp dụng phương pháp docing phân tử trong quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc đang được sử dụng rộng rãi Kể từ lần đầu tiên xuất hiện vào giữa những năm 1970, docking đã được chứng minh là một công cụ quan trọng để giúp hiểu cách các hợp chất hóa học tương tác với các mục tiêu phân tử của chúng, cũng như để phát hiện và phát triển thuốc Trên thực tế, số lượng các nghiên cứu báo cáo về việc sử dụng docking phân tử để xác định các yếu tố quyết định cấu trúc cần thiết cho sự liên kết hiệu quả với thụ thể phối tử, và sự phát triển của các phương pháp gắn kết chính xác hơn đã tăng lên nhiều kể từ lần đầu tiên xuất hiện

Ngày nay, nhiều CSDL lớn về các hợp chất được cập nhật liên tục bởi các nhà khoa học trên khắp thế giới, việc dự báo các đặc điểm giống thuốc, đặc tính dược lý, dược động học trở nên dễ dàng hơn Tất cả các thao thác đều thực hiện trên máy tính để có thể sàng lọc một số lượng lớn các hợp chất trong CSDL, giúp tiết kiệm thời gian, công sức và chi phí nghiên cứu

Tuy nhiên, sàng lọc ảo sử dụng nhiều công cụ tính toán khác nhau, không có sự đồng nhất nên dễ gây sai số lớn trong quá trình làm Bên cạnh đó, việc sử dụng các thuật toán thức tạp cũng dễ gây nhầm lẫn cho người dùng Việc xác định cấu trúc 3D của protein đích cũng gây nên nhiều sai khác giữa mô hình trên máy tính với thực tiễn diễn ra trong cơ thể Vì vậy, cần phối hợp các kỹ thuật docking với in vitro, in vivo trong quá trình nghiên cứu và phát triển một hợp chất thành thuốc sử dụng

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Từ kết quả nghiên cứu đã trình này ở trên, chúng tôi rút ra những kết luận như sau:

- Từ 50 hợp chất tìm được trong cây Rau đắng biển, được tải về từ cơ sở dữ liệu Pubchem, sau khi dock thu được 15 hợp chất có điểm số docking tốt nhất, có khả năng liên kết tốt tại vị trí hoạt động của protein đích

- Trong 15 hợp chất, chỉ có 3 hợp chất thỏa mãn điều kiện giống thuốc theo quy tắc 5 của Lipinski

- Sau đó, sàng lọc dưa trên đặc điểm về dược động học hâp thu, phân bố, chuyển hó, thải trừ và độc tính (ADMET) của 3 hợp chất có tiềm năng thu được là Apigenin (ID: 5280443), Ebelin lacton (ID: 15559069) và Luteolin (ID: 5280445)

- Phân tích tương tác của 3 hợp chất với protein tại vị trí hoạt động, định hướng phát triển thành thuốc điều trị Alzheimer trong tương lai

Kết luận của nghiên cứu này dựa trên kết quả của phương pháp docking phân tử Nó có thể có nhiều hạn chế như sai số trong quá trình sàng lọc, sự sai khác giữa mô hình máy tính với thực nghiệm Vì vậy, để tiếp tục phát triển kết quả của nghiên cứu này, chúng tôi có một số đề xuất như sau:

- Tiến hành nghiên cứu thêm về các chất đã sàng lọc dựa trên in vitro và in vivo: thử hoạt tính, tính an toàn ở các nồng độ khác nhau, sự chuyển hóa và thải trừ

- Tiếp tục sử dụng phương pháp docking phân tử cho các nghiên cứu phát triển thuốc điều trị bệnh Alzheimer đối với các đích khác, với các hợp chất khác i

1 Akbar, Shahid (2020), "Handbook of 200 medicinal plants: A comprehensive review of their traditional medical uses and scientific justifications"

2 Bammidi, Srinivasa Rao, et al (2011), "A review on pharmacological studies of Bacopa monniera" 1(2), p 250

3 Barnard, EA (1974), In Hubbard, JI (Ed.) The Peripheral Nervous System,

Editor^Editors, Plenum, New York, NY

4 Basile, Livia (2018), "Virtual screening in the search of new and potent anti- alzheimer agents", Computational modeling of drugs against Alzheimer’s disease, Springer, pp 107-137

5 Chatterji, N, Rastogi, RP, and Dhar, ML (1963), "Chemical examination of

Bacopa monniera Wettst.: Part I-Isolation of chemical constituents"

6 Chương, PGS.TS Nguyễn Một số vấn đề cần biết về bệnh Alzheimer, accessed, from https://hoithankinhhocvietnam.com.vn/mot-so-van-de-can- biet-ve-benh-alzheimer/

7 Dong, Jie, et al (2017), "ChemBCPP: a freely available web server for calculating commonly used physicochemical properties" 171, pp 65-73

8 Goodman, Louis Sanford (1996), Goodman and Gilman's the pharmacological basis of therapeutics, Vol 1549, McGraw-Hill New York

9 Joshi, Vinod Kumar, Joshi, Apurva, and Dhiman, Kartar Singh %J Journal of ethnopharmacology (2017), "The Ayurvedic Pharmacopoeia of India, development and perspectives" 197, pp 32-38

10 Kulshreshtha, DK and Rastogi, RP %J Phytochemistry (1973),

"Identification of ebelin lactone from Bacoside A and the nature of its genuine sapogenin" 12(8), pp 2074-2076

11 Lipinski, Christopher A, et al (1997), "Experimental and computational approaches to estimate solubility and permeability in drug discovery and development settings" 23(1-3), pp 3-25

12 Manual, MSD (2019), Bệnh Alzheimer, accessed, from https://www.msdmanuals.com/vi/chuy%C3%AAn-gia/r%E1%BB%91i- lo%E1%BA%A1n-th%E1%BA%A7n-kinh/s%E1%BA%A3ng-v%C3%A0- sa-s%C3%BAt-tr%C3%AD-tu%E1%BB%87/b%E1%BB%87nh-alzheimer

13 Minh, Khoa Dược - Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí, "Loài Bacopa monnieri (L.) Wettst (Cây Rau đắng biển)"

14 Morris, Garrett M and Lim-Wilby, Marguerita (2008), "Molecular

Docking", in Kukol, Andreas, Editor, Molecular Modeling of Proteins,

Humana Press, Totowa, NJ, pp 365-382

16 Tsao, Anil Kumar; Jaskirat Sidhu; Amandeep Goyal; Jack W (2021),

17 Abraham, M H., Takács-Novák, K., and Mitchell, R C (1997), "On the partition of ampholytes: application to blood-brain distribution", J Pharm Sci 86(3), pp 310-5 ii

18 Aguiar, S and Borowski, T (2013), "Neuropharmacological review of the nootropic herb Bacopa monnieri", Rejuvenation Res 16(4), pp 313-26

19 Anand, P and Singh, B (2013), "A review on cholinesterase inhibitors for

Alzheimer's disease", Arch Pharm Res 36(4), pp 375-99

20 Apostolova, L G (2016), "Alzheimer Disease", Continuum (Minneap

21 Barber, J M., Murphy, F M., and Cheeseman, E A (1962), "A clinical trial of isocarboxazid ('marplan') in angina pectoris", Br Heart J 24(2), pp 192-4

22 Berellini, G., et al (2009), "In silico prediction of volume of distribution in human using linear and nonlinear models on a 669 compound data set", J Med Chem 52(14), pp 4488-95

23 Breijyeh, Z and Karaman, R (2020), "Comprehensive Review on

Alzheimer's Disease: Causes and Treatment", Molecules 25(24)

24 Butterfield, D A and Pocernich, C B (2003), "The glutamatergic system and Alzheimer's disease: therapeutic implications", CNS Drugs 17(9), pp

25 Calabrese, C., et al (2008), "Effects of a standardized Bacopa monnieri extract on cognitive performance, anxiety, and depression in the elderly: a randomized, double-blind, placebo-controlled trial", J Altern Complement Med 14(6), pp 707-13

26 Caspi, A., et al (2002), "Role of genotype in the cycle of violence in maltreated children", Science 297(5582), pp 851-4

27 Coyle, J T., Price, D L., and DeLong, M R (1983), "Alzheimer's disease: a disorder of cortical cholinergic innervation", Science 219(4589), pp 1184-

28 Cull-Candy, S., Brickley, S., and Farrant, M (2001), "NMDA receptor subunits: diversity, development and disease", Curr Opin Neurobiol 11(3), pp 327-35

29 Chakravarty, A K., et al (2001), "Bacopaside I and II: two pseudojujubogenin glycosides from Bacopa monniera", Phytochemistry

30 Chaudhari, K S., et al (2017), "Neurocognitive Effect of Nootropic Drug

Brahmi (Bacopa monnieri) in Alzheimer's Disease", Ann Neurosci 24(2), pp 111-122

31 Chen, G F., et al (2017), "Amyloid beta: structure, biology and structure- based therapeutic development", Acta Pharmacol Sin 38(9), pp 1205-1235

32 Cheung, J., et al (2012), "Structures of human acetylcholinesterase in complex with pharmacologically important ligands", J Med Chem 55(22), pp 10282-6

33 De-Paula, V J., et al (2012), "Alzheimer's disease", Subcell Biochem 65, pp 329-52

34 Deepak, M., et al (2005), "Quantitative determination of the major saponin mixture bacoside A in Bacopa monnieri by HPLC", Phytochem Anal 16(1), pp 24-9 iii

35 Dethe, S., Deepak, M., and Agarwal, A (2016), "Elucidation of Molecular

Mechanism(s) of Cognition Enhancing Activity of Bacomind(®): A Standardized Extract of Bacopa Monnieri", Pharmacogn Mag 12(Suppl 4), pp S482-s487

36 Dhanasekaran, M., et al (2007), "Neuroprotective mechanisms of ayurvedic antidementia botanical Bacopa monniera", Phytother Res 21(10), pp 965-9

37 Dubey, T and Chinnathambi, S (2019), "Brahmi (Bacopa monnieri): An ayurvedic herb against the Alzheimer's disease", Arch Biochem Biophys

38 Dubois, B., et al (2016), "Preclinical Alzheimer's disease: Definition, natural history, and diagnostic criteria", Alzheimers Dement 12(3), pp 292-323

39 Furukawa, H and Gouaux, E (2003), "Mechanisms of activation, inhibition and specificity: crystal structures of the NMDA receptor NR1 ligand-binding core", Embo j 22(12), pp 2873-85

40 Garai, S., et al (1996), "Dammarane-type triterpenoid saponins from Bacopa monniera", Phytochemistry 42(3), pp 815-20

41 García-Ayllón, M S., et al (2011), "Revisiting the Role of

Acetylcholinesterase in Alzheimer's Disease: Cross-Talk with P-tau and β- Amyloid", Front Mol Neurosci 4, p 22

42 Geha, R M., et al (2002), "Analysis of conserved active site residues in monoamine oxidase A and B and their three-dimensional molecular modeling", J Biol Chem 277(19), pp 17209-16

43 Geula, C (1998), "Abnormalities of neural circuitry in Alzheimer's disease: hippocampus and cortical cholinergic innervation", Neurology 51(1 Suppl

44 Geula, C., et al (1998), "Relationship between plaques, tangles, and loss of cortical cholinergic fibers in Alzheimer disease", J Neuropathol Exp Neurol 57(1), pp 63-75

45 Gohlke, H., Hendlich, M., and Klebe, G (2000), "Knowledge-based scoring function to predict protein-ligand interactions", J Mol Biol 295(2), pp 337-

46 Greenblatt, H M., et al (2003), "Acetylcholinesterase: a multifaceted target for structure-based drug design of anticholinesterase agents for the treatment of Alzheimer's disease", J Mol Neurosci 20(3), pp 369-83

47 Gu, L and Guo, Z (2013), "Alzheimer's Aβ42 and Aβ40 peptides form interlaced amyloid fibrils", J Neurochem 126(3), pp 305-11

48 Hostetler, G L., Ralston, R A., and Schwartz, S J (2017), "Flavones: Food

Sources, Bioavailability, Metabolism, and Bioactivity", Adv Nutr 8(3), pp

49 Hou, T (2015), "Editorial In silico ADMET predictions in pharmaceutical research", Adv Drug Deliv Rev 86, p 1

50 Huang, W J., Zhang, X., and Chen, W W (2016), "Role of oxidative stress in Alzheimer's disease", Biomed Rep 4(5), pp 519-522 iv

51 Ibrar, A., et al (2018), "Combined in Vitro and in Silico Studies for the

Anticholinesterase Activity and Pharmacokinetics of Coumarinyl Thiazoles and Oxadiazoles", Front Chem 6, p 61

52 Islam, M A and Pillay, T S (2019), "β-secretase inhibitors for Alzheimer's disease: identification using pharmacoinformatics", J Biomol Struct Dyn

53 Janelidze, S., et al (2016), "CSF Aβ42/Aβ40 and Aβ42/Aβ38 ratios: better diagnostic markers of Alzheimer disease", Ann Clin Transl Neurol 3(3), pp 154-65

54 Jayaram, B., et al (2012), "Sanjeevini: a freely accessible web-server for target directed lead molecule discovery", BMC Bioinformatics 13 Suppl

55 Jeyasri, R., et al (2020), "Bacopa monnieri and Their Bioactive Compounds

Inferred Multi-Target Treatment Strategy for Neurological Diseases: A Cheminformatics and System Pharmacology Approach", Biomolecules

56 Jusril, N A., et al (2020), "Combining In Silico and In Vitro Studies to

Evaluate the Acetylcholinesterase Inhibitory Profile of Different Accessions and the Biomarker Triterpenes of Centella asiatica", Molecules 25(15)

57 Jyoti, A and Sharma, D (2006), "Neuroprotective role of Bacopa monniera extract against aluminium-induced oxidative stress in the hippocampus of rat brain", Neurotoxicology 27(4), pp 451-7

58 Kalaria, R N., Galloway, P G., and Perry, G (1991), "Widespread serum amyloid P immunoreactivity in cortical amyloid deposits and the neurofibrillary pathology of Alzheimer's disease and other degenerative disorders", Neuropathol Appl Neurobiol 17(3), pp 189-201

59 Kamkaew, N., et al (2013), "Bacopa monnieri increases cerebral blood flow in rat independent of blood pressure", Phytother Res 27(1), pp 135-8

60 Kean, J D., Downey, L A., and Stough, C (2017), "Systematic Overview of

Bacopa monnieri (L.) Wettst Dominant Poly-Herbal Formulas in Children and Adolescents", Medicines (Basel) 4(4)

61 Kim, S., et al (2021), "PubChem in 2021: new data content and improved web interfaces", Nucleic Acids Res 49(D1), pp D1388-d1395

62 Kumar, S., Chowdhury, S., and Kumar, S (2017), "In silico repurposing of antipsychotic drugs for Alzheimer's disease", BMC Neurosci 18(1), p 76

63 Khalid, S., et al (2018), "Biaryl scaffold-focused virtual screening for anti- aggregatory and neuroprotective effects in Alzheimer's disease", BMC Neurosci 19(1), p 74

64 Lipinski, C A (2004), "Lead- and drug-like compounds: the rule-of-five revolution", Drug Discov Today Technol 1(4), pp 337-41

65 Macarrón, R and Luengo, J I (2011), "Yin and Yang in medicinal chemistry: what does drug-likeness mean?", Future Med Chem 3(5), pp

66 May, P C., et al (2015), "The potent BACE1 inhibitor LY2886721 elicits robust central Aβ pharmacodynamic responses in mice, dogs, and humans", J

67 Meng, X Y., et al (2011), "Molecular docking: a powerful approach for structure-based drug discovery", Curr Comput Aided Drug Des 7(2), pp

68 Morgan, A and Stevens, J (2010), "Does Bacopa monnieri improve memory performance in older persons? Results of a randomized, placebo-controlled, double-blind trial", J Altern Complement Med 16(7), pp 753-9

69 Mullard, A (2018), "2017 FDA drug approvals", Nat Rev Drug Discov

70 Murphy, M P and LeVine, H., 3rd (2010), "Alzheimer's disease and the amyloid-beta peptide", J Alzheimers Dis 19(1), pp 311-23

71 Nemetchek, M D., et al (2017), "The Ayurvedic plant Bacopa monnieri inhibits inflammatory pathways in the brain", J Ethnopharmacol 197, pp

72 Parsons, C G., et al (2013), "Memantine and cholinesterase inhibitors: complementary mechanisms in the treatment of Alzheimer's disease",

73 Pires, D E., Blundell, T L., and Ascher, D B (2015), "pkCSM: Predicting

Small-Molecule Pharmacokinetic and Toxicity Properties Using Graph- Based Signatures", J Med Chem 58(9), pp 4066-72

74 Pham-The, H., et al (2018), "In Silico Assessment of ADME Properties:

Advances in Caco-2 Cell Monolayer Permeability Modeling", Curr Top Med

75 R, A Armstrong (2019), "Risk factors for Alzheimer's disease", Folia

76 Raghav, S., et al (2006), "Randomized controlled trial of standardized

Bacopa monniera extract in age-associated memory impairment", Indian J Psychiatry 48(4), pp 238-42

77 Rajan, K E., Preethi, J., and Singh, H K (2015), "Molecular and Functional

Characterization of Bacopa monniera: A Retrospective Review", Evid Based

78 Ramasamy, S., et al (2015), "In Silico and In Vitro Analysis of Bacoside A

Aglycones and Its Derivatives as the Constituents Responsible for the Cognitive Effects of Bacopa monnieri", PLoS One 10(5), p e0126565

79 Rastogi, M., et al (2012), "Amelioration of age associated neuroinflammation on long term bacosides treatment", Neurochem Res

80 Rogawski, M A and Wenk, G L (2003), "The neuropharmacological basis for the use of memantine in the treatment of Alzheimer's disease", CNS Drug

81 Rosales-Hernández, M C and Correa-Basurto, J (2015), "The importance of employing computational resources for the automation of drug discovery",

Expert Opin Drug Discov 10(3), pp 213-9 vi

82 Russo, A and Borrelli, F (2005), "Bacopa monniera, a reputed nootropic plant: an overview", Phytomedicine 12(4), pp 305-17

83 Salehi, B., et al (2019), "The Therapeutic Potential of Apigenin", Int J Mol

84 Seltzer, B (2005), "Donepezil: a review", Expert Opin Drug Metab Toxicol

85 Singh, B., et al (2021), "Neuroprotective and Neurorescue Mode of Action of Bacopa monnieri (L.) Wettst in 1-Methyl-4-phenyl-1,2,3,6- tetrahydropyridine-Induced Parkinson's Disease: An In Silico and In Vivo Study", Front Pharmacol 12, p 616413

86 Siramshetty, V B., et al (2016), "WITHDRAWN a resource for withdrawn and discontinued drugs", Nucleic Acids Res 44(D1), pp D1080-6

87 Sivaramakrishna, C., et al (2005), "Triterpenoid glycosides from Bacopa monnieri", Phytochemistry 66(23), pp 2719-28

88 Son, S Y., et al (2008), "Structure of human monoamine oxidase A at 2.2-A resolution: the control of opening the entry for substrates/inhibitors", Proc Natl Acad Sci U S A 105(15), pp 5739-44

89 Stern-Bach, Y., et al (1994), "Agonist selectivity of glutamate receptors is specified by two domains structurally related to bacterial amino acid-binding proteins", Neuron 13(6), pp 1345-57

90 Suenderhauf, C., Hammann, F., and Huwyler, J (2012), "Computational prediction of blood-brain barrier permeability using decision tree induction",

91 Sussman, J L., et al (1991), "Atomic structure of acetylcholinesterase from

Torpedo californica: a prototypic acetylcholine-binding protein", Science

92 Szegletes, T., et al (1999), "Substrate binding to the peripheral site of acetylcholinesterase initiates enzymatic catalysis Substrate inhibition arises as a secondary effect", Biochemistry 38(1), pp 122-33

93 Theoharides, T C., et al (2021), "Long-COVID syndrome-associated brain fog and chemofog: Luteolin to the rescue", Biofactors 47(2), pp 232-241

94 Uabundit, N., et al (2010), "Cognitive enhancement and neuroprotective effects of Bacopa monnieri in Alzheimer's disease model", J Ethnopharmacol 127(1), pp 26-31

95 Valko, M., et al (2007), "Free radicals and antioxidants in normal physiological functions and human disease", Int J Biochem Cell Biol 39(1), pp 44-84

96 Veitch, D P., Friedl, K E., and Weiner, M W (2013), "Military risk factors for cognitive decline, dementia and Alzheimer's disease", Curr Alzheimer Res 10(9), pp 907-30

97 Wang, N N., et al (2016), "ADME Properties Evaluation in Drug

Discovery: Prediction of Caco-2 Cell Permeability Using a Combination of NSGA-II and Boosting", J Chem Inf Model 56(4), pp 763-73 vii

98 Wattmo, C., Minthon, L., and Wallin Å, K (2016), "Mild versus moderate stages of Alzheimer's disease: three-year outcomes in a routine clinical setting of cholinesterase inhibitor therapy", Alzheimers Res Ther 8, p 7

99 Wishart, D S (2007), "Improving early drug discovery through ADME modelling: an overview", Drugs R D 8(6), pp 349-62

100 Yan, A., Wang, Z., and Cai, Z (2008), "Prediction of human intestinal absorption by GA feature selection and support vector machine regression",

101 Zhang, Y., et al (2016), "Dysfunction of NMDA receptors in Alzheimer's disease", Neurol Sci 37(7), pp 1039-47 viii

CID Tên hợp chất Cấu trúc hóa học

CID Tên hợp chất Cấu trúc hóa học

CID Tên hợp chất Cấu trúc hóa học

CID Tên hợp chất Cấu trúc hóa học

CID Tên hợp chất Cấu trúc hóa học

CID Tên hợp chất Cấu trúc hóa học

CID Tên hợp chất Cấu trúc hóa học