Nghiên cứu lựa chọn dẫn xuất cyclodextrin ứng dụng trong chiết xuất apigenin và luteolin khóa luận tốt nghiệp dược sĩ

BỘ Y TẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI TRƯƠNG MINH NGHĨA NGHIÊN CỨU LỰA CHỌN DẪN XUẤT CYCLODEXTRIN ỨNG DỤNG TRONG CHIẾT XUẤT APIGENIN VÀ LUTEOLIN KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ HÀ NỘI - 2023 BỘ Y TẾ TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI TRƯƠNG MINH NGHĨA Mã sinh viên: 1801492 NGHIÊN CỨU LỰA CHỌN DẪN XUẤT CYCLODEXTRIN ỨNG DỤNG TRONG CHIẾT XUẤT APIGENIN VÀ LUTEOLIN KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ Người hướng dẫn: ThS Nguyễn Văn Phương PGS.TS Nguyễn Thu Hằng Nơi thực hiện: Bộ môn Dược liệu Khoa Dược liệu - Dược học cổ truyền HÀ NỘI - 2023 LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, xin gửi lời cảm ơn chân thành tới PGS.TS Nguyễn Thu Hằng - Trưởng môn Dược liệu, Trường Đại học Dược Hà Nội Cô không người dẫn dắt đến với nghiên cứu khoa học mà người động viên, dẫn đưa lời khun bổ ích giúp tơi giải vấn đề gặp phải hoàn thành đề tài cách tốt Tôi xin tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến ThS Nguyễn Văn Phương - Giảng viên môn Dược liệu, Trường Đại học Dược Hà Nội tận tâm hướng dẫn hỗ trợ tơi suốt q trình nghiên cứu hồn thành khóa luận Sự bảo thầy giúp hiểu rõ phương pháp nghiên cứu cơng việc Bên cạnh đó, tơi xin cảm ơn thầy cô môn, anh chị, bạn em sinh viên nghiên cứu mơn giúp đỡ tơi nhiệt tình, đặc biệt người bạn đồng hành tơi Nguyễn Thị Bích Ngọc Nguyễn Minh Tuấn - bạn hỗ trợ nhiều q trình nghiên cứu hồn thiện khóa luận Tơi xin trân trọng cảm ơn đến Ban giám hiệu - Trường Đại học Dược Hà Nội, thầy cô cán nhà trường tạo điều kiện tốt cho tất bạn sinh viên trình học tập nghiên cứu Trường Sự tận tâm nhiệt huyết thầy cô mái Trường Đại học Dược Hà Nội truyền đạt kiến thức quý báu cho tất sinh viên Cảm ơn thầy cô ln u thương đặt lợi ích sinh viên lên hàng đầu Đồng thời, muốn gửi lời cảm ơn tới gia đình, người thân bạn bè yêu thương đồng hành bên cạnh Họ nguồn cảm hứng trụ cột vững chắc, giúp tơi vượt qua khó khăn hồn thành khóa luận Khóa luận phần quan trọng hành trình học tập tơi lần nữa, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến tất thầy cơ, gia đình bạn bè Sự hỗ trợ tin tưởng người giúp tơi tự tin nỗ lực để hồn thành khóa luận cách tốt Hà Nội, ngày 05 tháng 06 năm 2023 Sinh viên Trương Minh Nghĩa MỤC LỤC ĐẶT VẤN ĐỀ CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan apigenin luteolin .3 1.1.1 Apigenin 1.1.1.1 Công thức cấu tạo, tên khoa học apigenin .3 1.1.1.2 Tính chất apigenin 1.1.1.3 Phân bố tự nhiên apigenin 1.1.1.4 Tác dụng dược lý apigenin 1.1.2 Luteolin 1.1.2.1 Công thức cấu tạo, tên khoa học luteolin .5 1.1.2.2 Tính chất luteolin: 1.1.2.3 Phân bố tự nhiên luteolin 1.1.2.4 Tác dụng dược lý luteolin 1.2 Tổng quan cyclodextrin 1.2.1 Cấu trúc hóa học tính chất 1.2.1.1 Cấu trúc hóa học .7 1.2.1.2 Các dẫn xuất cyclodextrin 1.2.1.3 Tính chất vật lý .9 1.2.1.4 Tính chất hóa học 1.2.2 Cơ chế tạo phức cyclodextrin 10 1.2.3 Một số nghiên cứu ứng dụng cyclodextrin chiết xuất dược liệu .11 1.3 Tổng quan quan hệ định lượng cấu trúc - tính chất (Quantitative Structure Property Relationship - QSPR) 12 1.3.1 Khái niệm 12 1.3.2 Ứng dụng QSPR 13 1.3.3 Một số thuật toán thường sử dụng xây dựng mơ hình QSPR 14 1.3.3.1 Hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple linear regression - MLR) 14 1.3.3.2 Hồi quy bình phương tối thiểu phần (Partial least squares - PLS) 14 1.3.3.3 Vector hỗ trợ (Support Vector Regression - SVR) 14 1.3.3.4 Mạng perceptron nhiều lớp (Multilayer perceptron - MLP) 15 1.3.3.5 k láng giềng gần (k-Nearest Neighbors - kNN) 15 1.3.3.6 kStar 15 1.3.4 Ưu, nhược điểm thuật toán xây dựng mơ hình QSPR 15 1.3.5 Đánh giá mơ hình QSPR .17 CHƯƠNG 2: NGUYÊN LIỆU, THIẾT BỊ, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18 2.1 Nguyên vật liệu, thiết bị .18 2.2 Nội dung nghiên cứu 18 2.3 Phương pháp nghiên cứu 20 2.3.1 Phương pháp xây dựng đánh giá mơ hình QSPR biểu thị phụ thuộc độ tan vào cấu trúc hóa học hợp chất 20 2.3.1.1 Phương pháp xây dựng mơ hình 20 2.3.1.2 Phương pháp thẩm định đánh giá mơ hình 20 2.3.2 Phương pháp dự đoán độ tan phức hợp cyclodextrin-apigenin/luteolin 22 2.3.3 Phương pháp chuẩn bị phức hợp apigenin, luteolin với cyclodextrin xác định độ tan thực nghiệm .22 2.3.4 Phương pháp mô tương tác phân tử (Molecular docking) .23 2.3.5 Phương pháp mô động lực phân tử (Molecular dynamics simulations) 23 CHƯƠNG THỰC NGHIỆM, KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN .24 3.1 Kết xây dựng mơ hình QSPR biểu thị phụ thuộc độ tan vào cấu trúc hóa học hợp chất 24 3.1.1 Kết xây dựng mơ hình 24 3.1.1.1 Mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến (MLR) 24 3.1.1.2 Mơ hình bình phương tối thiểu phần (PLS) 25 3.1.1.3 Mô hình vector hỗ trợ (SVR) 26 3.1.1.4 Mơ hình perceptron nhiều lớp (MLP) 26 3.1.1.5 Mô hình k láng giềng gần (kNN) 27 3.1.1.6 Mơ hình kStar .28 3.1.2 Lựa chọn mơ hình 28 3.1.3 Kết thẩm định đánh giá mơ hình kStar 29 3.1.3.1 Y-randomization 29 3.1.3.2 Phân tích độ nhạy 30 3.1.3.3 Thẩm định mơ hình thực nghiệm 31 3.2 Kết dự đoán độ tan phức hợp cyclodextrin-apigenin/luteolin 32 3.3 Kết mô tương tác (Molecular docking) 33 3.4 Kết mô động lực phân tử (Molecular dynamics simulations) 34 3.5 Bàn luận 36 3.5.1 Về việc ứng dụng mơ hình QSPR để lựa chọn dẫn xuất cyclodextrin phù hợp 36 3.5.2 Về việc sử dụng sở liệu AqSolDB để xây dựng mơ hình QSPR 36 3.5.3 Về kết dự đoán độ tan phức cyclodextrin - apigenin/luteolin so sánh với thực nghiệm 37 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT 39 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu, chữ viết tắt Chữ viết đầy đủ ANN Mạng neuron nhân tạo Artificial neural network CD DM-b-CD DMSO EtOH Cyclodextrin Dimethyl-b-cyclodextrin Dimethyl sulfoxid Ethanol HPLC Sắc ký lỏng hiệu cao (High Performance Liquid Chromatography) HP-β-CD Hydroxypropyl beta cyclodextrin IC50 Nồng độ ức chế 50% kNN k láng giềng gần k-Nearest Neighbors MAE MeOH MLP MLR NF- κB PLS QSPR RMSE SC STT SVR TM-b-CD TNF XO Sai số trung bình tuyệt đối Mean Absolute Error Methanol Mạng perceptron nhiều lớp Multilayer Perceptron Hồi quy tuyến tính đa biến Multiple linear regression Tế bào diệt tự nhiên Hồi quy bình phương tối thiểu phần Partial least squares Quan hệ định lượng cấu trúc - tính chất Quantitative Structure-Property Relationship Căn bậc hai sai số bình phương trung bình Root Mean Squared Error Hệ số nhạy Sensitive coefficient Số thứ tự Vector hỗ trợ Support Vector Regression Trimethyl-b-cyclodextrin Yếu tố hoại tử khối u Xanthin oxidase DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Một số dẫn xuất cyclodextrin Bảng 1.2 Độ tan theo nhiệt độ dẫn xuất cyclodextrin tự nhiên Bảng 3.1 Kết đánh giá mơ hình MLR ……………………………………… 24 Bảng 3.2 Kết đánh giá mơ hình PLS .25 Bảng 3.3 Kết đánh giá mơ hình SVR 26 Bảng 3.4 Kết đánh giá mơ hình MLP 27 Bảng 3.5 Kết đánh giá mơ hình kNN 27 Bảng 3.6 Kết đánh giá mô hình kStar 28 Bảng 3.7 Thông số đánh giá mô hình QSPR 29 Bảng 3.8 Kết Y-randomization mơ hình kStar .30 Bảng 3.9 Kết logS dự đốn mơ hình kStar tập kiểm tra thực nghiệm 31 DANH MỤC CÁC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ Hình 1.1 Cấu trúc hóa học apigenin Hình 1.2 Cấu trúc hóa học luteolin Hình 1.3 Cấu trúc cyclodextrin .7 Hình 1.4 Cấu trúc loại cyclodextrin tự nhiên Hình 1.5 Các bước tiến hành nghiên cứu QSPR 13 Hình 2.1 Sơ đồ thiết kế nghiên cứu ……………………………………………… 19 Hình 3.1 Mối quan hệ độ tan dự đốn mơ hình MLR giá trị thực tế hợp chất tập huấn luyện tập kiểm tra ………………………… 24 Hình 3.2 Mối quan hệ độ tan dự đoán mơ hình kStar giá trị thực tế hợp chất tập huấn luyện tập kiểm tra 29 Hình 3.3 Hệ số độ nhạy 17 số mô tả phân tử mơ hình kStar 31 Hình 3.4 LogS dự đoán phức hợp dẫn xuất CD với apigenin/luteolin 32 Hình 3.5 Mơ hình bền phức hợp apigenin luteolin khoang kỵ nước HP-β-CD 33 Hình 3.6 Kết mô dung dịch phức HP-β-CD/apigenin (1) HPβ-CD/luteolin (2) bao gồm lượng (A), khoảng cách trọng tâm phân tử CD flavonoid (B), số liên kết hydro (C) 35 ĐẶT VẤN ĐỀ Apigenin luteolin hai hợp chất thuộc nhóm flavonoid thường gặp tự nhiên tìm thấy nhiều lồi thực vật mùi tây (Petroselinum crispum Mill.), cần tây (Apium graveolens L.), nghệ tây (Crocus sativus L.), cúc hoa vàng (Chrysanthemum indicum L.), đậu triều (Cajanus cajan L Millsp) [14], [54], [74] Hai hợp chất đánh giá có nhiều triển vọng việc phát triển sản phẩm ứng dụng với tác dụng dược lý chứng minh thực nghiệm chống viêm [15], hạ huyết áp [28], chống béo phì [53], hạ đường huyết [58], bảo vệ gan [24], hạ acid uric máu [35], [91], Trong trình nghiên cứu phát triển sản phẩm, việc khảo sát lựa chọn điều kiện quy trình chiết xuất apigenin luteolin từ dược liệu nhằm thu tối ưu hàm lượng hoạt chất cần thiết chiết xuất giai đoạn chủ yếu định chất lượng thành phẩm cuối Chính vậy, số nghiên cứu chiết xuất apigenin luteolin từ dược liệu thực thu số kết định Ví dụ, nghiên cứu sử dụng hệ dung môi eutectic (DES) chiết xuất cao đặc giàu apigenin luteolin từ cần tây [19], nghiên cứu sử dụng môi eutectic để chiết xuất apigenin luteolin từ cúc hoa vàng [55] hay nghiên cứu chiết xuất apigenin luteolin từ đậu triều với hỗ trợ enzym [14] Trong thời gian gần đây, việc sử dụng cyclodextrin (CD) lĩnh vực chiết xuất dược liệu lên xu hướng mang lại hiệu vượt trội việc chiết xuất chất thuộc nhóm flavonoid polyphenol mà giúp cải thiện tác dụng, độ ổn định sinh khả dụng sản phẩm Không thế, CD được đánh giá an tồn thân thiện với mơi trường [63], [83], [95] Khóa luận tốt nghiệp năm 2022 nghiên cứu chiết xuất apigenin luteolin từ cúc hoa vàng sử dụng β-CD Dược sĩ Nguyễn Thu Hằng cho thấy hiệu chiết xuất CD vượt trội so với dung môi thông thường [1] Để nâng cao khả hòa tan, tạo phức, độ ổn định tính chọn lọc cyclodextrin, nhiều dẫn xuất CD tổng hợp đưa vào ứng dụng dimethylcyclodextrin, trimethylcyclodextrin, 2-hydroxypropylcyclodextrin (HP-βCD),…[60] Do đó, việc tiến hành nghiên cứu lựa chọn dẫn xuất CD phù hợp để sử dụng chiết xuất cần thiết Hiện có số nghiên cứu sàng lọc dẫn xuất CD thích hợp để chiết xuất hợp chất dược liệu, nhiên phương pháp sử dụng nghiên cứu thử sai (trial and error) [18], [29], Kết từ hình 3.4 cho thấy khác biệt độ tan apigenin luteolin phức hợp apigenin/luteolin với α-CD, DM-β-CD -CD nhỏ Nói cách khác, dẫn xuất cyclodextrin không nên sử dụng việc chiết xuất apigenin luteolin Ngược lại, số dẫn xuất khác tăng đáng kể độ tan apigenin, luteolin bao gồm β-CD, TM-β-CD HP-β-CD HP-β-CD cho thấy khả tăng độ tan tốt Nói cách khác, HP-β-CD dẫn xuất phù hợp số cyclodextrin nghiên cứu sử dụng để chiết xuất apigenin luteolin Để xác nhận kết dự đoán mơ hình kStar, độ tan thực nghiệm phức hợp HP-β-CD/apigenin HP-β-CD/luteolin xác định so sánh với giá trị dự đoán Kết cho thấy logS thực nghiệm hai phức hợp có khớp cao với kết dự đốn mơ hình, với logSexp hai phức hợp -3,147 -2,606 so sánh với giá trị dự đoán logSpred -3,221 2,137 3.3 Kết mô tương tác (Molecular docking) Để có nhìn rõ tương tác phân tử apigenin/luteolin với HP-βCD, phương pháp mô tương tác phân tử tiến hành sử dụng phần mềm Autodock 4.2.6 Cấu hình phức hợp apigenin luteolin với HP-β-CD tương ứng với mức lượng thấp thể hình 3.4 Hình 3.5 Mơ hình bền phức hợp apigenin luteolin khoang kỵ nước HP-β-CD Kết hình 3.5 cho thấy apigenin luteolin tương tác mạnh mẽ với HPβ-CD với giá trị ΔGaff xác định -6,55 kcal/mol -6,82 kcal/mol Ở hai trường hợp, apigenin luteolin tương tác với HP-β-CD cách tạo thành hình 33 thành phức hợp phía bên khoang kỵ nước CD Tuy nhiên, có khác biệt vị trí hình thành liên kết hai flavonoid Đối với apigenin, thấy liên kết hydro hình thành nhóm OH vị trí C4՛, nhóm oxo vị trí C4 nhóm OH vị trí C5, C7 với HP-β-CD Trong với luteolin, ngồi liên kết hydro nhóm OH, ngun tử O vị trí C1 tham gia tạo liên kết hydro với phân tử đường Ngoài ra, tương tác C-H-π phân tử HP-β-CD vòng B luteolin ghi nhận Điều lý giải lực liên kết luteolin cao so với apigenin 3.4 Kết mô động lực phân tử (Molecular dynamics simulations) Để đánh giá tính ổn định phức hợp HP-β-CD/apigenin HP-βCD/luteolin dung dịch nước, tiến hành mô phức hợp nano giây (ns), sử dụng cấu hình có lượng thấp thu từ phương pháp mô tương tác phân tử Tính ổn định phức hợp đánh giá dựa mức lượng hệ, khoảng cách trọng tâm apigenin luteolin với HP-β-CD số lượng liên kết hydro q trình mơ (Hình 3.6) A1 B1 B1 B2 34 C1 C2 Hình 3.6 Kết mô dung dịch phức HP-β-CD/apigenin (1) HPβ-CD/luteolin (2) bao gồm lượng (A), khoảng cách trọng tâm phân tử CD flavonoid (B), số liên kết hydro (C) Kết mô cho thấy khoảng thời gian mô phỏng, apigenin luteolin ln tìm thấy khoang HP-β-CD, gợi ý phức trạng thái ổn định Kết phân tích lượng cho thấy mức lượng dường trì ổn định suốt khoảng thời gian ns mô hệ nhanh chóng đạt đến trạng thái cân Đối với khoảng cách trọng tâm apigenin luteolin với HP-β-CD, có vài biến động, khoảng cách trung bình tâm HP-β-CD apigenin, HP-β-CD luteolin, xác định 1,31 Å 2,92 Å, tương ứng Theo Mei Chen cộng [10], khoảng cách nhỏ 3Å cho thấy phân tử khách khoang phân tử chủ, nói cách khác, hai phức ổn định Ngoài ra, khoảng cách từ 3-6 Å phần nhỏ phân tử khách bao phủ phân tử chủ, vượt Å, phức hợp không ổn định khơng tạo thành Do đó, dựa khoảng cách trọng tâm phân tử chủ khách, kết luận phức hợp HP-β-CD apigenin/luteolin ổn định Đối với số lượng liên kết hydro, nghiên cứu sử dụng khoảng cách cắt 3,5 Å góc cắt 30 độ Kết cho thấy số lượng trung bình liên kết hydro phức hợp HP-β-CD/luteolin 0,73, so với phức hợp HP-β-CD/apigenin 0,40 Những kết phù hợp với kết mô tương tác phân tử luteolin có tương tác mạnh với cyclodextrin so với apigenin Tuy nhiên, có số lượng liên kết hydro hình thành phần tử chủ khách hai phức cho thấy liên kết khơng ổn định Nói cách khác, loại tương tác cyclodextrin apigenin, luteolin khơng phải việc hình thành liên kết hydro Kết mô tương tác phân tử mô động lực phức hợp tạo bền vững phức hợp luteolin HP-β-CD ổn định hơn, điều 35 giải thích cho kết dự đốn mơ hình QSPR phức hợp HP-βCD/luteolin có độ tan tốt 3.5 Bàn luận 3.5.1 Về việc ứng dụng mơ hình QSPR để lựa chọn dẫn xuất cyclodextrin phù hợp Tính thời điểm tại, có số nghiên cứu sàng lọc dẫn xuất CD để lựa chọn dẫn xuất phù hợp nhất, nhiên phương pháp sử dụng nghiên cứu thử sai [18], [29], [42] Mặc dù dễ thực song phương pháp bộc lộ nhiều hạn chế số lượng mẫu thử tăng lên nhanh chóng Điều đặc biệt quan trọng số lượng hoạt chất từ dược liệu lớn Do vậy, việc đưa phương pháp mang tính tổng quát xác cần thiết Mơ hình QSPR sử dụng thông tin cấu trúc phân tử để dự đốn tính chất vật lý hóa học chúng Nhận thức rõ vai trò quan trọng độ tan nghiên cứu phát triển thuốc, nhiều nghiên cứu cố gắng đưa mơ hình khác để dự đoán độ tan hợp chất Tuy nhiên, khả ứng dụng độ xác nhiều mơ hình cịn hạn chế Đặc biệt, chưa có mơ hình sử dụng để dự đốn độ tan dẫn xuất cyclodextrin hay khả tạo phức với chất khác thẩm định lại khả dự đoán độ tan phức Do đó, khóa luận nghiên cứu thực cách xây dựng mơ hình QSPR từ liệu AqSolDB nhằm dự đoán độ tan phức cyclodextrin-apigenin/luteolin, từ giúp tiết kiệm thời gian, chi phí, tăng tính hiệu xác việc lựa chọn dẫn xuất cyclodextrin phù hợp Tuy nhiên, mơ hình QSPR có số nhược điểm [17]: Chất lượng liệu: Mơ hình QSPR phụ thuộc nhiều vào chất lượng số lượng liệu đầu vào Nếu liệu không đầy đủ khơng xác, mơ hình QSPR khơng đưa kết xác Giới hạn tính chất dự đốn: Mơ hình QSPR dự đốn tính chất vật lý hóa học chất dựa tính chất biết Nó khơng thể dự đốn tính chất sinh học hay tượng phức tạp tương tác phân tử Sai sót dự đốn: Mặc dù ứng dụng thành cơng nhiều lĩnh vực ln có tỷ lệ sai sót mơ hình dự đốn QSPR 3.5.2 Về việc sử dụng sở liệu AqSolDB để xây dựng mơ hình QSPR AqSolDB sở liệu chứa thông tin độ tan nước hợp chất hữu cơ, sử dụng rộng rãi lĩnh vực nghiên cứu phát triển thuốc Việc sử dụng liệu từ AqSolDB để xây dựng mơ hình QSPR cách tiếp cận tiềm 36 để dự đốn tính tan nước hợp chất giúp tiết kiệm thời gian chi phí cho việc đánh giá độ tan nước hợp chất Tuy nhiên, việc sử dụng liệu từ AqSolDB để xây dựng mơ hình QSPR có hạn chế Đầu tiên, AqSolDB cung cấp thông tin độ tan nước số hợp chất hữu tất hợp chất Do đó, việc áp dụng mơ hình QSPR dựa liệu từ AqSolDB khơng phù hợp với số hợp chất Ngoài ra, liệu từ AqSolDB bị ảnh hưởng yếu tố khác điều kiện thí nghiệm phương pháp đo độ tan Nhưng nhìn chung, liệu AqSolDB có độ xác tương đối cao liệu thu thập từ nghiên cứu thực nghiệm Việc sử dụng liệu có độ xác cao giúp đảm bảo mơ hình QSPR xây dựng đưa dự đốn xác độ tan hợp chất nước Tệp liệu AqSolDB vô lớn đa dạng điều đảm bảo liệu sử dụng để xây dựng mơ hình QSPR đa dạng đại diện cho nhiều loại hợp chất 3.5.3 Về kết dự đoán độ tan phức cyclodextrin - apigenin/luteolin so sánh với thực nghiệm Kết cho thấy logS thực nghiệm hai phức hợp HP-β-CD với apigenin luteolin có khớp cao với kết dự đốn mơ hình, với logSexp hai phức hợp -3,147 -2,606 logSpred -3,221 -2,137 Kết phù hợp với nghiên cứu chọn lựa dẫn chất CD cải thiện độ tan flavone [29] Một ví dụ kể đến nghiên cứu Han cộng cho thấy HP-β-CD có khả tăng độ tan tốt với mycertin so với dẫn chất β-CD, γ-CD, heptakis-O-(2-hydroxypropyl)-β-cyclodextrin, heptakis-O-(2, 6-di-Omethyl)-β-cyclodextrin (DM-β-CD) HP- β-CD làm tăng độ tan nước mycertin lên 31,45 lần, từ 1,60×10−4 moL/L lên 1,00x10-2 moL/L [18] Ngồi kết dự đốn mơ hình cho thấy logSpred phức hợp luteolin/apigenin với α-CD nhỏ, điều với thực tể kích thước lỗ trống α-CD nhỏ (4,7 – 5,3 Å) nên khó có khả tạo phức với phân tử hữu thông thường, đặc biệt apigenin luteolin cịn hợp chất flavonoid có cấu trúc cồng kềnh kích thước lớn Trong thực tế β-CD -CD sử dụng rộng rãi α-CD kích thước khoang lớn làm cho chúng có khả tạo phức chứa nhiều hợp chất khác 37 Có thể thấy việc sử dụng mơ hình QSPR để lựa chọn dẫn xuất cyclodextrin phù hợp q trình chiết xuất phương pháp tiết kiệm thời gian tối ưu hóa hiệu q trình Nhờ vào mơ hình QSPR, nhà nghiên cứu dự đoán độ tan phức hợp hợp chất cần chiết xuất dẫn xuất cyclodextrin khác trước tiến hành thực nghiệm, giúp cho việc lựa chọn dẫn xuất cyclodextrin phù hợp trở nên dễ dàng 38 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT KẾT LUẬN: Sau thời gian thực hiện, đề tài hoàn thành mục tiêu đề thu kết sau: Đã xây dựng đánh giá mô hình QSPR biểu thị phụ thuộc độ tan vào cấu trúc hóa học hợp chất Từ lựa chọn mơ hình tối ưu mơ hình xây dựng thuật tốn kStar Đã dự đoán độ tan phức hợp cyclodextrin với apigenin luteolin mơ hình QSPR xây dựng Từ lựa chọn HP-β-CD dẫn xuất phù hợp cyclodextrin dùng để chiết xuất apigenin luteolin So sánh với thực nghiệm cho thấy mơ hình dùng để dự đốn có độ khớp cao Bằng phương pháp mô tương tác phân tử mô động lực phân tử cho thấy phức hợp HP-β-CD với apigenin/luteolin bền vững ổn định ĐỀ XUẤT Nghiên cứu ứng dụng mơ hình QSPR để lựa chọn dung môi khác để chiết xuất apigenin luteolin từ dược liệu 39 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt Nguyễn Thu Hằng (2022), Nghiên cứu tối ưu hóa chiết xuất apigenin luteolin từ Cúc hoa vàng với hỗ trợ cyclodextrin, Khóa luận tốt nghiệp Dược sĩ, Đại học Dược Hà Nội, Hà Nội Tài liệu tiếng Anh 10 11 12 13 14 15 Ahmed Semim Akhtar, Parama Dey, et al (2021), "Rationalizing the therapeutic potential of apigenin against cancer", Life Sciences, 267, pp 118814 Aziz Nur, Kim Mi-Yeon, et al (2018), "Anti-inflammatory effects of luteolin: A review of in vitro, in vivo, and in silico studies", Journal of ethnopharmacology, 225, pp 342-358 Barky A, Ezz A, et al (2020), "The Potential role of apigenin in diabetes mellitus", Int J Clin Case Rep Rev, 3(1), pp 32 Cai Rui, Yuan Yahong, et al (2018), "Cyclodextrin-assisted extraction of phenolic compounds: Current research and future prospects", Trends in Food Science & Technology, 79, pp 19-27 Cal Krzysztof, Centkowska Katarzyna (2008), "Use of cyclodextrins in topical formulations: practical aspects", European Journal of Pharmaceutics and Biopharmaceutics, 68(3), pp 467-478 Cleary John G., Trigg Leonard E (1995), "K*: An Instance-based Learner Using an Entropic Distance Measure", Machine Learning Proceedings 1995, Prieditis Armand,Russell Stuart, Morgan Kaufmann, San Francisco (CA), 86, pp 108114 Connors Kenneth A (1997), "The stability of cyclodextrin complexes in solution", Chemical reviews, 97(5), pp 1325-1358 Cramer Richard D (1993), "Partial Least Squares (PLS): Its strengths and limitations", Perspectives in Drug Discovery and Design, 1(2), pp 269-278 Chen Mei, Li Yun-Hua, et al (2021), "Molecular dynamics simulations and theoretical calculations of cyclodextrin-polydatin inclusion complexes", Journal of Molecular Structure, 1230, pp 129840 Devi N Kanaka Durga, Rani A Prameela, et al (2010), "Cyclodextrins in pharmacy-an overview", Pharmacophore, 1(3), pp 155-165 Dodziuk Helena (2006), "Molecules with holes–cyclodextrins", Cyclodextrins and their complexes: chemistry, analytical methods, applications, 1, pp 1-30 El Darra Nada, Rajha Hiba N., et al (2018), "Comparative Study between Ethanolic and β-Cyclodextrin Assisted Extraction of Polyphenols from Peach Pomace", International Journal of Food Science, 2018, pp 9491681 Fu Yu-Jie, Liu Wei, et al (2008), "Enzyme assisted extraction of luteolin and apigenin from pigeonpea [Cajanuscajan (L.) Millsp.] leaves", Food Chemistry, 111(2), pp 508-512 Funakoshi-Tago Megumi, Nakamura Kei, et al (2011), "Anti-inflammatory activity of structurally related flavonoids, Apigenin, Luteolin and Fisetin", International immunopharmacology, 11(9), pp 1150-1159 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 Gao Hong-Li, Yu Xiao-Jing, et al (2021), "Apigenin improves hypertension and cardiac hypertrophy through modulating NADPH oxidase-dependent ROS generation and cytokines in hypothalamic paraventricular nucleus", Cardiovascular Toxicology, 21(9), pp 721-736 Grover Manish, Singh Bhupinder, et al (2000), "Quantitative structure–property relationships in pharmaceutical research – Part 1", Pharmaceutical Science & Technology Today, 3(1), pp 28-35 Han Sang, Liu Jingtian, et al (2020), "Solubility Enhancement of Myricetin by Inclusion Complexation with Heptakis-O-(2-Hydroxypropyl)-β-Cyclodextrin: A Joint Experimental and Theoretical Study", International Journal of Molecular Sciences, 21, pp 766 Hang Nguyen Thu, Uyen Trieu Thi Tu, et al (2022), "Green extraction of apigenin and luteolin from celery seed using deep eutectic solvent", Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 207, pp 114406 Hedges Allan (2009), "Cyclodextrins: properties and applications", Starch, Elsevier, 53, pp 833-851 Hemalatha K, Rani K Usha (2017), "Advancements in multi-layer perceptron training to improve classification accuracy", International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication, 5(6), pp 353-357 Huang Chin-Shiu, Lii Chong-Kuei, et al (2013), "Protection by chrysin, apigenin, and luteolin against oxidative stress is mediated by the Nrf2-dependent up-regulation of heme oxygenase and glutamate cysteine ligase in rat primary hepatocytes", Archives of toxicology, 87, pp 167-178 Huang Yannian, Zu Yuangang, et al (2016), "Preparation of inclusion complex of apigenin-hydroxypropyl-β-cyclodextrin by using supercritical antisolvent process for dissolution and bioavailability enhancement", International journal of pharmaceutics, 511(2), pp 921-930 Janda Elzbieta, Martino Concetta, et al (2021), "Apigenin and luteolin regulate autophagy by targeting NRH-Quinone oxidoreductase in liver cells", Antioxidants, 10(5), pp 776 Jullian Carolina, Cifuentes Constanza, et al (2010), "Spectroscopic characterization of the inclusion complexes of luteolin with native and derivatized β-cyclodextrin", Bioorganic & medicinal chemistry, 18(14), pp 5025-5031 Kaatze Udo (2010), "Acoustical spectroscopy of carbohydrate aqueous solutions: saccharides; alkyl glycosides; cyclodextrins Part I Conformer variations", Archives of Acoustics, 35(4), pp 715–738 Karamizadeh Sasan, Abdullah Shahidan M, et al (2014), Advantage and drawback of support vector machine functionality, 2014 international conference on computer, communications, and control technology (I4CT), IEEE,pp 63-65 Kim Da-Som, Goo Young-Min, et al (2018), "Effect of volatile organic chemicals in Chrysanthemum indicum Linné on blood pressure and electroencephalogram", Molecules, 23(8), pp 2063 Kim Hyunmyung, Kim Hyun-Won, et al (2008), "Aqueous Solubility Enhancement of Some Flavones by Complexation with Cyclodextrins", Bull Korean Chem Soc, 29, pp 25-29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 Ko Feng-Nien, Huang Tur-Fu, et al (1991), "Vasodilatory action mechanisms of apigenin isolated from Apium graveolens in rat thoracic aorta", Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - General Subjects, 1115(1), pp 69-74 Landrum Greg (2013), "RDKit: A software suite for cheminformatics, computational chemistry, and predictive modeling", Greg Landrum, 8, pp 2129 Lee Jae-ung, Lee Sung-Sik, et al (2020), "Noncovalent Complexes of Cyclodextrin with Small Organic Molecules: Applications and Insights into Host–Guest Interactions in the Gas Phase and Condensed Phase", Molecules, 25(18), pp 4048 Lee Je-Hyuk, Zhou Hong Yu, et al (2007), "Anti-inflammatory mechanisms of apigenin: inhibition of cyclooxygenase-2 expression, adhesion of monocytes to human umbilical vein endothelial cells, and expression of cellular adhesion molecules", Archives of Pharmacal Research, 30(10), pp 1318-1327 Lee Jumin, Cheng Xi, et al (2016), "CHARMM-GUI input generator for NAMD, GROMACS, AMBER, OpenMM, and CHARMM/OpenMM simulations using the CHARMM36 additive force field", Journal of chemical theory and computation, 12(1), pp 405-413 Lin Chun-Mao, Chen Chien-Shu, et al (2002), "Molecular modeling of flavonoids that inhibits xanthine oxidase", Biochemical and Biophysical Research Communications, 294(1), pp 167-172 Lin Yong, Shi Ranxin, et al (2008), "Luteolin, a flavonoid with potential for cancer prevention and therapy", Current cancer drug targets, 8(7), pp 634-646 Liu F., Cao C., et al (2011), "A Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR) Study of aliphatic alcohols by the method of dividing the molecular structure into substructure", Int J Mol Sci, 12(4), pp 2448-62 Liu Lei, Guo Qing-Xiang (2002), "The driving forces in the inclusion complexation of cyclodextrins", Journal of inclusion phenomena and macrocyclic chemistry, 42, pp 1-14 Liu Peixun, Long Wei (2009), "Current Mathematical Methods Used in QSAR/QSPR Studies", International Journal of Molecular Sciences, 10(5), pp 1978-1998 Loftsson Thorsteinn, Brewster Marcus E (1996), "Pharmaceutical applications of cyclodextrins Drug solubilization and stabilization", Journal of pharmaceutical sciences, 85(10), pp 1017-1025 Lopez-Bernal Diego, Balderas David, et al (2021), "Education 4.0: Teaching the Basics of KNN, LDA and Simple Perceptron Algorithms for Binary Classification Problems", Future Internet, 13(8), pp 193 Lu Cui, Yuxuan Liu, et al (2017), "Extraction of Epigallocatechin Gallate and Epicatechin Gallate from Tea Leaves Using beta-Cyclodextrin", Journal of Food Science, 82(2), pp 394-400 Manzoor Muhammad Faisal, Ahmad Nazir, et al (2017), "Food based phytochemical luteolin their derivatives, sources and medicinal benefits", Int J Agric Life Sci IJAL, 3(11), pp Martin Julia, Díaz-Monta Enrique Jacobo, et al (2018), "Cyclodextrins: past and present", Cyclodextrin: A Versatile Ingredient, 1, pp 1-10 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 Meftahi Nastaran, Walker Michael L., et al (2021), "Predicting aqueous solubility by QSPR modeling", Journal of Molecular Graphics and Modelling, 106, pp 107901 Mencherini T., Picerno P., et al (2007), "Triterpene, antioxidant, and antimicrobial compounds from Melissa officinalis", J Nat Prod, 70(12), pp 1889-94 Miean K H., Mohamed S (2001), "Flavonoid (myricetin, quercetin, kaempferol, luteolin, and apigenin) content of edible tropical plants", J Agric Food Chem, 49(6), pp 3106-12 Morris Garrett M, Huey Ruth, et al (2009), "AutoDock4 and AutoDockTools4: Automated docking with selective receptor flexibility", Journal of computational chemistry, 30(16), pp 2785-2791 Mourtzinos Ioannis, Anastasopoulou Eleni, et al (2016), "Optimization of a green extraction method for the recovery of polyphenols from olive leaf using cyclodextrins and glycerin as co-solvents", Journal of food science and technology, 53, pp 3939-3947 Nagao Akihiko, Seki Michiko, et al (1999), "Inhibition of xanthine oxidase by flavonoids", Bioscience, biotechnology, and biochemistry, 63(10), pp 17871790 Nantasenamat Chanin, Isarankura-Na-Ayudhya Chartchalerm, et al (2009), "A Practical Overview of Quantitative Structure-Activity Relationship", EXCLI Journal, 8, pp 74-88 Nantasenamat Chanin, Worachartcheewan Apilak, et al (2015), "AutoWeka: toward an automated data mining software for QSAR and QSPR studies", Artificial neural networks, 5, pp 119-147 Nepali Sarmila, Cha Ji-Yun, et al (2018), "Chrysanthemum indicum inhibits adipogenesis and activates the AMPK pathway in high-fat-diet-induced obese mice", The American journal of Chinese medicine, 46(01), pp 119-136 Nguyen Mai Thanh Thi, Awale Suresh, et al (2004), "Xanthine oxidase inhibitory activity of Vietnamese medicinal plants", Biological and Pharmaceutical Bulletin, 27(9), pp 1414-1421 Nguyen Thu Hang, Vu Thi Huyen Trang, et al (2022), "Application of multivariate linear regression models for selection of deep eutectic solvent for extraction of apigenin and luteolin from Chrysanthemum indicum L", Phytochemical Analysis, 33(3), pp 427-440 Oztan Akturk Sebla, Tugcu Gulcin, et al (2022), "Development of a QSAR model to predict comedogenic potential of some cosmetic ingredients", Computational Toxicology, 21, pp 100207 Pan Yong, Jiang Juncheng, et al (2008), "Advantages of support vector machine in QSPR studies for predicting auto-ignition temperatures of organic compounds", Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 92(2), pp 169178 Panda Sunanda, Kar Anand (2007), "Apigenin (4 ‘, 5, 7-trihydroxyflavone) regulates hyperglycaemia, thyroid dysfunction and lipid peroxidation in alloxaninduced diabetic mice", Journal of Pharmacy and Pharmacology, 59(11), pp 1543-1548 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 Paredes‐Gonzalez Ximena, Fuentes Francisco, et al (2015), "Induction of NRF2‐ mediated gene expression by dietary phytochemical flavones apigenin and luteolin", Biopharmaceutics & drug disposition, 36(7), pp 440-451 Poulson Benjamin Gabriel, Alsulami Qana A., et al (2022), "Cyclodextrins: Structural, Chemical, and Physical Properties, and Applications", Polysaccharides, 3(1), pp 1-31 Puri Munish, Solanki Aum, et al (2016), "Introduction to artificial neural network (ANN) as a predictive tool for drug design, discovery, delivery, and disposition: Basic concepts and modeling", Artificial neural network for drug design, delivery and disposition, Elsevier, 1, pp 3-13 Phillips James C, Braun Rosemary, et al (2005), "Scalable molecular dynamics with NAMD", Journal of computational chemistry, 26(16), pp 1781-1802 Rajha Hiba N, Chacar Stephanie, et al (2015), "β-Cyclodextrin-assisted extraction of polyphenols from vine shoot cultivars", Journal of agricultural and food chemistry, 63(13), pp 3387-3393 Ratnasooriya Charmila C, Rupasinghe HP Vasantha (2012), "Extraction of phenolic compounds from grapes and their pomace using β-cyclodextrin", Food Chemistry, 134(2), pp 625-631 Rather Mohd Younis, Ara Kazi Zubaida Gulshan, et al (2015), "Characterization of cyclodextrin glycosyltransferases (CGTases) and their application for synthesis of alkyl glycosides with oligomeric head group", Process Biochemistry, 50(5), pp 722-728 Rather Mohd Younis, Karlsson Eva Nordberg, et al (2015), "Complexation of alkyl glycosides with α-cyclodextrin can have drastically different effects on their conversion by glycoside hydrolases", Journal of Biotechnology, 200, pp 52-58 Roy Kunal, Kar Supratik, et al (2015), A primer on QSAR/QSPR modeling: fundamental concepts, Springer, pp 89-103 Rücker Christoph, Rücker Gerta, et al (2007), "y-Randomization and its variants in QSPR/QSAR", Journal of chemical information and modeling, 47(6), pp 2345-2357 Salehi Bahare, Venditti Alessandro, et al (2019), "The Therapeutic Potential of Apigenin", International Journal of Molecular Sciences, 20(6), pp 1305 Sandilya Avilasha A, Natarajan Upendra, et al (2020), "Molecular view into the cyclodextrin cavity: Structure and hydration", ACS omega, 5(40), pp 2565525667 Saokham Phennapha, Muankaew Chutimon, et al (2018), "Solubility of cyclodextrins and drug/cyclodextrin complexes", Molecules, 23(5), pp 1161 Shakeel Faiyaz, Alshehri Sultan, et al (2017), "Solubility and thermodynamic parameters of apigenin in different neat solvents at different temperatures", Journal of Molecular liquids, 234, pp 73-80 Shakeel Faiyaz, Haq Nazrul, et al (2018), "Solubility, thermodynamic properties and solute-solvent molecular interactions of luteolin in various pure solvents", Journal of Molecular Liquids, 255, pp 43-50 Shankar E., Goel A., et al (2017), "Plant flavone apigenin: An emerging anticancer agent", Curr Pharmacol Rep, 3(6), pp 423-446 Silvan Simon, Manoharan Shanmugam, et al (2011), "Chemopreventive potential of apigenin in 7,12-dimethylbenz(a)anthracene induced experimental oral carcinogenesis", European Journal of Pharmacology, 670(2), pp 571-577 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 Smola Alex J, Schölkopf Bernhard (2004), "A tutorial on support vector regression", Statistics and computing, 14, pp 199-222 Snedecor GW, Cochran WG (1967), "Statistical Methods –Oxford and IBH Publishing Co", New Delhi, 8, pp 593 Sorkun Murat Cihan, Khetan Abhishek, et al (2019), "AqSolDB, a curated reference set of aqueous solubility and 2D descriptors for a diverse set of compounds", Scientific Data, 6(1), pp 143 Sudhakaran M., Parra M R., et al (2020), "Apigenin by targeting hnRNPA2 sensitizes triple-negative breast cancer spheroids to doxorubicin-induced apoptosis and regulates expression of ABCC4 and ABCG2 drug efflux transporters", Biochem Pharmacol, 182, pp 114259 Sun Jingwen, Du Weixing, et al (2018), "A Survey of kNN Algorithm", Information Engineering and Applied Computing, 1, pp 1-12 Takara Tsuyoshi, Yamamoto Kazuo, et al (2022), "Effects of luteolin-rich chrysanthemum flower extract on purine base absorption and blood uric acid in Japanese subjects", Functional Foods in Health and Disease, 12(1), pp 12-25 Tejera Hernández Dayana (2015), "An Experimental Study of K* Algorithm", International Journal of Information Engineering and Electronic Business, 7, pp 14-19 Tutunchi Parizad, Roufegarinejad Leila, et al (2019), "Extraction of red beet extract with β-cyclodextrin-enhanced ultrasound assisted extraction: A strategy for enhancing the extraction efficacy of bioactive compounds and their stability in food models", Food Chemistry, 297, pp 124994 Venigalla Madhuri, Gyengesi Erika, et al (2015), "Curcumin and Apigenin– novel and promising therapeutics against chronic neuroinflammation in Alzheimer's disease", Neural regeneration research, 10(8), pp 1181 Verma Jitender, Khedkar Vijay M, et al (2010), "3D-QSAR in drug design-a review", Current topics in medicinal chemistry, 10(1), pp 95-115 Wang Yuan-Chuen, Huang Kai-Ming (2013), "In vitro anti-inflammatory effect of apigenin in the Helicobacter pylori-infected gastric adenocarcinoma cells", Food and Chemical Toxicology, 53, pp 376-383 Wimmer Thomas (2003), "Ullmann's Encyclopedia of Industrial Chemistry", 10, pp 512-603 Wold Svante, Sjöström Michael, et al (2001), "PLS-regression: a basic tool of chemometrics", Chemometrics and intelligent laboratory systems, 58(2), pp 109-130 ww P D B consortium (2019), "Protein Data Bank: the single global archive for 3D macromolecular structure data", Nucleic Acids Research, 47(D1), pp D520D528 Xie Jiahong, Xu Yang, et al (2019), "Green extraction of mulberry anthocyanin with improved stability using β‐cyclodextrin", Journal of the Science of Food and Agriculture, 99(5), pp 2494-2503 Yan Jiakai, Zhang Guowen, et al (2013), "Effect of luteolin on xanthine oxidase: Inhibition kinetics and interaction mechanism merging with docking simulation", Food Chemistry, 141(4), pp 3766-3773 Yan Xiaohui, Qi Miao, et al (2017), "Apigenin in cancer therapy: anti-cancer effects and mechanisms of action", Cell & Bioscience, 7(1), pp 50 93 94 95 Yousefinejad Saeed, Hemmateenejad Bahram (2015), "Chemometrics tools in QSAR/QSPR studies: A historical perspective", Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 149, pp 177-204 Yue Shuwen, Xue Ning, et al (2020), "Hepatoprotective effect of apigenin against liver injury via the non-canonical NF-κB pathway in vivo and in vitro", Inflammation, 43, pp 1634-1648 Zhang Hui-Jie, Liu Ya-Nan, et al (2015), "One-pot β-cyclodextrin-assisted extraction of active ingredients from Xue–Zhi–Ning basing its encapsulated ability", Carbohydrate polymers, 132, pp 437-443 PHỤ LỤC