TỔNG QUAN
Tổng quan về bệnh Béo phì
1.1.1 Đại cương về bệnh Béo phì
Tổ chức Y tế Thế giới định nghĩa thừa cân và béo phì là tình trạng tích tụ chất béo bất thường hoặc quá mức, có khả năng ảnh hưởng tiêu cực đến sức khỏe.
Theo ước tính của WHO, năm 2016 có hơn 1,9 tỷ người trưởng thành từ 18 tuổi trở lên bị thừa cân, trong đó hơn 650 triệu người bị béo phì Thống kê năm 2016 cho thấy 39% người trưởng thành gặp phải tình trạng này.
Tính đến năm 2016, khoảng 39% nam giới và 40% nữ giới từ 18 tuổi trở lên bị thừa cân, trong khi 13% dân số trưởng thành trên toàn thế giới (11% nam giới và 15% nữ giới) mắc bệnh béo phì Đáng chú ý, tỷ lệ béo phì toàn cầu đã tăng gần gấp ba lần chỉ trong khoảng thời gian từ năm 1975 đến năm 2016.
Tình trạng thừa cân và béo phì ở trẻ em đang gia tăng đáng báo động, với khoảng 38,2 triệu trẻ em dưới 5 tuổi bị ảnh hưởng vào năm 2019 Vấn đề này không chỉ xảy ra ở các quốc gia có thu nhập cao mà còn đang lan rộng tại các quốc gia thu nhập thấp và trung bình, đặc biệt là tại các đô thị Tại Châu Phi, số trẻ em dưới 5 tuổi thừa cân đã tăng gần 24% kể từ năm 2000, trong khi ở Châu Á, gần một nửa số trẻ em dưới 5 tuổi bị thừa cân hoặc béo phì vào năm 2019.
Tỷ lệ thừa cân và béo phì ở trẻ em và thanh thiếu niên trong độ tuổi 5-
19 đã tăng đáng kể từ chỉ 4% vào năm 1975 lên hơn 18% vào năm 2016 với tổng số lượng hơn 340 triệu người[2]
Theo Tổ chức Y tế Thế giới, chỉ số khối cơ thể (BMI) là một chỉ số đơn giản giúp xác định mối quan hệ giữa trọng lượng và chiều cao, thường được sử dụng để phân loại thừa cân và béo phì ở người lớn Chỉ số này được tính bằng cách lấy trọng lượng của một người (kg) chia cho bình phương chiều cao (m²).
Bảng 1.1 Phân loại tình trạng cân nặng theo BMI[9]
Béo phì độ II 35 đến < 40
Béo phì độ III ( nghiêm trọng) > 40
1.1.2 Nguyên nhân dẫn đến thừa cân và béo phì
1.1.2.1 Thực phẩm và hoạt động thể chất
Nguyên nhân chính dẫn đến béo phì và thừa cân là sự mất cân bằng năng lượng giữa lượng calo tiêu thụ và lượng calo tiêu hao Chế độ ăn uống không lành mạnh, bao gồm việc tiêu thụ quá nhiều calo từ thực phẩm nhanh, đồ uống có đường và rượu, cùng với khẩu phần ăn lớn, góp phần làm gia tăng cân nặng Bên cạnh đó, lối sống ít vận động khiến cho lượng calo hấp thụ hàng ngày vượt xa lượng calo đốt cháy, làm tăng nguy cơ tăng cân Thời gian dành cho hoạt động thể chất càng ít thì nguy cơ béo phì càng cao.
Sự thay đổi xã hội và phát triển kinh tế là nguyên nhân tiềm năng dẫn đến gia tăng tỷ lệ béo phì toàn cầu Các yếu tố môi trường như tiêu thụ thực phẩm và đồ uống có đường, cùng với lối sống ít vận động do giải trí bằng thiết bị điện tử, đóng vai trò lớn hơn so với yếu tố sinh học Toàn cầu hóa đã tạo điều kiện cho việc tiếp cận thực phẩm giàu chất béo, nhiều calo, dễ tiêu thụ và giá cả phải chăng Lối sống hiện đại khiến cá nhân sống trong môi trường béo phì, dẫn đến việc ăn uống nhiều hơn và vận động ít hơn Gần đây, ngày càng có sự công nhận về tác động của các yếu tố kinh tế xã hội đến tình trạng béo phì.
Nghiên cứu cho thấy chỉ số BMI của trẻ em có mối liên hệ chặt chẽ với tình trạng béo phì của cha mẹ Trẻ em có cả cha và mẹ béo phì có nguy cơ mắc bệnh béo phì cao hơn so với trẻ có cha hoặc mẹ không béo phì Mặc dù môi trường có ảnh hưởng đáng kể đến sự phát triển của bệnh béo phì, nhưng trẻ em có yếu tố di truyền béo phì thường có chỉ số BMI và phân bố mỡ cao hơn từ 40% đến 70% so với những trẻ không có yếu tố di truyền này Mặc dù một số gen liên quan đến béo phì đã được xác định, nhưng các đột biến này rất hiếm và chỉ chiếm tỷ lệ nhỏ Di truyền có tính trội, và yếu tố di truyền làm tăng khả năng phân chia tế bào mỡ.
1.1.2.4 Béo phì liên quan tới tình trạng bệnh lí
Hội chứng Prader-Willi là một rối loạn di truyền đặc trưng bởi tầm vóc thấp, bàn tay và bàn chân nhỏ, chậm phát triển trí tuệ, hạ huyết áp sơ sinh và sự phát triển không mạnh mẽ Người mắc hội chứng này thường có mắt hình quả hạnh và miệng giống như miệng cá.
Hội chứng Alstrom là một rối loạn di truyền hiếm gặp gây ra mù lòa ở trẻ em do thoái hóa võng mạc và điếc thần kinh Bệnh nhân cũng có thể gặp các triệu chứng như acanthosis nigricans, bệnh thận mãn tính, và suy sinh dục nguyên phát chỉ ở nam giới Ngoài ra, hội chứng này còn liên quan đến đái tháo đường không phụ thuộc insulin và béo phì, tuy nhiên, tình trạng béo phì có thể giảm khi trẻ trưởng thành.
Hội chứng Bardet-Biedl là một rối loạn di truyền hiếm gặp, đặc trưng bởi nhiều triệu chứng như viêm võng mạc sắc tố, thiểu năng trí tuệ, thừa ngón tay hoặc ngón chân, suy sinh dục vùng dưới đồi, và trong một số trường hợp hiếm gặp có thể dẫn đến không dung nạp glucose, điếc hoặc bệnh thận.
- Hội chứng Carpenter: Thiểu năng trí tuệ, chứng não ngắn, thừa ngón hoặc dính ngón hoặc thiểu năng sinh dục (chỉ ở nam giới)
- Hội chứng Cohen: Thiểu năng trí tuệ, tật đầu nhỏ, tầm vóc ngắn hoặc tướng dị hình
Tổn thương vùng dưới đồi có thể gây ra nhiều triệu chứng như giảm tế bào mỡ, nhức đầu nhẹ, rối loạn thị giác, chứng cuồng ăn, hypodipsia, buồn ngủ, co giật, và các vấn đề nội tiết như suy sinh dục trung ương, suy giáp, suy tuyến thượng thận, đái tháo nhạt Ngoài ra, tình trạng này cũng có thể dẫn đến tăng prolactin máu, cường insulin và tăng lipid máu loại IV.
- Hội chứng Cushing: phân bố mỡ ở mặt (béo phì trung tâm), giảm khối lượng cơ thể nạc, không dung nạp glucose hoặc tầm vóc thấp bé
- Suy giáp: chủ yếu gây phù và không phải nguyên nhân gây béo phì đáng kể
- Cường insulin nguyên phát: do u tụy tiết insulin quá mức, làm tăng cảm giác thèm ăn, tăng dị hóa glucose và đồng hóa mô mỡ[13]
Tăng cân và phân phối lại chất béo trong cơ thể là tác dụng phụ phổ biến của nhiều loại thuốc, với mức tăng cân có thể từ vài kg đến hơn 10% trọng lượng ban đầu Tình trạng này đi kèm với các rủi ro sức khỏe nghiêm trọng, như hội chứng chuyển hóa, bệnh tiểu đường týp 2 và các yếu tố nguy cơ tim mạch khác Nhiều nhóm thuốc, bao gồm thuốc đối kháng thụ thể beta, thuốc chống loạn thần, corticosteroid, thuốc hướng thần kinh và thuốc điều trị HIV, thường gây ra tăng cân đáng kể và rối loạn chuyển hóa ở những bệnh nhân nhạy cảm.
1.1.3 Hậu quả của bệnh Béo phì
Béo phì là một trong những vấn đề sức khỏe cộng đồng nghiêm trọng nhất hiện nay, gây ra khoảng 2,8 triệu ca tử vong do chỉ số BMI tăng, và tổng số ca tử vong có thể lên tới 6 triệu khi kết hợp với lối sống ít vận động Tình trạng này không chỉ vượt qua tỷ lệ tử vong do thuốc lá mà còn gần bằng với cao huyết áp, cho thấy mức độ nguy hiểm của nó Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng béo phì liên quan đến các bệnh lý nghiêm trọng như đái tháo đường týp 2, suy tim, tăng huyết áp, bệnh tim mạch vành, và các vấn đề về gan Người béo phì cũng có tỷ lệ mắc bệnh ung thư cao hơn và thường gặp khó khăn hơn trong điều trị Hơn nữa, những hậu quả tâm lý xã hội và tâm thần của béo phì ngày càng được công nhận, làm nổi bật sự cần thiết phải giải quyết vấn đề này một cách toàn diện.
1.1.4 Điều trị bệnh Béo phì
Xác định mục tiêu giảm cân thực tế và có ý nghĩa là bước đầu tiên quan trọng Giảm cân bền vững từ 3-5% trọng lượng cơ thể có thể giúp giảm nguy cơ tim mạch, nhưng giảm nhiều hơn sẽ mang lại lợi ích lớn hơn Năm 2013, Hiệp hội Béo phì (TOS) đã công bố hướng dẫn cập nhật dựa trên bằng chứng về quản lý thừa cân và béo phì.
Tổng quan về Lipase tuyến tụy
1.2.1 Quá trình tiêu hóa và vai trò enzym lipase tuyến tụy
Quá trình tiêu hóa và hấp thu triglyceride chuỗi dài, lipid chủ yếu trong chế độ ăn, bao gồm nhũ hóa, thủy phân bởi lipase thành axit béo và monoacylglycerol, sau đó phân tán các sản phẩm này vào môi trường nước để tế bào ruột hấp thu.
Hình 1.1 Quá trình tiêu hóa chất béo
Quá trình tiêu hóa bắt đầu với nhũ tương hóa thực phẩm khi nấu chín, tiếp theo là nhai và kết thúc ở dạ dày Tại dạ dày, quá trình thủy phân chất béo diễn ra, trong đó các lipase cắt đứt từ 15-20% acid béo Quá trình này tiếp tục hoàn toàn ở đoạn trên của ruột non khi nhũ tương hòa trộn với dịch tụy chứa enzym lipase, giúp thủy phân triglycerid Acid béo và glycerol tạo thành cùng với các sản phẩm khác tạo thành nhũ tương (micell) kết hợp với muối mật, sau đó được hấp thu qua niêm mạc ruột.
Lipase là enzyme quan trọng trong hệ thống tiêu hóa, bao gồm lipase lưỡi, lipase dạ dày và lipase tụy Lipase dạ dày có vai trò điều hòa bài tiết lipase tụy và hỗ trợ phân giải mỡ Trong số đó, lipase tụy (PL) là enzyme chính, chịu trách nhiệm thủy phân lipid, giúp phân hủy từ 50-70% chất béo trong đường tiêu hóa, đặc biệt ở ruột non Enzyme này chuyển đổi triacylglycerol trong chất béo thành monoglyceride và axit béo tự do, đóng vai trò quan trọng trong quá trình hấp thu axit béo.
1.2.2 Cấu trúc enzym Lipase tuyến tụy ở người
Lipase tuyến tụy, thuộc họ serine esterase, có khả năng bị ức chế bởi các thuốc thử serine cổ điển như diisopropyl fluoride hoặc E600 Cấu trúc chính của lipase tụy người (HPL) đã được xác định thông qua phân tích các dòng cDNA từ thư viện cDNA tuyến tụy của người, sử dụng phương pháp nhiễu xạ tia X Vị trí hoạt động của enzyme nằm ở vùng N, với các gốc từ 247 trở đi.
Bộ ba xúc tác SER152-ASP176-HIS263 đóng vai trò quan trọng trong cấu trúc protein, với miền nắp được hình thành từ vòng lặp bề mặt nhờ cầu nối disulfua giữa các gốc Cys237 và Cys261 Vùng C có cấu trúc vòng kép, cung cấp bề mặt liên kết chính cho colipase Thêm vào đó, hai vòng hair-loop từ axit amin 76 đến 85 và vòng β9 từ axit amin 204 đến 224 cũng góp phần vào cấu trúc này.
Hình 1.2 Cấu trúc 3D của Lipase và bộ ba xúc tác của SER152-ASP176-
Cấu trúc HPL có hai trạng thái: đóng và mở, với vị trí và cấu tạo của các axit amin trong bộ ba xúc tác không có sự khác biệt đáng kể Tuy nhiên, sự thay đổi hình dạng của nắp và vòng lặp β5 đã ảnh hưởng lớn đến môi trường của bộ ba xúc tác Serine ở vị trí hoạt động trở nên hoàn toàn tiếp cận với dung môi và thích nghi tốt để liên kết với chất nền lipid Trong trạng thái mở, miền nắp liên kết với các cuộn vòng β5 và β9 thông qua tương tác vander Waals, mở ra vị trí xúc tác của enzym.
1.2.3 Một số hợp chất có tác dụng ức chế enzym Lipase tụy
Chất đồng kết tinh C11 alkyl phosphonate, cụ thể là Methoxy undecyl phosphinic acid (MUP), hoạt động như một chất ức chế lipase MUP cho thấy khả năng ức chế lipase tuyến tụy hiệu quả hơn nhiều so với các hợp chất organophosphate chuỗi ngắn.
Mười hai chất ức chế này có thể được phân tích thông qua các tương tác giữa chuỗi dài C11-alkyl kỵ nước và các dư lượng axit amin quan trọng tại vị trí hoạt động.
Hình 1.3 Cấu trúc 2D của Methoxy undecyl phosphinic acid (MUP)
Orlistat, một chất ức chế lipase không thể đảo ngược được FDA chấp thuận, hoạt động bằng cách hình thành liên kết cộng hóa trị với lipase trong đường tiêu hóa Nghiên cứu cho thấy Orlistat hiệu quả hơn so với chế độ ăn kiêng đơn thuần trong việc giảm cân và duy trì trọng lượng đã giảm trong thời gian lên đến 2 năm Mặc dù hiệu quả trong điều trị béo phì, Orlistat cũng có một số tác dụng phụ đáng lưu ý như đầy hơi, phân mỡ, nhiễm độc thận, sỏi thận và viêm tụy.
Hiện nay, FDA đã chấp thuận một số loại thuốc điều trị béo phì, bao gồm orlistat, phentermine/topiramate, naltrexone/bupropion và liraglutide Trong số này, orlistat là thuốc không kê đơn duy nhất có cơ chế ức chế HPL, một enzym quan trọng trong việc thủy phân triglyceride, từ đó giúp giảm hấp thu chất béo trong chế độ ăn uống.
Tỷ lệ béo phì đang gia tăng đáng kể, gây ra những ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe con người Béo phì không chỉ làm tăng gấp đôi nguy cơ tử vong mà còn liên quan đến nhiều bệnh lý nghiêm trọng khác như tiểu đường, rối loạn tim mạch và một số loại ung thư Kể từ khi Orlistat được phê duyệt, chưa có thuốc mới nào được FDA chấp thuận với cơ chế ức chế HPL Do đó, nghiên cứu về các hợp chất mới có khả năng ức chế HPL với hiệu quả cao hơn và tác dụng phụ thấp hơn đang được tiến hành tích cực.
Tổng quan về nhóm hợp chất Coumarin
Coumarins là nhóm dẫn xuất 1-benzopyran lớn nhất thường được tìm thấy nhiều trong cây thuốc Hợp chất ban đầu của nhóm hợp chất coumarin là
2 H -1-benzopyran-2-one có đặc điểm không màu có mùi thơm và lần đầu tiên được phân lập từ đậu Tonka ( Dipteryxodorata , họ Fabaceae) vào năm
Coumarin, một hợp chất có nguồn gốc từ thuật ngữ tiếng Pháp "coumarou" dùng để chỉ đậu Tonka, đã được xác định là một chất chuyển hóa thứ cấp quan trọng từ thực vật, vi khuẩn và nấm với hơn 1300 loại khác nhau Hợp chất nguyên mẫu của nó, được gọi là 1,2-benzopyrone, đã được nghiên cứu kỹ lưỡng và có thể được tìm thấy ở khoảng 150 loài thuộc gần 30 họ thực vật, trong đó một số họ quan trọng bao gồm Rutaceae, Umbelliferae, Clusiaceae, Guttiferae, Caprifoliaceae, Oleaceae, Nyctaginaceae và Apiaceae.
Hình 1.4 Hình ảnh 2D của coumarin
Nghiên cứu về coumarin tiếp tục thu hút sự chú ý của các nhà khoa học nhờ vào sự đa dạng trong cấu trúc và đặc tính dược lý của chúng Các hợp chất coumarin cho thấy hoạt tính sinh học phong phú, bao gồm khả năng giảm đau, chống đông máu, chống HIV, chống viêm, kháng khuẩn, chống ung thư, chống oxy hóa và điều hòa miễn dịch.
Ngày nay, nhiều hợp chất coumarin chiết xuất từ thiên nhiên đã được chứng minh có tác dụng trong việc điều trị bệnh béo phì Từ vỏ cây Fraxinus rhynchophylla, các nhà nghiên cứu đã phân lập được sáu dẫn chất coumarin, bao gồm esculetin, scopoletin, fraxetin, fraxidin, esculin và fraxin Trong số này, esculetin cho thấy khả năng ức chế sự biệt hóa tế bào mỡ mạnh nhất, tiếp theo là fraxetin Esculetin ức chế giai đoạn đầu của quá trình biệt hóa mỡ, chủ yếu thông qua việc ức chế con đường phụ thuộc protein PPARγ Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng một số dihydropyranocoumarin được chiết xuất từ Peucedanum japonicum Thunb có hoạt tính tương tự.
14 hoạt chất chống béo phì hoạt động chủ yếu bằng cách ức chế quá trình hình thành mỡ trong tế bào mỡ Coumarin, được chiết xuất từ Grifola frondosa, giúp giảm rối loạn chuyển hóa lipid và điều chỉnh thành phần hệ vi sinh vật đường ruột ở chuột ăn nhiều chất béo.
Phương pháp docking phân tử
"In silico" là thuật ngữ hiện đại chỉ các thí nghiệm được thực hiện qua máy tính hoặc mô phỏng máy tính, liên quan đến các khái niệm sinh học như in vivo và in vitro Trong lĩnh vực dược học, in silico đang trở thành một lĩnh vực phát triển nhanh chóng toàn cầu, tập trung vào việc sử dụng phần mềm để thu thập, phân tích và tích hợp dữ liệu sinh học và y tế từ nhiều nguồn khác nhau.
Việc sử dụng thông tin để tạo ra các mô hình tính toán và mô phỏng đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra dự đoán và đề xuất giả thuyết, từ đó góp phần vào những khám phá và tiến bộ trong y học và trị liệu Một ứng dụng nổi bật của phương pháp này là sàng lọc các ứng viên tiềm năng trở thành thuốc, được các nhà khoa học tích cực triển khai.
Các phương pháp thiết kế thuốc có sự hỗ trợ của máy tính (CADD) ngày càng quan trọng trong khám phá thuốc, giúp xác định hiệu quả chi phí của các ứng cử viên thuốc tiềm năng Những phương pháp này giảm thiểu việc sử dụng mô hình động vật trong nghiên cứu dược lý, hỗ trợ thiết kế các ứng cử viên thuốc mới và an toàn, cũng như tái định vị các loại thuốc đã có trên thị trường Trong số đó, phát minh thuốc dựa trên cấu trúc (SBDD) là một phương pháp CADD tiềm năng, dựa vào thông tin cấu trúc protein đích thu được từ thực nghiệm như cộng hưởng từ hạt nhân (NMR) hoặc tinh thể học tia X SBDD tính toán ái lực liên kết giữa phối tử và protein đích thông qua các kỹ thuật như docking phân tử, docking dựa trên phân đoạn và mô phỏng động lực học phân tử để dự đoán ái lực liên kết.
Docking là một mô hình tính toán sử dụng máy tính để tối ưu hóa sự tương thích giữa phối tử và protein, nhằm đạt được cấu trúc tối ưu với năng lượng tự do thấp nhất Thông tin từ các phân tử liên kết giúp dự đoán cấu hình năng lượng, độ bền và độ ổn định của các phức chất thông qua chức năng scoring function Hiện nay, docking thường được áp dụng để dự báo hướng liên kết của các phân tử nhỏ (ứng cử viên thuốc) với các mục tiêu sinh học như protein, carbohydrate và axit nucleic, từ đó xác định các tham số liên kết dự kiến Quá trình này tạo ra dữ liệu thô cho việc thiết kế thuốc hợp lý, nhằm phát triển các tác nhân mới với hiệu quả và tính đặc hiệu cao hơn.
Mục đích chính của docking phân tử là dự đoán cấu trúc phức hợp phối tử-thụ thể thông qua các phương pháp tính toán Quá trình docking thường diễn ra qua hai bước liên quan: đầu tiên, lấy mẫu sự tương thích của phối tử tại vị trí hoạt động của protein bằng các thuật toán; sau đó, xếp hạng các sự tương thích này dựa trên hàm tính điểm.
Trong lĩnh vực phần mềm docking phân tử, nhiều thuật toán lấy mẫu đã được phát triển và áp dụng rộng rãi Thuật toán so khớp (MA) dựa trên khoảng cách giữa các nhóm chức trong protein và phối tử Phương pháp xây dựng tăng dần (IC) đưa phối tử vào vị trí hoạt động của protein theo kiểu phân mảnh và bổ sung dần các mảnh Phương pháp Monte Carlo (MC) tạo ra các tư thế của phối tử thông qua chuyển động quay liên kết và tịnh tiến thân cố định Các thuật toán di truyền (GA), dựa trên thuyết tiến hóa của Darwin, tạo ra tập hợp tư thế của phối tử bằng cách sử dụng đột biến và trao đổi chéo Cuối cùng, mô phỏng động lực học phân tử (MD) giúp dự đoán sự di chuyển của từng nguyên tử trong môi trường của các nguyên tử khác.
16 theo thời gian dựa trên các phương trình động học, thể hiện tính linh hoạt của cả phối tử và protein hiệu quả hơn các thuật toán khác[35]
Chức năng tính điểm (Scoring functions) giúp phân biệt giữa tư thế đúng và sai, cũng như giữa chất kết dính và hợp chất không hoạt động trong thời gian tính toán hợp lý Các hàm tính điểm được chia thành ba loại: dựa trên trường lực, theo kinh nghiệm và dựa trên tri thức Đây là công cụ quan trọng để tối ưu hóa hợp chất từ kết quả sàng lọc ảo và tìm phối tử có ái lực cao nhất với đích Độ chính xác của hàm tính điểm có thể được kiểm chứng qua các bài kiểm tra sàng lọc docking, nhằm loại trừ các yếu tố dương tính giả và phù hợp với dữ liệu thực nghiệm Nhiều phương pháp ước tính ái lực liên kết giữa protein và phối tử dựa trên cấu trúc 3D của phức hợp Bằng cách sử dụng tọa độ nguyên tử, các hàm tính điểm có thể ước tính năng lượng tự do của liên kết hoặc hằng số liên kết, với các yếu tố như Van der Waals, liên kết kị nước, liên kết Hydro, liên kết cộng hóa trị và liên kết tĩnh điện Độ chính xác tăng lên khi số lượng tham số hóa lý lớn, nhưng thời gian tính toán cũng kéo dài Do đó, các hàm tính điểm cần phải cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ để hiệu quả khi xử lý cơ sở dữ liệu lớn.
Docking là một bài toán tối ưu nhằm xác định vị trí và cấu hình tối ưu của một cơ chất khi gắn kết vào protein Mục tiêu chính của quá trình này là tìm cấu hình có năng lượng tự do thấp nhất, tương ứng với cấu hình bền nhất sau khi liên kết giữa phối tử và protein được hình thành Quá trình docking bao gồm ba bước chính: chuẩn bị phối tử, chuẩn bị protein và mô phỏng docking.
Cấu trúc các phối tử có thể được lấy từ các hệ thống dữ liệu như ZINC và PubChem Nếu không có sẵn, chúng ta có thể tạo ra cấu trúc phối tử bằng các phần mềm chuyên dụng như ChemDraw và ChemSketch Sau khi xây dựng được cấu trúc 3D, cần sử dụng phần mềm Chimera và Avogadro để xử lý phối tử, bao gồm chỉnh sửa điện tích, gắn trường lực, tối ưu hóa năng lượng và tạo file pdbqt để chuẩn bị cho quá trình docking.
Cấu trúc 3D của protein thường có thể tìm thấy trên ngân hàng dữ liệu protein (Protein Data Bank) tại “http://www.rcsb.org” Nếu cấu trúc protein không có sẵn, chúng ta có thể sử dụng phương pháp mô hình hóa tương đồng (Homology modeling) để xây dựng cấu trúc 3D Sau khi hoàn thành việc xây dựng, cần chuẩn bị protein cho chương trình mô phỏng docking bằng cách sử dụng các phần mềm chuyên dụng, bao gồm loại bỏ nước và các phối tử (nếu có), thêm hydro, gắn trường lực và tạo file pdbqt.
Trước khi thực hiện mô phỏng docking, việc xác định kích thước vùng tìm kiếm (grid box) là rất quan trọng Kích thước này cần được cân nhắc kỹ lưỡng; nếu quá lớn sẽ tốn thời gian và giảm độ chính xác, trong khi nếu quá nhỏ sẽ chỉ tìm kiếm được một khu vực hạn chế, không có giá trị Vùng tìm kiếm thường được đặt tại trung tâm hoạt động của protein Trong quá trình docking, phần mềm sẽ tự động tìm kiếm và xác định cấu hình có năng lượng thấp nhất Để phân tích các tương tác của các cấu hình thu được, người dùng có thể sử dụng các phần mềm chuyên dụng như MOE, Pymol, và Discovery Studio.
1.4.2 Quy tắc Lipinski về các hợp chất giống thuốc
Vào giữa đến cuối những năm 1990, mô hình khám phá thuốc đã chuyển từ sàng lọc kiểu hình sang hóa học tổ hợp và sàng lọc thông lượng cao, dẫn đến sự thay đổi đáng kể về trọng lượng phân tử và tính ưa ẩm của các phân tử thuốc thăm dò Đáp lại sự thay đổi này, Lipinski và các đồng nghiệp đã thực hiện một phân tích về các hợp chất điều hướng thành công.
Trong nghiên cứu lâm sàng giai đoạn II, các tác giả đã so sánh các đặc tính hóa lý của các phân tử với khả năng hòa tan trong nước, tính thấm và khả dụng sinh học qua đường miệng Họ đã phát triển "Quy tắc 5", một công cụ ghi nhớ hữu ích cho các nhà hóa dược trong việc đánh giá nhanh các hợp chất trong quá trình khám phá và tối ưu hóa thuốc, đặc biệt liên quan đến độ hòa tan và tính thấm của các hợp chất.
Theo trang web scfbio-iitd.res.in của Supercomputing Facility for Bioinformatics & Computational Biology, IIT Delhi, quy tắc Lipinski 5 là một công cụ quan trọng để đánh giá tính giống thuốc và không giống thuốc của các phân tử hợp chất Quy tắc này dự đoán xác suất thành công với độ chính xác cao, nếu các phân tử đáp ứng tối thiểu 2 trong 5 tiêu chí đã được đề ra.
- Trọng lượng phân tử: MW < 500 Dalton
- Số lượng nhóm cho liên kết hydro (Số lượng nhóm -NH và -OH): HBD < 5
- Số lượng nhóm nhận liên kết hydro (Bao gồm nguyên tử O và N): HBA <
- Hệ số phân bố octanol/nước: LogP < 5
- Độ khúc xạ mol phải nằm trong khoảng 40-130 [40]
Các thông số hóa lý liên quan đến khả năng hòa tan trong nước và tính thấm ở ruột là những yếu tố quan trọng trong sinh khả dụng đường uống Nếu một hợp chất không đáp ứng quy tắc RO5, nó có thể gặp khó khăn khi sử dụng đường uống Tuy nhiên, việc một chất đáp ứng quy tắc RO5 không đảm bảo rằng nó sẽ trở thành thuốc, vì quy tắc này không xem xét các đặc điểm cấu trúc hóa học cụ thể của thuốc và hợp chất không phải thuốc.
1.4.3 Dự đoán ADMET các thông số dược động học và độc tính
NGUYÊN LIỆU, THIẾT BỊ, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN 20 2.1 Nguyên liệu và thiết bị
Nội dung nghiên cứu
Bước 1: Sàng lọc ra các hợp chất tự nhiên trong cơ sở dữ liệu PDB có tác dụng ức chế HPL bằng phương pháp docking phân tử
Bước 2 là nghiên cứu đặc điểm giống thuốc của các hợp chất chất lượng cao đã được sàng lọc, thông qua việc phân tích các thông số hóa lý của cấu trúc.
Bước 3: Sử dụng thuật toán pkCSM để dự đoán sự hấp thu, phân phối, chuyển hóa, thải trừ và độc tính (ADMET) của các hợp chất trong cơ thể con người.
Phương pháp nghiên cứu
2.3.1 Sàng lọc bằng docking phân tử
Trong phức hợp enzym Lipase-Colipase (PDB: 1LPB), ligand đồng kết tinh C11 alkyl phosphonate (methoxy undecyl phosphinic acid - MUP) đóng vai trò là chất ức chế lipase Việc re-dock MUP giúp xác định tính hợp lý của quy trình docking; nếu sự sai khác vị trí của MUP trong tinh thể HPL và sau khi re-dock không đáng kể (RMSD < 1,5 Å), quy trình docking được coi là phù hợp Sau khi re-dock, phân tử ligand sẽ được so sánh với các phối tử đã được dock để đánh giá sự tương đồng về cấu dạng và khả năng tương tác Các bước thực hiện re-dock sẽ được tiến hành để đảm bảo tính chính xác của kết quả.
Bước 1: Tách ligand đồng kết tinh MUP ra khỏi phức hợp enzym Lipase-Colipase nhờ phần mềm Discovery Studio 2021 Client, xây dựng file pdbqt
Bước 3: Tiến hành dock ligand đã tách ra vào protein bằng phần mềm Autodock
Sau khi hoàn tất quá trình dock, bước 4 là sử dụng phần mềm Discovery Studio để biểu diễn phức hợp protein-ligand Trong bước này, cần loại bỏ protein và các phân tử không cần thiết, chỉ giữ lại cấu hình ligand có kết quả tốt nhất.
Bước 5: Tính toán RMSD giữa ligand đồng kết tinh khi được tách ra và sau khi thực hiện re-dock bằng phần mềm Chimera
Cấu trúc tinh thể HPL được tải về từ ngân hàng dữ liệu protein RCSB (www.rcsb.org) với ID: 1LPB, có độ phân giải 2.46 Å Trong phức hợp 1LPB, ligand đồng kết tinh là C11 alkyl phosphonate đã được bao gồm, cùng với các phân tử nước, ion và các phân tử nền Sử dụng phần mềm Discovery Studio 2021 Client, các hydro đã được thêm vào và tối ưu hóa, đồng thời gắn trường lực Kollman để xây dựng file pdbqt bằng phần mềm Autodock Tools 1.5.6.
Các ligand được tải về từ cơ sở dữ liệu PubChem sẽ được tối ưu hóa năng lượng bằng phần mềm Avogadro thông qua phương pháp Gradient liên hợp Sau đó, chúng sẽ được chuyển đổi sang định dạng file pdbqt bằng phần mềm Autodock Tools.
Sử dụng phần mềm Autodock để tiến hành docking với kích thước hộp tìm kiếm 70x70x70 Å và khoảng cách giữa các ô lưới là 0,375 Å Tọa độ trục được thiết lập tại x= 8.431, y= 24.417, z= 52.623, dựa trên vị trí của phối tử đồng kết tinh và một số axit amin quan trọng tại vị trí hoạt động.
Thực hiện docking phân tử:
Enzym và phối tử đã được dock bằng phần mềm Autodock Vina của Viện Nghiên cứu Scripps Khả năng gắn kết của các chất cần docking được đánh giá qua tương tác với các acid amin trong hốc phản ứng và năng lượng tương tác, được tính toán thông qua hàm tính điểm (scoring function) của Autodock Vina.
Phần mềm Autodock giúp xác định cấu hình liên kết tối ưu bằng cách đánh giá năng lượng tự do liên kết ΔG và số lượng tương tác vật lý Kết quả của quá trình docking được đánh giá dựa trên ba tiêu chí chính: điểm số docking, khả năng tương tác và độ lệch bình phương trung bình gốc.
Trong mô phỏng docking, năng lượng liên kết thấp hơn phản ánh trạng thái tự nhiên của phức hợp Hàm tính điểm của thuật toán docking dựa trên các tham số và hệ số theo lý thuyết xác định Các năng lượng được tính toán bao gồm năng lượng nội tại của phối tử, năng lượng tự do xoắn, và năng lượng giữa các phân tử như năng lượng liên kết Van der Waals, liên kết hydro, năng lượng từ desolvation và năng lượng tĩnh điện Mỗi loại tương tác được gán một miền giá trị, kết quả cuối cùng thể hiện khả năng tương tác mạnh hay yếu của phối tử với enzym.
Quy trình docking được áp dụng để sàng lọc các hợp chất coumarin từ cơ sở dữ liệu PubChem, sau khi kết quả re-dock MUP xác nhận tính hợp lý của quy trình này.
Kết quả protein docking sẽ được lựa chọn dựa trên các tiêu chí sau:
1 Điểm số docking thấp hơn kết quả docking chứng dương Orlistat
2 Cấu dạng có RMSD thấp nhất
3 Tạo liên kết tốt với các axit amin tại vị trí hoạt động
Phân tích kết quả sử dụng phần mềm Discovery Studio để tìm hiểu sự tương tác giữa các phối tử và cấu trúc tinh thể của 1LPB Công cụ này cung cấp hình ảnh trực quan 2D và 3D về các tương tác giữa phối tử và các axit amin tại trung tâm hoạt động của protein.
2.3.2 Nghiên cứu các đặc điểm giống thuốc
Quy tắc Lipinski 5 giúp đánh giá khả năng phát triển của các hợp chất thành thuốc uống dựa trên khả năng liên kết của chúng với Orlistat Để một hợp chất có thể trở thành thuốc dùng đường uống, nó cần tuân thủ ít nhất 2 trong 5 quy tắc của Lipinski.
- Trọng lượng phân tử: MW < 500 Dalton
- Số lượng nhóm cho liên kết hydro (Số lượng nhóm -NH và -OH): HBD < 5
- Số lượng nhóm nhận liên kết hydro (Bao gồm nguyên tử O và N): HBA < 10
- Hệ số phân bố octanol/nước: LogP < 5
- Độ khúc xạ mol phải nằm trong khoảng 40-130 [40]
Công cụ trực tuyến được sử dụng để đánh giá quy tắc 5 của Lipinski trong khóa luận này Các cấu trúc hóa học đã được tải xuống từ cơ sở dữ liệu Pubchem và được thiết lập ở pH 7,0.
2.3.3 Nghiên cứu các đặc tính dược động học và độc tính (ADMET)
Nghiên cứu dược lý in silico dựa trên dự đoán ADMET, bao gồm hấp thu, phân bố, chuyển hóa, thải trừ và độc tính, được thực hiện thông qua công cụ pkCSM (http://biosig.unimelb.edu.au/pkcsm/prediction) Công thức SMILES của các phối tử được tải về từ cơ sở dữ liệu PubChem (www.pubchem.ncbi.nlm.nih.gov) và sử dụng làm dữ liệu đầu vào cho pkCSM Sau khi lựa chọn các hợp chất giống thuốc, các thông số dược động học và độc tính sẽ được phân tích để đưa ra kết quả cuối cùng.
Tính toán các thông số:
- Hấp thu: tính thấm màng caco2, khả năng hấp thu ở ruột người,…
- Phân bố: thể tích phân bố VDss, tỷ lệ hợp chất ở dạng tự do,
- Chuyển hóa: cơ chất CYP2D6, cơ chất CYP3A4,…
- Thải trừ: độ thanh thải toàn phần, cơ chất OCT2 thận,…
- Độc tính: độc tính AMES, độc tính gan, kích ứng da,
Hình 2.2 Công cụ trực tuyến pkCSM
KẾT QUẢ
Mô phỏng protein docking
3.1.1 Đánh giá quy trình docking
Trước khi tiến hành sàng lọc các hợp chất, cần thực hiện re-docking các phối tử đồng kết tinh vào vị trí hoạt động của 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 Sử dụng phần mềm Chimera để đánh giá sự tương đồng về cấu hình, giá trị RMSD đạt được là 1,271 Å, nhỏ hơn 1,5 Å, cho thấy kết quả docking phân tử vào mục tiêu là đáng tin cậy.
Hình 3.1 RMSD của MUP trước và sau khi re-dock
Figure 3.2 illustrates that MUP interacts with the active site through hydrogen bonds with amino acids SER152, PHE77, and HIS263, as well as alkyl and π-alkyl interactions with TYR114, PRO180, PHE215, ALA178, ILE209, and VAL210.
Hình 3.2 Các tương tác của MUP tại vị trí hoạt động
Tìm kiếm các chất tiềm năng từ kết quả docking
Tiến hành docking 50 hợp chất Coumarin vào vị trí hoạt động của thụ thể 1LPB tại tọa độ x= 8,431; y= 24,417; z= 52,623 với kích thước hộp tìm kiếm 70x70x70 Å nhằm sàng lọc các phân tử có khả năng ức chế thụ thể 1LPB Kết quả thu được được trình bày trong Bảng 3.1.
Bảng 3.1 Kết quả mô phỏng docking của phối tử và HPL (ID PDB: 1LPB)
STT Tên Cấu trúc Năng lượng liên kết (kcal/mol)
Trong nghiên cứu so sánh năng lượng liên kết của các hợp chất với chứng dương Orlistat (-6,7 kcal/mol), 10 hợp chất có điểm docking tốt nhất đã được xác định, bao gồm Frutinon A (-10,9 kcal/mol), Chartreusin (-10,5 kcal/mol), 3''-Demetylchartreusin (-10,2 kcal/mol), Ammijin (-9,6 kcal/mol), Hydrangenol (-9,6 kcal/mol), Peucenidin (-9,5 kcal/mol), Calophyllolid (-9,5 kcal/mol), Phyllocoumarin (-9,5 kcal/mol), Edultin (-9,4 kcal/mol) và Xanthalin (-9,2 kcal/mol) Những hợp chất này hình thành liên kết mạnh mẽ với các axit amin quan trọng SER152, ASP176, HIS263 và PHE77 tại vị trí hoạt động của protein.
Bảng 3.2 10 hợp chất có điểm docking tốt nhất và phân tích tương tác của phối tử với HPL (ID PDB: 1LPB)
STT Tên Năng lượng liên kết (kcal/mol)
Sàng lọc các hợp chất giống thuốc
Sử dụng quy tắc 5 Lipinski để sàng lọc các hợp chất giống thuốc là một phương pháp hiệu quả, và công cụ trực tuyến pkCSM hỗ trợ quá trình này Bảng 3.2 cung cấp kết quả các thông số quy tắc 5 Lipinski cho 10 hợp chất đã được sàng lọc thông qua mô phỏng docking.
Bảng 3.3 Kết quả các thông số quy tắc 5 Lipinski
STT Tên hợp chất Phân tử khối
Số nhóm cho liên kết hydrogen (HBD)
Số nhóm nhận liên kết hydrogen (HBA)
LogP Độ khúc xạ mol (MR)
Trong số 10 hợp chất tự nhiên tiềm năng, có 8 hợp chất đáp ứng ít nhất 2 trong 5 tiêu chí của quy tắc Lipinski, cho thấy chúng là những ứng cử viên triển vọng cho phát triển thuốc Các hợp chất này bao gồm Frutinon A (C1), Ammijin (C2), Hydrangenol (C3), Peucenidin (C4), Calophyllolid (C5), Phyllocoumarin (C6), Edultin (C7) và Xanthalin (C8).
Dự đoán các thông số ADMET
Phân tích hiệu quả hóa lý của 8 hợp chất ức chế protein mục tiêu được thực hiện thông qua phương pháp in silico ADMET ADMET bao gồm năm thông số quan trọng: hấp thu, phân phối, chuyển hóa, thanh thải và độc tính, tất cả đều góp phần chứng minh khả năng thành công của các hợp chất này.
39 loại thuốc Dự đoán về sự hấp thu, phân bố, chuyển hóa, thanh thải và độc tính của 8 hợp chất được trình bày trong bảng dưới đây:
Bảng 3.4 Kết quả phân tích các thông số hấp thu, phân bố
Hấp thu Độ tan trong nước (log mol/l)
Caco2 (log Papp trong 10 -6 cm/s)
Không Có Có Không Không Có Không Không Ức chế
Không Không Không Không Có Không Có Có Ức chế
Không Không Không Không Có Không Không Có
Tính thấm hàng rào máu não (log
Tính thấm hệ thần kinh trung ương (log PS)
Bảng 3.5 Kết quả phân tích các thông số chuyển hóa, thải trừ và độc tính
Cơ chất CYP2D6 Không Không Không Không Không Không Không Không
Cơ chất CYP3A4 Có Không Không Có Có Không Có Có Ức chế CYP1A2 Có Không Có Có Có Có Có Không Ức chế
CYP2C9 có thể bị ức chế trong một số trường hợp, trong khi CYP2D6 không bị ức chế Đối với CYP3A4, có một số tình huống ức chế và không ức chế, cho thấy sự phức tạp trong việc tương tác với các enzym này.
Thải trừ Độ thanh thải toàn phần
Cơ chất OCT2 trong thận
Không Không Không Không Không Không Không Không Độc tính Độc tính AMES Có Không Có Không Không Không Không Không Liều dung nạp tối đa (người)
Nghiên cứu cho thấy rằng ức chế hERG I không có tác dụng trong các trường hợp được xem xét, trong khi ức chế hERG II có tác dụng ở một số trường hợp nhất định Độc tính cấp đường uống ở chuột (LD50) cũng được ghi nhận trong các thử nghiệm.
2,306 2,622 2,209 2,887 3,074 2,352 3,4 3,127 Độc tính mạn đường uống ở chuột (LD50)
(log mg/kg_bw/day)
1,883 3,6 2,035 1,44 1,249 2,486 1,338 2,044 Độc tính gan Không Có Không Có Không Không Có Có Kích ứng da Không Không Không Không Không Không Không Không
Chú thích: Frutinon A (C1), Ammijin (C2), Hydrangenol (C3), Peucenidin (C4), Calophyllolid (C5), Phyllocoumarin (C6), Edultin (C7) và Xanthalin (C8)
Khả năng hấp thu của một chất được đánh giá qua độ tan trong nước, tính thấm qua màng Caco2 và khả năng hấp thu ở ruột người Một chất được coi là có khả năng thấm tốt khi log Papp qua màng Caco2 lớn hơn 0,9 Theo bảng 3.3, có 6 hợp chất gồm Frutinon A, Hydrangenol, Peucenidin, Calophyllolid, Edultin và Xanthalin có tính thấm Caco2 cao, vượt quá 0,9 Tỷ lệ hấp thu ở ruột của các hợp chất này cũng rất ấn tượng: Frutinon A (100%), Hydrangenol (93,858%), Peucenidin (100%), Calophyllolid (98,504%), Edultin (100%) và Xanthalin (100%).
Các hợp chất có giá trị log VDss > 0,45 được coi là phân bố tốt đến các mô, trong khi log VDss < -0,15 cho thấy phân bố kém Calophyllolid (log VDss = 0,47) là hợp chất có khả năng phân bố tốt nhất Để đánh giá tính an toàn cho hệ thần kinh, hai thông số quan trọng là logBB và logPS Giá trị logBB > 0,3 cho thấy khả năng hấp thu tốt qua hàng rào máu não, trong khi logPS > -2 cho thấy khả năng thấm qua hệ thần kinh trung ương Kết quả cho thấy Frutinone A và Xanthalin có logBB lần lượt là 0,387 và 0,886, cho thấy khả năng qua hàng rào máu não tốt Tuy nhiên, logPS của Xanthalin là -2,894, không đủ để thấm qua hệ thần kinh trung ương, trong khi Frutinone A và Calophyllolid có giá trị logPS lớn hơn -2, cho thấy khả năng thấm qua hệ thần kinh trung ương.
Hệ cytochrome P450, đặc biệt là các enzym CYP3A4 và CYP2D6, đóng vai trò quan trọng trong quá trình chuyển hóa thuốc tại gan Năm hợp chất, bao gồm Frutinon A, Peucenidin, Calophyllolid, Edultin và Xanthalin, là cơ chất của CYP3A4 và có khả năng được chuyển hóa tại gan Đặc biệt, Peucenidin, Calophyllolid, Edultin và Xanthalin có thể ức chế CYP3A4, dẫn đến việc tăng sinh khả dụng của các thuốc khác được chuyển hóa bởi enzym này khi sử dụng cùng nhau.
Bốn chất có khả năng thải trừ qua thận nhanh chóng là Frutinon A, Peucenidin, Edultin và Xanthalin Tất cả tám hợp chất được nghiên cứu đều không phải là chất nền của chất vận chuyển cation hữu cơ ở thận (OCT2).
Theo kết quả từ thử nghiệm AMES, Frutinon A và Hydrangenol có nguy cơ gây đột biến và tiềm ẩn khả năng gây ung thư, trong khi 6 hợp chất khác không cho thấy độc tính Cần lưu ý rằng Calophyllolid và Phyllocoumarin có thể gây độc tính trên tim do khả năng ức chế hERG II Ngoài ra, Ammijin, Peucenidin, Edultin và Xanthalin có thể gây độc tính trên gan Tuy nhiên, tất cả các chất này đều không gây kích ứng da.
Sau khi phân tích kết quả ADMET, ba hợp chất nổi bật với đặc tính dược động học và độc tính tốt nhất là Peucenidin, Edultin và Xanthalin Tuy nhiên, để trở thành ứng cử viên thuốc mới, cần thực hiện thêm các nghiên cứu phát triển sâu hơn nhằm tối ưu hóa và cải thiện những nhược điểm của các hợp chất này.
Tương tác giữa Peucenidin, Edultin, Xanthalin và Orlistat với 1LPB được minh họa hai chiều bằng phần mềm Discovery Studio 2021 Client ở
Hình 3.3 Tương tác giữa Peucenidin, Edultin, Xanthalin và Orlistat với 1LPB
Peucenidin, Edultin, and Xanthalin exhibit significant interaction capabilities, forming hydrogen bonds with amino acids such as SER152, HIS263, and PHE77 Additionally, they establish π-π interactions with residues like PHE215 and TYR114 Notably, Edultin also forms alkyl and π-alkyl bonds with PRO180 and ALA178, while Xanthalin interacts with TYR252 and ARG256 Orlistat demonstrates similar hydrogen bonding with SER152, HIS263, and PHE77, as well as alkyl and π-alkyl interactions with PHE215, ALA260, TYR114, and PRO180 Overall, Peucenidin, Edultin, and Xanthalin show comparable interaction profiles at the active site when compared to Orlistat.
Peucenidin có giá trị điểm tương tác năng lượng liên kết cao nhất là -9,5 kCal/mol, theo sau là Edultin với -9,4 kCal/mol và Xanthalin với -9,2 kCal/mol Cả ba hợp chất này đều cho điểm docking tốt hơn so với chứng dương Orlistat, có năng lượng liên kết là -6,7 kCal/mol.
Bảng 3.6 Kết quả tương tác giữa các phối tử với 1LPB
Tên hợp chất ID Năng lượng liên kết
Axit amin tạo liên kết
ARG256, PHE77, TYR114, PHE215, ILE78, TRP252
TYR114, PRO180, PHE215, ALA178, ILE209, VAL210
HIS151, GLY76, PHE215, ALA260, TYR114, PRO180
Cấu hình tương tác của Peucenidin, Edultin, Xanthalin, Orlistat và MUP với HPL cho thấy sự tương đồng về cấu trúc tại vị trí hoạt động của enzym Tất cả các hợp chất này đều tương tác với bộ ba axit amin chính SER152-ASP176-HIS263 và Phe77, trong đó Phe77 là axit amin quan trọng cho hoạt động của lipase.
BÀN LUẬN
Về kết quả
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã sàng lọc 50 hợp chất coumarin tự nhiên từ thư viện hóa học PubChem Nhiều hợp chất cho thấy khả năng gắn kết tốt nhờ vào các vòng thơm tạo tương tác π-π và các nhóm carbonyl có khả năng hình thành liên kết hydro với các axit amin, từ đó ức chế enzym lipase Tuy nhiên, chỉ có 3 hợp chất, Peucenidin, Edultin và Xanthalin, thể hiện tính khả quan về dược động học và độc tính.
Peucenidin là một furanocoumarin có mặt trong nhiều loài thực vật như Peucedanum oreoselinum, P ruthenicum, P tauricum, Phlojodicarpus turczanhmvii và Seseli laxicolum Nghiên cứu cho thấy Peucenidin có khả năng liên kết tốt với 1LPB, với điểm số docking đạt -9,5 kCal/mol Chất này có khả năng hấp thu tuyệt vời (100% ở ruột) và tính thấm màng Caco2 là 1,159 log Papp trong 10 -6 cm/s Tuy nhiên, Peucenidin không thấm qua hàng rào máu não và hệ thần kinh trung ương, được thải trừ nhanh qua thận và có độc tính trên gan Đến nay, chưa có nghiên cứu thực nghiệm nào về tác dụng ức chế 1LPB của Peucenidin.
Edultin, một furanocoumarin tự nhiên, có nhiều ứng dụng tiềm năng trong nghiên cứu khoa học, đặc biệt trong hóa sinh và sinh lý học Nghiên cứu cho thấy hợp chất này có tác dụng kháng khuẩn và kháng nấm Được phân lập từ các loài như Zizia aptera và Seseli grandittatum, Edultin có khả năng liên kết tốt với 1LPB, với điểm số docking đạt -9,4 kCal/mol Hợp chất này có khả năng hấp thu tốt (100% qua ruột, tính thấm màng Caco2: 1,346), nhưng không thể vượt qua hàng rào máu não và không thấm qua hệ thần kinh trung ương Tuy nhiên, Edultin có độc tính trên gan, có thể bị chuyển hóa tại gan và ức chế các chất chuyển hóa.
Xanthalin được chiết xuất từ rễ cây Xanthogalum purpurascens, một loài thực vật có nguồn gốc từ Transcaucasus Chất này có khả năng liên kết với 1LPB, đạt điểm số docking -9,2 kCal/mol, đồng thời cho thấy khả năng hấp thu tốt, với 100% qua ruột và tính thấm màng Caco2.
Xanthalin có khả năng vượt qua hàng rào máu não nhưng không thấm vào hệ thần kinh trung ương, với hệ số phân bố là 0,946 Hợp chất này có độc tính trên gan, có thể bị chuyển hóa tại gan và ức chế các chất chuyển hóa Mặc dù tương tác tốt với thụ thể đích và có những đặc tính giống thuốc, cần tiến hành nghiên cứu sâu hơn về tác dụng của Xanthalin đối với cơ thể người, đặc biệt là khả năng gây độc trên gan và khả năng vượt qua hàng rào máu não.
Về phương pháp
Quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc hiện nay kéo dài khoảng 10 năm và chia thành 4 giai đoạn Để tiết kiệm thời gian, công sức và chi phí, việc áp dụng sàng lọc ảo in silico trong R&D ngày càng trở nên phổ biến Nhờ vào cơ sở dữ liệu lớn về các hợp chất tự nhiên và tổng hợp được cập nhật hàng năm, in silico giúp dự đoán nhanh chóng tính chất sinh học của thuốc, từ đó thu hẹp cơ sở dữ liệu và tăng khả năng thành công của hợp chất trong các thử nghiệm sâu hơn.
Quá trình sàng lọc docking gặp nhược điểm do sử dụng nhiều phần mềm khác nhau với các thuật toán không đồng nhất, dẫn đến kết quả không thống nhất Do đó, việc tiếp tục thử nghiệm trên các mô hình tế bào hoặc động vật sau khi có kết quả từ nghiên cứu này là rất quan trọng để xác định ứng viên tiềm năng cho thuốc.
Docking là kỹ thuật sàng lọc ảo hiệu quả, mô phỏng tương tác giữa protein và phối tử, giúp tìm kiếm hợp chất tiềm năng từ thư viện lớn Kỹ thuật này được ứng dụng trong thiết kế thuốc dựa trên cấu trúc, tối ưu hóa hợp chất dẫn đường và nghiên cứu cơ chế tác dụng của thuốc ở mức độ phân tử Phân tích hàm tính điểm và các tương tác từ kết quả docking cho phép đánh giá sơ bộ hoạt tính ức chế protein của chất, từ đó giúp thu hẹp lựa chọn trong quá trình phát triển thuốc.
CSDL giúp loại bỏ các hợp chất không có hoạt tính và lựa chọn các hợp chất thiết kế có hoạt tính, điều này rất quan trọng trước khi tiến hành các thử nghiệm tiếp theo.
Kết quả docking phụ thuộc vào độ chính xác của phần mềm được sử dụng, và nghiên cứu này áp dụng Autodock Vina, một phần mềm học thuật nổi bật với độ chính xác cao hơn so với các phần mềm thương mại Để tăng cường độ tin cậy của quá trình, mỗi chất được dock ba lần và lấy kết quả trung bình.
Về dự đoán đặc tính hóa lý và các thông số ADMET
Việc kết hợp dự đoán tính giống thuốc, thông số dược động học và độc tính cùng với kỹ thuật docking giúp dự đoán khả năng trở thành thuốc của các hợp chất, giảm gánh nặng cho nghiên cứu thực nghiệm Các đặc điểm ADMET được dự đoán bằng công cụ pkCSM dựa trên cấu trúc hóa học Tính thấm qua tế bào Caco2 là tiêu chuẩn quan trọng trong đánh giá dược chất đường uống, với giá trị > 0,9 được coi là có tính thấm cao Mô hình dự đoán cho biết phân tử có độ hấp thu dưới 30% là thuốc kém hấp thu, trong khi hầu hết hợp chất đều cho thấy khả năng hấp thu tốt trên 70%, với ba chất đạt 100% Khối lượng phân phối cao cho phép thuốc đến mô nhiều hơn, với log VDss < -0,15 cho khối lượng phân phối thấp và > 0,45 cho cao Tính thấm qua hàng rào máu não (BBB) và khả năng vào hệ thần kinh trung ương (CNS) liên quan đến tính an toàn của dược chất, với giá trị BBB < -1 cho thấy không thấm qua BBB và > 0,3 cho thấy có khả năng vượt qua Nếu log PS > -2, hợp chất có thể vào CNS, ngược lại nếu < -3.
Cần xác định xem chất nào có ức chế enzym cytochrom P450, đặc biệt là CYP3A4, để đánh giá ảnh hưởng của chúng đến dược động học của thuốc khi sử dụng đồng thời Các chất như Peucenidin, Edultin và Xanthalin đều gây ức chế enzym CYP3A4, có thể ảnh hưởng đến chuyển hóa của các thuốc khác Ngoài ra, Xanthalin cần được chú ý vì khả năng thấm qua hàng rào máu não.
Chất vận chuyển cation hữu cơ 2 (OCT2) đóng vai trò quan trọng trong việc thải trừ ion hóa của thuốc và hợp chất nội sinh tại thận, giúp vận chuyển các chất từ máu vào tế bào ống thận Việc xác định liệu một hợp chất có phải là cơ chất của OCT2 hay không rất hữu ích trong việc dự đoán kiểu loại bỏ của nó Dự đoán độc tính của các hợp chất là cần thiết để đánh giá nguy cơ và xác định liều lượng an toàn Độc tính AMES được sử dụng để đánh giá khả năng gây đột biến DNA của vi khuẩn S typhi, có thể liên quan đến nguy cơ ung thư Sự ức chế kênh kali hERG có thể dẫn đến hội chứng QT dài và nguy cơ đột tử, do đó cần tránh các chất ức chế hERG Liều gây chết cấp tính (LD50) ở chuột được xem là an toàn khi > 2 mol/kg Ba chất Peucenidin, Edultin và Xanthalin đáp ứng tiêu chí an toàn này, nhưng cần nghiên cứu thêm về khả năng gây độc cho gan.
Những hạn chế và thách thức trong mô hình nghiên cứu in silico
Nghiên cứu bằng mô hình in silico mang lại lợi ích lớn trong việc tiết kiệm thời gian và chi phí cho quá trình phát triển thuốc mới Tuy nhiên, cần lưu ý rằng vẫn tồn tại những hạn chế nhất định trong phương pháp nghiên cứu này.
Việc sử dụng nhiều phần mềm yêu cầu hệ điều hành máy tính phải tương thích, nếu không sẽ gặp lỗi trong cài đặt và vận hành Một sai sót nhỏ trong nhập liệu có thể dẫn đến kết quả nghiên cứu sai lệch Mô hình in silico cần phải được sàng lọc trên cơ sở dữ liệu lớn để đảm bảo tính chính xác.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ KẾT LUẬN
Từ các kết quả nghiên cứu đã trình bày ở trên, chúng tôi rút ra những kết luận sau:
1 Từ 50 hợp chất Coumarin được tải về từ thư viện hóa học PubChem, có 10 hợp chất có khả năng liên kết tốt tại vị trí hoạt động của thụ thể 1LPB bao gồm: Frutinon A ; Chartreusin; 3''-Demetylchartreusin; Ammijin; Hydrangenol; Peucenidin; Calophyllolid; Phyllocoumarin, Edultin và Xanthalin
2 Trong 10 hợp chất này, có 8 hợp chất cho thấy các đặc tính giống thuốc thỏa mãn quy tắc 5 Lipinski là : Frutinon A, Ammijin; Hydrangenol; Peucenidin; Calophyllolid; Phyllocoumarin; Edultin và Xanthalin
3 Từ 8 hợp chất trên, sàng lọc được 3 hợp chất có các đặc tính dược động học và độc tính tốt nhất là: Peucenidin, Edultin và Xanthalin
Phân tích tương tác của Peucenidin, Edultin và Xanthalin với thụ thể 1LPB, định hướng điều trị bệnh béo phì
Kết luận nghiên cứu này dựa trên kết quả sàng lọc ảo in silico, tuy nhiên vẫn tồn tại nhiều hạn chế như sai số trong quá trình và sự khác biệt giữa mô hình máy tính và thực nghiệm Để phát triển các kết quả nghiên cứu về các hợp chất Coumarin có khả năng ức chế thụ thể 1LPB nhằm điều trị bệnh béo phì, tôi xin đưa ra một số đề xuất.
1 Tiến hành nghiên cứu thêm về các chất đã sàng lọc được trên in vitro, in vivo: thử hoạt tính, tính an toàn ở các nồng độ hoặc nghiên cứu cải thiện độc tính trên gan
2 Tiếp tục áp dụng mô hình sàng lọc in silico cho các nghiên cứu phát triển thuốc điều trị bệnh béo phì đối với các đích khác, nhóm hợp chất khác.