TỔNG QUAN
Tổng quan về bệnh đái tháo đường
Bệnh đái tháo đường là một rối loạn chuyển hóa đặc trưng bởi tình trạng tăng glucose huyết mạn tính, do khiếm khuyết trong việc tiết insulin hoặc tác động của insulin, hoặc cả hai Tình trạng tăng glucose kéo dài có thể dẫn đến rối loạn chuyển hóa carbohydrat, protid và lipid, gây tổn thương cho nhiều cơ quan, đặc biệt là tim mạch, thận, mắt và hệ thần kinh.
Theo Liên đoàn Đái tháo đường Quốc tế (IDF), năm 2019 có 463 triệu người trên thế giới mắc bệnh đái tháo đường (ĐTĐ), dự kiến con số này sẽ tăng lên 578 triệu vào năm 2030 và 700 triệu vào năm 2045 Hơn 4 triệu người trong độ tuổi 20-79 đã tử vong vì các nguyên nhân liên quan đến ĐTĐ trong năm 2019 Bệnh ĐTĐ2 đang gia tăng ở trẻ em do thói quen ăn uống không lành mạnh và thiếu hoạt động thể lực, trở thành vấn đề sức khỏe cộng đồng nghiêm trọng ĐTĐ gây ra nhiều biến chứng nguy hiểm, là nguyên nhân hàng đầu gây bệnh tim mạch, mù lòa, suy thận và cắt cụt chi Tại Việt Nam, tỷ lệ mắc ĐTĐ năm 1990 chỉ là 1,1% ở Hà Nội, 2,25% ở TP.HCM và 0,96% ở Huế, nhưng đến năm 2012, tỷ lệ này đã tăng lên 5,42% trên toàn quốc, với 63,6% người mắc chưa được chẩn đoán Tỷ lệ rối loạn dung nạp glucose toàn quốc là 7,3%, trong khi rối loạn glucose máu lúc đói là 1,9% (năm 2003) Kết quả điều tra STEPwise năm 2015 cho thấy tỷ lệ ĐTĐ ở nhóm tuổi 18-69 là 4,1%, và tiền ĐTĐ là 3,6%.
Bệnh đái tháo đường được chia thành 4 loại chính, trong đó đái tháo đường typ 1 là do sự phá hủy tế bào β tụy, dẫn đến tình trạng thiếu insulin tuyệt đối Đái tháo đường typ 1 chiếm 95% do cơ chế tự miễn (typ 1A) và 5% vô căn (typ 1B) Người bệnh sẽ gặp phải tình trạng thiếu hụt insulin và tăng glucagon trong máu, nếu không được điều trị kịp thời sẽ dẫn đến nhiễm toan ceton.
Đái tháo đường (ĐTĐ) có thể xảy ra ở mọi lứa tuổi, nhưng chủ yếu gặp ở trẻ em và thanh thiếu niên Bệnh nhân cần insulin để ổn định glucose huyết, trong khi người lớn tuổi có thể mắc ĐTĐ tự miễn diễn tiến chậm (LADA), lúc đầu vẫn đủ insulin nên không bị nhiễm toan ceton Đái tháo đường typ 2, chiếm 90-95% các trường hợp, thường xảy ra do giảm chức năng tế bào β tụy trên nền tảng đề kháng insulin, và bệnh nhân không cần insulin để sống sót ở giai đoạn đầu Nguyên nhân của ĐTĐ typ 2 không cụ thể, nhưng thường liên quan đến béo phì, đặc biệt là béo phì vùng bụng, dẫn đến tăng acid béo trong máu và kháng insulin tại các cơ quan đích Tình trạng đề kháng insulin có thể cải thiện khi giảm cân hoặc dùng thuốc, nhưng không bao giờ hoàn toàn trở lại bình thường Đái tháo đường thai kỳ được chẩn đoán trong 3 tháng giữa hoặc cuối thai kỳ mà không có dấu hiệu ĐTĐ typ 1 hay typ 2 trước đó Ngoài ra, còn có các loại ĐTĐ đặc biệt do nguyên nhân khác như ĐTĐ sơ sinh hoặc do thuốc và hóa chất.
- Khiếm khuyết trên nhiễm sắc thể thường, di truyền theo gen trội tại tế bào β
● ĐTĐ đơn gen thể MODY (Maturity Onset Diabetes of the Young)
● Insulin hoặc proinsulin đột biến: (Protein đột biến preproinsulin-gen INS)
● Đột biến kênh KATP (Protein đột biến: kênh chỉnh lưu Kali 6,2-gen KCNJ11; Protein đột biến: Thụ thể sulfonylurea 1-gen ABBC8)
Khiếm khuyết trên nhiễm sắc thể thường, di truyền theo gen lặn tại tế bào β, gây ra các hội chứng hiếm gặp như Mitchell-Riley, Wolcott-Rallison, Wolfram, và thiếu máu hồng cầu to đáp ứng với thiamine, cũng như ĐTĐ do đột biến DNA ty thể Những thể bệnh này thường dẫn đến ĐTĐ sơ sinh hoặc ĐTĐ ở trẻ em.
- Khiếm khuyết gen liên quan đến hoạt tính insulin
- Các hội chứng bất thường nhiễm sắc thể khác (Hội chứng Down, Klinefelter, Turner ) đôi khi cũng kết hợp với ĐTĐ
- Bệnh lý tụy: viêm tụy, chấn thương, u, cắt tụy, xơ sỏi tụy, nhiễm sắc tố sắt
- ĐTĐ do bệnh lý nội tiết: to đầu chi, hội chứng Cushing, u tủy thượng thận, cường giáp, u tiết glucagon
- ĐTĐ do thuốc, hóa chất: interferon alpha, corticoid, thiazide, hormon giáp, thuốc chống trầm cảm, thuốc ức chế protease kháng retrovirus [1]
1.1.3 Các liệu pháp hiện tại cho ĐTĐ typ 2
Đái tháo đường type 1 và type 2 là bệnh mạn tính không thể chữa khỏi hoàn toàn, nhưng người bệnh có thể sống chung với bệnh bằng cách duy trì chế độ sinh hoạt khoa học, kiểm soát cân nặng và sử dụng thuốc Theo báo cáo mới nhất của IDF, thị trường thuốc điều trị đái tháo đường hiện đứng thứ hai sau ung thư, với tổng dung lượng thị trường ước tính đạt 39,2 tỷ USD vào năm 2019 và đang tiếp tục tăng do tỷ lệ đái tháo đường type 2 gia tăng.
Từ nay cho tới năm 2035, khi con số bệnh nhân ĐTĐ lên hơn 590 triệu người, tổng chi phí điều trị toàn cầu có thể vượt con số 500 tỷ USD [4]
Bảng 1.1: Các liệu pháp điều trị ĐTĐ hiện đang được phép sử dụng [1]
Nhóm thuốc Đích tác dụng
Tác dụng không mong muốn
Insulin Thụ thể insulin Điều hòa thiếu hụt/ nhạy cảm insulin
Hạ đường huyết, tăng cân, dị ứng
Sulfonylurea Kênh K + nhạy cảm ATP
Kích thích tăng tiết insulin tuyến
Hạ đường huyết, tăng cân
Meglitinide Kênh K + nhạy cảm ATP
Kích thích tăng tiết insulin tuyến tụy
Hạ đường huyết, tăng cân
Biguanide Tăng độ nhạy cảm insulin
Giảm sản xuất glucose tại gan
Rối loạn tiêu hóa, nhiễm toan lactic, nguy cơ hạ đường huyết trong liệu pháp phối hợp,…
Thiazolidinedione PPARγ Tăng độ nhạy insulin
Nhiễm độc gan, tăng cân, phù, thiếu máu,
Pioglitazone, rosiglitazone Ức chế enzyme α- glucosidase α- glucosidase
Giảm hấp thu carbohydrat e ở chế độ ăn uống
Rối loạn tiêu hóa Acarbose, miglitol
Incretin/ Ức chế enzym DPP4
Tăng nồng độ incretin GLP-
Tăng nguy cơ nhiễm trùng, đau đầu
Vildagliptin, sitagliptin, saxagliptin Thuốc có tác dụng
Incretin/ Thuốc đồng vận thụ thể
GLP-1 Trì hoãn việc làm rỗng dạ dày
Rối loạn tiêu hóa, buồn nôn, đau bụng, sụt cân
Nhóm ức chế kênh đồng vận chuyển
SGLT2 Ức chế tái hấp thu glucose, thúc đẩy bài tiết glucose trong nước tiểu
Nhiễm toan ceton Canagliflozi, dapagliflozin, empagliflozin
Tổng quan về enzym α-amylase
1.2.1 Giới thiệu về enzym α-amylase
Enzym α-amylase là enzym rất phổ biến trong giới sinh vật Enzyme α-Amylase là protein có phân tử lượng thấp, thường nằm trong khoảng 50.000 đến
α-Amylase là enzyme có khả năng phân cắt các liên kết α-1,4-glucoside trong tinh bột và glycogen một cách ngẫu nhiên Enzyme này không chỉ thủy phân hồ tinh bột mà còn tác động đến hạt tinh bột nguyên với tốc độ chậm Mặc dù α-Amylase từ các nguồn khác nhau có thành phần amino acid khác nhau, nhưng mỗi loại đều có tổ hợp amino acid đặc hiệu riêng, trong đó tyrosine, acid glutamic và aspartic chiếm ưu thế Cụ thể, glutamic acid và aspartic acid chiếm khoảng 1/4 tổng lượng amino acid trong cấu trúc của enzyme này.
+ α-Amylase có ít methionine và có khoảng 7-10 gốc cysteine
+ Trọng lượng phân tử của α-Amylase nấm mốc: 45.000-50.000 Dal (Knir 1956; Fisher, Stein, 1960)
+ Amylase dễ tan trong nước, trong dung dịch muối và rượu loãng
1.2.2 Cơ chế hoạt động của Enzyme α-amylase
Quá trình thủy phân tinh bột bởi α-Amylase diễn ra qua ba giai đoạn Giai đoạn đầu, gọi là giai đoạn dextrin hóa, chỉ có một số phân tử cơ chất được thủy phân, tạo ra một lượng lớn dextrin phân tử thấp (α-dextrin) Những chất này sau đó bị thủy phân chậm bởi α-Amylase thành disaccharide và monosaccharide.
- Sang giai đoạn 2 (giai đoạn đường hóa): Các dextrin phân tử thấp tạo thành bị thủy phân tiếp tục tạo ra các tetra-trimaltose
Các poliglucose được phân cắt để tạo ra các mạch polyglucosecolagen ngắn dần, dẫn đến sự phân giải chậm thành maltotetrose, maltotriose và maltose Sau một thời gian dài, sản phẩm thủy phân của amylose chứa 13% glucose và 87% maltose.
Tác dụng của α-Amylase lên amylopectin cũng xảy ra tương tự nhưng không phân cắt được liên kết α-1,6 glycoside ở chỗ mạch nhánh trong phân tử amylopectin
Dưới tác dụng của α-Amylase, tinh bột được chuyển hóa thành maltotetrose, maltose, glucose và dextrin phân tử thấp Thông thường, α-Amylase chủ yếu thủy phân tinh bột thành dextrin phân tử thấp không tạo màu với Iodine, cùng với một lượng nhỏ maltose.
Hình 1.1: Cơ chế hoạt động của enzyme α-amylase
1.2.3 Chất ức chế của Enzyme α-amylase
Chất ức chế enzym α amylase (AAIs) là các hợp chất giúp giảm hoạt tính của enzym này, từ đó làm chậm quá trình tiêu hóa carbohydrate và ngăn ngừa tăng đường huyết sau bữa ăn Hầu hết các AAIs có khả năng gắn kết với vùng liên kết carbohydrate của enzym α amylase nhờ vào cấu trúc tương tự với disaccharide hoặc oligosaccharide.
Tổng quan về enzym α-glucosidase
1.3.1 Giới thiệu về enzym alpha-glucosidase
Alpha-glucosidase là một exoenzym có chức năng tương tự như glucoamylase, tác động lên di-saccharide và oligo-saccharide Enzym này đóng vai trò quan trọng trong giai đoạn cuối của quá trình chuyển hóa carbohydrate, giúp tạo ra glucose Alpha-glucosidase có khả năng thủy phân các hợp chất như maltooligosaccharides, phenyl α-maltoside, nigerose, tinh bột hòa tan, amylose, amylopectin và β-limit dextrins.
Enzym α-glucosidase, được mã hóa bởi gen GAA tại vị trí 17q25, là một protein gồm 952 axit amin, bao gồm một peptit tín hiệu đầu amin giúp vận chuyển vào lòng lưới nội chất (ER).
Enzym N-glycosyl hóa tạo ra một tiền chất có khối lượng phân tử biểu kiến 110 kDa Sau đó, enzym được vận chuyển đến bộ máy Golgi, nơi diễn ra quá trình biến đổi các chuỗi đường Cuối cùng, quá trình phân giải protein xảy ra trong bộ máy trans-Golgi và lysosome, nơi enzym thực hiện chức năng của mình.
Các enzym AG có vai trò quan trọng trong quá trình phân cắt oligosaccharid, dẫn đến các dạng trung gian 95-kDa và cuối cùng là dạng trưởng thành 76 và 70 kDa Các peptit nhỏ vẫn liên kết với lõi protein qua các liên kết disulfua Một số tế bào như nguyên bào sợi tiết ra một lượng nhỏ tiền chất AG với khối lượng 110 kDa Đặc biệt, các enzym này có khả năng thủy phân oligosaccharid nhanh hơn polysaccharid, với tốc độ phân cắt glycoside tăng lên gấp 10^17 lần so với phản ứng không có enzym Enzym AG thuộc các họ GH khác nhau như GH4, GH13, GH31, GH63, GH97, trong đó GH13 và GH31 là hai nhóm chính Enzym AG nhóm GH13 chủ yếu được tìm thấy ở vi khuẩn, trong khi các sinh vật bậc cao hơn thường có enzym AG thuộc nhóm GH31.
Các enzym AG được phân loại thành ba nhóm chính dựa trên tính đa dạng và đặc hiệu của cơ chất Trong ngành công nghiệp, các sinh vật sản xuất enzym đóng vai trò quan trọng trong quá trình ứng dụng.
AG bao gồm các vi khuẩn và nấm như Lactobacillus, Bacillus và Aspergillus Những vi khuẩn ưa nhiệt này sản xuất các chất có hoạt tính AG, hoạt động hiệu quả trong môi trường pH trung tính và kiềm, cũng như ở nhiệt độ từ 20 đến 40 °C.
1.3.2 Cơ chế hoạt động của Enzyme α-glucosidase
Khi thức ăn được đưa vào đường tiêu hóa, các phân tử carbohydrate sẽ được thủy phân thành các phân tử nhỏ nhờ hệ enzym trong ống tiêu hóa Các sản phẩm giàu tinh bột, như glucid, sau khi qua dạ dày sẽ được enzym α-amylase từ tuyến tụy và nước bọt thủy phân thành malto-oligosaccharid Enzym AG từ diềm bàn chải tế bào ruột non tiếp tục phân hóa oligosaccharide thành các phân tử glucose nhỏ hơn, cho phép chúng thẩm thấu qua màng ruột vào hệ tuần hoàn Việc ức chế hoạt động của enzym AG có thể hạn chế quá trình thủy phân carbohydrate và làm giảm sự thẩm thấu glucose vào máu.
1.3.3 Chất ức chế enzyme α-glucosidase
Chất ức chế enzym AG (α glucosidase inhibitors - AGIs) là những hợp chất có khả năng giảm hoạt tính của enzym AG, giúp làm chậm quá trình tiêu hóa carbohydrate thành glucose trong ruột non Nhờ đó, AGIs góp phần ngăn ngừa hiện tượng tăng đường huyết sau bữa ăn.
Hình 1.2: Cơ chế hoạt động của các chất ức chế enzym AG tại niêm mạc ruột non
Phần lớn AGIs có khả năng gắn vào vùng liên kết carbohydrate của enzym AG do cấu trúc tương tự với disaccharide hoặc oligosaccharide Những phức hợp này có ái lực cao hơn so với phức hợp carbohydrate-glucosidase thông thường, dẫn đến cơ chế ức chế cạnh tranh enzym Khi carbohydrate không được hấp thụ qua niêm mạc đường ruột, chúng sẽ bị thủy phân dần ở tá tràng, hỗng tràng và hồi tràng, từ đó làm giảm sự hấp thu đường tại niêm mạc ruột non.
Nhiều nghiên cứu cho thấy các thuốc ức chế alpha-glucosidase (AGIs) như miglitol và acarbose có khả năng tăng cường bài tiết GLP-1, giúp giảm cơn đói và nhu cầu ăn Đồng thời, các AGIs không ảnh hưởng đến bài tiết insulin Hiện nay, trên thị trường có bốn loại thuốc AGIs: acarbose, miglitol, voglibose và DNJ.
Hình 1.3: Loại thuốc AGIs trên thị trường: acarbose, miglitol, voglibose và DNJ
Các loại thuốc điều trị ĐTĐ như acarbose và miglitol đã có mặt trên thị trường nhiều năm và cho thấy ưu điểm vượt trội so với các thuốc uống khác Chúng không ảnh hưởng đến kênh vận chuyển glucose phụ thuộc natri hay sự bài tiết insulin, do đó không gây hạ đường huyết và không làm tăng trọng lượng cơ thể Tuy nhiên, AGIs cũng có một số tác dụng phụ, chủ yếu liên quan đến đường tiêu hóa như đầy hơi và đau bụng Do đó, cần phát triển các thuốc AGIs mới hiệu quả hơn và ít tác dụng phụ hơn AGIs được chia thành hai loại chính: hợp chất có cấu trúc giả đường và hợp chất không có cấu trúc glycosyl, với nhiều dẫn xuất của monosaccharide như glucose và galactose, cũng như các hợp chất khác cho hoạt tính ức chế AG tốt.
Tổng quan về nhóm hợp chất flavonoid
Flavonoid là một nhóm lớn các hợp chất polyphenolic, bao gồm hơn 4000 loại khác nhau, chủ yếu có mặt trong thực vật bậc cao Chúng là các phân tử có trọng lượng thấp, với cấu trúc cơ bản là 2-phenyl benzopyrone, trong đó cầu nối ba cacbon giữa các nhóm phenyl thường là oxy.
Flavonoid được chia thành ba phân nhóm chính: euflavonoid (2- phenylbenzopyrans), isoflavonoid (3-benzopyrans) và neoflavonoid (4- benzopyrans) (Hình 1.5) [16]
Hình 1.4: Cấu trúc của hợp chất Flavonoid
Flavonoid, có mặt chủ yếu trong thực phẩm nguồn gốc thực vật, đã được chứng minh mang lại nhiều lợi ích cho sức khỏe, đặc biệt là khả năng chống oxi hóa, giảm nguy cơ mắc bệnh tim mạch, ức chế khối u và làm chậm lão hóa Với cấu trúc chứa các nhóm hydroxyl liên kết với vòng thơm, flavonoid được xem là chất chống oxi hóa mạnh hơn vitamin C, E và carotenoids Ngoài ra, flavonoid còn có tác dụng ức chế vi sinh vật, chống viêm và khả năng chống ung thư Gần đây, nhiều nghiên cứu đã tập trung vào tác động của flavonoid đối với hệ tim mạch và tiểu đường, dẫn đến việc công bố nhiều nghiên cứu ở mức độ phân tử nhằm hiểu rõ cơ chế tương tác flavonoid-protein và sàng lọc các hợp chất tiềm năng hỗ trợ điều trị bệnh tiểu đường type 2.
Tổng quan về nghiên cứu in silico
Khám phá và phát triển thuốc là quá trình rủi ro và tốn thời gian, bao gồm xác định mục tiêu, phát hiện và tối ưu hóa hợp chất, cùng với các thử nghiệm tiền lâm sàng và lâm sàng Chi phí để đưa một loại thuốc mới ra thị trường hiện ước tính khoảng 1,8 tỷ USD, với tỷ lệ tiêu hao của các ứng cử viên thuốc lên tới 96% Để tăng tốc độ xác định các hợp chất hóa học có hoạt tính dược lý, các phương pháp sàng lọc hiệu năng cao (HTS) đã được phát triển, sử dụng các xét nghiệm tự động trên số lượng lớn phân tử.
Thuật ngữ “in silico” được ra đời vào năm 1989, ám chỉ đến bất kỳ thí nghiệm sinh học nào được thực hiện trên hoặc trong máy tính Kể từ đó, các nhà khoa học đã nhanh chóng mở rộng và ứng dụng phương pháp này để dự đoán khả năng phát triển của các sinh vật.
Có 13 hợp chất được nghiên cứu cho mục đích y học, bao gồm tác dụng dược lý và tác dụng phụ của chúng trên con người, nhằm sàng lọc các ứng cử viên tiềm năng để phát triển thành thuốc.
Sàng lọc ảo dựa trên cấu trúc (SBVS) đang trở thành công cụ quan trọng trong phát hiện và tối ưu hóa hợp chất tiềm năng một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí Thiết kế thuốc dựa trên cấu trúc hiệu quả hơn so với phương pháp truyền thống, vì nó tập trung vào việc hiểu biết cơ sở phân tử của bệnh lý và áp dụng kiến thức về cấu trúc ba chiều của mục tiêu sinh học SBVS dự đoán sự liên kết của hợp chất với protein đích thông qua các phương pháp tính toán và cấu trúc 3D từ tia X, tia NMR, giúp lựa chọn các hợp chất có điểm số vượt trội để tiến hành thử nghiệm in vitro và in vivo.
Docking là phương pháp dự đoán tư thế liên kết giữa hai phân tử để tạo thành phức hợp ổn định với năng lượng liên kết thấp nhất Đây là một trong những kỹ thuật phổ biến trong thiết kế thuốc dựa trên cấu trúc, nhờ vào độ chính xác cao trong việc dự đoán cấu trúc của các phối tử phân tử nhỏ tại vị trí liên kết đích.
Docking phân tử nhằm dự đoán cấu trúc phức hợp phối tử-thụ thể thông qua các phương pháp tính toán Quá trình này bao gồm hai phần chính: 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 và cho điểm cho các sự tương thích này.
Nhiều thuật toán lấy mẫu đã được phát triển cho phần mềm docking phân tử, bao gồm 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; phương pháp Monte Carlo (MC) tạo tư thế phối tử qua chuyển động quay và tịnh tiến; các thuật toán di truyền (GA) lấy cảm hứng từ thuyết tiến hóa của Darwin để tạo tập tư thế phối tử qua đột biến và trao đổi chéo; và mô phỏng động lực học phân tử (MD) dự đoán chuyển động của từng nguyên tử theo thời gian, thể hiện tính linh hoạt của phối tử và protein hiệu quả hơn các thuật toán khác.
Chức năng tính điểm được phát triển nhằm mô tả nhanh chóng và chính xác sự tương tác giữa protein và phối tử, bao gồm việc xếp hạng các cấu trúc và dự đoán ái lực liên kết protein-phối tử Chức năng này không chỉ giúp tối ưu hóa hợp chất dẫn đường mà còn sàng lọc các hợp chất tiềm năng trong các cơ sở dữ liệu lớn Năng lượng tự do của phức hợp protein-phối tử được xác định bởi hằng số liên kết (Kd) và năng lượng tự do Gibbs (ΔG), với sự xem xét các tương tác như van der Waals, liên kết kị nước, liên kết Hydro, liên kết cộng hóa trị và liên kết tĩnh điện Độ chính xác của các tham số hóa lý càng cao thì độ chính xác càng lớn, nhưng thời gian tính toán cũng sẽ tăng lên nếu số lượng biến lớn Do đó, các hàm tính điểm cần đạt được sự cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ để hiệu quả trong việc xử lý các cơ sở dữ liệu lớn.
Quá trình docking được thực hiện thông qua ba bước: chuẩn bị phối tử, chuẩn bị protein, mô phỏng docking
Cấu trúc các phối tử có thể được lấy từ các hệ thống dữ liệu như ZINC, Pubchem và Asinex database Nếu không có sẵn, chúng ta có thể xây dựng cấu trúc phối tử bằng các phần mềm chuyên dụng như ChemDraw, ChemSketch và MarvinSketch Sau khi xây dựng cấu trúc 3D, cần tối ưu hóa năng lượng để chuẩn bị cho quá trình docking.
Cấu trúc 3D của protein thường có sẵn trên ngân hàng dữ liệu protein
Ngân hàng dữ liệu protein (Protein Data Bank) tại “http://www.rcsb.org” cho phép người dùng xây dựng cấu trúc 3D của protein thông qua phương pháp mô hình hóa tương đồng (Homology modeling) khi không có cấu trúc sẵn có Sau đó, cần chuẩn bị protein cho chương trình mô phỏng docking bằng cách sử dụng các phần mềm chuyên dụng, bao gồm việc loại bỏ nước và các phối tử (nếu có), thêm hydro, gắn trường lực và tạo file pdbqt.
Trước khi bắt đầu mô phỏng docking, việc xác định kích thước vùng tìm kiếm (grid box) cho thuật toán là rất quan trọng Kích thước này cần được cân nhắc kỹ lưỡng: không quá lớn để tránh lãng phí thời gian và giảm độ chính xác, cũng như không quá nhỏ để đảm bảo phần mềm có thể tìm kiếm một cách có ý nghĩa Thông thường, vùng tìm kiếm được đặt tại trung tâm hoạt động của protein, giúp phần mềm tự động tìm kiếm và đưa ra cấu hình phù hợp với năng lượng tối ưu.
15 lượng thấp nhất Việc phân tích các tương tác của các cấu dạng thu được thực hiện trên các phần mềm chuyên dụng như MOE, Pymol, Discovery studio [27]
1.5.2 Quy tắc Lipinski về các hợp chất giống thuốc
Hầu hết các ứng cử viên làm thuốc thất bại trong các thử nghiệm lâm sàng do không đạt các chỉ tiêu về hiệu quả và độc tính Năm 1997, Christopher Lipinski và các cộng sự đã đề xuất bộ quy tắc số 5 (Rules of 5 - RO5) cho các hợp chất giống thuốc, chỉ ra rằng thuốc dùng đường uống thường có đặc tính hóa lý và cấu trúc trong một phạm vi giá trị nhất định Một dược chất đường uống cần thỏa mãn ít nhất 2 trong 5 tiêu chí sau để đảm bảo tính khả thi trong phát triển.
- Trọng lượng phân tử: MW < 500 Dalton
- Số lượng nhóm cho liên kết hydro (Số lượng các 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 [28]
Các thông số hóa lý liên quan đến khả năng hòa tan trong nước và tính thấm ở ruột đóng vai trò quan trọng trong sinh khả dụng đường uống Nếu một hợp chất không đáp ứng quy tắc RO5, nó có thể gặp vấn đề khi sử dụng đường uống Tuy nhiên, việc đáp ứng quy tắc RO5 không đảm bảo rằng hợp chất đó 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.
1.5.3 Dự đoán ADMET các thông số dược động học và độc tính
Trong nghiên cứu in silico, việc dự đoán các thông số dược động học như hấp thu, phân bố, chuyển hóa, thải trừ và độc tính là rất quan trọng trong phát triển thuốc mới Theo thống kê năm 2000, khoảng 50% thuốc không vượt qua thử nghiệm lâm sàng do không đáp ứng yêu cầu về dược động học (39%) và độc tính trên động vật (11%) Hiện nay, sàng lọc các ứng cử viên thuốc dựa trên thông số ADMET được thực hiện sớm hơn, trước khi tiến hành đánh giá lâm sàng, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời đảm bảo tính an toàn và ổn định của thuốc.
Trong số nhiều công cụ dự đoán ADMET, bên cạnh các phần mềm thương mại như CASE ULTRA, DEREK, META-PC, METEOR, PASS, GUSAR, còn có nhiều công cụ trực tuyến hữu ích như ADMETlab, admetSAR, pkCSM và SwissADME.
16 phổ biến trong các nghiên cứu khoa học vì dự đoán ADMET chính xác và thuận tiện [32]
THIẾT BỊ, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nguyên liệu
Hình 2.1: Cấu trúc 3D của enzym α-amylase (2QV4) được tải về từ CSDL Protein
Cấu trúc protein của enzym α-amylase đã được xác định thông qua phương pháp tinh thể tia X, với mã pdb 2QV4 được lấy từ ngân hàng dữ liệu protein (Protein Data Bank) Cấu trúc này mô tả α-amylase tuyến tụy của con người kết hợp với nitrit và acarbose, đạt độ phân giải 1,97 Å.
Hình 2.2: Cấu trúc 3D của enzym α-glucosidase (3W37) được tải về từ CSDL
Cấu trúc protein của enzym α-glucosidase được xác định thông qua tinh thể tia X, với dữ liệu được lấy từ ngân hàng dữ liệu protein (Protein Data Bank) dưới mã pdb 3W37 Cấu trúc này thể hiện sự kết hợp của α-glucosidase với acarbose, đạt độ phân giải 1,7 Å.
Cấu trúc phối tử của các hợp chất flavonoid được thu thập từ cơ sở dữ liệu Pubchem, một trong những nguồn thông tin lớn nhất thế giới về các hợp chất hóa học Pubchem cung cấp thông tin miễn phí và được duy trì bởi Trung tâm Thông tin Công nghệ sinh học Quốc gia, trực thuộc Thư viện Y khoa Quốc gia Hoa Kỳ.
Thiết bị và phần mềm
Thiết bị sử dụng cho nghiên cứu là máy tính HP Pavilion 14, chạy trên hệ điều hành Windows 11 Các phần mềm và công cụ phục vụ cho nghiên cứu đã được mua hoặc tải về từ các nhà phát triển trên các trang web uy tín.
- MGL tools 1.5.6 (http://mgltools.scripps.edu/)
- Auto DockTools – 1.5.7 (http://vina.scripps.edu/)
- UCSF Chimera 1.16 (https://www.cgl.ucsf.edu/)
- Discovery Studio 2021 Client (https://discover.3ds.com/)
- Công cụ online pkCSM (http://biosig.unimelb.edu.au/pkcsm/)
- Quy tắc Lipinski 5 (RO5) trực tuyến
(http://www.scfbio-iitd.res.in/software/drugdesign/lipinski.jsp)
Nội dung nghiên cứu
Bước đầu tiên là sàng lọc các hợp chất flavonoid từ cơ sở dữ liệu PubChem, nhằm xác định những hợp chất có khả năng ức chế thụ thể α-amylase và α-glucosidase thông qua phương pháp docking phân tử.
Bước 2: Tiến hành nghiên cứu các đặc điểm giống thuốc của những hợp chất có kết quả sàng lọc docking phân tử tốt nhất, dựa trên các thông số hóa lý của chúng.
Bước 3: Nghiên cứu các đặc tính dược động học và độc tính của các hợp chất đáp ứng tiêu chí giống thuốc, nhằm lựa chọn các hợp chất tiềm năng có khả năng phát triển thành thuốc.
Phương pháp nghiên cứu
Enzym AG (pdb: 3W37) đã chứa sẵn ligand đồng kết tinh NAG Việc re-dock NAG giúp đánh giá tính hợp lý của quy trình docking Nếu có sự sai khác, điều này có thể chỉ ra những vấn đề trong phương pháp nghiên cứu.
19 về vị trí của NAG trong tinh thể trước và sau khi re-dock là không đáng kể (RMSD
< 1,5 Å) thì có thể kết luận tính phù hợp của quy trình docking đã thực hiện [35] Thực hiện re-dock qua các bước như sau:
Bước 1: Tách phối tử đồng kết tinh acarbose của tinh thể AG, xây dựng file pdbqt
Bước 3: Tiến hành dock phối tử đã tách ra vào protein bằng phần mềm Autodock
Bước 4: Sử dụng phần mềm Discovery Studio để biểu diễn phức hợp protein-phối tử sau khi dock, 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 phối tử đồng kết tinh khi được tách ra và sau khi thực hiện re-dock bằng phần mềm Chimera
Cấu trúc tinh thể của AG được tải về từ Protein Data Bank (pdb: 3W37, độ phân giải 1.7 Å), bao gồm các loại phân tử nước, ligand đồng kết tinh acarbose và các phân tử nền Quá trình này được thực hiện bằng phần mềm Discovery Studio 2021 Client, trong đó thêm hydro, tối ưu hóa các hydro phân cực, gắn trường lực Kollman và xây dựng file pdbqt thông qua phần mềm Autodock Tools 1.5.7.
Các phối tử được tải về từ cơ sở dữ liệu Pubchem đã được tối ưu hóa năng lượng bằng phần mềm Avogadro với phương pháp Gradient liên hợp (Conjugate Gradients) và sau đó chuyển đổi sang định dạng file pdbqt thông qua phần mềm Autodock Tools.
Tiến hành docking bằng phần mềm Autodock với kích thước hộp tìm kiếm 60 x 60 x 70 Å và khoảng cách giữa các ô lưới là 0,375 Å Tọa độ trục được thiết lập tại x= 14,103, y= -27,101, z= -42,876, dựa trên vị trí của ion và một số axit amin quan trọng trong vùng hoạt động.
Phần mềm Autodock giúp xác định cấu hình liên kết tối ưu thông qua việc đánh giá năng lượng tự do liên kết ∆G 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 RMSD (độ lệch bình phương trung bình gốc).
Trong mô phỏng docking, năng lượng liên kết thấp hơn được coi là gần với trạng thái tự nhiên của phức hợp Hàm tính điểm của thuật toán docking đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá sự tương thích giữa các phân tử.
Bài viết trình bày 20 phương trình có tham số và hệ số theo lý thuyết xác định, trong đó các năng lượng được tính toán bao gồm đặc tính 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, năng lượng liên kết hydro, năng lượng từ desolvat và năng lượng tĩnh điện Mỗi loại tương tác được gán cho một miền giá trị, từ đó kết quả cuối cùng phản ánh khả năng tương tác mạnh hay yếu của phối tử với enzyme.
Quá trình re-dock QV4 trong enzym α-amylase (2QV4 - độ phân giải 1,97 Å) tương tự như α-glucosidase Việc docking được thực hiện bằng phần mềm Autodock với kích thước hộp tìm kiếm là 70 x 70 x 70 Å, khoảng cách giữa các ô lưới là 0,375 Å Tọa độ trục được xác định là x=11, y=49,57, z=25,06, dựa trên vị trí của một số axit amin quan trọng trong vùng hoạt động.
Docking protein với chất đối chứng là acarbose (ID: 41774), một chất ức chế
AA và AG là những phương pháp điều trị phổ biến cho bệnh tiểu đường type 2 Điểm số docking của acarbose được dùng để lựa chọn các hợp chất có khả năng ức chế AG Quy trình tương tự cũng được áp dụng cho các hợp chất flavonoid.
Quy trình docking được áp dụng để sàng lọc các hợp chất flavonoid từ CSDL Pubchem, sau khi kết quả re-dock xác nhận tính hợp lý của quy trình Kết quả protein docking sẽ được chọn lựa dựa trên các tiêu chí cụ thể.
1 Điểm số docking thấp hơn kết quả docking acarbose
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 bằng phần mềm Discovery Studio giúp xác định tương tác giữa các phối tử và cấu trúc tinh thể Công cụ này cung cấp hình ảnh trực quan 2D và 3D về các mối liên hệ giữa phối tử và các axit amin tại trung tâm hoạt động của protein.
Nghiên cứu các đặc điểm giống thuốc
Quy tắc Lipinski 5 giúp so sánh các hợp chất có đặc tính giống và không giống thuốc, dựa trên khả năng liên kết của phối tử tốt hơn NAG và QV4 sau quá trình docking Để một hợp chất có thể phát triển thành thuốc dùng đường uống, nó cần đáp ứng ít nhất 2 trong 5 tiêu chí của quy tắc này.
- Trọng lượng phân tử: MW < 500 Dalton
- Số lượng nhóm cho liên kết hydro (Số lượng các 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 [20]
Công cụ trực tuyến (http://www.scfbio- iitd.res.in/software/drugdesign/lipinski.jsp) được sử dụng để đánh giá quy tắc Lipinski 5
Nghiên cứu các đặc tính dược động học và độc tính (ADMET)
Công cụ trực tuyến pkCSM cho phép dự đoán các đặc tính dược động học và độc tính dựa trên công thức SMILES của các hợp chất Công thức SMILES được lấy 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 Kết quả bao gồm các thông số về hấp thu như tính tan trong nước, tính thấm màng Caco2 và hấp thu ở ruột, phân bố qua hàng rào máu não và hệ thần kinh trung ương, chuyển hóa ở gan, thải trừ qua thận, và độc tính như độc tính AMES và độc tính gan Tính hấp thu thuốc ở ruột người (HIA) và tính thấm qua màng Caco2 là những yếu tố quan trọng; HIA được phân loại thành kém (0-20%), vừa (20-70%) và tốt (70-100%), trong khi tính thấm qua màng Caco2 được coi là cao nếu lớn hơn 0.9 (log Papp trong 10 cm/s) Hợp chất có khả năng thấm qua hàng rào máu não nếu logBB > 0.3 và hệ thần kinh trung ương (CNS) là trên -2 Việc lựa chọn hợp chất cũng dựa trên tính không độc của chúng.
Bao gồm 2 bước: nhập công thức SMILES của hợp chất làm dữ liệu đầu vào, sau đó chọn ADMET để tính toán đầy đủ các thông số
KẾT QUẢ
Kết quả nghiên cứu
3.1.1 Đánh giá quy trình docking
Trước khi tiến hành sàng lọc các hợp chất, cần re-dock 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 trúc, giá trị RMSD được xác định là 0.919 Å với QV4 và 0.654 Å với NAG, cả hai đều < 1.5 Å, cho thấy kết quả docking phân tử vào mục tiêu là đáng tin cậy.
Hình 3.1: A RMSD của QV4 trước và sau khi redock
B RMSD của NAG trước và sau khi redock
Hình 3.2: A QV4 tương tác với AA
B NAG tương tác với AG
Trong hình 3.1A: QV4 tạo liên kết hydro với các HIS 305, TYR151, TYR62, ASP301,ASP179, ARG161… và liên kết πcation và π-sigma bền vững với HIS 21, LEU162, ALA98…
Trong hình 3.1B: NAG tạo liên kết hydro với các axit amin ARG699, ARG676, ASP666 liên kết πcation và π-sigma bền vững với ARG670, ARG699, GLU792, GLU301
3.1.2 Tìm kiếm các chất tiềm năng từ kết quả docking
Tiến hành docking 73 hợp chất flavonoid từ cơ sở dữ liệu Pubchem với acarbose làm đối chứng, nhằm xác định vị trí hoạt động của α-glucosidase tại tọa độ x= 14,103, y= -27,101, z= -42,876 với kích thước hộp tìm kiếm 60x60x70 Å Đồng thời, nghiên cứu cũng tiến hành xác định vị trí hoạt động của α-amylase tại tọa độ x= 16,11, y= 49,57, z= 25,06 với kích thước hộp tìm kiếm 70x70x70 Å.
Bảng 3.1: Kết quả mô phỏng docking
T Tên hoạt chất ID Cấu trúc
Năng lượng liên kết với α- amyla se
Năng lượng liên kết với α- glucosida se
Sau khi sàng lọc 73 hợp chất, kết quả cho thấy có 67 hợp chất có năng lượng liên kết ∆G ≤ -7.9 kCal/mol, tương đương với năng lượng liên kết của Acarbose với α-amylase Đồng thời, 48 hợp chất có năng lượng liên kết ∆G ≤ -8.2 kCal/mol, phản ánh năng lượng liên kết của Acarbose với α-glucosidase Đặc biệt, có 47 hợp chất cho thấy tác dụng tốt trên cả hai đích này.
Sàng lọc các hợp chất giống thuốc
Sử dụng công cụ trực tuyến tại http://www.scfbio-iitd.res.in/software/drugdesign/lipinski.jsp để tính toán các thông số theo quy tắc 5 Lipinski Kết quả từ Bảng 3.2 cho thấy các hợp chất có khả năng liên kết tốt với α-amylase và α-glucosid, đáp ứng 2 trong 5 tiêu chí của quy tắc này.
Bảng 3.2 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 hydroge n (HBA)
LogP Độ khúc xạ mol (MR)
Dự đoán các thông số ADMET
Phân tích ADMET tập trung vào năm thông số chính liên quan đến dược động học và độc tính, bao gồm hấp thu, phân bố, chuyển hóa, thải trừ và độc tính Kết quả chi tiết của nghiên cứu được trình bày trong Bảng 3.3 và Bảng 3.4.
Bảng 3.3 Bảng thông số các đặc tính hấp thu, phân bố và chuyển hóa
Tên hợp chất Hấp thu Phân bố Chuyển hóa
Caco2 HIA VDss BBB CNS CYP2D6 CYP3A4
Quercetin -0,23 77,21 1,56 -1,10 -3,07 Không Không Tectochrysin 1,25 95,23 -0,05 0,003 -1,99 Không Có Tectorigenin -0,13 84,51 0,17 -1,06 -2,40 Không Không
Caco2 là chỉ số đánh giá tính thấm qua màng với log Papp đạt 10 cm/s; HIA phản ánh khả năng hấp thu ở ruột dưới dạng phần trăm; BBB biểu thị khả năng thấm qua hàng rào máu não với log BB; CNS cho biết mức độ thấm qua hệ thần kinh trung ương với log PS; VDss chỉ thể tích phân bố trong cơ thể người với log L/kg; CYP2D6 và CYP3D4 là các enzym gan chịu trách nhiệm chuyển hóa các chất qua gan.
Bảng 3.4 Bảng thông số các đặc tính thải trừ và độc tính Tên hợp chất
Clr OCT2 AMES hERG LD50 Gan Da
Corylin 0,22 Không Có Không 2,42 Không Không
Chloride 0,53 Không Không Không 2,46 Không Không
Daidzin 0,14 Không Không Có 2,74 Không Không
Epicatechin 0,18 Không Không Không 2,43 Không Không
Galangin 0,26 Không Không Không 2,45 Không Không
Kaempferol 0,48 Không Không Không 2,50 Không Không
Liquiritin 0,34 Không Có Không 2,55 Không Không
Luteolin 0,49 Không Không Không 2,46 Không Không
Maackiain 0,21 Không Có Không 2,35 Không Không
Myricetin 0,42 Không Không Không 2,50 Không Không
Ononin 0,20 Không Không Không 2,69 Có Không
Quercetin 0,41 Không Không Không 2,47 Không Không
Tectochrysin 0,46 Không Không Không 2,04 Không Không Tectorigenin 0,13 Không Không Không 2,33 Không Không
Chú thích các thuật ngữ quan trọng: Clr đề cập đến thanh thải toàn phần với đơn vị log mL/phút/kg; OCT2 là cơ chất OCT2 trong thận; hERG liên quan đến khả năng ức chế kênh kali ở tim; và LD50 chỉ mức độ độc tính cấp tính ở chuột, được tính bằng mol/kg.
Khả năng hấp thu của hợp chất được đánh giá qua tính thấm qua màng Caco2 và khả năng hấp thu ở ruột, với giá trị thấm cao hơn 0,9 (log Papp trong 10 cm/s) được coi là tốt Hợp chất được phân loại theo khả năng hấp thu: kém (0-20%), vừa (20-70%) và tốt (70-100%) Trong số các hợp chất, Tectochrysin, Galangin, Maackiain và Corylin có tính thấm và khả năng hấp thu tốt nhất Đối với phân bố mô, các hợp chất có log VDss > 0,45 được xem là phân bố tốt, trong khi log VDss < -0,15 là phân bố kém; ngoại trừ Daidzin, Liquiritin, Ononin, các hợp chất còn lại đều phân bố khá tốt Đặc biệt, tính thấm qua hàng rào máu não (BBB) và hệ thần kinh trung ương (CNS) rất quan trọng trong đánh giá an toàn cho hệ thần kinh Giá trị BBB > 0,3 cho thấy khả năng hấp thu tốt qua hàng rào máu não, và CNS > -2 cho thấy khả năng thấm qua hệ thần kinh trung ương; tuy nhiên, tất cả các chất đều không hấp thu qua hàng rào máu não, chỉ có Tectochrysin và Corylin là an toàn cho hệ thần kinh.
Hệ cytochrome P450, đặc biệt là các enzym CYP3A4 và CYP2D6, đóng vai trò quan trọng trong quá trình chuyển hóa thuốc tại gan Trong số các chất, chỉ Tectochrysin và Corylin được chuyển hóa qua gan nhờ CYP3A4, trong khi các chất còn lại không trải qua quá trình này.
Thải trừ thuốc qua thận phụ thuộc vào khối lượng phân tử và tính ưa nước của hợp chất Tất cả các chất không phải là cơ chất của OCT2, một chất vận chuyển cation hữu cơ 2, đóng vai trò quan trọng trong việc đào thải các dạng ion hóa của thuốc và các hợp chất nội sinh OCT2 giúp chiết xuất các chất từ máu vào tế bào ống thận, là bước đầu tiên trong quá trình thải trừ.
Daidzin có khả năng gây độc cho tim do ức chế kênh ion hERG Các hợp chất như Maackiain, Liquiritin và Corylin có nguy cơ gây ung thư theo xét nghiệm độc tính AMES Trong khi đó, Ononin gây độc cho gan, các chất còn lại không gây độc tính trên gan và da.
Sau khi phân tích kết quả ADMET, có 4 chất có các đặc tính dược động học và độc tính tốt nhất là Tectochrysin, Maackiain, Corylin, Galangin Tương tác giữa
4 phân tử trên với AG,AA được minh họa hai chiều bằng phần mềm Discovery Studio
Hình 3.3: A Maackiain liên kết với AG
B Galangin liên kết với AG
C Corylin liên kết với AG D.Tectochrysin liên kết với AG
Hình 3.4: A Maackiain liên kết với AA
B Galangin liên kết với AA C.Corylin liên kết với AA D.Tectochrysin liên kết với AA
Hình 3.5: A Acarbose liên kết với AA
B Acarbose liên kết với AG
Bảng 3.5: Kết quả phân tích mô phỏng docking
Tên hợp chất Axit amin tạo liên kết với AA Axit amin tạo liên kết AG
Maackiain TYR62 ARG699, ARG676, ILE759,
Galangin GLN63, TYR 62, TRP59 GLU310, ARG699, ARG670,
ARG670, ARG699, ARG814, ARG676, ASP666, GLU792, VAL760, TYR 659
ASN425, ARG422, ASP423, TYR427, PRO426, LEU428
Corylin tạo ra liên kết tốt nhất với nhiều loại liên kết Hydrogen, alkyl, pi-alkyl và pi-anion với các axit amin tại trung tâm hoạt động, dẫn đến năng lượng liên kết thấp nhất Ngược lại, Maackiain có năng lượng liên kết cao nhất do tạo ra ít liên kết với axit amin và chủ yếu là các liên kết kém bền.
BÀN LUẬN
Về kết quả
Flavonoid là nguồn dữ liệu quan trọng trong nghiên cứu các hợp chất thiên nhiên cho sức khỏe, với tác dụng nổi bật là chống oxi hóa, giúp phòng ngừa bệnh tim mạch và tiểu đường bằng cách ngăn ngừa oxi hóa lipoprotein tỷ trọng thấp và kích thích hoạt động insulin Gần đây, do tỷ lệ mắc bệnh ĐTĐ2 gia tăng, nhiều nghiên cứu đã tập trung vào flavonoid để tìm ra các hợp chất tiềm năng điều trị ĐTĐ2, trong đó ức chế enzyme α-amylase và α-glucosidase là những mục tiêu quan trọng.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã sàng lọc 73 hợp chất flavonoid tự nhiên từ thư viện hóa học Pubchem Nhiều hợp chất cho thấy khả năng gắn kết tốt hơn so với chất đối chứng Acarbose nhờ vào các vòng thơm tạo tương tác π-π ổn định và các nhóm hydroxy cần thiết để ức chế α-amylase và α-glucosidase Tuy nhiên, chỉ có 14 hợp chất đáp ứng tiêu chí dược chất đường uống, trong đó 4 hợp chất là Tectochrysin, Galangin, Maackiain, và Corylin cho thấy tính khả quan về dược động học và độc tính.
Tectochrysin là 1 hợp chất flavonoid được tách từu các cây thuộc Chi
Populus, phổ biến ở Canada và nhiều khu vực khác trên thế giới, chứa hợp chất Tectochrysin, được biết đến với khả năng trì hoãn suy giảm chuyển động cơ thể do tuổi tác Hợp chất này không chỉ cải thiện khả năng chống căng thẳng nhiệt độ cao mà còn tăng cường khả năng chống nhiễm trùng, đặc biệt là kéo dài tuổi thọ Tectochrysin có liên kết bền vững với hai enzym α-amylase và α-glucosidase, với năng lượng liên kết thấp hơn so với Acarbose, cho thấy tiềm năng của nó như một loại thuốc.
Galangin là một bioflavonoid mạnh mẽ với tác dụng chống viêm và chống oxy hóa, thường có trong mật ong và rễ cây thuộc họ gừng như Alpinia galanga Nghiên cứu đã chỉ ra rằng galangin có khả năng kháng virus, hỗ trợ điều trị đái tháo đường và chống ung thư Đây được xem là một trong bốn hợp chất có tiềm năng lớn nhất để phát triển thành thuốc.
Maackiain là một hợp chất chiết xuất từ cây Sophora flavescens (hoàng cầm dâu, thuộc họ đậu), được sử dụng trong y học cổ truyền để điều chỉnh các phản ứng viêm Mặc dù có ứng dụng trong điều trị, nhưng tác động cụ thể của Maackiain vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ.
Maackiain, mặc dù có năng lượng thấp hơn acarbose, vẫn là một hợp chất tiềm năng trong việc phát triển thuốc Nghiên cứu về 40 liên kết với 2 enzym kém nhất mở ra cơ hội tìm kiếm các phương pháp bán tổng hợp nhằm cải thiện khả năng liên kết.
Corylin, một flavonoid tự nhiên được chiết xuất từ quả của Psoralea corylifolia L (bổ cốt chỉ), là dược liệu truyền thống của Trung Quốc trong điều trị loãng xương Với khả năng liên kết hiệu quả trên hai mục tiêu, Corylin trở thành một chất tiềm năng trong y học.
Về phương pháp
Việc ứng dụng kỹ thuật sàng lọc ảo in silico trong nghiên cứu và phát triển thuốc đang trở thành xu hướng phổ biến trong ngành dược phẩm toàn cầu nhờ vào nhiều lợi ích vượt trội so với phương pháp tổng hợp hóa học truyền thống Hiện nay, với sự phát triển của các cơ sở dữ liệu lớn về hợp chất tự nhiên và tổng hợp, việc dự đoán các tính chất dược lý và dược động học trở nên dễ dàng hơn, giúp tiết kiệm thời gian, công sức và chi phí nghiên cứu.
Sàng lọc ảo có nhược điểm do việc sử dụng nhiều phễu lọc và phần mềm khác nhau, dẫn đến tăng sai số trong quá trình Hơn nữa, việc xác định chính xác cấu trúc 3D của protein đích và sự khác biệt giữa mô hình và thực tế trong cơ thể người cũng gây khó khăn cho sàng lọc ảo Do đó, việc kết hợp các kỹ thuật in silico, in vitro và in vivo là cần thiết trong nghiên cứu và phát triển thuốc.
Docking là một kỹ thuật sàng lọc ảo phổ biến, giúp mô phỏng tương tác giữa protein và phối tử, từ đó sàng lọc thư viện lớn các chất để tìm hợp chất tiềm năng Kỹ thuật này 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 xác định sơ bộ hoạt tính ức chế protein của chất, giúp thu hẹp cơ sở dữ liệu, loại bỏ hợp chất không có hoạt tính, và lựa chọn hợp chất thiết kế có hoạt tính trước khi tiến hành thử nghiệm tiếp theo.
Kết quả docking phụ thuộc vào độ chính xác của phần mềm sử dụng Nghiên cứu này áp dụng Autodock Vina, phần mềm học thuật nổi bật với độ chính xác cao trong việc lấy mẫu và tính toán năng lượng.
Phần mềm này có độ chính xác cao hơn 41% so với các phần mềm thương mại khác Để nâng cao độ tin cậy, mỗi chất được tiến hành 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 với các thông số dược động học và độc tính thông qua kỹ thuật docking giúp xác định khả năng trở thành thuốc của các hợp chất, đồng thời giảm bớt gánh nặng cho các nghiên cứu thực nghiệm Các đặc điểm ADMET được dự đoán bằng công cụ pkCSM dựa trên cấu trúc hóa học của hợp chất 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 PkCSM cho thấy rằng một phân tử có độ hấp thu dưới 30% sẽ được xem là thuốc kém hấp thu, trong khi các hợp chất trong nghiên cứu này đều cho thấy khả năng hấp thu tốt qua ruột non, với một số đạt trên 90% Ngoài ra, việc xác định khả năng ức chế hệ enzym cytochrom P450 là cần thiết để đánh giá ảnh hưởng đến dược động học của thuốc khi kết hợp.
Hạn chế của mô hình nghiên cứu in silico
Nghiên cứu bằng mô hình in silico đóng vai trò quan trọng trong việc rút ngắn thời gian phát triển thuốc mới Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, phương pháp này vẫn gặp phải một số hạn chế nhất định.
Việc sử dụng nhiều phần mềm yêu cầu hệ điều hành máy tính phải đáp ứng các tiêu chuẩn cụ thể Một sai sót nhỏ trong quá trình nhập liệu có thể dẫn đến kết quả nghiên cứu không chính xác Đồng thời, mô hình in silico cần một cơ sở dữ liệu lớn để hoạt động hiệu quả.