phí ngọc trâm nghiên cứu in silico mối liên quan giữa thành phần hoá học và tác dụng trên hội chứng chuyển hóa của cây bằng lăng nước lagerstroemia speciosa l pers

BỘ Y TẾ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI

PHÍ NGỌC TRÂM

NGHIÊN CỨU IN SILICO

MỐI LIÊN QUAN GIỮA THÀNH PHẦN HOÁ HỌC VÀ TÁC DỤNG

TRÊN HỘI CHỨNG CHUYỂN HÓA CỦA CÂY BẰNG LĂNG NƯỚC

(Lagerstroemia speciosa (L.) Pers.)

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ

HÀ NỘI - 2024

BỘ Y TẾ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI

PHÍ NGỌC TRÂM

1901710

NGHIÊN CỨU IN SILICO

MỐI LIÊN QUAN GIỮA THÀNH PHẦN HOÁ HỌC VÀ TÁC DỤNG

TRÊN HỘI CHỨNG CHUYỂN HÓA CỦA CÂY BẰNG LĂNG NƯỚC

(Lagerstroemia speciosa (L.) Pers.)

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ

Người hướng dẫn:

1 TS Thân Thị Kiều My 2 PGS TS Nguyễn Thu Hằng

Nơi thực hiện:

Bộ môn Dược liệu Khoa DL - DHCT

HÀ NỘI - 2024

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, với tất cả sự kính trọng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS

Thân Thị Kiều My – Giảng viên Bộ môn Dược liệu, Khoa Dược liệu – Dược cổ truyền, Trường Đại học Dược Hà Nội Cô là người đã trực tiếp hướng dẫn, chỉ dạy tôi trong suốt

quá trình thực hiện khóa luận Nhờ sự hướng dẫn của cô, tôi đã có thể vượt qua những khó khăn trong quá trình nghiên cứu và thu nạp cho bản thân những kinh nghiệm quý báu không chỉ về chuyên môn mà còn về tác phong, thái độ, kỹ năng và kinh nghiệm làm việc

Tôi xin được gửi lời cám ơn chân thành tới PGS TS Nguyễn Thu Hằng – Phó

Trưởng khoa Dược liệu – Dược cổ truyền, Trường Đại học Dược Hà Nội, người đã

luôn hỗ trợ, động viên và quan tâm tôi trong suốt quá trình nghiên cứu tại bộ môn

Tôi xin được gửi lời tri ân tới các thầy cô và anh chị đang công tác tại Bộ môn Dược liệu đã hết sức tạo điều kiện cho tôi trong quá trình thực hiện khóa luận Cảm ơn sự đồng hành, hỗ trợ, chia sẻ của các bạn sinh viên đang học tập và nghiên cứu tại Bộ môn đã giúp tôi vượt qua khó khăn để hoàn thành khóa luận này

Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Ban Giám hiệu Trường Đại học Dược Hà Nội, cùng các phòng ban và toàn thể quý thầy cô giáo đã luôn tạo điều kiện tốt nhất cho tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu tại trường

Cuối cùng, lời cảm ơn đặc biệt tôi xin dành đến cho gia đình, bạn bè và những người thân yêu đã luôn ở bên, là chỗ dựa tinh thần to lớn, luôn động viên tôi trong học tập cũng như trong cuộc sống

Trong quá trình thực hiện khóa luận không thể tránh khỏi những thiếu sót, tôi rất mong nhận được sự góp ý, nhận xét từ quý thầy cô và bạn bè để khóa luận được hoàn thiện hơn

Tôi xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày 02 tháng 06 năm 2024

Sinh viên

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VÀ BIỂU ĐỒ

ĐẶT VẤN ĐỀ 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 3

1.1 Tổng quan về hội chứng chuyển hóa 3

1.2 Thành phần hóa học và tác dụng liên quan đến HCCH của Bằng lăng nước 5

1.3 Tổng quan về dược lý mạng 7

1.4 Mô phỏng tương tác phân tử (Molecular docking) 10

1.5 Tổng quan về phân tích GO và phân tích con đường KEGG 10

CHƯƠNG 2: NGUYÊN LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 13

2.1 Nguyên vật liệu, thiết bị 13

2.2 Nội dung nghiên cứu 13

2.3 Sơ đồ thiết kế nghiên cứu 13

2.4 Phương pháp nghiên cứu 15

CHƯƠNG 3 THỰC NGHIỆM, KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 18

3.1 Kết quả nghiên cứu 18

DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

AKT1 AKT serine/threonine kinase 1 BP Biological process (Quá trình sinh học)

CC Cellular component (Thành phần tế bào)

CSDL Cơ sở dữ liệu DGAT Diglyceride acyltransferase DNA Deoxyribonucleic

EGFR Epidermal growth factor receptor ESR1 Estrogen receptor 1

FDR False discovery rate (Tỉ lệ dương tính giả)

GO Gene Ontology HCCH Hội chứng chuyển hóa HMOX1 Heme oxygenase 1 IRS Insulin receptor substrate (Cơ chất thụ thể insulin)

KEGG Kyoto Ecyclopedia of Genes and Genomes LDL cholesterol Low density lipoprotein cholesterol (lipoprotein cholesterol tỉ

trọng thấp)

MF Molecular Function (Chức năng phân tử)

MGAT Monoacylglycerolacyltransferase MGAT1 Monoacylglycerolacyltransferase 1 MGAT2 Monoacylglycerolacyltransferase 2 MGAT3 Monoacylglycerolacyltransferase 3 OB Oral bioavailability (Sinh khả dụng đường uống)

PDB Protein databank PPARA peroxisome proliferator-activated receptor alpha PPARG peroxisome proliferator-activated receptor gamma PPI Protein-protein interaction (Tương tác protein-protein)

PTGS1 Prostaglandin-endoperoxide synthase 1 PTGS2 Prostaglandin-endoperoxide synthase 2 PTPN1 Protein tyrosine phosphatase non-receptor type 1 RNA Ribonucleic acid

STP SwissTargetPrediction TAG Triacylglycerol

TCM Traditional Chinese Medicine

TDMSP The traditional Chinese medicine systems pharmacology

database and analysis platform TZD Thiazolidinediones

VEGF Vascular endothelial growth factor (Yếu tố tăng trưởng nội

mạch)

WHO World Health Organization (Tổ chức Y tế thế giới)

DANH MỤC CÁC BẢNG

1 1.1 Một số cơ sở dữ liệu, phần mềm và thuật toán thường dùng

trong nghiên cứu dược lý mạng 8 2 3.1 Danh sách 31 hợp chất trong Bằng lăng nước đạt điều kiện

sinh khả dụng 18 3 3.2

10 hợp chất tiềm năng trong tác dụng định hướng điều trị HCCH và các tham số đánh giá của mạng lưới hợp chất –

đích tác dụng

22

4 3.3 12 đích trung tâm trong điều trị bệnh liên quan đến HCCH

và các tham số đánh giá của mạng lưới PPI 23 5 3.4

Bảng kết quả giá trị năng lượng liên kết trong mô phỏng tương tác phân tử của 10 hợp chất tiềm năng trong cây Bằng

lăng nước với 12 mục tiêu phân tử trung tâm của HCCH

24

DANH MỤC CÁC HÌNH VÀ BIỂU ĐỒ TT Kí hiệu Tên hình và biểu đồ Trang

1 1.1 Cấu trúc phân cấp của chú thích GO: 1904659 12 2 2.1 Sơ đồ thiết kế nghiên cứu 15

3 3.1 Sơ đồ mạng lưới “Hợp chất – Đích tác dụng tiềm năng của

cây Bằng lăng nước trong điều trị HCCH 22

4 3.2 Mạng lưới tương tác protein-protein (PPI) của Bằng lăng

5 3.3 Hợp chất quan trọng nhất liên quan đến tác dụng định

hướng điều trị HCCH của Bằng lăng nước 26 6 3.4 Kết quả làm giàu GO – chức năng phân tử 27 7 3.5 Kết quả làm giàu GO – Thành phần tế bào 27 8 3.6 Kết quả làm giàu GO – Quá trình sinh học 28 9 3.7 Kết quả phân tích các con đường KEGG 28 10 3.8 Con đường của quá trình kháng insulin 30

ĐẶT VẤN ĐỀ

Hội chứng chuyển hóa (HCCH) là một tình trạng bệnh lý bao gồm một nhóm các biểu hiện rối loạn về chuyển hóa như béo phì, tăng huyết áp, rối loạn lipid máu, tăng glucose máu, kháng insulin HCCH ngày càng xuất hiện phổ biến ở nhiều nơi trên thế giới và là một thách thức lớn hiện nay về sức khỏe cộng đồng ở các nước đã và đang phát triển, trong đó có Việt Nam Tỉ lệ mắc HCCH đang gia tăng trên toàn thế giới với tác động rõ rệt đối với bệnh tim mạch và nguy cơ mắc đái tháo đường, thậm chí là nguy cơ dẫn đến tử vong, để lại những hậu quả và gánh nặng về kinh tế, xã hội cho mỗi quốc gia Ở Việt Nam, tỉ lệ mắc HCCH hiện nay là 29,8% trong đó nữ giới mắc nhiều hơn nam giới (36,2% so với 22,9%) Tỉ lệ mắc HCCH cao đi kèm theo đó là nguy cơ mắc đái tháo đường tuýp 2 tăng gấp 5 lần và phát triển bệnh tim mạch gấp 2-3 lần, dẫn đến tăng tấn suất tử vong do bệnh tim mạch như nhồi máu cơ tim, suy tim mạn tính, đột quỵ [2]

Trong suốt lịch sử nghiên cứu và phát triển thuốc, các thuốc có nguồn gốc từ dược liệu luôn là một hướng đi đầy triển vọng Đối với các bệnh liên quan đến HCCH, bên cạnh các thuốc hóa dược, các thuốc thảo dược luôn đóng một vai trò quan trọng trong dự phòng và điều trị và đạt được những thành công nhất định Trong số đó, Bằng lăng nước

(Lagerstroemia speciosa) đã được chứng minh là có tác dụng đối với HCCH, hỗ trợ tình

trạng kháng insulin và kiểm soát đái tháo đường [19],[21],[23] Tuy nhiên, việc chiết xuất các hoạt chất và cơ chế tác dụng của các hoạt chất đó vẫn chưa được nghiên cứu một cách cụ thể Từ đó cho thấy rằng, việc nghiên cứu, đánh giá tiềm năng của Bằng lăng nước cho tác dụng trên HCCH là điều rất cần thiết

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin ngày nay, việc ứng dụng và kết hợp khoa học công nghệ vào thực hành nghiên cứu luôn là ưu tiên số một của hầu hết các ngành khoa học, đặc biệt nghiên cứu phát triển thuốc có nguồn gốc từ dược liệu

Những tiến bộ về tin sinh học (bioinformatics), sự mở rộng của các cơ sở dữ liệu lớn (big

data) cùng với các phần mềm máy tính hiện đại là những công cụ đắc lực trong việc tiếp

cận các hoạt chất và các đích phân tử của thuốc, mang đến sự tối ưu trong việc thiết kế thuốc

Dược lý mạng (Network pharmacology) là một phương pháp sử dụng các phần

mềm máy tính, thuật toán và cơ sở dữ liệu để xem xét, phân tích tác động của thuốc đối với các mục tiêu trong cơ thể người lên cả mức độ tương tác và mức gây bệnh Từ đó cho phép tìm hiểu cơ chế tác dụng của thuốc, chỉ ra các đích tác dụng tiềm năng cũng như các con đường sinh học trong cơ thể có sự can thiệp của thuốc đối với một bệnh cụ thể Ngày nay, Dược lý mạng là một công cụ phổ biến và hiệu quả trong lĩnh vực nghiên cứu phát triển thuốc nói chung và thuốc thảo dược nói riêng Đây là một bước thường được tiến hành

trước khi nghiên cứu thực nghiệm, giúp định hướng cho các nghiên cứu thực nghiệm đúng trọng tâm, giảm số lượng thí nghiệm cần thực hiện, từ đó giúp tiết kiệm thời gian và chi phí

Vì những lý do trên, đề tài khóa luận “Nghiên cứu in silico mối liên quan giữa

thành phần hóa học và tác dụng trên hội chứng chuyển hóa của cây Bằng lăng nước (Lagerstroemia speciosa (L.) Pers.)” được thực hiện với hai mục tiêu sau:

1 Dự đoán các hợp chất và các đích tác dụng tiềm năng theo định hướng điều trị hội chứng chuyển hóa của Bằng lăng nước thông qua mô hình dược lý mạng

2 Dự đoán các quá trình sinh học và con đường liên quan đến các đích tác dụng tiềm năng định hướng điều trị hội chứng chuyển hóa của cây Bằng lăng nước

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan về hội chứng chuyển hóa

Hội chứng chuyển hóa (HCCH) được WHO định nghĩa là một tình trạng bệnh lý đặc trưng bởi béo bụng, kháng insulin, tăng huyết áp và tăng lipid máu HCCH được biết đến là một nhóm các tình trạng cùng làm tăng nguy cơ mắc bệnh tim mạch, tiểu đường, đột quỵ và các vấn đề sức khỏe nghiêm trọng khác Ngày nay, việc điều trị thành công đa số các bệnh truyền nhiễm đã làm giảm đáng kể tỉ lệ tử vong bởi các bệnh này ở hầu hết các nơi trên thế giới, nhưng căn bệnh không lây nhiễm này lại chính là mối nguy cơ mới và cấp bách đối với sức khỏe của con người trong thế giới hiện đại [27]

HCCH là yếu tố nguy cơ độc lập của bệnh tim mạch và bệnh đái tháo đường tuýp 2 Hai nguyên nhân cơ bản làm lan rộng tình trạng này là sự gia tăng tiêu thụ đồ ăn nhanh giàu calo, ít chất xơ và giảm hoạt động thể chất Ngoài việc ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe và chất lượng cuộc sống của người bệnh, căn bệnh này còn gây ảnh hưởng đến nền kinh tế và xã hội của mỗi quốc gia [1], [8] Vì vậy, việc đưa ra các giải pháp mới và hiệu quả để dự phòng và điều trị tình trạng bệnh này luôn là vấn đề cấp thiết của y học

1.1.1 Các triệu chứng

Các triệu chứng của HCCH thường rất khó phát hiện hoặc rất giống với một số tình trạng sức khỏe khác Tuy nhiên, khi có ba trong số các dấu hiệu dưới đây là nguy cơ cao để được chẩn đoán mắc HCCH [13]

Vòng eo lớn: hay còn được gọi là béo bụng hoặc "người có thân hình quả táo", khi

vòng bụng ≥ 90cm đối với nam giới và vòng bụng ≥ 80cm đối với nữ giới Chất béo dư thừa tập trung ở vùng bụng là yếu tố nguy cơ gây nên bệnh tim mạch với tỉ lệ cao hơn so với chất béo thừa ở các bộ phận khác trên cơ thể

Huyết áp cao: ≥ 130/85 mmHg Huyết áp tăng và duy trì ở mức cao trong thời gian

dài, điều này có thể làm suy yếu tim và độ đàn hồi của mạch máu Huyết áp cao cũng có thể gây ra tình trạng mảng bám tích tụ trong động mạch, từ đó gây ra các bệnh về tim mạch như đau tim, đột quỵ

Đường huyết cao (đường huyết lúc đói ≥ 100 mg/dl) trong thời gian dài, là yếu tố

dẫn đến suy yếu thành mạch và nguy cơ hình thành cục máu đông Các cục máu đông này có thể gây ra các bệnh về tim mạch sau này

Giảm cholesterol tỉ trọng cao (HDL cholesterol): thấp hơn 40 mg/dl đối với nam

giới và 50 mg/dl đối với nữ giới

Triglyceride máu cao (triglycerid máu ≥ 150 mg/dl): Tổng lượng chất béo trong

máu cao có thể dẫn đến lượng cholesterol tỉ trọng thấp (LDL cholesterol) – cholesterol xấu tăng cao [40]

1.1.2 Nguyên tắc điều trị

HCCH là một tình trạng bệnh lý, gồm một nhóm các triệu chứng khác nhau Để giải quyết tình trạng bệnh này, phương pháp được ưu tiên nhất là điều trị không dùng thuốc, với chế độ ăn kiểm soát calo kết hợp với chế độ vận động khoa học Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng, bệnh nhân mắc HCCH sau khi áp dụng các chế độ ăn kiểm soát calo thì các marker khác như nồng độ đường huyết hay cholesterol máu cũng sẽ được cải thiện

Bên cạnh đó, người có nhiều lượng mỡ thừa có thể được chỉ định áp dụng phương pháp điều trị dùng thuốc kết hợp Hai nhóm thuốc chính thường được chỉ định là thuốc ức chế sự thèm ăn và chất ức chế hấp thu dinh dưỡng Đối với nhóm thuốc ức chế sự thèm ăn, thường được uống vào buổi sáng để giảm cảm giác thèm ăn với các bữa trong ngày Các lựa chọn phổ biến của nhóm thuốc này bao gồm dẫn xuất phentermine (noradrenergic) và sibutramine Đối với nhóm thuốc ức chế hấp thu dinh dưỡng, chất ức chế lipase – orlistat là loại đặc trưng nhất, làm ngăn cản hấp thu khoảng 30% chất béo tiêu thụ Các nhóm thuốc hỗ trợ giảm cân này có thể mang lại hiệu quả giảm cân, tùy mức độ khác nhau thường dao động từ 5% đến 10% trọng lượng ban đầu, nhưng không được ưu tiên sử dụng do có nhiều tác dụng không mong muốn Các tác dụng không mong muốn thường gặp đối nhóm thuốc ức chế hấp thu dinh dưỡng như đầy hơi hay rò rỉ dầu trong phân [34]

1.1.3 Các mục tiêu phân tử của bệnh

Rất nhiều nghiên cứu trước đây đã chỉ ra tằng, có mối liên hệ chặt chẽ giữa nồng

độ triacylglycerol (hay triglyceride; TAG) trong máu cao và mức độ nghiêm trọng của

HCCH Do đó, việc kiểm soát quá trình tổng hợp TAG sẽ có tác động lớn đến quá trình chuyển hóa lipid toàn phần và do đó góp phần kiểm soát HCCH [30] Vì vậy, mục tiêu ức chế HCCH tiềm năng được xác định là những mục tiêu phân tử có vai trò quan trong trong quá trình tổng hợp TAG

Monoacylglycerolacyltransferase (MGAT) là một enzym tham gia vào quá trình

hấp thụ chất béo trong đường ruột và tổng hợp TAG ở gan và được chia thành ba loại MGAT1, MGAT2 và MGAT3 MGAT1 được phát hiện đầu tiên nhờ có trình tự tương đồng

với DGAT (diglyceride acyltransferase) – enzym xúc tác cho phản ứng cuối cùng của chu trình tạo TAG MGAT2 được nghiên cứu trên chuột cho thấy rằng, ức chế MGAT2 có tác

dụng tốt đối với tình trạng béo phì, do kích thích tiêu thụ nhiều carbohydrate hơn là chất béo MGAT3 biểu hiện rõ ràng nhất ở gan người và thể hiện khả năng hoạt động mạnh nhất

trong nhóm MGAT [36] Đây là những mục tiêu phân tử tiềm năng trong điều trị HCCH và

điều trị các bệnh lý khác liên quan đến rối loạn lipid Ngoài ra, một số đích tác dụng tiềm năng khác của HCCH có thể kể đến bao gồm:

PPARA (peroxisome proliferator-activated receptor alpha) đóng một vai trò quan

trọng trong việc hấp thu và oxy hóa acid béo ở gan và tim, tham gia vào quá trình tổng hợp acid béo ở gan và kiểm soát tình trạng viêm Đây được xem là mục tiêu điều trị tiềm năng cho HCCH [32]

PPARG (peroxisome proliferator-activated receptor gamma) được nghiên cứu là

có vai trò quan trọng trong việc duy trì hoạt động của insulun ở cơ xương, là một nguyên nhân gây ra tình trạng kháng insulin và kháng thiazolidinediones (TZD) – một thuốc nhạy cảm với insulin và là chất chủ vận mạnh của thụ thể PPARG [17]

HMOX1 (heme oxygenase 1) được xem là chất trung gian quan trọng trong việc

bảo vệ tế bào chống lại stress oxy hóa Stress oxy hóa được nghiên cứu là một phần nguyên nhân của HCCH Cụ thể rằng, một nghiên cứu đã chỉ ra rằng tính đa hình của gen HMOX1 có liên quan đến nguy cơ rối loạn chuyển hóa cao, huyết áp tâm thu và tâm trương cao, và tăng triglycerid máu [22]

Adiponectin là một adipocytokine quan trọng được tiết ra chủ yếu bởi các tế bào

mỡ chứa chất béo, đóng vai trò quan trọng trong chuyển hóa glucose và lipid Sự thay đổi nồng độ adiponectin đã được chứng minh là có ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình chuyển hóa và tổng hợp lipid, acid béo tự do Ngoài ra, sự thay đổi nồng độ chất này cũng góp phần gây ra tình trạng kháng insulin, béo phì, bệnh tim mạch, và tiểu đường tuýp 2 Vì thế, sự cải thiện lâm sàng về nồng độ adiponenctin là mục tiêu điều trị quan trọng của HCCH [15]

Myostatin được biết đến là một chất ức chế mạnh sự phát triển của cơ xương Tuy

nhiên, rất nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng myostatin có liên quan đến sự phát triển của bệnh béo phì, tăng lipid máu, tăng huyết áp và tiểu đường Ngày nay, myostatin là mục tiêu điều trị quan trọng của HCCH [35]

1.2 Thành phần hóa học và tác dụng liên quan đến HCCH của Bằng lăng nước

1.2.1 Thành phần hóa học

Tên khoa học: Lagerstroemia speciosa (L.) Pers., họ Lythraceae Bộ phận dùng: lá, rễ và vỏ cây Đặc biệt, ở các nước châu Á, dịch chiết từ lá cây

Bằng lăng nước được sử dụng trong y học cổ truyền từ lâu với tác dụng chống đái tháo đường và chống béo phì, tuy nhiên cơ chế chưa rõ ràng [47]

Thành phần hóa học: Các nghiên cứu về chiết xuất và phân lập các hợp chất trong

Bằng lăng nước cho thấy trong cây có chứa đa dạng các nhóm chất như steroid, glycosid, các hợp chất phenolic, saponin, alkaloid, acid hữu cơ, và tanin Đối với lá Bằng lăng nước, hàm lượng chất béo, chất xơ, protein và carbohydrat lần lượt là 3.36%, 13.76%, 11,24% và 51.2% [5]

Hơn 40 hợp chất đã được xác định và ghi nhận từ lá cây Bằng lăng nước, điển hình là các triterpen: như axit ursolic, axit corosolic, axit asiatic; các ellagitannin; các axit ellagic

và dẫn chất; p-coumaric; kaempferol; quercetin và isoquercitrin Trong đó, có rất nhiều hợp chất đã được nghiên cứu có tác dụng định hướng điều trị HCCH và các bệnh liên quan đến HCCH Axit corosolic từ lá Bằng lăng nước có tác dụng hạ đường huyết và hạ cholesterol máu, tham gia ức chế quá trình tạo glucose và kích thích sự hấp thu glucose [31] Các ellagitannin cũng cho thấy có khả năng kích thích hấp thu glucose và ức chế biệt hóa tế bào mỡ Các dẫn xuất của axit ellagic có tác dụng ức chế vận chuyển glucose [47]

1.2.2 Tác dụng dược lý và công dụng

1.2.2.1 Tác dụng

Tác dụng hạ lipid máu, chống béo phì và ngăn ngừa đái tháo đường: Bằng lăng

nước chứa các thành phần được xác định là có hiệu quả trong việc điều trị đái tháo đường nhờ hoạt tính cảm ứng vận chuyển glucose tương tự insulin Một thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên trên những bệnh nhân đái tháo đường tuýp 2 cho thấy dùng Glucosol (1% acid corosolic) ở liều 32 và 48mg/ngày trong vòng 2 tuần cho thấy hiệu quả rõ rệt trong việc hạ đường huyết [16]

Ngoài ra, một nghiên cứu trên chuột đối với dịch chiết hoa Bằng lăng nước cho thấy, ở liều 400 mg/kg, làm giảm lượng đường trong máu tới 56,12% sau ba giờ dùng dung dịch glucose [3]

Tác dụng trên tim mạch: Dịch chiết lá Bằng lăng nước được đánh giá có hiệu quả

thông qua nghiên cứu trên chuột đối với tổn thương cơ tim do isoproterenol gây ra Theo đó, tiền xử lý với dịch chiết làm cho apoptosis cơ tim đã được ngăn chặn đáng kể và giúp tăng cường chống oxy hóa cơ tim [26]

Tác dụng chống oxy hóa: Tác dụng chống oxy hóa của cây được nghiên cứu bằng

nhiều phương pháp khác nhau Điển hình, dịch chiết trong methanol của lá và vỏ cây có đặc tính chống oxy hóa với IC50 lần lượt là 27.89±0.83μg/ml và 21±0.61μg/ml [28]

Tác dụng kháng khuẩn: Thử hoạt tính kháng khuẩn bằng kỹ thuật khuếch tán đĩa

đối với dịch chiết hạt, lá, rễ, và vỏ cây Bằng lăng nước đều cho thấy hoạt tính kháng khuẩn mạnh, chống lại nhiều chủng vi khuẩn Gram dương và Gram âm và một số loại nấm [4]

Tác dụng chống ung thư: Hoạt tính gây độc tế bào của tinh dầu hoa Bằng lăng nước

được nghiên cứu thông qua sử dụng tế bào ung thư hạch cổ trướng (DLA) và tế bào ung thư cổ trướng Ehrlich (EAC) Kết quả cho thấy, tinh dầu ở nồng độ 50 μl/ml tạo ra độc tính tế bào 13,33% với DLA và 31% với EAC [3]

1.2.2.2 Công dụng

Bằng lăng nước từ nhiều năm nay đã được dùng trong y học dân gian để điều trị bệnh tiểu đường với khả năng hỗ trợ tốt trong việc giải quyết các triệu chứng của HCCH [3] Ngoài ra, rễ cây được dùng làm chất làm se, hạ sốt và chữa các vấn đề về dạ dày Lá

còn dùng để hỗ trợ điều trị viêm bàng quang và thận, chứng khó tiểu và các bệnh tiết niệu khác Nước sắc vỏ cây được dùng chữa bệnh rối loạn tiêu hóa, tiểu máu và trầm cảm [31]

1.3 Tổng quan về dược lý mạng

1.3.1 Khái niệm dược lý mạng

Ngày nay, phương pháp tiếp cận một thuốc-một mục tiêu-một bệnh trong nghiên cứu phát triển thuốc không còn là một xu hướng được ưa chuộng bởi nó đối mặt với rất nhiều khó khăn về tính an toàn, hiệu quả và tính bền vững, mà thay vào đó, là phương pháp tiếp cận đa thuốc-đa mục tiêu Hơn nữa, các hợp chất trong tự nhiên thường hoạt động thông qua việc điều chỉnh nhiều mục tiêu thay vì một mục tiêu cụ thể, duy nhất Vì vậy, khi nghiên cứu dược liệu, xu hướng được ưa chuộng nhất hiện nay là chuyển chiến lược từ tập trung, cụ thể hóa vào một mục tiêu sang cách tiếp cận đa mục tiêu để đạt được hiệu quả tối ưu nhất [39] Tuy nhiên, việc thiết kế thuốc tiếp cận nhiều mục tiêu, hay đa dược học, cũng đối mặt với rất nhiều thách thức, đòi hỏi phải kết hợp được những mục tiêu cần thiết, tối ưu hóa mối quan hệ giữa hoạt động và cấu trúc hoạt chất để duy trì các đặc tính của thuốc,

đồng thời tránh các tương tác không đáng có xảy ra Chính vì thế, dược lý mạng (network

pharmacology) ra đời, với mục đích xem xét tác động của thuốc lên cả mức độ tương tác

và mức độ gây bệnh Năm 2007, Andrew L Hopkins lần đầu tiên đưa ra khái niệm về dược

lý mạng – một phương pháp tiếp cận mới tích hợp lý thuyết mạng (network theory) và các nguyên lý sinh học hệ thống (system biology principles) trong lĩnh vực nghiên cứu phát

triển thuốc Đây là một công cụ giúp quan sát một cách khái quát nhất mối quan hệ phức tạp giữa công thức hóa học trong thành phần cây thuốc và các đích tác dụng trong cơ thể sống Đồng thời, dược lý mạng cũng gợi ý những mục tiêu mới hoặc tái sử dụng các phân tử thuốc sẵn có cho những mục tiêu điều trị mới [9]

Kể từ khi ra đời đến nay, dược lý mạng ngày càng thể hiện được tính ưu việt và được ứng dụng rộng rãi và đem lại hiệu quả cao trong lĩnh vực nghiên cứu phát triển thuốc Một vài nghiên cứu đã sử dụng dược lý mạng để tìm hiểu và dự đoán cơ chế tác dụng định hướng điều trị HCCH của cây Bằng lăng nước [12], [25]

1.3.2 Xây dựng và phân tích mạng lưới

Mạng lưới là sơ đồ tương tác giữa các nút (node), trong đó, các nút này có thể là các hợp chất hoặc đích tác dụng (gen/protein) Các nút được kết nối với nhau bằng các cạnh (edge) để biểu thị mối quan hệ giữa chúng

Mạng lưới được xây dựng bằng các phần mềm máy tính dựa trên cơ sở các thông tin về các nút và cạnh Thông tin để xây dựng mạng lưới thường được thu thập từ các cơ sở dữ liệu sẵn có Một số cơ sở dữ liệu, phần mềm và thuật toán thường dùng trong nghiên

cứu dược lý mạng được trình bày ở Bảng 1.1

Bảng 1.1 Một số cơ sở dữ liệu, phần mềm và thuật toán thường dùng trong nghiên cứu

dược lý mạng

STT Tên Mô tả Đường dẫn truy cập

Cơ sở dữ liệu

1 TCMSP

Nền tảng hệ thống dược lý mạng duy nhất của TCM bao gồm các mối quan hệ giữa thuốc, đích và bệnh

http://lsp.nwu.edu.cn/tcmsp.php

2 STRING

Cơ sở dữ liệu về các tương tác đã biết hoặc dự đoán của protein với protein

https://string-db.org/

3 ChEMBL

Cơ sở dữ liệu cung cấp thông tin về cấu trúc, chức năng và các thông số dược động học của nhiều hợp chất có hoạt tính sinh học giống thuốc

https://www.ebi.ac.uk/chembl

4 PubChem

Hệ thống thông tin phân tích các hợp chất có hoạt tính sinh học và các hợp chất phân tử nhỏ

https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/

5 OMIM

Cơ sở dữ liệu cập nhật thông tin về gen người cùng các kiểu hình gen đã được xác minh

https://www.omim.org/

6 Drugbank

Cung cấp thông tin về thành phần hóa học phân tử cũng như các tính chất lý hóa, thông số dược lực học và các đích tác dụng

http://www.swisstargetprediction.ch/

8 GeneCards Cơ sở dữ liệu cung cấp thông https://www.genecards.or

STT Tên Mô tả Đường dẫn truy cập

tin liên quan đến gen người như gen, protein, phiên mã, di truyền và chức năng về tất cả các gen người đã biết và được dự doán

https://www.rdocumentation.org/packages/diffusr/versions/0.1.4/topics/random.walk

2 PRINCE

Thuật toán dựa trên mạng lưới để ưu tiên các gen gây bệnh và qua đó suy ra các liên kết phức tạp của protein

https://github.com/fosterlab/PrInCE

Phần mềm

1 Cytoscape

Phần mềm mô phỏng mạng lưới tương tác của các phân tử sinh học

https://cytoscape.org/

2 DAVID

Phần mềm cung cấp các chú thích một cách có hệ thống và dễ hiểu, giúp phân tích bộ gen đầu vào với số lượng lớn

https://david.ncifcrf.gov/

3 ShinnyGO

Công cụ làm giàu bộ gen và biểu diễn kết quả dưới dạng đồ họa

http://bioinformatics.sdstate.edu/go74/

4 Bioinformatics analysis tool for

molecular mechanism of

TCM

Phần mềm sử dụng để dự đoán và phân tích các đích tác dụng tiềm năng của các thành phần TCM, trình bày mạng lưới thành phần – đích tác dụng –

http://bionet.ncpsb.org.cn/batman-tcm/

STT Tên Mô tả Đường dẫn truy cập

con đường – bệnh và làm nổi bật các con đường sinh học của đích tác dụng

Trong số các phần mềm được trình bày, Cytoscape [29] là một phần mềm hữu ích và quan trọng để trực quan hóa các mạng lưới tương tác Mạng lưới sau khi xây dựng sẽ được phân tích bằng ứng dụng có sẵn trong Cytoscape như CytoNCA hoặc các công cụ phân tích khác

1.4 Mô phỏng tương tác phân tử (Molecular docking)

Mô phỏng tương tác (docking) phân tử là một công cụ quan trọng trong thiết kế thuốc và sinh học cấu trúc phân tử, cho phép dự đoán khả năng liên kết giữa protein và phối tử ở các trạng thái (vị trí và hướng trong không gian 3 chiều) khác nhau Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của mô phỏng tương tác phân tử là sàng lọc các hợp chất có hoạt tính sinh học dựa trên các mục tiêu phân tử cụ thể

Về mặt nguyên lý của phương pháp, các phối tử sẽ di chuyển xung quanh vùng tìm kiếm đã định sẵn và ứng với mỗi trạng thái của phối tử, năng lượng liên kết protein – phối tử sẽ được ghi lại, từ đó, xác định trạng thái có năng lượng liên kết thấp nhất Giá trị năng lượng liên kết có thể được tính theo nhiều cách như: dựa trên tương tác Van der Waals, tương tác tĩnh điện, tương tác giữa các nhóm thân nước với liên kết hydro, hay dựa trên tương tác đã biết của các cặp phức hợp có cấu trúc tương tự trong cơ sở dữ liệu [41]

1.5 Tổng quan về phân tích GO và phân tích con đường KEGG

1.5.1 Phân tích GO

GO (Gene Ontology functional enrichment and analysis) cung cấp thông tin về

mô hình tính toán khoa học một cách toàn diện và cập nhật về chức năng của gen, cụ thể hơn là về protein và các RNA không mã hóa (non-coding RNA) do gen tạo ra từ nhiều sinh vật khác nhau, con người cho đến vi khuẩn GO được sử dụng rộng rãi để hỗ trợ nghiên cứu khoa học và đã được trích dẫn trong hàng chục nghìn bài báo uy tín [37]

1.5.1.1 Một số khái niệm

Ontology (bản thể học) là một thuật ngữ được sử dụng phổ biến trong khoa học

máy tính và khoa học thông tin để chỉ một tập hợp các khái niệm và mối quan hệ giữa các khái niệm đó, nhằm mô tả một vấn đề cụ thể theo một định dạng mà máy tính có thể hiểu được, từ đó cho phép ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như tin sinh học, kỹ thuật thông tin… Bản thể học được đặc trưng bởi nhiều yếu tố như lớp (class), siêu dữ liệu (metadata), mối quan hệ (relation), định lý (axiom) Trong đó, cách biểu diễn mối quan hệ (relation) giữa các khái niệm đóng vai trò chính trong việc giúp cho máy tính có thể hiểu

và xử lý được thông tin, đồng thời cũng là yếu tố quan trọng khi ứng dụng Bản thể học trong nghiên cứu gen [37]

Mối quan hệ giữa các khái niệm trong bản thể học được sắp xếp theo một hệ thống phân cấp Bản thể học giúp cho việc chú thích các thuật ngữ trở nên có hệ thống và có thể xử lý được bằng máy tính Từ đó, việc diễn giải các từ ngữ chuyên ngành được thuận tiện,

dễ dàng hơn, đặc biệt với dữ liệu lớn (bigdata) Các cơ sở dữ liệu như FMA, ChEBI đều là những ví dụ của Bản thể học Bản thân Gen Ontology (GO) cũng là một ứng dụng của

Ontology [11]

Gen là một đoạn xác định của phân tử acid nucleic có chức năng di truyền nhất

định [11]

Các đại phân tử (Large molecular/Macromolecular) là các sản phẩm được tạo ra

từ thông tin trình tự gen Đại phân tử gồm hai loại: protein (loại phổ biến nhất), và RNA

không mã hóa (non-coding RNA) Các sản phẩm từ gen này có nhiệm vụ và chức năng nhất định Chúng cũng có thể hợp lại để tạo thành phức hợp đại phân tử (complex) [11]

Chức năng phân tử (Molecular Function -MF) là một quá trình sinh hóa được

thực hiện bởi đại phân tử hoặc vai trò của đại phân tử trong hệ thống Ví dụ, thuật ngữ GO: 1904659 – glucose transmembrane transport được định nghĩa là “quá trình vận chuyển

glucose qua màng” [11] Cấu trúc phân cấp cho thuật ngữ này được thể hiện ở Hình 1.1

Hình 1.1 Cấu trúc phân cấp của chú thích GO: 1904659 Thành phần tế bào (Cellular Component – CC) là vị trí trong tế bào hay trong các

khoang của cơ thể mà tại đó các đại phân tử thực hiện chức năng của nó Thành phần tế bào cung cấp thông tin cho việc chức năng phân tử được diễn ra ở đâu trong cơ thể Ngoài ra, nó còn hướng tới khía cạnh giải phẫu tế bào, thay vì đề cập đến các quá trình sinh học Chính vì vậy, khi phân tích làm giàu GO, hai khía cạnh còn lại là chức năng phân tử (MF) và quá trình sinh học (BP) thường được đề cập đến nhiều hơn

Quá trình sinh học (Biological Process – BP) là các mục tiêu cụ thể mà sinh vật

được lập trình về mặt di truyền Trong mỗi quá trình sinh học thường đi kèm theo nhiều chức năng phân tử và được thực hiện bởi các sản phẩm gen cụ thể Đây được coi là khía cạnh lớn nhất, đa dạng nhất trong GO Các quá trình sinh học có thể là quá trình phản ứng của enzyme, là con đường phân tử, hoặc các con đường lớn phức tạp như “sinh sản”

Làm giàu GO (GO enrichment)

Làm giàu GO là một kỹ thuật sử dụng hệ thống chú thích của GO để diễn giải một tổ hợp gen, từ đó xác định các chức năng phân tử, quá trình sinh học và thành phần tế bào có liên quan tới nhóm gen đó Các thuật toán làm giàu GO thực chất là một phân tích thống kê để xác định rằng tập hợp các thuật ngữ GO đó có liên quan tới một bộ gen cho trước hay

không dựa trên các tham số thống kê như p-value hay tỉ lệ phát hiện sai (False Discovery

Rate – FDR)

1.5.2 Phân tích con đường KEGG

KEGG (the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway enrichment

analysis - Bách khoa toàn thư về gen và bộ gen) được xây dựng bởi Trường Đại học

Kyoto, Nhật Bản, nhằm mục đích tìm hiểu các chức năng của cơ thể từ các thông tin ở mức độ phân tử, đặc biệt là từ kết quả dữ liệu của các nghiên cứu giải trình tự bộ gen

Con đường KEGG (KEGG pathway) là một tập hợp các sơ đồ con đường sinh

học được vẽ thủ công biểu diễn các thông tin đã biết về tương tác phân tử, phản ứng và mạng lưới quan hệ của quá trình chuyển hóa, quá trình thông tin gen, quá trình tế bào, hệ thống sinh vật, các bệnh trên người, phát triển thuốc và quá trình thông tin môi trường

Làm giàu KEGG (KEGG enrichment) là một kỹ thuật giúp trực quan hóa các con

đường sinh học có thể liên quan tới tổ hợp gen đầu vào, qua đó giúp tìm hiểu các cơ chế tác dụng của các hợp chất ban đầu tới các quá trình trong cơ thể Một con đường KEGG có thể

có sự tham gia của nhiều đích và gồm nhiều quá trình sinh học (biological process) khác

nhau

CHƯƠNG 2: NGUYÊN LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Nguyên vật liệu, thiết bị

2.1.1 Thiết bị

Thiết bị sử dụng để nghiên cứu in silico là máy tính

2.1.2 Phần mềm

Các phần mềm sử dụng: Cytoscape 3.10.1, Microsoft Excel, AutoDockVina

2.1.3 Cơ sở dữ liệu

Các cơ sở dữ liệu sử dụng: GeneCards (https://www.genecards.org/), Uniprot (https://www.uniprot.org/), STRING (https://string-db.org/), SwissTargetPrediction (http://www.swisstargetprediction.ch/)

2.2 Nội dung nghiên cứu

2.2.1 Tìm kiếm và thu thập thông tin về các đích liên quan đến HCCH (CSDL1) 2.2.2 Thu thập thông tin về thành phần hóa học trong cây Bằng lăng nước và đích tác

dụng của các hợp chất trong cây 2.2.3 Sàng lọc các hợp chất đạt yêu cầu về sinh khả dụng đường uống và các đích tác

dụng tương ứng (CSDL2) Xác định các đích tác dụng tiềm năng tương ứng 2.2.4 Xây dựng mạng lưới hợp chất – đích tác dụng tiềm năng của cây Từ đó chỉ ra

các hợp chất tiềm năng có tác dụng định hướng điều trị HCCH của cây 2.2.5 Xây dựng mạng lưới tương tác protein - protein (Protein – Protein Interation -

PPI) của các đích tác dụng tiềm năng của cây Xác định các đích tác dụng trung tâm của mạng lưới

2.2.6 Mô phỏng tương tác phân tử của các hợp chất tiềm năng với protein mục tiêu của

HCCH 2.2.7 Phân tích GO và con đường KEGG có sự tham gia của các đích tác dụng tiềm

năng

2.3 Sơ đồ thiết kế nghiên cứu

Sơ đồ thiết kế nghiên cứu được trình bày ở Hình 2.1

Hình 2.1 Sơ đồ thiết kế nghiên cứu

2.4 Phương pháp nghiên cứu

2.4.1 Phương pháp thu thập thông tin về đích tác dụng liên quan đến HCCH (CSDL1)

GeneCards là cơ sở dữ liệu tích hợp từ gần 150 trang web khác nhau, cho phép người dùng tìm kiếm thông tin về gen, protein, phiên mã, di truyền và chức năng trên tất cả các gen người đã biết và được dự đoán Hiện nay, cơ sở dữ liệu này đang được phát triển và duy trì bởi Trung tâm bộ gen người Crown tại Viện khoa học Weizmann, phối hợp với LifeMap Sciences [6]

Các gen liên quan tới HCCH trên người (CSDL1) được thu thập trên cơ sở dữ liệu GeneCards với từ khóa “metabolic syndrome” Danh sách các gen này sẽ hình thành cơ sở

dữ liệu về đích tác dụng liên quan tới HCCH, được trình bày chi tiết ở Phụ lục 1

2.4.2 Phương pháp thu thập thông tin về thành phần hóa học trong cây Bằng lăng nước

và các đích tác dụng tương ứng với các hợp chất

Thành phần hóa học có trong cây Bằng lăng nước sẽ được thu thập từ các bài báo khoa học đã được đăng tải trên các websites như PubMed và Google Scholar Các hợp chất thu thập được sẽ được quản lý theo ID

Các đích tác dụng tương ứng với các hợp chất này sẽ được tìm kiếm bằng

SwissTargetPrediction (STP) Đây là một công cụ giúp dự đoán chính xác mục tiêu của các

phân tử có hoạt tính sinh học dựa trên sự quan sát và tính toán rằng chúng có những điểm tương đồng 2D và 3D với những phối tử đã biết [14] Các hợp chất được tìm thấy trong cây

sẽ được chuẩn hóa dưới dạng SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System – hệ

thống nhập dòng đầu vào phân tử được đơn giản hóa) bằng ChemDraw Ultra 12.0 và nhập

vào STP để thu được cơ sở dữ liệu các đích tác dụng trên người của những hợp chất này

2.4.3 Phương pháp Sàng lọc các hợp chất đạt yêu cầu về sinh khả dụng đường uống và

các đích tác dụng tương ứng (CSDL2) và xác định các đích chung

Từ các hợp chất được tìm kiếm trong cây, tiến hành dự đoán các đặc tính về sinh khả dụng đường uống (OB) sử dụng công cụ ADMETlab 2.0 Thông số đánh giá sinh khả dụng đường uống là F(30%), nhận các giá trị trong khoảng từ 0 đến 1 Các hợp chất có giá trị F(30%) ≤ 0.3 có xác suất sinh khả dụng đường uống trên 30% tốt nhất sẽ được lựa chọn Tương ứng với các hợp chất được chọn là tập hợp các đích tác dụng trên người tương ứng (CSDL2)

Các đích tác dụng cuối cùng được chuẩn hóa tên thông qua cơ sở dữ liệu Uniprot để thuận tiện cho việc phân tích và so sánh Sau đó, tiến hành xác định các đích chung (các đích tiềm năng) của cơ sở dữ liệu các đích tác dụng trên người của các hợp chất trong cây (CSDL2) và cơ sở dữ liệu các gen liên quan đến HCCH trên người (CSDL1)

2.4.4 Phương pháp xây dựng mạng lưới hợp chất – đích tác dụng tiềm năng của cây và

xác định các hợp chất tiềm năng định hướng điều trị HCCH

Mạng lưới hợp chất – đích tác dụng tiềm năng được thể hiện trực quan bằng phần

mềm Cytoscape 3.10.1 Tiến hành phân tích các tham số: degree (bậc), betweenness (độ

trung tâm) và closeness (độ gần) nhờ ứng dụng CytoNCA tích hợp trong Cytoscape Trong

đó, tham số degree thể hiện số liên kết của một nút với các nút khác trong mạng Tham số betweenness cho biết số con đường ngắn nhất đi qua một nút trong mạng Tham số closeness là khoảng cách lý thuyết tới tất cả các nút khác đã kết nối Các tham số này của một hợp chất càng lớn có nghĩa rằng hợp chất đó đóng vai trò quan trọng trong mạng lưới [29] Phân tích chọn ra các hợp chất dẫn đầu về mỗi tham số trên thu được 3 tập hợp hợp chất Các hợp chất tiềm năng được xác định là các hợp chất nằm trong vùng giao của 3 tập hợp trên

2.4.5 Phương pháp xây dựng mạng lưới tương tác protein - protein của các đích tác

dụng tiềm năng của cây và xác định các đích tác dụng trung tâm của mạng lưới

Các đích tiềm năng được nhập vào cơ sở dữ liệu STRING để xây dựng mạng lưới tương tác protein – protein (PPI) Mạng lưới tương tác được thể hiện trực quan bằng Cytoscape 3.10.1 và phân tích chỉ ra các đích tiềm năng dẫn đầu về mỗi tham số degree

(bậc), betweenness (độ trung tâm) và closeness (độ gần) thu được 3 tập hợp đích tác dụng

Các đích trung tâm của mạng lưới là các đích nằm trong vùng giao của 3 tập hợp trên Các đích này đóng vai trò quan trọng trong định hướng điều trị HCCH

2.4.6 Phương pháp mô phỏng tương tác phân tử (Molecular docking) của các hợp chất

tiềm năng với protein mục tiêu của HCCH

Tiến hành mô phỏng tương tác phân tử giữa các hợp chất tiềm năng trong cây thuốc và các mục tiêu phân tử của HCCH gồm AKT1, CYP19A1, EGFR, ESR1, HMOX1, NR3C1, PPARA, PPARG, PTGS1, PTGS2, PTPN1, và SRC Quá trình mô phỏng tương tác phân tử được thực hiện qua 4 bước: lựa chọn và chuẩn bị protein, lựa chọn và chuẩn bị phối tử, mô phỏng tương tác và đánh giá kết quả Phần mềm AutoDock Vina được sử dụng để mô phỏng tương tác giữa hợp chất và protein

Lựa chọn và chuẩn bị protein: Các phân tử mục tiêu của HCCH với cấu trúc xác

định được thu thập từ Protein Data Bank (PDB) (https://www.rcsb.org/) PDB là một cơ sở dữ liệu cho cấu trúc 3D của nhiều hợp chất sinh học, trong đó có protein [38] Sau khi có được cấu trúc 3D của protein, tiến hành loại các phối tử trong cấu trúc (nếu có), loại dung môi, thêm hydro và gắn trường lực và lưu dưới dạng file phù hợp

Lựa chọn và chuẩn bị phối tử: Các hợp chất (phối tử) có thể lấy từ dữ liệu có sẵn

ở PubChem hoặc tự xây dựng công thức từ ChemDraw Các phối tử được chuẩn hóa công

thức SMILES, nhập vào phần mềm AutoDockTools mô phỏng tương tác, thu được cấu trúc

3D, thêm Hydro, gắn trường lực và xác định trạng thái năng lượng tối thiểu (minimal

energy) trong trường lực đã được gắn

Mô phỏng tương tác phân tử: Các phối tử được mô phỏng các trạng thái tương

tác với vùng receptor đã lựa chọn với các giá trị năng lượng liên kết khác nhau

Đánh giá kết quả: Kết quả mô phỏng tương tác phân tử được đánh giá dựa trên

giá trị năng lượng liên kết giữa phối tử và protein Năng lượng liên kết càng nhỏ thì ái lực liên kết giữa hợp chất và receptor càng lớn Ngoài ra, có thể so sánh năng lượng liên kết của hợp chất với một chất đối chiếu giúp dự đoán được mức độ ý nghĩa của tương tác

2.4.7 Phương pháp phân tích GO và con đường KEGG có sự tham gia của các đích tác

dụng tiềm năng

Các đích tiềm năng được chuẩn hóa danh pháp bằng Uniprot và được đưa vào phần mềm Shinny GO v.0.741 Từ đó, xác định được 10 chức năng phân tử (MF), thành phần tế vào (CC), quá trình sinh học (BP) và 20 con đường chuyển hóa KEGG liên quan nhất tới

danh sách đích tiềm năng đã nhập vào, với giá trị FDR cận biên (false discovery rate cutoff)

là 0.05 Giá trị FDR càng thấp thì kết quả càng chính xác

Giá trị fold enrichment thu được thông qua so sánh giữa tỉ lệ nền trên tổng số gen trong một loài nhất định liên quan tới một thuật ngữ GO (GO term) với tỉ lệ thực tế số lượng gen trong bộ dữ liệu đầu vào liên quan tới thuật ngữ đó [10] Giá trị fold enrichment càng

cao, thuật ngữ GO đó càng nổi bật đặc trưng cho bộ gen đầu vào Các kết quả làm giàu GO

trong nghiên cứu được thể hiện ở dạng biểu đồ điểm (dotplot) và sắp xếp theo thứ tự giảm dần của giá trị fold enrichment

CHƯƠNG 3 THỰC NGHIỆM, KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 3.1 Kết quả nghiên cứu

3.1.1 Kết quả xây dựng cơ sở dữ liệu về đích tác dụng liên quan đến HCCH (CSDL1)

Tiến hành tìm kiếm trên cơ sở dữ liệu GeneCards, 2243 đích tác dụng đã được tìm thấy và xếp hạng theo điểm (score) biểu thị mức độ liên quan tới HCCH Các đích tác dụng

này được tập hợp thành CSDL1 và được trình bày chi tiết ở Phụ lục 1

3.1.2 Thu thập thông tin về thành phần hóa học của Bằng lăng nước và đích tác dụng

của các hợp chất này

Thông tin về thành phần hóa học của cây Bằng lăng nước (Lagerstroemia speciosa

(L.) Pers., Lythraceae) được thu thập theo phương pháp mô tả ở mục 2.4.2., kết quả thu được 107 hợp chất Tiến hành chuẩn hóa công thức của 107 hợp chất trên và biểu diễn dưới dạng SMILES Sau đó, sử dụng công cụ SwissTargetPrediction để dự đoán các đích tác dụng của các hợp chất này Kết quả thu được 4082 đích tác dụng tương ứng với 107 hợp chất trên

Tiến hành so sánh 4082 đích tác dụng trên với 2243 gen có liên quan đến HCCH thu thập được từ GeneCards (CSDL1) thu được 345 đích tác dụng tiềm năng của các hợp chất trong cây Bằng lăng nước liên quan đến HCCH

3.1.3 Sàng lọc các hợp chất đạt yêu cầu về sinh khả dụng đường uống và các đích tác

dụng tương ứng

Sàng lọc các hợp chất đạt yêu cầu về sinh khả dụng đường uống theo phương pháp mô tả ở mục 2.4.3, kết quả thu được 31 hợp chất và 196 đích tác dụng tiềm năng tương ứng (CSDL2) Danh sách 31 hợp chất với cấu trúc hóa học tương ứng được trình bày chi tiết ở

Bảng 3.1

Bảng 3.1 Danh sách 31 hợp chất trong Bằng lăng nước đạt điều kiện

sinh khả dụng ID Hợp chất Cấu trúc ID Hợp chất Cấu trúc

T1

(4'R, (4', 6'-dimethyl-1', 3'-dioxan-2'-

6'R)-4-methoxy-2, 2-

yl)-5-dimethy-2, dihydroanthra[1, 2-b]furan-6, 11-dione

3-T17

ergost-5-en-3-ol

T2

1, dibutoxybutan

1-e

T18 humulene

T3

benzoquin

1,4-one

T19

tetramethyl-12-oxabicyclo[9.1.0]dodeca-3,7-

(1R)-1,5,5,8-diene T4 2, 5-

hexanedione T20

dimethylocta-

3,7-1,6-dien-3-ol T5

benzopyran-

2H-1-6-ol

T21 lutein

T6 3, 3' , 4-tri-O-methyl ellagic

acid

T22 myrcene

T7

3, 4, 3' - O-methyl flavellagic

3,4,3′-tri-O-acid

T24 p-cymen-8-ol

T9

dihydroxy-1-oxo-olean-12-en-28-oic acid

3beta,23-T25 stigmasterol

T10

(3, dimethoxyben

4-(4-nitrophenyl-2-

zylidene)-1-one

pyrazolin-5-T26

dihydrocarvon

trans-e

T11 asiatic acid T27 α-terpineol

T12 borneol T28 β-sitostero

T13 campesterol T29

O-β-D-glucopyra-

cis-ne Danh sách 196 đích tác dụng tiềm năng của các hợp chất trong cây Bằng lăng nước

liên quan đến HCCH được trình bày ở Phụ lục 2

3.1.4 Xây dựng và phân tích mạng lưới hợp chất – đích tác dụng tiềm năng của Bằng

Hình 3.1 Sơ đồ mạng lưới “Hợp chất – Đích tác dụng tiềm năng của cây Bằng lăng nước

trong điều trị bệnh liên quan đến HCCH

Ghi chú: Màu xanh: các hợp chất; màu hồng: các đích tác dụng Các hợp chất được thể

hiện bằng ID

Nhận xét: Mạng lưới trong hình 3.1 thể hiện tương tác giữa 31 hợp chất và 196 đích tác dụng Hình chữ nhật màu hồng thể hiện cho 196 đích Mạng lưới thu được 227 nút tương ứng với 31 hợp chất và 196 đích tác dụng tiềm năng Mỗi cạnh thể hiện liên kết giữa một chất và một đích, sơ đồ trên có 636 cạnh, tương ứng với 636 liên kết

Tiến hành phân tích 3 tham số: bậc, độ trung tâm và độ gần của các hợp chất trong mạng lưới Từ đó, lựa chọn ra các hợp chất dẫn đầu về cả ba tham số trên, bằng cách so sánh chúng với giá trị trung bình các tham số của các hợp chất, thu được 10 hợp chất Đây là những hợp chất tiềm năng trong định hướng điều trị HCCH Tên của 10 hợp chất này và

giá trị các tham số được trình bày ở Bảng 3.2

Bảng 3.2 10 hợp chất tiềm năng trong tác dụng định hướng điều trị HCCH và các tham

số đánh giá của mạng lưới hợp chất – đích tác dụng TT ID Tên hợp chất Bậc Độ trung tâm Độ gần

1 T2 1, 1-dibutoxybutane 41 0,2023 0,3979

2 T6 3, 3', 4-tri-O-methyl ellagic

acid 30 0,0651 0,3542 3 T7 3, 4, 3'-tri-O-methyl

flavellagic acid 29 0,0765 0,3488 4 T8 3,4,3′-tri-O-methylellagic acid 30 0,0651 0,3542

5 T9

3β,23-dihydroxy-1-oxo-olean-12-en-28-oic acid 52 0,1448 0,4094

6 T10

(3, dimethoxybenzylidene)-1-(4-nitrophenyl-2-pyrazolin-5-one

Hình 3.2 Mạng lưới tương tác protein-protein (PPI) của Bằng lăng nước

Tiến hành phân tích 3 tham số: bậc, độ trung tâm và độ gần của các đích tác dụng trong mạng lưới Lựa chọn ra các đích dẫn đầu về cả 3 tham số trên, bằng cách so sánh chúng với giá trị trung bình các tham số của các đích, thu được 12 đích trung tâm của mạng lưới có vai trò quan trọng trong định hướng điều trị HCCH là AKT1, CYP19A1, EGFR, ESR1, HMOX1, NR3C1, PPARA, PPARG, PTGS1, PTGS2, PTPN1 và SRC Chi tiết về giá trị 3 tham số: bậc, độ trung tâm và độ gần của 12 đích trung tâm trong điều trị bệnh liên

quan đến HCCH sẽ được trình bày ở Bảng 3.3

Bảng 3.3 12 đích trung tâm trong điều trị bệnh liên quan đến HCCH và các tham

số đánh giá của mạng lưới PPI TT Tên đích Bậc Độ trung tâm Độ gần

1 AKT1 78 0,0912 0,4638 2 CYP19A1 22 0,0272 0,3650 3 EGFR 82 0,0741 0,4688