Cấu trúc 2D của 8 phối tử không tương tác được với các acid amin quan trọng trong khoang gắn kết của IL6R tại vị trí I .... Cấu trúc 2D được tối ưu hóa của phối tử có thể cho tương tác t
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp thiết kế thuốc dựa vào cấu trúc để xây dựng các mô hình in silico khác nhau và ứng dụng để sàng lọc các cấu trúc phân tử nhỏ có khả năng gắn kết IL6, IL6R trên ba cơ sở dữ liệu (DB, ZINC15, NCI) Đánh giá các thông số dược động học ADMET bao gồm hấp thu, phân bố, chuyển hóa, thải trừ và độc tính được thực hiện cho các hợp chất tiềm năng Kết hợp với kết quả gắn kết docking phân tử của 28 chất phân lập nội bộ - PLNB, các chất tiềm năng được tiến hành mô phỏng động lực học phân tử Sau đó, tiến hành thử nghiệm in vitro trên bộ KIT ức chế gắn kết phức hợp IL6/IL6R và ức chế tăng sinh tế bào ung thư qua trung gian IL6 để chứng minh các kết quả dự đoán bằng máy tính Cuối cùng, các chất tiềm năng cho mục đích khám phá thuốc chống viêm và chống ung thư sử dụng đường uống được xác định Nghiên cứu được thực hiện theo sơ đồ tổng quát Hình 2.1 và được làm rõ ở các nội dung tiếp theo trong chương này
Hình 2.1 Sơ đồ nghiên cứu tổng quát
2.2.1 Cấu trúc protein mục tiêu
IL6 và IL6R được xác định là protein mục tiêu cho nghiên cứu Hiện nay, hình ảnh và thông tin chi tiết về cấu trúc 3D của các protein này ở dạng đơn lẻ hoặc ở dạng phức hợp với thụ thể và kháng thể đã được công bố trên ngân hàng dữ liệu protein (RCSB Protein databank – RCSB PDB) Bảng 2.1 trình bày các cấu trúc protein với độ phân giải phù hợp cho nghiên cứu sàng lọc in silico
Bảng 2.1 Thông tin cấu trúc phức hợp IL6 với thụ thể IL6R và kháng thể trên RCSB PDB
Mã PDB 5FUC 10 4ZS7 11 4CNI 12
Thành phần IL6, IL6R, VHH6 IL6, 6F82 IL6, Olokizumab
Phương pháp X-ray X-ray X-ray Độ phân giải 2,7 Å 2,9 Å 2,2 Å
Vị trí tương tác Vị trí I Vị trí I Vị trí IIIa Đột biến Có Có Có
IL6 tương tác với thụ thể IL6R tại vị trí I và thụ thể gp130 tại vị trí IIIa, sự tương tác này giúp hình thành phức hợp IL6/IL6R/gp130 và kích hoạt các đường truyền tín hiệu hình thành các bệnh lý viêm và ung thư Do đó, đề tài chọn các mã protein có các acid amin quan trọng được chứng minh bằng các thử nghiệm đột biến trên thực nghiệm hay còn gọi là ―điểm nóng‖ tại bề mặt tương tác của IL6 và thụ thể Đặc tính về không gian và cấu trúc của các ―điểm nóng‖ chính là cơ sở để đề tài xây dựng các mô hình in silico cho sàng lọc các cấu trúc phân tử nhỏ có khả năng ức chế hình thành phức hợp IL6/IL6R (vị trí I) và IL6/gp130 (vị trí IIIa) Cấu trúc phức hợp protein-protein được ưu tiên lựa chọn do việc xác định không gian khoang hoạt tính có độ chính xác cao hơn cấu trúc protein đơn 113 Đồng thời, độ phân giải của protein cũng được xem là tiêu chí quan trọng trong lựa chọn cấu trúc protein mục tiêu cho các thiết kế thuốc dựa trên cấu trúc Các protein phải có độ phân giải < 3 Å để có thể nhìn thấy rõ độ dài phân tử nước và liên kết hydro trong cấu trúc tinh thể 114 Trong tương tác protein-phối tử, liên kết hydro đóng vai trò tương tác chính, vì vậy việc lựa chọn các protein ở Bảng 2.1 cho nghiên cứu này là hoàn toàn phù hợp Cấu trúc phức hợp của các protein được sử dụng cho nghiên cứu như mô tả ở Hình 2.2
Hình 2.2 Cấu trúc 3D phức hợp IL6 với thụ thể và kháng thể (A) Phức hợp IL6
/IL6R/VHH6 (PBD ID: 5FUC), (B) Phức hợp IL6/6F82 (PDB ID: 4ZS7), (C) Phức hợp
IL6/Olokizumab (PDB ID: 4CNI)
2.2.2 Cơ sở dữ liệu hóa học và thƣ viện dùng trong sàng lọc in silico
2.2.2.1 Ngân hàng thuốc (Drugbank-DB)
Trang web ngân hàng thuốc được cung cấp dưới dạng tài nguyên truy cập miễn phí Phát hành lần đầu tiên vào năm 2006, DB đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, bao gồm sàng lọc ảo trong khám phá thuốc, dự đoán chuyển hóa và mục tiêu tác động của thuốc Phản hồi từ người dùng đã đưa đến nhiều đề xuất về việc mở rộng và nâng cao các dịch vụ của DB, dẫn đến việc phát triển một số công cụ phần mềm mới để cải thiện việc nhập, xuất và chú thích dữ liệu của DB 90 Phiên bản 5.0 của DB chứa 9213 mục thuốc bao gồm 2037 thuốc phân tử nhỏ được FDA phê duyệt, 241 thuốc công nghệ sinh học 96 thực phẩm chức năng và hơn 6000 thuốc thử nghiệm Các hợp chất có thể được tải xuống trực tiếp từ trang Web chính thức của Drugbank (https://go.drugbank.com) ở định dạng SMILE, mol2, pdb hoặc sdf
2.2.2.2 Thư viện cấu trúc ZINC
ZINC là tập thư viện cấu trúc có sẵn (https://zinc.docking.org) được xây dựng từ danh mục của mười nhà cung cấp ngân hàng cấu trúc hóa học lớn với 727.842 chất có thể mua được Trong số 727.842 chất có 494.915 chất tuân thủ Lipinski và 202.134 là
―giống chất khởi nguồn -leadlike‖ Các phân tử leadlike có trọng lượng phân tử trong khoảng 150 -350 g/mol, LogP < 4, số lượng chất cho liên kết hydro ≤ 3 và số lượng chất nhận liên kết hydro ≤ 6 Các đặc tính lý hóa của các phân tử trong ZINC gần như phù hợp với tiêu chí sàng lọc để tìm kiếm các thuốc có cấu trúc phân tử nhỏ hấp thu đường uống Một máy chủ đã được thiết lập để phân phối cơ sở dữ liệu ZINC, cho phép các nhà nghiên cứu tìm kiếm, duyệt và tải xuống các hợp chất ở định dạng SMILES, mol2, SDF Phiên bản mới nhất của ZINC hiện tại là ZINC15 với hơn 22 triệu cấu trúc khác nhau 91
2.2.2.3 Thư viện thuốc chống ung thư quốc gia (NCI)
Cơ sở dữ liệu cấu trúc hóa học của NCI là một tập hợp với khoảng nửa triệu hợp chất, được tích lũy trong suốt 45 năm từ quá trình sàng lọc các chất có hoạt tính chống ung thư của viện chống ung thư quốc gia Hoa Kỳ Trong đó, khoảng 50% chất có sẵn để cung cấp cho các thử nghiệm Gần đây, cơ sở dữ liệu NCI mở đã được chuyển đổi thành nhiều định dạng khác nhau, phù hợp cho quá trình sàng lọc trên các mô hình 3D- pharmacophore Chỉ sử dụng trình duyệt web, có thể tìm kiếm khoảng 250.000 cấu trúc với hơn 600 tiêu chí được tính toán phù hợp với mục tiêu nghiên cứu khác nhau
Cơ sở dữ liệu mở NCI có thể tải xuống trực tiếp (https://nci.nih.gov) ở nhiều định dạng khác nhau như sdf, mol2, SMILE 92
2.2.2.4 Chất phân lập nội bộ
Một tập con với 28 chất phân lập từ dược liệu (Phụ lục 1) lưu hành nội bộ tại bộ môn Hóa Dược, Khoa Dược
Baicalin, chrysin, quercetin, rhamnetin do TS Tưởng Lâm Trường - Bộ môn Hóa Dược, Khoa Dược, Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh cung cấp
Imatinib, abivertinib, nintedanib, entrectinib, dabigatran, adavosertib, entospletinib, dacomitinib, vemurafenib mua từ công ty BLD pharm, Thượng Hải, Trung Quốc
2.2.4 Protein và các dòng tế bào thử nghiệm:
IL6 có mã UniproT P05231 và thụ thể IL6R có mã UniproT P08887 người tái tổ hợp tích hợp trong bộ KIT ức chế gắn kết phức hợp IL6/IL6R (Cat: BHA- IL6R-IL6, Lot: 0601237074) được sản xuất bởi công ty Raybiotech-Hoa Kỳ và phân phối tại Việt Nam bởi công ty Truong Bio
IL6 người tái tổ hợp có mã UniproT P05231 được sản xuất bởi công ty Biolegend-Hoa Kỳ và phân phối tại Việt nam bởi công ty TNHH Thương mại dịch vụ Medivision (Cat: 570802, Lot: B391111)
Dòng tế bào HT-29, SW480 (tế bào ung thư đại tràng), HepG2, Hu7 (tế bào ung thư biểu mô tế bào gan) và LNCaP (tế bào ung thư tiền liệt tuyến) do GS.TS J.M Pezzuto -Trường Đại học Long-Island, USA và GS Jeanette Maier- Trường Đại học Milan, Italia cung cấp
2.2.5 Môi trường, hóa chất, dụng cụ, thiết bị
Môi trường nuôi cấy tế bào: DMEM (Dullbeccos Modified Eagle Medium) bổ sung thêm 2 mM L-glutamin, 1 mM sodium piruvat, 1% penicillin/streptomycin, 10% FBS (Fetal Bovine Serum), trypsin-EDTA 0,05%
Môi trường pha loãng IL6: PBS và 1x Assay Diluent
Dung dịch đệm rửa 20x, kháng thể phát hiện IL6, Kháng thể IgG kết hợp HRP, thuốc thử cơ chất TMB, dung dịch dừng, nước khử ion
Dimethyl sulfoxid (DMSO) và muối tetrazolium (3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)- 2,5-diphenyltetrazolium bromid (MTT)của Merck
Đĩa 96 giếng có phủ IL6R, đĩa 96 giếng, đầu đọc đĩa vi bản có khả năng đo độ hấp thu ở bước sóng 450 nm và 540 nm
Kính hiển vi ngược (Axiovert 40 CFL), buồng đếm tế bào (Fissher-Hoa Kỳ), máy quang phổ (BioTek), tủ ấm CO 2 , tủ lạnh sâu -80⁰C, tủ lạnh 0-4⁰C, cân phân tích, máy lắc Elisa
Micropipet cú thể tớch từ 0,5-1000 àl, pipet 1-25 ml, bỡnh định mức 100ml và
500 ml, eppendorf, falcon và đầu côn với thể tích phù hợp
2.2.6 Các phần mềm sử dụng Đề tài sử dụng các phần mềm và công cụ trong Bảng 2.2 Ngoại trừ phần mềm mô phỏng động lực học Gromacs 2018.1 cần tiến hành trên cấu hình máy tính mạnh với
GPU Intel ® Core™ i5-9400F 2.90 GHz, Ram 16 GB, card đồ họa NVIDIA GeFore GTX 1650, hệ điều hành Linux Ubuntu 20.04, các phần mềm còn lại được tiến hành trên máy tính với hệ điều hành Windows 10 Pro 64-bit
Bảng 2.2 Phần mềm được sử dụng trong nghiên cứu
Phần mềm/Công cụ Phiên bản
Nhà sản xuất Chức năng
Xây dựng mô hình pharmacophore, phân tích PLIF, đánh giá tương tác từ kết quả docking, MD ZINCPharmer 116 2014 Mở Pharmer Sàng lọc pharmacophore
FlexX/LeadIT 117 2.1.8 Có BioSolvelIT Docking
Discovery Studio 118 2020 Mở Biovia Đánh giá tương tác từ kết quả docking, MD SwissADME 119 2017 Mở Swiss Institute of
Dự đoán các thông số dược động học pkCSM 120 2015 Mở University of
Gromacs 121 2018.1 Mở Gromacs Mô phỏng động lực học phân tử VMD 122 1.9.4a55 Mở University of
Thống kê liên kết hydro sau MD GraphPad Prism 123 9 Có La Jolla Thống kê kết quả in vitro và vẽ đồ thị IC 50 Microsoft Excel 365 Có Microsoft Thống kê kết quả
2.3 Thời gian và địa điểm nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện tại:
- Bộ môn Hóa Dược-Khoa Dược-Trường Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh Địa chỉ: 41-43 Đinh Tiên Hoàng, Phường Bến Nghe, Quận 1, Thành phố Hồ Chí Minh
- Bộ môn Hóa Sinh-Khoa Dược-Trường Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh Địa chỉ: 41-43 Đinh Tiên Hoàng, Phường Bến Nghe, Quận 1, Thành phố Hồ Chí Minh
- Bộ môn Hóa Dược-Khoa Dược-Trường Đại học Kỹ thuật Y-Dược Đà Nẵng Địa chỉ: Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Phường Hòa Quý, Quận Ngũ Hành Sơn, Thành phố Đà Nẵng.- -
- Viện hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam Địa chỉ: 18 Đường Hoàng Quốc Việt, Quận Cầu Giấy, Thành phố Hà Nội
Thời gian nghiên cứu: từ tháng 01 năm 2020 đến tháng 12 năm 2023
2.4 Phương pháp nghiên cứu và công cụ đo lường
Quy trình xây dựng mô hình
Thời gian và địa điểm nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện tại:
- Bộ môn Hóa Dược-Khoa Dược-Trường Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh Địa chỉ: 41-43 Đinh Tiên Hoàng, Phường Bến Nghe, Quận 1, Thành phố Hồ Chí Minh
- Bộ môn Hóa Sinh-Khoa Dược-Trường Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh Địa chỉ: 41-43 Đinh Tiên Hoàng, Phường Bến Nghe, Quận 1, Thành phố Hồ Chí Minh
- Bộ môn Hóa Dược-Khoa Dược-Trường Đại học Kỹ thuật Y-Dược Đà Nẵng Địa chỉ: Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Phường Hòa Quý, Quận Ngũ Hành Sơn, Thành phố Đà Nẵng.- -
- Viện hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam Địa chỉ: 18 Đường Hoàng Quốc Việt, Quận Cầu Giấy, Thành phố Hà Nội
Thời gian nghiên cứu: từ tháng 01 năm 2020 đến tháng 12 năm 2023.
Phương pháp nghiên cứu và công cụ đo lường
Quy trình xây dựng mô hình
Mô hình 3D-pharmacophore được xây dựng dựa trên cấu trúc mục tiêu Cụ thể, đề tài sẽ xây dựng mô hình 3D-pharmacophore dựa vào các ―điểm nóng‖ tại vị trí tương tác PPIs (protein-protein interactions) của IL6 và thụ thể như đã trình bày ở Bảng 1.1
Phần mềm MOE 2022.02 được sử dụng để xây dựng các mô hình 3D-pharmacophore bằng công cụ Pharmacophore Editor Các điểm đăc tính pharmacophore (Features) được truy vấn với bán kính (Radius) và kích thước (Volume) phù hợp Thiết lập các điểm thuộc tính bắt buộc (Essential), ràng buộc (Constraint) và số điểm tối thiểu bắt buộc phải thoả (Partial Match) trong sàng lọc các chất dựa theo các tiêu chí xây dựng mô hình pharmacophore 124 àng lọc pharmacophore bằng phần mềm MOE 2022.02
Các chất từ CSDL DB và NCI sau khi được chuẩn bị được tiến hành sàng lọc qua mô hình 3D-pharmacophore (Pharmacophore Search) Chọn các phối tử giống thuốc thỏa định luật Lipinski (Filter: Druglike) cho các bước sàng lọc tiếp theo Đối với tập CSDL ZINC15, đề tài sử dụng công cụ sàng lọc pharmacophore trực tuyến (Load features) trên trang web ZINCPharmer (http://zincpharmer.csb.pitt.edu) Điều chỉnh các thuộc tính bằng cách bật/tắt (Enable) để tạo ra các tổ hợp ràng buộc thủ công thay cho chức năng Partial Match ở MOE 2022.02 Khi quá trình sàng lọc hoàn tất, kết quả được lưu kết quả dưới dạng file *.sdf và loại các chất không thỏa luật Lipinski
Vì số lượng hợp chất trong CSDL ZINC15 khá lớn (> 22 triệu chất) nên đề tài chỉ chọn sàng lọc pharmacophore cho 1,000 hợp chất tốt nhất ―1,000 top hits‖ phù hợp cho thuốc phân tử nhỏ sử dụng đường uống với khối lượng phân tử nhỏ hơn 500 g/mol và số liên kết quay nhỏ hơn 10 để tiết kiệm tài nguyên máy tính và chi phí nghiên cứu Đánh giá mô hình
Phương pháp dấu vân tay tương tác protein-phối tử (PLIF) biểu thị tương tác giữa phối tử và protein có thể được sử dụng để đánh giá các mô hình pharmacophore và docking phân tử dựa trên cấu trúc protein khi không có chất ức chế Tỷ lệ tương tác của các phối tử với các ―điểm nóng‖ tại bề mặt tương tác của 2 protein (PPIs) quyết độ tin cậy và tính hiệu quả của mô hình Tỷ lệ phối tử tương tác với các ―điểm nóng‖ càng cao, chứng tỏ mô hình pharmacophore hiệu quả cho sàng lọc in silico và có độ tin cậy cao 67 Quá trình phân tích PLIF được thực hiện bằng phần mềm MOE 2022.02 sử dụng cấu trúc protein đã được dùng trong mô hình docking Kết quả ở phần Population (tỷ lệ cấu dạng tạo tương tác) sẽ được trích xuất dạng hình ảnh và tất cả dữ liệu ở phần sẽ được sao chép và đưa vào Microsoft Excel 2013 để phân tích thêm bằng tính năng Filter (lọc) của phần mềm này 62
2.4.1.2 Mô hình gắn kết docking phân tử
Docking phân tử là kỹ thuật tính toán dựa trên thông tin về cấu trúc protein và phối tử Protein và phối tử được các phần mềm docking sử dụng để tạo cấu trúc ảo trên máy tính Sau khi phối tử gắn vào protein, khả năng gắn kết này sẽ được đánh giá thông qua điểm số docking Kết quả thu được của quá trình docking bao gồm sự phù hợp liên kết của phối tử và điểm đánh giá ái lực liên kết Trong đề tài này, dựa trên vị trí tương tác quan trọng giữa IL6 và thụ thể (vị trí I và vị trí IIIa), có 4 mô hình docking phân tử tương ứng được thiết kế
Quy trình xây dựng mô hình
(i) Chuẩn bị cấu trúc protein và phối tử
Cấu trúc IL6, IL6R được chuẩn bị bằng phần MOE 2022.02 bởi công cụ Sequence Editor và QuickPrep Vì phức hợp protein được tải về từ PDB với mã 5FUC, 4ZS7 và
4CNI còn chứa các chuỗi khác và phân tử nước kết tinh, do đó cần tiến hành xóa bỏ các phần tử không liên quan, chỉ giữ lại chuỗi IL6 và IL6R Các nguyên tử trong protein được xác định vùng không gian chuyển động (Tether và Fix), nhằm đảm bảo các nguyên tử không bị lệch quá xa so với tọa độ ban đầu và thiết lập thông số tối thiểu hóa năng lượng (Refine) về giá trị 0,0001 kcal/mol/A ^ 2 Protein được lưu dưới dạng file *.pdb để docking
Trước khi tiến hành gắn kết docking phân tử, cần tối thiểu hóa năng lượng (Energy Minimize) phối tử để tìm ra cấu dạng có năng lượng thấp nhất Trong MOE 2022.02, chọn trường lực (Forcefeild) Amber10: EHT và thông số tối thiểu hóa năng lượng (Gradient) đưa về giá trị 0,0001 kcal/mol/A ^ 2 Cuối cùng, phối tử được lưu dưới dạng file *.sdf và sẵn sàng cho docking
(ii) Xây dựng mô hình gắn kết docking phân tử
Trong công cụ FlexX của phần mềm LeadIT 2.1.8, cấu trúc protein được đưa vào theo đường dẫn bằng công cụ Load or Prepare Receptor Tại mục Define Binding Site, mở cửa sổ Project Tree để chọn các acid amin nằm trong khu vực khoang gắn kết Mở dần bán kính khoang gắn kết đến khi bao phủ toàn bộ các acid amin cần thiết Khoang gắn kết được lưu lại để tiến hành docking
Tập các phối tử cần dock được tải vào phần mềm (Load file) bằng công cụ
Define FlexX Docking với 1,000 lần tối đa cho mỗi lần lặp lại (Maximum Number of Solutions per Iteration) và 200 lần tối đa cho mỗi lần phân mảnh (Maximum Number of Solutions per Fragmentation) Sau khi docking hoàn tất, kết quả được truy xuất (Export Poses) và lưu dưới dạng file*.sdf Đánh giá kết quả gắn kết docking phân tử
Việc đánh giá kết quả docking được thực hiện bằng giao diện chính của phần mềm LeadIT 2.1.8 và phân tích sự gắn kết protein-phối tử được thực hiện với sự hỗ trợ của phần mềm Discovery Studio 2020 Điểm số docking thu được từ LeadIT 2.1.8 thể hiện khả năng gắn kết của phối tử vào khoang gắn kết Trong đó, các chất có điểm số docking 70%) Trong đó, chất có điểm số docking < −20 kJ.mol -1 được dự đoán là có khả năng gắn kết mạnh, điểm số −20; −10) kJ.mol -1 thể hiện khả năng gắn kết vừa phải và điểm số > −10 kJ/mol cho khả năng gắn kết tương đối yếu Hình 3.5 trình bày tỷ lệ phân bố điểm số docking của 3 tập CSDL DB, NCI, ZINC15 trên 3 mô hình gắn kết docking phân tử tương ứng
Hình 3.5 Tỷ lệ phân bố điểm số docking của 3 CSDL DB, ZINC15 và NCI trên 3 mô hình gắn kết docking phân tử (D-IL6-1a, D-IL6-1b, D-IL6R)
Từ kết quả docking, đề tài thực hiện phân tích tương tác protein-phối tử bằng công cụ PLIF trong MOE 2022.02 để quan sát sự tương tác của từng phối tử với các acid amin quan trọng hay còn gọi là ―điểm nóng‖ trong khoang gắn kết Mục đích của quy trình phân tích PLIF nhằm đánh giá độ tin cậy của các mô hình 3D-pharmacophore và mô hình gắn kết docking phân tử thông qua tỷ lệ tương tác giữa các phối tử với các acid amin này Tỷ lệ tương tác giữa các chất với các ―điểm nóng‖ tại khoang càng cao, chứng minh việc thiết lập các mô hình dựa trên đặc tính của các ―điểm nóng‖ là hiệu quả và có độ tin cậy cao Kết quả phân tích PLIF của các CSDL DB, ZINC15 và NCI qua các mô hình D-IL6-1a, D-IL61b, D-IL6R được trình bày ở các Hình 3.6
Hình 3.6 Phân tích PLIF cho các chất DB, ZINC15và NCI qua 3 mô hình gắn kết docking phân tử (D-IL6-1a, D-IL6-1b, D-IL6R) Tại vị trí I, nghiên cứu sử dụng cấu trúc phức hợp IL6/IL6R và phức hợp IL6/kháng thể 6F82 bắt chước cấu trúc IL6R cho nghiên cứu Vì vậy, những chất có khả năng gắn kết tốt trên IL6 được đề tài tiến hành docking chéo vào IL6R và ngược lại với mong muốn tìm được những chất tối ưu có thể gắn kết tốt đồng thời trên IL6 và IL6R Khi phối tử gắn kết được trên cả IL6, IL6R sẽ làm tăng tần suất tiếp xúc giữa phối tử với cả hai protein trong cơ thể, từ đó có thể phong tỏa hoàn toàn tương tác giữa hai protein này và tạo điều kiện thuận lợi cho các nghiên cứu in vitro, in vivo Nhìn vào biểu đồ phân bố điểm số docking ở các Hình 3.5 có thể thấy rằng số lượng các chất có điểm số docking
