Nghiên cứu xây dựng mô hình sàng lọc ảo các chất có hoạt tính ức chế HER2

Trong nghiên cứu này, hai phương pháp sàng lọc ảo là mô hình mô tả phân tử docking và 3D-pharmacophore đã được sử dụng để sàng lọc các chất ức chế HER2 mới.

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH SÀNG LỌC ẢO CÁC CHẤT

CÓ HOẠT TÍNH ỨC CHẾ HER2

Lê Minh Trí * , Chương Hòa Thuận * , Thái Khắc Minh *

TÓM TẮT

Mở đầu: Việc điều trị ung thư vú di căn trở nên khó khăn hơn khi các tế bào ung thư biểu hiện thụ thể

yếu tố tăng trưởng thượng bì 2 (HER2) trên bề mặt Hiện nay, FDA chỉ mới cấp phép cho một loại thuốc ức chế HER2 dùng để điều trị ung thư vú HER2 dương tính là lapatinib Tuy nhiên nhiều dòng tế bào ung thư đã học được cách đề kháng với lapatinib Do đó, việc tìm ra các thuốc ức chế HER2 thì cần thiết

Mục tiêu: Trong nghiên cứu này, hai phương pháp sàng lọc ảo là mô hình mô tả phân tử docking và

3D-pharmacophore đã được sử dụng để sàng lọc các chất ức chế HER2 mới

Đối tượng -Phương pháp nghiên cứu: Phần kinase của HER2 chứa một túi gắn kết với ATP và đây

là vị trí tác động của các chất ức chế HER2 Trong nghiên cứu này, mô hình sàng lọc ảo được xây dựng dựa trên cấu trúc của các chất ức chế cạnh tranh với ATP và cấu trúc tinh thể đồng kết tinh của phần kinase HER2 với một chất ức chế Phần mềm MOE được dùng để xây dựng mô hình 3D- pharmacophore của các chất ức chế HER2 Mô hình mô tả phân tử docking được thực hiện trên phần kinase của HER2 (mã PDB:

3RCD) bằng phần mềm FlexX/LeadIT

Kết quả: Mô hình 3D-pharmacophore xây dựng từ 6 chất đã đưa vào thử nghiệm lâm sàng gồm năm

điểm là một trung tâm nhận liên kết hydro (F1: Acc2), hai trung tâm kỵ nước (F2: Hyd và F4: Hyd) và một trung tâm vòng thơm/vòng liên hợp π (F3:Aro|PiR và F5:Aro|PiR) Các điểm thơm và kỵ nước trong mô hình này thì phù hợp với nghiên cứu SAR của các chất ức chế HER2 Mô hình mô tả phân tử docking trên protein HER2 đã chỉ ra được điểm số docking lý tưởng là từ 18,5 đến 30,5 kJ.mol -1 Ứng dụng mô hình trong sàng lọc các chất trong thư viện TCM đã xác định được môt số chất có hoạt tính ức chế HER2 dự

đoán cao 59 chất thỏa mô hình sẽ được đề nghị thử hoạt tính sinh học để thẩm định mô hình sàng lọc

Kết luận: Sự kết hợp của hai phương pháp sàng lọc gồm mô hình mô tả phân tử docking và mô hình

3D-pharmacophore trên protein HER2 giúp cho việc chọn lọc các chất có tiềm năng ức chế HER2 tốt Kết

quả của nghiên cứu này có thể dung để tìm ra các chất khởi nguồn mới

Từ khóa: 3D-Pharmacophore, Docking, HER2, Kinase, Lapatinib, Ung thư vú di căn

ABSTRACT

VIRTUAL SCREENING FOR IDENTIFICATION OF HER2 INHIBITORS

Le Minh Tri, Chuong Hoa Thuan, Thai Khac Minh

* Ho Chi Minh City Journal of Medicine * Supplement of Vol 23 - No 2- 2019: 346 – 353

Background: The treatment of metastatic breast cancer is more difficult when the breast cancer cells

express human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) on the surface Currently, the FDA approved only one small-molecule HER2 inhibitor whose name is lapatinib to treat HER2- positive metastatic breast cancer However, many breast cancer cell lines learned how to resist lapatinib Therefore, it is necessary to discover new HER2 inhibitors

Objectives: In this study, two virtual screening approach namely molecular docking and

3D-* Khoa Dược, Đại Học Y Dược Thành Phố Hồ Chí Minh

pharmacophore were performed and used to screen for new HER2 inhibitors

Materials and methods: The kinase domain of HER2 contains an ATP-binding pocket where is target

for HER2 inhibitors In this study, the virtual screening was constructed based on structures of ATP-competitive inhibitors and crystal structure of the kinase domain of HER2 in complex with an inhibitor 3D-pharmacophore modeling of HER2 inhibitors was also developed by MOE package The molecular

docking studies were carried out by FlexX/LeadIT on the kinase domain of HER2 (PDB code: 3RCD)

Results: The 3D-pharmacophore model was developed containing five pharmacophoric features

comprising H-bond acceptor (F1:Acc2), two hydrophobic center (F2: Hyd and F4: Hyd) and two aromatic center | Pi ring center (F3:Aro|PiR and F5:Aro|PiR) from 6 drug candidates Aromatic features and hydrophobic features in this model were suitable with SAR research of HER2 inhibitors Molecular docking

on HER2 proteins indicated that favorable docking score is from 18.5 to 30.5 kJ.mol -1 3D-pharmacophore and molecular docking were also used to screen on TCM library for discovery new HER2 inhibitors The 59 identified compounds with high affinity in silico on HER2 will tested their bioactivities to evaluate virtual

screening model

Conclusions: The combination between molecular docking and 3D-pharmacophor human epidermal

growth factor receptor 2 (HER2) could help to select new inhibitor with highly HER2 affinity The results

could be applied to discovery new lead compouds

Key words: 3D-Pharmacophore, Docking, HER2, Kinase, Lapatinib, Metastatic breast cancer

ĐẶT VẤN ĐỀ

Ung thư vú là ung thư hình thành trong

các mô của vú, thường là các ống dẫn sữa và

các tiểu thùy Bệnh xảy ra ở cả hai giới, mặc

dù rất ít gặp ở nam giới (www.cancer.gov)

Ung thư vú là loại ung thư phổ biến nhất và

có tỷ lệ tử vong cao nhất ở nữ Quá trình điều

trị ung thư vú di căn rất khó khăn khi các tế

bào ung thư vú có sự biều hiện của thụ thể

HER2 trên bề mặt(4) Hiện nay FDA đã cấp

phép cho bốn loại thuốc điều trị ung thư vú

dương tính với HER2, trong đó có ba thuốc

thuộc loại kháng thể đơn dòng và chỉ có một

thuốc thuộc loại thuốc phân tử nhỏ là

lapatinib (www.fda.gov) Theo các nghiên cứu

lâm sàng đã cho thấy các ích lợi trong việc

điều trị ung thư vú dương tính HER2 có sự

phối hợp giữa các thuốc loại thuốc ức chế

HER2 và các thuốc tiêu diệt tế bào ung thư(3)

Tuy nhiên nhiều dòng tế bào ung thư đã học

được cách đề kháng với lapatinib, do đó vấn

đề tìm ra các thuốc ức chế HER2 mới là một

vấn đề quan trọng trong việc điều trị ung thư

vú dương tính HER2

Trong nghiên cứu này, mô hình sàng lọc

ảo các chất ức chế HER2 gồm hai phương pháp pharmacophore và docking đã được xây dựng dựa trên thông tin về cấu trúc tinh thể của HER2 và các chất đã biết hoạt tính Mô hình xây dựng được dùng để chọn lọc các chất

có hoạt tính ức chế HER2 từ thư viện các chất phân lập từ các bài thuốc cổ truyền Trung Hoa, nhằm mục đích đề nghị các chất có tiềm năng cho các nghiên cứu thực nghiệm

ĐỐI TƯỢNG - PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cấu trúc của HER2

Cấu trúc HER2 được lấy từ ngân hàng dữ liệu protein (Protein Data Bank www.rcsb.org/pdb) Cấu trúc nhận được, ký hiệu là 3RCD, là cấu trúc đồng kết tinh của domain kinase của HER2 và chất ức chế

TAK-285 Domain kinase của HER2 có trình tự từ acid amin thứ 720 đến 987(1)

Cơ sở dữ liệu các chất ức chế HER2

Các chất ức chế HER2 trong thử nghiệm lâm sàng trình bày ở Bảng 1

Bảng 1: Tập hợp các chất ức chế HER2 trong thử

nghiệm lâm sàng

Chất thử

nghiệm Khung cấu trúc

Phase lâm sàng Nhà phát triển

Lapatinib Quinazolin 4 GlaxoSmithKli

ne Neratinib cyanoquinolin 3 Wyeth-Ayerst

Afatinib Quinazolin 3 Boehringer Ingelheim

CP-724714 Quinazolin 2 Pfizer

TAK-285 pyrrolo[2,3-d] pyrimidin 1 Takeda

BMS-599626

pyrrolo[1,2-f]

[1,2,4]triazin 1

Bristol Myers Squibb Các chất ức chế mạnh HER2 trong nghiên

cứu in vitro bao gồm:

- Nhóm 1: Công ty Bristol-Myers Squibb

nghiên cứu phát triển khung cấu trúc

pyrrolo[1,2-f][1,2,4]triazin và chọn lọc được

dữ liệu của 55 chất (ký hiệu là "Data 2")

- Nhóm 2: Công ty Takeda phát triển

khung cấu trúc pyrrolo[2,3-d]pyrimidin và

chọn lọc được dữ liệu của 68 chất (ký hiệu là

"Data 3")

- Nhóm 3: Công ty GlaxoSmithKline

nghiên cứu phát triển khung chính là

quinazolin, nhưng cũng có công bố thêm dữ

liệu về các khung khác như

5-ethynylpyrimidin, thieno[2,3-d]pyrimidin,

pyrido[3,4-d]pyrimidin (ký hiệu là "Data 4")

Các chất ức chế yếu HER2 trong nghiên

cứu in vitro (Data 5): Điều kiện để chọn ra các

chất có hoạt tính yếu là trị số IC50 lớn hơn 100

µM Dựa trên điều kiện này ta thu thập được

35 chất có hoạt tính ức chế HER2 yếu(5-8) Các

chất này ký hiệu là "Tập 05"

Xây dựng mô hình 3D-pharmacophore

Các chất dùng để xây dựng

pharmacophore gồm 6 chất ở Bảng 1 Sự lựa

chọn này là để đảm bảo rằng các chất dùng để

xây dựng pharmacophore là những chất chắc

chắn có hoạt tính ức chế HER2 mạnh, mặc dù

phương pháp đo hoạt tính khác nhau Tập

hợp 6 chất này gọi là tập xây dựng và ký hiệu

là "Data 1" Để đánh giá tính chọn lọc của

pharmacophore tạo ra thì cần xây dựng một tập hợp các chất ức chế mạnh (tập có hoạt tính) và một tập hợp các chất ức chế yếu (tập không hoạt tính) Khi có càng nhiều chất trong tập có hoạt tính và càng ít chất trong tập không hoạt tính thỏa điều kiện của một pharmacophore thì nghĩa là pharmacophore đó được đánh giá tốt Tập

có hoạt tính được sử dụng ở đây gồm 3 tập hợp được ký hiệu lần lượt là: (i) "Data 2": gồm 55 chất trong nhóm 1; (ii) "Data 3": gồm

68 chất trong nhóm 2; (iii) "Data 4": gồm 96 chất trong nhóm 3 Tập không hoạt tính được ký hiệu là "Tập 05" gồm 35 chất Tóm tắt cơ sở dữ liệu này trình bày ở Bảng 2

Bảng 2: Cơ sở dữ liệu các chất ức chế HER2

Tập có hoạt tính

Tập không hoạt tính

Từ mỗi cấu trúc phân tử có thể tạo ra nhiều các cấu dạng có thể có nhờ ứng dụng Conformation Import Các thông số cài đặt cho bước tạo cấu dạng này nhằm đảm bảo rằng số lượng cấu dạng được tạo ra là toàn bộ các cấu dạng có thể có của một cấu trúc Theo nguyên tắc chỉ sử dụng các cấu dạng gắn kết nên việc tạo cấu dạng không sử dụng ứng dụng Conformation Import như quy trình cơ bản mà thực hiện các bước sau đây: (i) Sử dụng ứng dụng Dock để tạo ra các cấu dạng gắn kết của mỗi chất trong tập xây dựng; (ii) Sử dụng cấu dạng của ligand đồng kết tinh (TAK-285) trong cấu trúc protein như một tiêu chuẩn để loại các cấu dạng gắn kết sai được tạo ra bởi Dock Việc loại các cấu dạng sai được thực hiện bằng tùy chọn Placement trong ứng dụng Dock với điều kiện chọn lọc là một pharmacophore định vị được tạo từ ligand đồng kết tinh

TAK-285 Điều này có nghĩa là các cấu dạng gắn kết được tạo ra từ một phân tử nếu không thỏa

được pharmacophore định vị sẽ bị loại bỏ

Pharmacophore định vị được xây dựng bằng

cách dùng các điểm của pharmacophore tốt

nhất được tạo từ quy trình cơ bản đặt vào

những vị trí tương ứng trong cấu dạng của

ligand đồng kết tinh TAK-285

Quá trình xây dựng mô hình

3D-pharmacophore ức chế HER2 được thực hiện

bằng ứng dụng Pharmacophore Elucidator trong

phần mềm MOE (www.chemcomp.com) Mục

đích của chương trình này là tạo ra tất cả các

truy vấn pharmacophore mà có sự chồng phủ

tốt ở hầu hết các phân tử hợp chất có hoạt

tính Đánh giá các truy vấn pharmacophore

tạo thành dựa trên phần trăm các chất thỏa

mãn truy vấn trong các tập có hoạt tính và tập

không hoạt tính

Xây dựng mô hình mô tả phân tử docking

Sử dụng phần mềm MOE 2008.10 để xử lý

thông tin về cấu trúc của protein Thông tin về

cấu trúc của protein được tải xuống dưới dạng

tập tin pdb Loại bỏ các phần không dùng của

cấu trúc protein như các phân tử nước và các

chuỗi không liên quan đến đích tác động Sử

dụng ứng dụng Prepair để xử lý protein trở thành dạng gần giống với trong tự nhiên theo quy trình của phần mềm

Sử dụng phần mềm ChemBioDraw Ultra 11.0 để xây dựng cấu trúc hóa học 2D của các chất Sau đó tự động chuyển đổi cấu trúc hóa học 2D của các chất sang cấu trúc 3D bằng phần mềm ChemBio3D 11.0 Cấu trúc phân tử được lưu lại dưới dạng tập tin mol2

Sử dụng phần mềm Sybyl-X 1.1 (Tripos, www.certara.com) để đưa cấu trúc 3D của ligand chuyển về gần với dạng tự nhiên của phân tử ligand Lưu tất cả các cấu trúc cần docking dưới dạng tập tin sdf

Sử dụng phần mềm LeadIT 2.1.1 để tiến hành docking Nhập thông tin về cấu trúc protein dưới dạng tập tin pdb và thông tin về cấu trúc ligand dưới dạng tập tin sdf Thiết lập khoang gắn kết là vùng không gian cách ligand đồng kết tinh 5,5 Å Kết quả trả về là cấu dạng có điểm số gắn kết tốt nhất Kết quả docking gồm cấu dạng gắn kết và điểm số gắn kết được lưu lại dưới dạng tập tin sdf Điểm số gắn kết càng âm thì khả năng gắn kết càng tốt

KẾT QUẢ

Mô hình 3D-pharmacophore

Bảng 3: Bảng đánh giá các mô hình 3D pharmacophore

pharmacophore

Tỷ lệ các chất thỏa pharmacophore Tập có hoạt tính Tập không hoạt tính

Data 2 (55 chất)

Data 3 (68 chất)

Data 4 (96 chất)

Data 5 (35 chất)

Khi sử dụng phương pháp xây dựng

pharmacophore cơ bản thu được 8

pharmacophore tốt nhất với các kết quả

đánh giá kèm theo và trình bày ở Bảng 3

Kết quả đánh giá cho thấy các pharmacophore này không có tính chọn lọc giữa tập có hoạt tính và tập không hoạt tính

Về mặt lý thuyết thì khi một phân tử ligand gắn kết với đích tác động tại vị trí gắn kết

thì chỉ có một số cấu dạng của phân tử sẽ

tạo được liên kết với đích tác động Tuy

nhiên theo quy trình cơ bản thì các cấu dạng

được tạo thành là toàn bộ các cấu dạng có

thể có của một phân tử nên cấu dạng dùng

để xây dựng pharmacophore không chính

xác Vì vậy trong đề tài này, quy trình xây

dựng pharmacophore đã được sửa lại theo nguyên tắc là chỉ sử dụng cấu dạng gắn kết của ligand để xây dựng pharmacophore Khi

áp dụng phương pháp mới để xây dựng pharmacophore kết quả thu được là

pharmacophore trình bày ở Hình 1 và có kết quả đánh giá kèm theo trình bày ở Bảng 3

Hình 1: Mô hình 3D pharmacophore các chất ức chế HER2

Mô hình mô tả phân tử docking

Kết quả redocking

Bảng 5: Kết quả redock của các cấu dạng TAK-285

trên protein 3RCD

(Å)

Đánh giá (RMSD< 2Å)

TAK-285 tách từ phức hợp đồng

kết tinh 1,5029 Đạt

TAK-285 tách từ phức hợp đồng

kết tinh được chuẩn bị theo quy

trình

1,6518 Đạt TAK-285 tạo từ MOE được

chuẩn bị theo quy trình 1,8153 Đạt

Quá trình redock được tiến hành trên ba

cấu dạng ligand đồng ức chế là: (1) Cấu dạng

của TAK-285 tách từ phức hợp đồng kết tinh

(PDB ID là 3RCD) và (2) Cấu dạng TAK-285

tách từ phức hợp đồng kết tinh được chuẩn bị

theo quy trình (3) Cấu dạng TAK-285 tạo từ MOE được chuẩn bị theo quy trình Hai cấu dạng này được tiến hành redock trên protein HER2 Kết quả được trình bày trong Bảng 5 Với giá trị RMSD < 2,00 Å chứng tỏ phương pháp cùng với các thông số cài đặt của LeadIT

là thích hợp để tiến hành docking

Điểm số docking của các chất đã biết hoạt tính

Biểu đồ phân tích ở Hình 2 cho thấy điểm số docking của các chất có hoạt tính (92,24%) nằm trong khoảng từ -19 đến -31 kJ.mol-1 Trong 6 chất được thử nghiệm lâm sàng thì cả 6 chất đều nằm trong khoảng điểm docking này Điểm số docking của các chất không hoạt tính thì phân bố không tập trung và có vùng phân bố khá rộng từ -12 đến -35 kJ.mol-1

Hình 2: Biểu đồ phân tích kết quả điểm số docking của các chất đã biết hoạt tính

BÀN LUẬN

Mô hình 3D Pharmacophore

Kết quả trên cho thấy pharmacophore B01

có sự chọn lọc giữa các chất thuộc tập có hoạt

tính và tập không hoạt tính Sự chọn lọc của

kết quả đánh giá ủng hộ lập luận về mặt lý

thuyết của phương pháp xây dựng mới

Nhưng phương pháp này đòi hỏi nhiều yêu

cầu hơn so với phương pháp cơ bản, gồm các

điều kiện sau: (i) Phải có cấu trúc tinh thể

đồng kết tinh giữa ligand và thụ thể đích tác

động; (ii) Cấu trúc của ligand đồng kết tinh và

cấu trúc của các chất trong tập xây dựng phải

có sự tương đồng nhất định Ngoài ra cần áp

dụng phương pháp xây dựng mới qua các

nghiên cứu khác để có thể đánh giá một cách

tổng quát hơn về phương pháp

Kết quả có 5 chất trong tập xây dựng thỏa

được pharmacophore B01, ngoại trừ afatinib

Hình 3 minh họa các điểm tương ứng của

pharmacophore trên cấu trúc của các chất

trong tập xây dựng Theo Hình 3, cấu trúc của

các chất thỏa pharmacophore B01 có một điểm

nhận liên kết hydro là nitơ trên dị vòng thơm

Ngoài ra các 2 điểm kỵ nước (F2, F4) và 2 điểm

tạo liên kết π (F3, F5) tương ứng với 4 vòng

thơm trên 5 cấu trúc Phân tử afatinib do

không có vòng thơm thứ 4 nên không thỏa

được pharmacophore B01 Điều này có thể giải

thích theo các nghiên cứu SAR của các chất ức

chế HER2 đã được công bố Theo đó các chất

ức chế HER2, theo cơ chế tương tranh với ATP, nếu có thêm một nhóm thế là một vòng thơm tại vị trí tương ứng với F5 thì hoạt tính

ức chế tăng lên(6-8) Nhưng afatinib lại là một chất ức chế theo một cơ chế mới là tạo liên kết cộng hóa trị với các acid amin tại vị trí gắn kết,

do đó các protein đã bị bất hoạt sẽ không phục hồi hoạt tính nữa Để phân tích mối liên hệ giữa mô hình pharmacophore và cấu dạng gắn kết, các điểm của pharmacophore B01 được đặt vào cấu dạng gắn kết của phân tử TAK-285 đồng kết tinh Liên kết mạnh nhất theo phân tích của phần mềm MOE là liên kết hydro giữa nitơ trên dị vòng thơm và acid amin methionin 801, tương ứng với điểm F1 của pharmacophore B01 Các điểm F2, F3, F4, F5, tương ứng với các vòng thơm trên cấu trúc của TAK-285, định vị trong vùng kỵ nước nằm sâu trong khoang gắn kết Điều này có nghĩa

là mặc dù các vòng thơm không tạo nên các tương tác mạnh với túi gắn kết để giữ ligand lại, nhưng các vòng thơm có thể giúp phân tử ligand dễ dàng tiến sâu vào trong túi gắn kết bởi các tương tác kỵ nước Nhờ đó cấu dạng gắn kết của một ligand sẽ nằm khít với túi gắn kết điều này sẽ giúp cho các ligand này không

bị đẩy khỏi túi gắn kết bởi ATP hay các phân

tử nước Đây là một cơ sở quan trọng cho việc phân tích các cấu dạng gắn kết trong phần phương pháp docking

Hình 3: Sự tương đồng giữa pharmacophore và cấu trúc các chất trong tập xây dựng

Mô hình mô tả phân tử docking

Về mặt lý thuyết phần mềm LeadIT 2.1.1

đánh giá điểm số docking dựa trên độ mạnh

của liên kết gắn kết của ligand và protein

Sắp xếp theo độ mạnh liên kết thì liên kết

điện tích > liên kết hydro > liên kết π-π >

liên kết van der Waals Nếu một phân tử tạo

được nhiều tương tác mạnh như liên kết

hydro thì điểm số docking của phân tử đó sẽ

tốt Tuy nhiên như đã phân tích về tầm

quan trọng của các tương tác kỵ nước được

tạo ra bởi các vòng thơm đối với hoạt tính

ức chế, các chất ức chế có hoạt tính tốt nên

là các chất có thể tạo các tương tác kỵ nước

yếu Điều này dẫn đến điểm số docking của

các chất có hoạt tính cao không phải là các chất có điểm số docking tốt nhất

Điểm số docking của các chất trong tập không hoạt tính phân bố dàn trải và không liên tục trên biểu đồ phân tích Điều này có thể

lý giải bởi các nguyên nhân sau: (i) Số lượng các chất không hoạt tính quá ít không đại diên được cho toàn bộ các chất không hoạt tính; (ii) Giới hạn của phương pháp docking như sự linh động của cấu trúc đích tác động, vai trò của nước đối với tương tác ligand và protein, giới hạn của các thuật toán đánh giá ái lực gắn kết Do đó vùng điểm số docking tốt từ -31 đến -35 kJ.mol-1 không phải là điểm số lý tưởng trong trường hợp docking các chất ức

chế HER2 Khoảng điểm số docking lý tưởng

được đề nghị nên là từ -19 đến -31 kJ.mol-1

Ứng dụng sàng lọc ảo

Mô hình sàng lọc các chất có khả năng ức

chế HER2 được xây dựng được mô tả ở Hình

4 Mô hình sàng lọc các chất có hoạt tính ức

chế HER2 được ứng dụng vào tập hợp các

chất được phân lập từ các bài thuốc cổ truyền

Trung Hoa(2). Sau khi sử dụng mô hình sàng

lọc được xây dựng để tiến hành chọn lọc các

chất có hoạt tính ức chế HER2, kết quả thu

được gồm 59 chất (cấu trúc không công bố) và

được phân tích chuẩn bị cho thử nghiệm in

vitro

Hình 4: Sơ đồ mô tả mô hình sàng lọc

KẾT LUẬN

Trong nghiên cứu này, mô hình sàng lọc

ảo các chất ức chế HER2 gồm hai phương

pháp pharmacophore và docking đã được xây

dựng thành công với việc sử dụng các thông

tin về cấu trúc của HER2 và các chất đã biết

hoạt tính Trong đó phương pháp

pharmacophore đã được xây dựng theo một

phương pháp mới là sử dụng thông tin của cả

cấu trúc của đích tác động và các chất đã biết

hoạt tính Phương pháp docking đã đề nghị

được khoảng điểm số gắn kết lý tưởng cho các

chất có hoạt tính ức chế HER2 Kết quả ứng

dụng mô hình sàng lọc ảo trên thư viện TCM thu được 59 chất có khả năng là các chất ức chế HER2

Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Phát triển

khoa học và công nghệ Quốc gia (NAFOSTED) trong đề tài

mã số 108.05-2017.12 (Lê Minh Trí)

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Aertgeerts K, Skene R, Yano J, Sang BC, Zou H, Snell G, Jennings A, Iwamoto K, Habuka N, Hirokawa A, Ishikawa T, Tanaka T, Miki H, Ohta Y, Sogabe S (2011) Structural analysis of the mechanism of inhibition and allosteric activation of the kinase domain of HER2

protein J Biol Chem, 286(21): pp.18756-18765

2 Chen CY (2011) TCM Database@Taiwan: The World's Largest Traditional Chinese Medicine Database for

Drug Screening In silico PLoS ONE, 6(1): pp.e15939

3 Engel RH, Kaklamani VG (2007) HER2-positive breast

cancer: current and future treatment strategies Drugs,

67(9): pp.1329-1341

4 English DP, Roque DM, Santin AD (2013) HER2

implications for gynecologic malignancies Mol Diagn

Ther, 17(2): pp.85-99

5 Lin R, Chiu G, Yu Y, Connolly PJ, Li S, Lu Y, Adams M, Fuentes-Pesquera AR, Emanuel SL, Greenberger LM (2007) Design, synthesis, and evaluation of 3,4-disubstituted pyrazole analogues as anti-tumor CDK

inhibitors Bioorg Med Chem Lett, 17(16): pp.4557-61

6 Lin R, Connolly PJ, Lu Y, Chiu G, Li S, Yu Y, Huang S,

Li X, Emanuel SL, Middleton SA, Gruninger RH, Adams M, Fuentes-Pesquera AR, Greenberger LM (2007) Synthesis and evaluation of pyrazolo[3,4-b]pyridine CDK1 inhibitors as anti-tumor agents

Bioorg Med Chem Lett, 17(15): pp.4297-302

7 Petrov KG, Zhang YM, Carter M, Cockerill GS, Dickerson S, Gauthier CA, Guo Y, Mook RA Jr, Rusnak

DW, Walker AL, Wood ER, Lackey KE (2006) Optimization and SAR for dual ErbB-1/ErbB-2 tyrosine

kinase inhibition in the 6-furanylquinazoline series

Bioorg Med Chem Lett, 16(17): pp.4686-4691

8 Sun L, Tran N, Tang F, App H, Hirth P, McMahon G, Tang C (1998 Synthesis and biological evaluations of 3-substituted indolin-2-ones: a novel class of tyrosine kinase inhibitors that exhibit selectivity toward

particular receptor tyrosine kinases J Med Chem, 41(14):

pp.2588-603

Ngày phản biện nhận xét bài báo: 01/11/2018