Sàng lọc các chất có khả năng ức chế asparagine endopeptidase trong điều trị bệnh alzheimer

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ Y TẾ ĐẠI HỌC Y DƢỢC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN TƢỜNG QUANG SÀNG LỌC CÁC CHẤT CÓ KHẢ NĂNG ỨC CHẾ ASPARAGINE ENDOPEPTIDASE TRONG ĐIỀU TRỊ BỆNH ALZHEIMER U N VĂN THẠC S DƢỢC HỌC TP HỒ CH INH - NĂ 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ Y TẾ ĐẠI HỌC Y DƢỢC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN TƢỜNG QUANG SÀNG LỌC CÁC CHẤT CĨ KHẢ NĂNG ỨC CHẾ ASPARAGINE ENDOPEPTIDASE TRONG ĐIỀU TRỊ BỆNH ALZHEIMER N : Dƣ c – Dƣ c s số: 8720205 U N VĂN THẠC S DƢỢC HỌC NGƢỜI HƢỚNG D N HO HỌC: PGS TS TH I TP HỒ CH INH - NĂ 2019 H C INH LỜI C ĐO N Tôi cam đoan công trình nghiên cứu tơi, đƣợc hƣớng dẫn khoa học PGS TS Thái Khắc Minh Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố luận văn khác Những số liệu bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá đƣợc tác giả thu thập từ nguồn khác có ghi rõ phần tài liệu tham khảo Tác giả Nguyễn Tƣờng Quang i Luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ Dƣợc học – Khóa: 2017-2019 SÀNG LỌC CÁC CHẤT CÓ KHẢ NĂNG ỨC CHẾ ASPARAGINE ENDOPEPTIDASE TRONG ĐIỀU TRỊ BỆNH ALZHEIMER Nguyễn Tƣờng Quang Thầy hƣớng dẫn: PGS TS Thái Khắc Minh Đặt vấ đề mục tiêu nghiên cứu Asparagin endopeptidase (AEP), gọi legumain hay delta-secretase, cysteine protease liên quan đến hai trình phân chia protein xuyên màng APP protein tau, gián tiếp gây mảng β-amyloid đám rối nội thần kinh bệnh lý AD Do đó, AEP mục tiêu đầy triển vọng cho việc phát triển thuốc điều trị AD Mục tiêu nghiên cứu sàng lọc chất ức chế AEP có khả phát triển làm thuốc phƣơng pháp in silico Đối tƣ v p ƣơ p áp iê cứu Sử dụng thông tin cấu trúc tinh thể AEP kết hợp với chất ức chế đƣợc nghiên cứu, đề tài tiến hành xây dựng mơ hình sàng lọc ảo Cơ sở liệu dùng để sàng lọc năm thƣ viện lớn với tổng cộng 134.867 chất Quá trình sàng lọc ảo đƣợc thực theo thứ tự: mơ hình 3D pharmacophore dựa cấu trúc mục tiêu dựa ligand, docking mô động học phân tử Kết bàn luận Kết xây dựng thành công hai mơ hình pharmacophore, từ cấu trúc mục tiêu, dựa ligand bên cạnh mơ hình mơ tả phân tử docking Sau q trình sàng lọc hai mơ hình pharmacophore docking, thu đƣơc 106 chất dock thành công lên AEP (28 chất có điểm số docking ≤ -21,11 kJ/mol điểm số docking chất 11) Sau tiến hành đánh giá điểm số chức chọn chất có điểm số tốt Mơ động học phân tử đƣợc sử dụng cho hai chất 841 641, cho thấy khả gắn kết tốt với AEP Kết luận kiến nghị Các mơ hình sàng lọc ảo, với luật Lipinski giúp sàng lọc hiệu chất có khả ức chế AEP có tiềm ứng dụng điều trị AD Thử nghiệm in vitro cần đƣợc tiến hành để chứng minh rõ ràng hoạt tính chất ii Final thesis for the degree of Master Pharm – Academic year 2017-2019 VIRTUAL SCREENING FOR ASPARAGINE ENDOPEPTIDASE INHIBITORS IN TRE T ENT OF ZHEI ER’S DISE SE Tuong-Quang Nguyen Supervisor: Assoc Prof Dr Khac-Minh Thai Introduction Asparagine endopeptidase (AEP), also known as legumain or delta-secretase, is a lysosomal cysteine protease that cleaves both amyloid precursor protein (APP) and tau, mediating the amyloid-β and tau pathology in Alzheimer’s disease (AD) Therefore, AEP is an attractive target of drug discovery against AD The goal of this study is searching for new inhibitors of AEP that will be able to become a medication Materials and methods Combination of the crystal structures of AEP and its inhibitors, this study will develop in silico models for screening AEP inhibitors The database for screening is collected from five chemical databases including a total of 134.876 substances The virtual screening process is carried out in the following order: 3D-pharmacophore, docking, and molecular dynamics simulation Results and discussion The results have successfully built two 3D-pharmacophore models, a protein-based pharmacophore and a ligand-based pharmacophore, and a molecular docking modelling After screened through 3D-pharmacophore and molecular docking models, 106 compounds were successfully docked on AEP (28 hits achieve scores ≤ -21.11 kJ/mol which is the score of compound 11) Analyzing the functional score on hits with the best scores was showed Among these compounds, molecular dynamics simulations were run for 841 and 641 and the results showed that these compounds had a good binding activity to AEP Conclusion The virtual screening models, along with the Lipinski’s rule of three, have effectively screened AEP inhibitors and potential applications in the treatment of AD These models should be screened with larger databases, more molecular dynamics simulations and in vitro experiments are needed to use for the potential compounds to closer figured out compounds with real bioactivity iii ỤC ỤC MỤC LỤC iv LỜI CẢM ƠN v DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT vi DANH MỤC BẢNG vii DANH MỤC HÌNH viii T VẤN Ề CHƢƠNG TỔNG QUAN TÀI LIỆU 1.1 Bệnh Alzheimer 1.2 Asparagin endopeptidase 1.3 Thiết kế thuốc với hỗ trợ máy tính 16 CHƢƠNG ỐI TƢỢNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 22 2.1 Mơ hình sàng lọc ảo 22 2.2 Mơ hình pharmacophore 24 2.3 Mơ hình mơ tả phân tử docking 31 2.4 Mô động học phân tử 35 CHƢƠNG KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN 40 3.1 Xây dựng mơ hình pharmacophore 40 3.2 Mơ hình mơ tả phân tử docking 46 3.3 Sàng lọc ảo 48 3.4 Mô động học phân tử 65 3.5 Bàn luận 70 CHƢƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 73 4.1 Kết luận 73 4.2 Kiến nghị 73 TÀI LIỆU THAM KHẢO 75 DANH MỤC PHỤ LỤC PL-1 - PL-7 iv ỜI CẢ ƠN Đầu tiên em xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến Thầy PGS.TS Thái Khắc Minh tận tình hướng dẫn, dành thời gian q giá góp ý, chỉnh sửa truyền đạt nhiều kiến thức Thầy cho em động lực để hoàn thành luận văn Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến tất Thầy Kho c rường Đại học Y c Thành phố Hồ hí Minh tận tình truyền đạt kiến thức chia sẻ kinh nghiệm suốt thời gi n qu Cảm ơn chị Thùy, chị Hạnh, Nhàn, Nhâm, Anh Tuấn người tr o đổi, động viên giúp đỡ lẫn nh u trình làm đề tài Cảm ơn tất người qu n tâm, th ng cảm tạo điều kiện tốt cho em hoàn thành luận văn TP Hồ hí Minh, tháng 10 năm 2019 v D NH ỤC TỪ VIẾT T T IC50 Nồng độ ức chế 50 In silico Thực máy tính In vitro Thực ống nghiệm MDS Mô động lực học phân tử MOE Phần mềm Molecular Operating Environment PDB Ngân hàng liệu protein (Protein Data Bank) RMSD Căn bậc hai độ lệch trung bình bình phƣơng RMSF Căn bậc hai độ dao động trung bình bình phƣơng WHO Tổ chức y tế giới AEP Asparagin endopeptidase AD Bệnh Alzheimer APP Protein xuyên màng (Amyloid precursor protein) AChE Acetylcholinesterase BuChE Butyrylcholinesterase NMDA N-Methyl-D-aspartate NTFs ám rối nội thần kinh CNS Hệ thần kinh trung ƣơng LSAM Ổn định hoạt hóa legumain Aβ Mảng β-amyloid vi D NH ỤC BẢNG Bảng 1.1 Danh mục thuốc đƣợc chấp nhận dùng điều trị AD Bả Các thƣ viện hợp chất đƣợc dùng để sàng lọc 24 Bảng 2.2 So sánh luật Lipinski, CNS Lipinski Lipinski 25 Bảng 2.3 Một số mã protein AEP ngân hàng liệu protein 25 Bảng 2.4 Danh mục 13 enzym tập WOMBAT 28 Bảng 2.5 Cấu trúc chất tập xây dựng 29 Bảng 2.6 Tập kiểm tra mơ hình pharmacophore 29 Bảng 2.7 Các số dùng đánh giá mô hình pharmacophore 31 Bảng 3.1 Kết đánh giá mơ hình pharmacophore xây dựng đƣợc từ cấu trúc protein 43 Bảng 3.2 ánh giá mơ hình pharmacophore điểm xây dựng đƣợc từ ligand 43 Bảng 3.3 Kết đánh giá mơ hình pharmacophore điểm xây dựng từ ligand 44 Bảng 3.4 Kết redocking 46 Bảng 3.5 Cấu trúc sơ đồ tƣơng tác chất có điểm số docking tốt 50 Bảng 3.6 Cấu trúc tƣơng tác chất cho điểm số docking tốt 54 Bảng 3.7 Kết sàng lọc qua mơ hình Ph-P1 Ph-L1 thƣ viện chất 57 Bảng 3.8 Kết docking 57 Bảng 3.9 Năm chất thỏa mơ hình pharmacophore có điểm số chức tốt 59 vii D NH ỤC HÌNH Hình 1.1 Cơ chế tạo mảng β-amyloid bệnh lý AD [8] Hình 1.2 Cơ chế tạo thành đám rối nội thần kinh [9] Hình 1.3 Sơ đồ cấu trúc AEP tiền AEP [16] Hình 1.4 Cấu trúc tinh thể AEP [16] 10 Hình 1.5 Trung tâm hoạt động AEP 11 Hình 1.6 Q trình hoạt hóa AEP [16] 12 Hình 1.7 Quá trình AEP tăng kết tụ protein tau [6] 13 Hình 1.8 AEP cắt APP tăng q trình tính tụ mảng β-amyloid [6] 14 Hình 1.9 Cấu trúc hóa học danh pháp chất phân tử nhỏ ức chế AEP 16 (chất 11, 11b 38) 16 Hình 2.1 Sơ đồ xây dựng, đánh giá phân tích mơ hình pharmacophore 22 Hình 2.2 Sơ đồ sàng lọc chất ức chế AEP tập chất lớn mô động học phân tử 23 Hình 2.3 Quy trình xây dựng mơ hình docking 32 Hình 3.1 Kết truy vấn điểm pharmacophore mơ hình pharmacophore Ph-P1 40 Hình 3.2 Kết gióng hàng mơ hình Ph-P1 lên AEP 41 Hình 3.3 Kết truy vấn điểm pharmacophore mơ hình pharmacophore Ph-P2 42 Hình 3.4 Kết gióng hàng mơ hình Ph-P2 lên AEP 42 Hình 3.5 Mơ hình pharmacophore điểm (Ph-L1) sau thêm điểm F6:Hyd từ mơ hình pharmacophore điểm Rhaaa_11 44 Hình 3.6 Mơ hình pharmacophore điểm tốt đƣợc tạo từ Pharmacophore Elucidator MOE 2015.10 45 Hình 3.7 Tƣơng tác chất 11b với mơ hình docking xây dựng từ protein mã 4awa với protein đồng kết tinh 5lua 47 Hình 3.8 Tƣơng tác chất 11 với mơ hình docking xây dựng từ protein mã 4awa với protein đồng kết 5lub 47 viii Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh qua thu đƣợc 111 chất thỏa mơ hình pharmacophore Việc làm khơng tăng khả sàng lọc mà kết hợp đƣợc ƣu điểm mơ hình Từ 111 chất sàng lọc đƣợc, có 106 chất docking thành cơng vào mơ hình docking D-4awa với điểm số docking tốt cho đƣợc tƣơng tác với nhiều acid amin quan trọng Tiến hành chấm điểm số chức chất có điểm số docking tốt chất 11 (-21,11kJ/mol), đề tài thu đƣợc chất có điểm số tốt Chất 841 với điểm số docking tốt -29,86kJ/mol cho đƣợc tƣơng tác với acid amin ba xúc tác (His148-Cys189) đƣợc chọn để thực chạy mô động học phân tử, để xác định xác khả gắn kết chất với AEP môi trƣờng động học Kết RMSD RMSF cho thấy ổn định tốt trình gắn kết AEP chất ức chế 841 Một chất khác 641, hay đƣợc gọi cnidiosid A, từ thƣ viện hợp chất phân lập từ thuốc cổ truyền Trung Hoa TCM cho kết mô động học tốt, giá trị cho thấy gắn kết ổn định với AEP thời gian khảo sát Chất benzofuran glucosid có Selinum monnieri Linn., loại thảo dƣợc đƣợc sử dụng điều trị rối loạn tâm thần [54] Ngoài ra, chất đƣợc tìm thấy Ficus Tikoua Bur đƣợc chứng minh hoạt tính chống oxy hóa [55] Qua đó, cho thấy đƣợc hiệu việc ứng dụng mơ hình phamarcophore xây dựng đƣợc việc sàng lọc chất ức chế AEP sở liệu lớn Hiện tại, chƣa có nhiều nghiên cứu in silico AEP giới Năm 2018, Zahra Nayeri cộng cơng bố tóm tắt ngắn sàng lọc sở cấu trúc mục tiêu, qua tác giả xây dựng đƣợc mơ hình pharmacophore sàng lọc đƣợc chức ức chế AEP tiềm ZINC3979524 [56] Thử sàng lọc chất mơ hình Ph-P1, ZINC3979524 thỏa ba điểm F1:Acc, F2: Don F3: Don Qua đó, phần cho thấy tƣơng đồng mơ hình pharmacophore dựa cấu trúc mục tiêu hai nghiên cứu Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn 72 Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh CHƢƠNG 4: KẾT LU N VÀ KIẾN NGHỊ 4.1 KẾT LU N AD đƣợc phát lần cách kỷ, nhiên có thuốc đƣợc chấp nhận sử dụng điều trị, thuốc gần đƣợc đƣa vào sử dụng gần 20 năm Mặc dù có 100 chất đƣợc thử nghiệm lâm sàng, nhƣng thất bại gần số chất cho thấy đƣợc phần chế bệnh sinh phức tạp Alzheimer Do đó, việc nghiên cứu sâu chế bệnh sinh phát triển thuốc điều trị AD cần thiết Trong thời gian nghiên cứu, đề tài đạt đƣợc số mục tiêu sau: - Thu thập chuẩn bị sở liệu gồm chất ức chế AEP có IC50 đƣợc cơng bố, liệu từ thƣ viện cấu trúc lớn gồm 134.876 chất dùng trình sàng lọc ảo - Xây dựng thành cơng mơ hình pharmacophore, mơ hình dựa cấu trúc protein mơ hình từ ligand, bên cạnh mơ hình phân tử docking AEP - Kết sàng lọc đƣợc 111 chất thỏa mơ hình pharmacophore, tiến hành chấm điểm xếp hạng theo điểm số chức Chọn đƣợc chất có điểm số docking liên kết tốt - Tiến hành mô động học phân tử cho hai chất 841 641 (Cnidiosid A) Quá trình mơ động học cho kết tốt giá trị RMSD, RMSF, cho thấy khả gắn kết tốt ổn định chất vào khoang gắn kết 4.2 KIẾN NGHỊ ể nghiên cứu sâu chất ức chế AEP, nghiên cứu đề nghị thực tiếp bƣớc sau: i Thu thập thêm liệu chất ức chế AEP qua xây dựng đƣợc mơ hình QSAR để ứng dụng việc dự đốn hoạt tính chất ức chế ii Tiến hành sàng lọc quy mô lớn (tập ZinC với 22.723.923 chất) để tìm đƣợc nhiều chất ức chế AEP tối ƣu Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn 73 Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh iii Tiếp tục nghiên cứu in silico: tiếp tục tiến hành mô động học phân tử tính tốn lƣợng tự liên kết cho tất chất tiềm sàng lọc đƣợc nghiên cứu này; dự đốn tính chất dƣợc động học chất tiềm để tiếp tục tìm kiếm chất có hoạt tính ức chế AEP iv Nghiên cứu in vitro để xác định hoạt tính ức chế chất 841 641 AEP qua rút đƣợc mối liên hệ thực tế trình thiết kế sàng lọc thực nghiệm Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn 74 Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh TÀI IỆU THAM HẢO [1] T Francis, Y Brenda and Z Leonenko, "Recent Progress in Alzheimer’s Disease Research, Part 1: Pathology," Journ l of Alzheimer’s ise se, pp 127, Nov 2016 [2] "2017 Alzheimer’s disease facts and figures," Alzheimer’s Association, 1-4, 2017 [3] J DENNIS, "Alzheimer’s Disease: Genes, Proteins, and Therapy," vol 81, 2001 [4] A Rahman, rug Science, 2014 esign nd iscovery in Alzheimer’s ise se.: Bentham [5] D Mehta et al, "Why trials for Alzheimer’s disease drugs keep failing? A discontinued drug perspective for 2010–2015," Expert Opin Investig Drugs, vol 26, no 6, pp 735-739, July 2017 [6] Z Zhang, "Asparagine endopeptidase is an innovative therapeutic target for neurodegenerative diseases," vol 20(10): 1237–124, 2016 [7] Z Zhang, "Inhibition of delta-secretase improves cognitive functions in mouse models of Alzheimer’s disease," vol 8:14740, 2017 [8] K Beyreuther, CL Masters, "Amyloid precursor protein (APP) and beta A4 amyloid in the etiology of Alzheimer's disease: precursor-product relationships in the derangement of neuronal function," Brain Pathol, vol 1, no 4, pp 24151, July 1991 [9] E Congdon and EM Sigurdsson, "Tau-targeting therapies for Alzheimer disease," Nat Rev Neurol, vol 14, no 7, pp 399-415, July 2018 [10] H Hampel, M Mesulam, "The cholinergic system in the pathophysiology and treatment of Alzheimer's disease," Brain, vol 14, no 17, pp 1917-1933, July 2018 [11] R Briggs, S P Kennelly and D O’Neill, "Drug treatments in Alzheimer’s disease," Clinical Medicine, vol 16, no 3, pp 247-53, 2016 [12] T Francis, M Robinson, Y Brenda, "Recent Progress in Alzheimer’s Disease Research, Part 3: Diagnosis and Treatment," Journ l of Alzheimer’s ise se, vol 57, pp 645-655, Nov 2017 [13] J Cummings, G Lee and T Mortsdorf, "Alzheimer’s disease drug development pipeline: 2017," Alzheimer’s & ementi : r nsl tion l Research & Clinical Interventions 3, pp 367-384, Mar 2017 [14] F Mangialasche et al, "Alzheimer's disease: clinical trials and drug Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn 75 Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh development," Lancet Neurol, vol 9, no 7, pp 702-16, July 2010 [15] M Karen M, C.M Jeremy, "Comparative structural analysis of the caspase family with other clan CD cysteine peptidases," Biochemical Journal, pp 219232, Mar 2015 [16] E Dall and H Brandstetter, "Structure and function of legumain in health and disease," Biochimie, pp 1-25, 2015 [17] E Dall and Hans, "Mechanistic and structural studies on legumain explain its zymogenicity, distinct activation pathways and regulation," PNAS, vol 110, no 27, pp 1-6, July 2013 [18] R Vidma, M Vizovišek and D Turk, "Characterization of Legumain Degradome Confirms Narrow Cleavage Specificity," Acta Chim Slov., vol 66, pp 50-57, 2019 [19] L Zhixue, J Sung-Wuk and L Xia, "Neuroprotective Actions of PIKE-Lby Inhibition of SET Proteolytic Degradationby Asparagine Endopeptidase," Molecular cell, pp 665-678, Mar 2008 [20] Z Zhang, M Song and X Liu, "Cleavage of tau by asparagine endopeptidase mediates the neurofibrillary pathology in Alzheimer’s disease," vol 20(11):1254–62, 2014 [21] Z Zhang, M Song and X Liu, "Delta-secretase cleaves amyloid precursor protein and regulates the pathogenesis in Alzheimer’s disease," vol 6:8762, 2015 [22] A J Niestroj, K Feussner, U Heiser, et al, "Inhibition of mammalian legumain by Michael acceptors," vol 383(7–8), 2002 [23] M G Gotz, KE James, E Hansell E, et al, "Aza-peptidyl Michael acceptors A new class of potent and selective inhibitors of asparaginyl endopeptidases (legumains) from evolutionarily diverse pathogens," vol 51(9):2816–32, 2008 [24] J Lee, M Bogyo, "Development of near-infrared fluorophore (NIRF)-labeled activity-based probes for in vivo imaging of legumain," vol 5(2):233–43, 2010 [25] J Lee and Bogyo, "Synthesis and evaluation of aza-peptidyl inhibitors of the lysosomal asparaginyl endopeptidase, legumain," vol 22(3):1340–3, 2012 [26] C Higgins, S Bouazzaoui, K Gaddale K, et al, "P3 SAR exploration of biphenyl carbamate based Legumain inhibitors," vol 24(11):2521–4, 2014 [27] Y Keqiang, "Blockade of Asparagine Endopeptidase Inhibits Cancer," vol 60(17): 7244–7255, 2017 Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn 76 Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh [28] S Sarvagalla, S B Syed and M S Coumar, "An Overview of Computational Methods, Tools, Servers, and Databases for Drug Repurposing," In Silico Drug Design, pp 743-780, 2019 [29] X Qing, et al, "Pharmacophor modeling: advances, limitations,and current utility in drug," Journal of Receptor, Ligand and Channel Research, pp 81-92, July 2014 [30] A Voet et al, "Protein interface pharmacophore mapping tools for small molecule protein: protein interaction inhibitor discovery," Current topics in medicinal chemistry, vol 13, no 9, pp 989-1001 [31] D Raque, A W Filgueira, "Molecular Docking Algorithms," Current Drug Targets, vol 9, no 12, pp 1040-1047 [32] Biosolveit-Gmbh, "FlexX (Protein-Ligand Docker) - User & technical reference as part of LeadIT 2.3," 2017 [33] D Jacob and J Andrew, "Molecular dynamics simulation and drug discovery," BMC Biology, vol 9, no 1, p 71, 2011 [34] A Emile, A Rossen, B Paul, et al, "GROMACS Manual," Department of Biophysical Chemistry of Groningen, The Nerthelands, 2018 [35] M Abraham,et al, "GROMACS User Manual version 2019.3," 2019 [36] S David, D Yannick and J Elvis, "DrugBank 5.0: a major update to the DrugBank database for 2018," Nucleic Acids Research, vol 46, no D1, pp 1074-1082, 2017 [37] Maybridge (2018, truy cập ngày 30/12/2018) Maybridge [Online] http://www.maybridge.com [38] Chemdiv (2019, truy http://www.chemdiv.com/ cập ngày 20/01/2019) Chemdiv [Online] [39] Chen and C Yu-Chian, "TCM Database@Taiwan: The World's Largest Traditional Chinese Medicine Database for Drug Screening In Silico," PLOS ONE, vol 6, no 1, p e15939, 2011 [40] I J Chen, N Foloppe, "Conformational Sampling of Druglike Molecules with MOE and Catalyst: Implications for Pharmacophore Modeling and Virtual Screening," Journal of Chemical Information and Modeling, vol 48, no 9, pp 1773-1791, 2008 [41] T B Fernandes, M C F Segretti, "Analysis of the Applicability and Use of Lipinski`s Rule for Central Nervous System Drugs," Letters in Drug Design & Discovery, vol 13, no 9, pp 1570-1808, 2016 Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn 77 Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh [42] M Congreve, R.Carr and C Murray, "A 'rule of three' for fragment-based lead discovery," Drug Discovery Today, vol 8, no 19, pp 876-7, Oct 2003 [43] Z Feng, G Gilliland, T.N Bhat, H Weissig, I.N Shindyalov, H.M Berman J W., "The Protein Data Bank," Nucleic Acids Research, www.rcsb.org 2018 [44] K A Ness, R Williams and T Harriso, "Flat SAR of P3-methylsulphonamide based small molecule legumain inhibitors," Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters, vol 26, no 2, pp 413-416, Nov 2015 [45] M Mysinger, M Carchia, J Irwin, et al, "Directory of Useful Decoys, Enhanced (DUD-E): Better Ligands and Decoys for Better Benchmarking," Journal of Medicinal Chemistry, vol 55, no 14, pp 6582-6594, 2012 [46] M Mracec, L Halip, R Curpan, et al, "WOMBAT: world of molecular bioactivity," 2004 [47] Good AC and Oprea TI, "Optimization of CAMD techniques Virtual screening enrichment studies: a help or hindrance in tool selection?," Comput Aided Mol, vol 22, pp 169-178, 2008 [48] SYBYL-X 2.0 (2011) (Tripos L.P., St Louis, MO, USA) [Online] (ngày truy cập 22/6/2019) www.tripos.com [49] L Ojzanowska, A Anna, "From Proteins to Perturbed Hamiltonians: A Suite of Tutorials for the GROMACS-2018 Molecular Simulation Package, v1.0," Archives of Environmental & Occupational Health, vol 72, no 1, pp 53-60, 2017 [50] S Jo, T Kim, V G Iyer and W.l Im, "CHARMM‐GUI: A web‐based graphical user interface for CHARMM," Journal of computational chemistry, vol 29, no 11, pp 1859-1865, Aug 2008 [51] K Vanommeslaeghe et al, "CHARMM general force field: A force field for drug-like molecules compatible with the CHARMM all-atom additive biological force fields," Journal of computational chemistry, vol 31, no 4, pp 671-690, 2010 [52] V Zoete, M A Cuendet, "SwissParam: A fast force field generation tool for small organic molecules," Journal of Computational Chemistry, vol 32, no 11, pp 2359-2368, 2011 [53] Inc C C G (2015), "Molecular Operating Environment (MOE) 2015.10," 1010 Sherbooke St West, Suite #910, Montreal, QC, Canada [54] C.P Khare, Ayurvedic Pharmacopoeial Plant Drugs: Expanded Therapeutics., 1st ed.: Routledge, pp 502, 2015 Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn 78 Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh [55] S Wei, J Luan and L Lu, "A new benzofuran glucoside from Ficus Tikoua Bur," International Journal of Molecular Sciences, vol 12, no 8, pp 49464952, 2011 [56] Z Nayeri, F Afzali and M Yazdani, "Discovery of potential inhibitor against human Asparagine Endopeptidase," Pharmacy Updates, 2018 Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn 79 Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh D NH ỤC PHỤ ỤC Phụ lục Bảng viết tắt acid amin PL-2 Phụ lục Danh sách tập fit PL-3 Phụ lục Danh sách nhóm chất ức chế trung bình, yếu PL-6 Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn PL-1 Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh Phụ lục Bảng viết tắt acid amin STT Amino acid Viết tắt chữ Alanin Ala Cystein Cys Aspartic acid Asp Glutamic acid Glu Phenylalanin Phe Glycin Gly Histidin His Isoleucin Ile Lysin Lys 10 Leucin Leu 11 Methionin Met 12 Asparagin Asn 13 Prolin Pro 14 Glutamin Gln 15 Arginin Arg 16 Serin Ser 17 Threonin Thr 18 Valin Val 19 Tryptophan Trp 20 Tyrosin Tyr Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn PL-2 Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh Phụ lục Danh sách tập fit STT Mã chất Cấu trúc hóa học 9h 0,01 BB1 0,13 10q 0,032 38p 0,18 10a 0,047 10e 0,067 Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn PL-3 IC50 (µM) Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh STT Mã chất Cấu trúc hóa học 9b 0,07 22 0,21 10t 0,071 10 10l 0,073 11 10i 0,093 12 6b-1 0,13 Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn PL-4 IC50 (µM) Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh STT Mã chất Cấu trúc hóa học 13 6e-1 0,25 14 0,269 15 9f 0,33 16 38 0,37 Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn PL-5 IC50 (µM) Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh Phụ lục Danh sách nhóm chất ức chế trung bình, yếu STT Mã chất Cấu trúc hóa học 11 0.7 10 0.71 64 2.37 3.51 9c >10 9g >10 10n >10 Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn PL-6 IC50 (µM) Bản quyền tài liệu thuộc Thư viện Đại học Y Dược TP.Hồ Chí Minh STT Mã chất Cấu trúc hóa học >10 6h-2 >10 10 6j-2 >10 11 16n >10 12 >30 Tuân thủ Luật sở hữu trí tuệ Quy định truy cập tài liệu điện tử Ghi rõ nguồn tài liệu trích dẫn PL-7 IC50 (µM) ... ĐẠI HỌC Y DƢỢC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN TƢỜNG QUANG SÀNG LỌC CÁC CHẤT CÓ KHẢ NĂNG ỨC CHẾ ASPARAGINE ENDOPEPTIDASE TRONG ĐIỀU TRỊ BỆNH ALZHEIMER N : Dƣ c – Dƣ c s số: 8720205 U N VĂN THẠC S... liệu tham khảo Tác giả Nguyễn Tƣờng Quang i Luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ Dƣợc học – Khóa: 2017-2019 SÀNG LỌC CÁC CHẤT CĨ KHẢ NĂNG ỨC CHẾ ASPARAGINE ENDOPEPTIDASE TRONG ĐIỀU TRỊ BỆNH ALZHEIMER. .. viện chất, chất ức chế AEP từ báo khoa học Sàng lọc sở liệu qua mơ hình in silico để bƣớc đầu tìm chất có ức chế AEP Mơ động học phân tử cho chất tiềm kết sàng lọc để đánh giá sâu khả gắn kết chất