Việc ứng dụng các kỹ thuật máy tính (sàng lọc ảo) trong quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc đang là một xu thế chung của các ngành công nghiệp dược phẩm trên toàn thế giới. Số lượng các bài báo về sàng lọc ảo tăng lên hàng năm, chứng tỏ lĩnh vực này đang rất được quan tâm. Điều này có thể giải thích là do các kỹ thuật sàng lọc ảo có nhiều ứng dụng trong nghiên cứu về thiết kế thuốc, phát triển các hợp chất ức chế trên đích sinh học khác nhau, điển hình như các đích phân tử cho những bệnh đang được quan tâm hiện nay như ung thư, bệnh do ký sinh trùng, bệnh HIV… Vì thế, áp dụng các kỹ thuật sàng lọc ảo sẽ giúp Việt Nam tiếp cận và theo kịp với các kỹ thuật mới trên thế giới.
Mặt khác, trong nghiên cứu này, quá trình sàng lọc ảo được áp dụng trên CSDL mà nhóm nghiên cứu đã xây dựng được. Việc sàng lọc CSDL này là một hướng đi nhanh và hiệu quả nhất cho việc phát triển một thuốc mới vì các hợp chất trong CSDL đã được xác định, phân lập từ thảo dược ở Việt Nam (tránh được giai đoạn tổng hợp). Để sàng lọc được ngân hàng này nhanh và chính xác, việc thiết lập một quy trình sàng lọc ảo một cách hệ thống, có nhiều phễu lọc khác nhau là rất cần thiết.
Phương pháp sàng lọc ảo chất ức chế tyrosinase sử dụng các mô hình toán học mới có tính chính xác cao, được xây dựng sử dụng mô hình hợp (multiclassifiers), và hệ thống trình sàng lọc ảo (có nhiều phễu lọc) cho phép phát hiện các hợp chất ức chế enzym tyrosinase mới có hoạt tính cao chỉ từ cấu trúc phân tử.
Bên cạnh những ưu điểm trên, sàng lọc ảo cũng còn gặp một số khó khăn như sự khác biệt giữa mô hình hóa và thực tế diễn ra trong cơ thể con người, sự chính xác trong việc xác định cấu trúc 3D của protein, hay việc sử dụng quá nhiều phễu lọc cũng có thể gây tăng sai số cho quá trình. Chính vì vậy, việc phối hợp các kỹ thuật in silico, in vivo, in vitro là rất cần thiết.
Về kỹ thuật tìm kiếm đồng dạng
Việc sử dụng mô tả 2D để mô tả phân tử vừa đơn giản, dễ thực hiện, vừa tiết kiệm thời gian. Mô tả phân tử 2D thường ổn định hơn so với mô tả phân tử 3D vì mô tả 2D chỉ mang một giá trị duy nhất trong khi mô tả 3D có thể mang nhiều giá trị do độ linh động về cấu dạng. Vì thế, sử dụng mô tả phân tử 2D sẽ làm tăng hiệu quả cho quá trình tính toán. Trong khóa luận này, vân tay điện tử MACCS (Molecular ACCESS System) được sử dụng để biểu diễn cho các phân tử trong CSDL và các hợp
24
chất mẫu. MACCS là một mô tả cấu trúc 2D, sử dụng 166 bit để mã hóa thông tin về nguyên tử, loại nguyên tử, vòng và các liên kết trong phân tử. MACCS được tính toán bằng phần mềm CDK DescUI-1.4.6 sử dụng dữ liệu đầu vào là SMILE (là ngôn ngữ dùng để biểu diễn cấu trúc hóa học và các phản ứng). Bên cạnh những ưu điểm của một mô tả 2D, việc sử dụng MACCS để mô tả phân tử còn có một số hạn chế. MACCS là vân tay từ điển (điều này có nghĩa là một từ điển cố định về các mảnh cấu trúc sẽ được sử dụng trong quá trình mã hóa hợp chất), như vậy, nếu hợp chất có chứa mảnh cấu trúc không được định nghĩa trong từ điển thì mảnh cấu trúc đó sẽ không xuất hiện trong kết quả mô tả phân tử nhận được, gây ra sai số cho mô tả.
Hệ số Tanimoto được sử dụng để biểu diễn sự giống nhau giữa các chất của CSDL được sàng lọc và chất mẫu. Đây là hệ số tương đồng được sử dụng rộng rãi nhất trong lĩnh vực hóa tin do thuật toán đơn giản, dễ thực hiện và nhanh chóng và hiệu quả hơn so với các hệ số tương đồng khác. Tuy nhiên, trong các nghiên cứu về so sánh các hệ số tương đồng đã chỉ ra rằng, việc sử dụng kết hợp các hệ số tương đồng sẽ mang lại hiệu quả cao hơn cho quá trình sàng lọc [4]. Hoặc việc xây dựng nên một vân tay mẫu (model fingerprint), là dấu vân tay được kết hợp từ dấu vân tay của các hợp chất mẫu cũng là một cách làm tăng hiệu quả cho quá trình tìm kiếm.
Qua quá trình sàng lọc ảo dựa vào đồng dạng, 12,64% số hợp chất đạt yêu cầu đã được lựa chọn, việc làm này đã tiết kiệm được thời gian cho quá trình sàng lọc dựa vào đồng dạng, cung cấp các chất đầu vào có tiềm năng cao hơn cho các phễu lọc sau. Như vậy, đây là một phễu lọc vô cùng hữu ích, tiết kiệm được thời gian và công sức cho quá trình sàng lọc.
Về kỹ thuật sàng lọc sử dụng mô hình QSAR
QSAR hiện nay đang là một kỹ thuật được ứng dụng trong rất nhiều các lĩnh vực như dược phẩm, y học, hóa học... Có rất nhiều nghiên cứu trên thế giới sử dụng mô hình QSAR để sàng lọc các hoạt chất chống ung thư phổi [85], điều trị bệnh Parkinson, điều trị các bệnh đái tháo đường, HIV [58] .... Trong nước hiện nay cũng đã bắt đầu sử dụng mô hình QSAR trong nghiên cứu phát triển thuốc như Thái Khắc Minh và cộng sự đã xây dựng thành công mô hình QSAR các hợp chất ức chế topoisomerase I và các chất chống ung thư [74]. Tuy nhiên, các nghiên cứu sử dụng mô hình QSAR hầu hết chỉ sử dụng mô hình đơn, có rất ít các nghiên cứu sử dụng hệ thống phân loại hợp (kết hợp đầu ra của các mô hình đơn) trong khi hệ thống phân loại hợp là một dụng cụ rất hiệu quả trong các nghiên cứu QSAR.
25
Nghiên cứu này sử dụng mô hình phân loại hợp QSAR trong các công bố trước đó của TS. Lê Thị Thu Hường cùng nhóm nghiên cứu [34]. Nhóm nghiên cứu đã xây dựng rất nhiều mô hình đơn và mô hình hợp với các thuật toán khác nhau để mô tả mối liên quan định lượng giữa cấu trúc và tác dụng của hợp chất ức chế enzym tyrosinase. Các mô hình lần lượt được đánh giá. Kết quả cho thấy, việc sử dụng mô hình hợp mang lại hiệu quả cao hơn so với việc sử dụng mô hình đơn trong việc dự đoán hợp chất có tác dụng ức chế tyrosinase. Đồng thời, các mô hình được xây dựng dựa trên tập huấn luyện bao gồm rất nhiều hợp chất (1027 hợp chất) làm tăng độ chính xác của mô hình. Chính vì thế mà việc áp dụng mô hình hợp QSAR vào nghiên cứu này đã mang lại hiệu quả cao cho quá trình sàng lọc.
Tuy nhiên, mô hình QSAR không phải là mô hình sẵn có, để xây dựng được mô hình, cần phải có thông tin về cấu trúc, hóa học, thực nghiệm... của tập hợp các chất được dùng làm tập huấn luyện, đồng thời phải có hiểu biết về phân tích thống kê, mô hình học máy khá phức tạp.
Về kỹ thuật docking
Docking là một kỹ thuật phổ biến hiện nay để mô phỏng các tương tác giữa protein với protein hoặc giữa protein và phối tử, được ứng dụng để thiết kế thuốc dựa vào cấu trúc, tối ưu hóa hợp chất dẫn đường, hay nghiên cứu cơ chế tác dụng của các thuốc… Tuy nhiên, docking có nhược điểm là cần có thông tin về cấu trúc 3D của protein, cấu dạng của cơ chất và protein đều có thể bị thay đổi, giữa cơ chất và enzym còn có các tương tác khác như tương tác van der Waals, tương tác tĩnh điện, trong nhiều trường hợp còn có tương tác hóa học khác.
Hơn 60 phần mềm docking được phát triển trong suốt 2 thập kỷ qua bao gồm cả phần mềm thương mại và phần mềm học thuật như là DOCK [19], AutoDock [3], MOE [59], GOLD [23]... Trong đó, các phần mềm thương mại được đánh giá là có độ chính xác cao hơn so với các phần mềm học thuật. MOE 2009.10 là một phần mềm
docking thương mại với hàm tính toán có độ chính xác cao nằm trong top đầu [60]. Vì thế, các kết quả docking nhận được trong nghiên cứu này đều có độ chính xác cao. Đây cũng là lý do vì sao docking được thực hiện bằng phần mềm MOE 2009.10 trong nghiên cứu này.
Tyrosinase tồn tại trong thực vật, động vật, nấm và vi khuẩn. Tyrosinase tiêu biểu nhất là tyrosinase được phân lập từ các loài vi khuẩn Streptomyces, từ nấm
26
enzym thương mại sẵn có duy nhất. Tyrosinase từ A.bisporus đã được chứng minh là có tính tương đồng cao với tyrosinase của động vật có vú và con người, vì thế nó được sử dụng như mô hình trong hầu hết các nghiên cứu về tăng sắc tố da [44]. Chính vì lý do này mà nghiên cứu lựa chọn cấu trúc tinh thể của tyrosinase từ A.bisporus để phục vụ cho bước sàng lọc dựa vào cấu trúc (docking).