00060000411 sàng lọc in silico thiết kế phân tử và tổng hợp các hợp chất hóa học

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI BÁO CÁO TỎNG KẾT KẾT QUẢ THỰC HIỆN ĐỀ TÀI KH&CN CẤP ĐẠI HỌC QUÓC GIA Tên đề tài: Sàng lọc ỉn silico , thiết kế phân tử và tổng hợp các hợp chất hóa học có tác dụng ức chế enzym histon deacetyỉase (HDAC) Mã SỐ đề tài: QG.24 Chủ nhiệm đề tài: LÊ THỊ THU HƯỜNG Hà Nội, 2017 PHẦN 1 TH Ô N G TIN CHUNG 1. Têrđề tài: Sàng lọc in silico, thiết kế phân tò và tổng họp các họp chất hóa học có tác dụng ức chế enz\n histon deacetylase (HDAC) 1. Daih sách chủ trì, thành viên tham gia thực hiện đề tài TT Ciức danh, học vị, họ và tên Đơn vị công tác Vai trò thưc • hiên • đề tài 1 Tí. Lê Thị Thu Hường Khoa Y Dược- ĐHQGHN Chủ nhiệm đề tài 2 Tí.

Vũ Đức Lọi Khoa Y Dược- ĐHQGHN Thư ký đề tài 3 Tí. Phạm Thế Hải Bộ môn Hoá dược- trường ĐH Thành viên chủ chốt Dược Hà Nội 4 Tí. Đào Thị Kim Oanh Bộ môn Hoá dược- trường ĐH Thành viên chủ chốt. Dược Hà Nội 5 Tí.

Vũ Thị Thơm Khoa Y Dược- ĐHQGHN Thành viên chủ chốt 6 p < s. Lê Tuấn Anh Khoa Hoá học,tniờng Thành viên chủ chốt ĐHKHTN- ĐHQGHN 7 Dỉ. Đỗ Thị Mai Dung Bộ môn Hoá dược- trường ĐH Kỹ thuật viên, nhân viên Dược Hà Nội hỗ trợ khác 8 TS. Nguyễn Thúc Thu Khoa Y Dược- ĐHQGHN Kỹ thuật viên, nhân viên H-ơng hỗ trợ khác 1.

Đon vị chủ trì: Khoa Y Dược- ĐHQGHN 1. Thã gian thực hiện: 1.1Theo hợp đồng: từ tháng 12năm 2015đến tháng 12năm 2017 1.2 Gia hạn (nếu có): đến tháng.3Thực hiện thực tế: từ tháng 1 năm 2016 đến thángl2năm 2017 1. N lm g thay đổi so với thuyết minh ban đầu (nếu có):Không 1. TỔiị kỉnh phí được phê duyệt của đề tài:450 triệu đồng PHẦN I.

TỎNG QUAN KÉT QUẢ NGHIÊN c ứ u 1. Đặt vn đề Tieo thống kê của tổ chức Y tế giới (WHO), ung thư đang trờ thành căn bệnh giết người hàng đầ thế giới, với khoảng 14 triệu ca mới phát hiện và 8 , 2 triệu trường hợp tử vong mỗi năm (số liệutính đến hết năm 2012, theo báo cáo số 297, cập nhật tháng 6 năm 2014). Dự kiến số lượng bnh nhân mới mắc sẽ tăng lên hơn 70% trong 2 thập kỷ tới. So với thế giới thì Việt Nam thuộc nóm nước có tỷ lệ mắc bệnh cao nhất đối với nhiều loại ung thư.

Ước tính hàng năm tại 1 Việt Nam có khoảng 150-200 nghìn bệnh nhân mới phát hiện mắc ung thư, 70.000 trường hợ p tử vong, với xu hướng gia tăng nhanh trong những năm gần đây. Trước tình hình đó, việc nghiên cứu và phát triển các thuốc mới chống lại ung thư hiiện là mối quan tâm hàng đầu của giới khoa học trong nước cũrig như quốc tế. Tuy nhiên, quá. trình nệhiên cứu phát triển thuốc nói chung và các thuốc điều trị un^ thư nói riêng hiện nay vẫin chủ yếu dựa ưên các phương pháp “thử và lỗ ĩ ’ với nhược điểm là tốn thời gian, tiền bạc và ch o hiệu quả thấp [l].Ngoài ra, các thuốc điều trị ung thư hiện đang gặp rất nhiều vấn đề liên quan đ ến độc tính và tỷ lệ kháng thuốc cao.

Do đó yêu cầu cấp bách đặt ra là phải nghiên cứu và phát: triển thuốc chống ung thư mới, có tác dụng chọn lọc trên đích phân tử nhằm phát huy tối đa hiệui quả, lâu bị kháng và ít độc hem. Qua hơn hai thập kỷ, cùng vói sự phát triển vượt bậc của công nghệ sinh học và sinlh học phân tử, hàng trăm đích phân tử liên quan đến ung thư đã được phát hiện, phân lập v à kiểm chứng. Trong đó, các enzym đóng vai trò quan trọng trong điều hòa chu trinh sinh trường,, phát triển tế bào hiện là đích tác dụng chính mà các thuốc điều trị ung thư hướng đến [2]. M ột 'Vài ví dụ điển hình cỏ thể kể đến như tyrosine kinase (thuốc đã được Cục quản lý Thực phẩm v à Dược phẩm Hoa Kỳ-FDA cấp phép: Imatinib, G eíĩtinib.), famesyltransferase (Tipirífanib, Lonafam ib.), histon đeacetylase (Vorinostat, Romidepsin.), telomerase (Imetelstat) và ADN Topoisomerase (Topotecan, Valrubicin.

Histon deacetylase (HDAC) là một ừong những đích phân tử được chú ý hiện nay, enzynn này xúc tác cho quá trình déacetyl hoá nhóm e-N acetyl lysine amino acid ở phần đuôi của histon. Trong nhiều tế bào ung thư có sự huy động quá mức các enzym HDAC, gây nên hiện tượng giảm sự acetyl hoá của histon. Các chất ức chế HDAC có thể ngăn chặn quá trình này thông qua việc làm thaiy đổi biểu hiện gen gây ung thư hay các gen ức chế khối u do gây cường acetyl hóa các protein hiiStone [3]. Hiện nay đã biệt đến 18 loại HDAC khác nhau, chia thành 4 nhóm, ứong đó HDAC2 tthuộc HDAC nhóm I được đánh giá là một trong những đích phân tử quan trọng nhất dó có vai trò ừong quá trình deacetyl hoá của các histon H3K56 và H4K16 xảy ra ừong hầu hết các dòng tế bào ung thư người [4, 5].

Quá trình nghiên cứu tìm kiếm chất ức chế HDAC nhằm phát triển thành thuốc chống ung thư đã kéo dài hom một thập kỷ [ố]. Trong những năm gần đây, nghiên cứu sàng lọc tìm kiểnn hay thiết kế hợp chất ức chế HDAC dựa trên các phương pháp trợ giúp bởi máy tính, hay còn gọi là phương pháp in silico đã trở thành một hướng đi mới, đầy tiềm năng và đanẹ được triển khiai tại nhiều trung tâm nghiên cứu, trường đại học và công tỵ dược phẩm hàng đầu trên thể giớii [7]. Hiện nay, các mô hình in silico được ứng -dụng chù yểu trong dự đoán hoạt tính và cơ chcế tác dụng, trong sàng lọc (Virtual screening) các hợp chất ức chế HDAC từ các cơ sở dữ liệu hợp) chất tự nhiên và tổng hợp. Các phương pháp in silico nhìn chung nhanh, có tính kinh tế và hỗ trợ rất tốt cho các nghiên cứu thực nghiệm, giúp năng cao tỷ lệ thành công của nghiên cứu.

Mục tiêu • Xác định được các hợp chất hóa học với đặc điểm về cấu trúc hóa học và tươnịg tác phân tử có khả năng ức chế enzyme HDAC in sỉlico. • Thiết kế phân tử và tạo được các cấu trúc hóa học mới, có khả năng ức chế HDAxC in vitro. Phương pháp nghiên cứu 3. Xây dựng các mô hình QSAR về mối quan hệ định lượng giữa cấu trúc hóa học và hoạt tính ức chế HDAC Mô hình liên quan định lượng giữa thông tin cấu trúc và hoạt tính của các hoá chất được; viết tắt là QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationships).

Để có thể xây dựng được các mô hình QSAR, cấu trúc và hoạt tính sinh học được định lượng hóa. cấ u trúc hoá học được định lurợng thông qua các tham số phân tử (vân tay điện tử). Các tham sổ phân tử (TSPT) là kết quả của một quá trình toán học chuyển đổi các thông tin ứong cấu trúc phân tử thành một số đặc trưng cho> cấu 2 trúc phân tó ấy.Hoạt tính sinh học được nghiên cửu trong QSAR là hoạt tính sinh học được quan sát từ thực nghiệm. Các bước để xây dựng mô hỉnh QSAR: l)X ây dựng cơ sở dữ liệu (CSDL); 2) Tính toán tham số mô tả phân từ đặc trưng cho cấu trúc; 3)Xây đựng'mô hình QSAR: Sừ dụng các phương pháp xác xuất thống kê và các kỹ thuật của trí tuệ nhân tạo để xây dựng mối liên hệ giữa các tham số phân tử và các giá trị đại lượng biểu diễn hoạt tính; 4)Đánh giá mô hình; 5) Giải thích các kết quả và sử dụng mô hình trong quá trình sàng lọc ảo.

Xây dựng cơ sở dữ liệu: Bao gồm các hợp chất đã được thử tác dụng ức chế HDAC2, được lưu trữ trong các CSDL như Pubchem (https://pubchem.gov/) và CHEMBL(https://ww\v. Tổng hợp đã thu thập được 1471 hợp chất hoá học, Ưong đó có 715 hợp chất có hoạt tính ức chế HDAC2 và 756 hợp chất giống thuốc không có hoạt tính ức chế HDAC2. Ngoài ra, 45 hợp chất có cấu trúc acid hydroxamic ức chế HDAC2 với giá trị IC50(được chuyển đổi thành IglCso, đơn vị |J.M) thu thập từ các bài báo khoa học trong nước và quốc tế đã công bố [7-12]. Hoạt tính được xác định trong cùng điều kiện thí nghiệm(sử dụng Kit định lượng Bioscence ® [13]).

Các giá trị IC50 ứng với mỗi hợp chất được hiệu chỉnh, lấy giá trị trung bình sau khi loại bỏ các giá trị nằm ngoài khoảng giới hạn [giá trị trung bình ± độ lệch chuẩn (SD)]. CSDL ban đầu sau đó được phân chia thành tập huấn luyện (TS) (để xây dựng các mô hình) và tập kiểm ừa (PS) (để đánh giá khả năng ngoại suy của mô hình) bằng kỹ thuật phân tích cụm của chương trình STATISTICA 10. Tính toán tham số mô tả phân tử đặc trưng cho cấu trúc{hay TSPT): Trong nghiên cứu này, các tham số được tính toán sử dụng phần mềm như Dragon 6. Xây dựng mô hình QSAR: Các kỹ thuật xác suất thống kê và trí tuệ nhân tạo được sử dụng để xây dựng mô hình chọn nhóm các phân tử có tác dụng ức chế enzym HDAC.

Các tham số mô tả phân tử được lựa chọn theo nhiều phương pháp khác nhau tích hợp trong chương trình STATISTICA 10. Hai loại mô hình được xây dựng: mô hình phân tích sự khác biệt tuyến tính tổng quát (M l) và mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (M2). Các mô hình này có công thức toán học chung như sau: Y = a \ X \ + a2x2 +. + doKa, với ãị là các hệ số hối quy ứng với tham số phân tử i là biến độc lâp Xi, và7 là biến phụ thuộc.

Với mô hình M l, Y là xác suất hậu nghiệm được tính toán theo phương trình: AP% = [P(có hoạt tính)-P(không hoạt tính)] X100, trong đó, P(có hoạt tính) là xác suất mà mô hình phân loại một hợp chất là có hoạt tính ức chế tyrosinse, còn P(không hoạt tính) là xác suất mà mô hình phân loại một hợp chất là không có hoạt tính. Như vậy, nếu một hợp chất AP%>0, sẽ được dự đoán là có hoạt tính và AP%<0, sẽ được dự đoán là không có hoạt tính. Với mô hình M2, Y là hoạt tính ức chế HDAC2 (IC50, đơn vị |J.M) được xác định trong cùng điều kiện thí nghiệm, chuyển đổi thành loglCso- Các mô hình được lựa chọn theo nguyên lỷ parsimony “Occam 's Razor” (đơn giản nhưng tốt) và dựa vào các thông số thống kê khác nhau.