BỘ Y TẾ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI

NGUYỄN THỊ HƯƠNG

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MƠ HÌNH IN
SILICO DỰ ĐỐN TÁC DỤNG ỨC CHẾ
BACE-1 VÀ ACHE TRONG SÀNG LỌC
TÌM KIẾM ỨNG VIÊN THÀNH THUỐC
CHỮA BỆNH ALZHEIMER

KHÓA LUẬN TÓT NGHIỆP DƯỢC SĨ

HÀ NỘI 2020


BỘ Y TẾ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI

NGUYỄN THỊ HƯƠNG
1501208

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MƠ HÌNH IN
SILICO DỰ ĐỐN TÁC DỤNG ỨC CHẾ
BACE-1 VÀ ACHE TRONG SÀNG LỌC
TÌM KIẾM ỨNG VIÊN THÀNH THUỐC
CHỮA BỆNH ALZHEIMER

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ
Người hướng dẫn:
1. TS. Phạm Thế Hải

Nơi thực hiện:
1. Bộ mơn Hóa Dược

HÀ NỘI 2020


LỜI CẢM ƠN
Đầu tiên, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc và gửi lời cảm ơn chân thành tới
người thầy của tôi - TS. Phạm Thế Hải, giảng viên Bộ mơn Hóa Dược, Đại học Dược Hà
Nội – người thầy đã tận tâm hướng dẫn, chỉ bảo tôi từ những bước đi chập chững đầu
tiên trên con đường nghiên cứu khoa học và trong suốt quãng thời gian tơi thực hiện khóa
luận. Thầy khơng những là người truyền cảm hứng khoa học cho tơi, mà thấy cịn dạy cho
tôi những kiến thức sâu rộng và phương pháp làm việc đầy hiệu quả, đưa ra những lời
khuyên rất hữu ích với tôi trong định hướng phát triển bản thân khi làm nghiên cứu khoa
học.
Tôi cũng vô cùng biết ơn và xin được chân thành cảm ơn các thầy cô Bộ mơn Hóa
dược đã ln tạo điều kiện thuận lợi cho tơi được nghiên cứu, học tập và hồn thành
khóa luận này.
Tơi xin cảm ơn gia đình và bạn bè, những người đã luôn ủng hộ tôi trên mọi con
đường tôi đã chọn, cũng là những người đã luôn sát cánh và cho tơi những góp ý chân
thành trong q trình hồn thiện khóa luận.
Cuối cùng, tơi xin cảm ơn tới Ban giám hiệu cùng tồn thể các thầy cơ giáo
Trường Đại học Dược Hà Nội đã dạy dỗ và tạo điều kiện giúp tơi hồn thành q trình
học tập cũng như hồn thiện q trình bảo vệ khóa luận này.
Trân trọng cảm ơn!

Hà Nội, ngày 22 tháng 06 năm 2020
Sinh viên

Nguyễn Thị Hương



MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
ĐẶT VẤN ĐỀ...................................................................................................................... 1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN .............................................................................................. 3
1.1.

Tổng quan về bệnh Alzheimer ............................................................................. 3

1.1.1.

Bệnh Alzheimer ............................................................................................... 3

1.1.2.

Thuốc điều trị Alzheimer hiện nay ................................................................. 6

1.1.3.

Tổng quan về Enzym acetylcholinsterase ...................................................... 7

1.1.4.

Tổng quan về Enzym beta-secretase ............................................................... 9

1.2.


Mơ hình in silico .................................................................................................. 11

1.2.1.

Thuật ngữ in silico ........................................................................................ 11

1.2.2.

Mơ hình QSAR .............................................................................................. 11

CHƯƠNG 2. NGUN LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........................ 17
2.1.

Nguyên liệu và thiết bị ........................................................................................ 17

2.2.

Nội dung nghiên cứu ........................................................................................... 17

2.3.

Phương pháp nghiên cứu ................................................................................... 17

2.3.1.

Xây dựng mơ hình QSAR ............................................................................. 17

2.3.2.

Ứng dụng mơ hình đã xây dựng sàng lọc các phân tử có khả năng ức chế


trên cả 2 đích AChE và BACE-1 ................................................................................ 19
CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ................................................................................................... 22
3.1.

Xây dựng mơ hình QSAR dự đoán tác dụng ức chế AChE ............................ 22

3.1.1. Q trình tối ưu hóa mơ hình .......................................................................... 22
3.1.2. Đánh giá mơ hình ............................................................................................. 23


3.2.

Xây dựng mơ hình QSAR dự đốn tác dụng ức chế BACE-1 ........................ 26

3.2.1. Q trình tối ưu hóa mơ hình .......................................................................... 26
3.2.2. Đánh giá mơ hình ............................................................................................. 28
3.3.

Kết quả sàng lọc .................................................................................................. 31

3.3.1. Sàng lọc các chất có tác dụng ức chế AChE ................................................... 32
3.3.2. Sàng lọc các chất có tác dụng ức chế BACE-1 .............................................. 33
3.3.3. Sàng lọc các hợp chất có khả năng ức chế đồng thời cả 2 đích ..................... 34
CHƯƠNG 4. BÀN LUẬN ................................................................................................ 38
4.1. Về kết quả xây dựng mơ hình QSAR ................................................................... 38
4.2. Về kết quả sàng lọc................................................................................................. 38
4.3. Ưu điểm của phương pháp nghiên cứu ................................................................ 39
4.4. Hạn chế của phương pháp nghiên cứu................................................................. 39
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .......................................................................................... 41

TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................................................ 42


DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU VIẾT TẮT

AD

Alzheimer’s Disease (Bệnh Alzheimer)

Ach

Acetylcholine

AChE

Acetylcholinesterase

AchEI

Acetylcholinsterase inhibitor (Chất ức chế acetylcholinsterase)

Ala

Alanine

APP

Amyloid precursor protein (protein tiền chất amyloid)

Asp


Acid aspartic

Aβ

Amyloid- β

BACE-1

β-site amyloid cleavage enzyme 1 hay β -secretase

CSDL

Cơ sở dữ liệu

GA

Genetic Algorithm (Thuật giải di truyền)

Glu

Glutamic acid

Gly

Glycin

His

Histidin


IC50

The half inhibitory concentration (Nồng độ ức chế 50%, thường dùng
đối với các chất ức chế enzym, chất đối vận receptor, …)

LDA

Linear discriminant analysis (Phân tích sự khác biệt tuyến tính)

MAO-B

Monoamine oxidase B

MLR

Multiple Linear Regression (Hồi quy tuyến tính đa biến)

NMDA

N-methyl-D-aspartate

PAF

Platelet-activating factor (Yếu tố hoạt hóa tiểu cầu)

PAS

Vùng ngoại biên của enzyme acetylcholine esterase


Phe

Phenylalanin

PS

Prediction set (Tập dự đoán)

QSAR

Quantitative structure-activity relationships (Quan hệ định lượng giữa
cấu trúc và tác dụng sinh học)

Ser

Serine

TcAChE

Enzym Acetylcholinsterase của loài cá đuối điện


Trp

Tryptophan

TS

Training set (Tập huấn luyện)


TSPT

Tham số phân tử

Tyr

Tyrosin


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1. Các phần mềm tính tham số phân tử thơng dụng
Bảng 3.1. Các mơ hình tốt nhất thu được sau q trình tối ưu hóa sử dụng thuật giải di
truyền (AChE)
Bảng 3.2. Các TSPT trong mô hình (M1) và ý nghĩa
Bảng 3.3. Các mơ hình tốt nhất thu được sau q trình tối ưu hóa sử dụng thuật giải di
truyền (BACE-1)
Bảng 3.4. Các TSPT trong mô hình (N1) và ý nghĩa
Bảng 3.5: Danh sách 15 hợp chất tốt nhất được dự đoán


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hình 1.1. Sự hình thành Amyloid beta và mảng bám ngồi tế bào
Hình 1.2. Trung tâm hoạt động của acetylcholinesterase
Hình 1.3. Cấu trúc bậc 3 của dạng nắp mở và nắp đóng

Hình 2.1. Sơ đồ quy trình sàng lọc
Hình 2.2. Cấu trúc 2D của hợp chất số 17

Hình 3.1 Miền ứng dụng của mơ hình QSAR xác định hợp chất có khả năng ức chế AChE
Hình 3.2. Sự tương quan giữa tập dự đốn và tập kiểm tra của hợp chất có khả năng ức

chế AChE
Hình 3.3 Miền ứng dụng của mơ hình QSAR xác định hợp chất có khả năng ức chế
BACE-1
Hình 3.4. Sự tương quan giữa tập dự đoán và tập kiểm tra của hợp chất có khả năng ức
chế BACE-1
Hình 3.5. Kiểm tra các chất nằm ngoài vùng xác định của AChE
Hình 3.6. Sắp xếp các hoạt chất theo thứ tự giảm dần hoạt tính ức chế AChE
Hình 3.7. Kiểm tra các chất nằm ngồi vùng xác định của BACE-1
Hình 3.8. Sắp xếp các hoạt chất theo thứ tự giảm dần hoạt tính ức chế BACE-1
Hình 3.9. Xếp hạng các hợp chất sàng lọc theo hệ số Y tăng dần
Hình 3.10. Cấu trúc 2D của 15 hợp chất tốt nhất được sàng lọc


ĐẶT VẤN ĐỀ
Bệnh Alzheimer (AD) là một bệnh thối hóa thần kinh tiến triển và không hồi
phục, là một trong những nguyên nhân phổ biến nhất của chứng mất trí nhớ ở người cao
tuổi. Theo tổ chức quốc tế về bệnh Azheimer, hiện nay ước tính có khoảng 50 triệu người
trên toàn thế giới mắc bệnh, con số này sẽ tăng gấp đôi sau mỗi 20 năm, đạt 75 triệu vào
năm 2030 và 131,5 triệu vào năm 2050. Cũng theo đó, tổng chi phí y tế cho AD ước tính
trên tồn thế giới trong năm 2018 là 1 nghìn tỷ đô la Mỹ. Con số này sẽ tăng lên 2 nghìn
tỷ đơ la vào năm 2030 [25]. Vì thế việc tìm ra hoạt chất điều trị là rất quan trọng.
Cho đến nay các chất ức chế acetylcholinsterase (AChEI) đã trở thành loại thuốc
phổ biến để điều trị triệu chứng của AD từ nhẹ đến trung bình. Các thuốc này mặc dù có
lợi trong việc cải thiện nhận thức và hành vi, song chúng khơng trì hỗn hoặc ngăn ngừa
sự thối hóa thần kinh. Do vậy, hiện nay mơ hình thuốc điều trị Alzheimer đơn mục tiêu
truyền thống đang dần chuyển hướng sang các thuốc hướng đa đích. Trong đề tài này
chúng tơi lựa chọn hai đích phân tử là enzym beta-secretase (BACE1) và enzym
acetylcholinesterase (AchE). Chất ức chế BACE-1 giúp ngăn ngừa sản xuất và tích lũy
amyloid- β protein, từ đó ngăn ngừa tiến triển của bệnh [2]. Bên cạnh đó, AChEI làm
giảm thối giáng acetylcholine (ACh) giúp tăng nồng độ Ach trong não và tăng dẫn

truyền thần kinh [21].
Với ưu điểm tiết kiệm thời gian, chi phí và hiệu quả, các mơ hình sàng lọc in silico
(sàng lọc ảo) được ứng dụng vào các khâu khác nhau của quá trình nghiên cứu và phát
triển thuốc hiện đại. Trong số đó, mơ hình định lượng giữa cấu trúc và hoạt tính sinh học
(QSAR - quantitive structure activity relationship) được sử dụng phổ biến [20],[35] trong
sàng lọc và định hướng phát triển các hợp chất có tiềm năng thành thuốc. Vì vậy chúng
tôi thực hiện đề tài “Nghiên cứu xây dựng mơ hình in silico dự đốn tác dụng ức chế
BACE-1 và AChE trong sàng lọc và tìm kiếm ứng viên thành thuốc chữa bệnh
Alzheimer” với các mục tiêu chính như sau:

1


-

Xây dựng mơ hình liên quan cấu trúc – tác dụng dự đoán khả năng ức chế BACE-1
và AChE

-

Ứng dụng mơ hình xây dựng được trong sàng lọc hoạt chất mới có tác dụng đa
đích chống Alzheimer

2


1.1.

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN
Tổng quan về bệnh Alzheimer


1.1.1. Bệnh Alzheimer
Bệnh Alzheimer (AD) là một bệnh não thối hóa mãn tính và không thể hồi phục,
là nguyên nhân hàng đầu của bệnh lý sa sút trí tuệ. Nó gây ra tình trạng suy giảm trí nhớ,
rối loạn định hướng, rối loạn ngơn ngữ, rối loạn tính cách và suy giảm các chức năng
nhận thức khác. Bệnh thường bắt đầu với các triệu chứng nhẹ và kết thúc bằng tổn thương
não nghiêm trọng, tỷ lệ mắc bệnh tăng theo tuổi. Theo thống kê của Hiệp hội Alzheimer
thế giới 2015, tỉ lệ mắc AD từ khoảng 5% của người dưới 75 tuổi đến 40-50% của người
trên 85 tuổi [25].
Bệnh Alzheimer lần đầu tiên được mô tả bởi bác sĩ Alois Alzheimer vào ngày 3
tháng 11 năm 1906 tại cuộc họp lần thứ 37 của Hội tâm thần học Tây Nam Đức ở
Tubingen. Ông mô tả một phụ nữ 50 tuổi ở Tây Nam Đức mắc chứng hoang tưởng, rối
loạn trí nhớ, thường xuyên gây hấn và bối rối cho đến khi bà tử vong. Báo cáo của ông
ghi nhận các mảng đặc biệt và đám xơ rối trong mô não bệnh nhân. Năm 1910, tái bản lần
8 quyển “Tâm thần học” của Kraepelin được phát hành và trong đó tác giả đề nghị đặt tên
căn bệnh mới được tìm ra là Alzheimer. Tới năm 1909, Alois Alzheimer công bố thêm 3
trường hợp khác tương tự với tình trạng của Auguste D, và một bệnh nhân mới (Josef F)
chỉ có các mảng bám trong não mà khơng có rối loạn sợi thần kinh. Từ trường hợp của
Auguste D và Josef F, Alzheimer đã chỉ ra mảng bám và đám xơ rối là các giai đoạn khác
nhau của một bệnh lý [14].
Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu sâu rộng được tiến hành, tuy nhiên cơ chế gây
bệnh của AD vẫn chưa được làm sáng tỏ. Điều này gây khó khăn trong việc phịng ngừa
và điều trị bệnh. Trong số các giả thuyết về cơ chế bệnh sinh, phải kể đến giả thuyết
Amyloid (Amyloid cascade hypothesis) đề xuất rằng sự lắng đọng của amyloid- β protein
(Aβ) trong não của bệnh nhân Alzheimer tạo thành các mảng bám là một trong những
nguyên nhân quan trọng của tiến triển bệnh [15].
Sự hình thành mảng bám amyloid do β-secretase (BACE-1)
3



Mảng bám Aβ hình thành do phân giải protein tiền chất amyloid (APP) – một
glycoprotein xuyên màng gồm 770 acid amin. Protein này xuất hiện trong nhiều mô
nhưng nhiều nhất trong các khớp thần kinh của các neuron. APP bị phân cắt bởi 3 enzym:
α, β và γ-secretase [6]
Trước hết, APP bị phân cắt đồng thời bởi β-secretase và α-secretase tương ứng với
hai con đường amyloidogenic và non – amyloidogenic. Quá trình phân cắt APP bởi αsecretase xảy ra chủ yếu, chiếm hơn 90%, tạo ra sAPPα và C83. Các sAPPα hòa tan này
liên quan đến sự dẫn truyền thần kinh bình thường ở synap. Cịn phân cắt bởi β-secretase
tạo ra sAPPβ và C99.
Các sản phẩm C83 và C99 này bị cắt một lần nữa nhờ γ-secretase. Riêng C99 dưới
tác dụng của γ-secretase sẽ tạo thành hai phân đoạn không hịa tan là Aβ40 và Aβ42.
Aβ42 có tính độc hơn, được sản xuất nhiều hơn Aβ40. [6]. Các monomer này sau đó kết
tụ lại thành các oligomer (dimer hoặc trimer) là các chất độc thần kinh. Các oligomer này
không tan và bám xung quanh tế bào thần kinh, dần dần hình thành nên các mảng amyloid
beta.

4


Hình 1.1. Sự hình thành Amyloid beta và mảng bám ngoài tế bào
Sự lắng đọng của Aβ là sự kiện khởi phát bệnh lý AD dẫn đến sự hình thành các
mảng bám và sau đó đến các đám rối thần kinh, gây chết tế bào thần kinh và cuối cùng là
mất trí nhớ [26].
Bên cạnh đó, sự tích tụ các mảng Aβ cũng khiến cho nồng độ ACh ở người mắc
AD bị suy giảm đáng kể. Mặt khác, ACh là chất dẫn truyền thần kinh tại khe synapse, có
vai trị quan trọng trong hoạt động của hệ thần kinh. Vì thế, enzym AChE (thối giáng
ACh thành acetat và cholin) đóng vai trị quan trọng trong duy trì ổn định nồng độ Ach
trong não của bệnh nhân.
Do vậy, thiết kế các thuốc ức chế AChE và BACE-1 đóng vai trị quan trọng trong
việc làm chậm tiến triển của bệnh Alzheimer.


5


1.1.2. Thuốc điều trị Alzheimer hiện nay
Cho đến nay vẫn chưa có phương pháp nào thực sự điều trị cho bệnh Alzheimer.
Điều trị hỗ trợ và chăm sóc bệnh nhân là những biện pháp chủ yếu. Đối với các bệnh nhân
mắc AD triệu chứng từ nhẹ đến trung bình, các chất ức chế acetylcholinsterase (AChEI)
được kê đơn nhiều nhất. Tuy nhiên, chiến lược sử dụng chất ức chế đơn đích truyền thống
là không đủ và không phù hợp để mang lại hiệu quả điều trị mong muốn vì nhiều yếu tố
như sự lắng đọng Aβ, viêm thần kinh, stress oxy hóa và giảm nồng độ ACh đã được cho
là đóng vai trị quan trọng trong bệnh học AD [36].
Mơ hình phát triển thuốc AD theo hướng mới giải quyết vấn đề này bằng cách tập
trung vào các chất ức chế đa đích dựa trên AChEI. Có thể kể đến một số ví dụ điển hình
như: Các chất ức chế kép AChEI, các AChEI ức chế NMDA, các AChEI đối kháng thụ
thể PAF, các AChEI ức chế MAO-B [36].
1.1.2.1. Các chất ức chế kép AChE
Các chất này có khả năng ức chế đồng thời vị trí xúc tác lẫn ngoại vi, vì vậy khơng
chỉ làm giảm triệu chứng suy giảm nhận thức của bệnh nhân AD bằng cách tăng số lượng
ACh trong khe synap mà cịn đóng vai trị là tác nhân làm chậm tiến trình của bệnh, làm
trì hỗn sự hình thành mảng bám amyloid. Một trong các thuốc điển hình của hướng
nghiên cứu này thiết kế dẫn xuất của galanthamin - hợp chất đã được FDA công nhận sử
dụng là thuốc điều trị Azheimer [31]. I. Doytchinova và các cộng sự đã thiết kế và tổng
hợp 15 hợp chất dựa trên khung galanthamin, kết quả nghiên cứu chỉ ra các hợp chất này
đều có IC50 lớn hơn galanthamin từ 10 đến 100 lần và đều có khả năng khóa khu vực xúc
tác lẫn ngoại biên của AChE [10].
1.1.2.2. Các AChEI ức chế NMDA
Bệnh lý AD biểu hiện tổn thương tế bào thần kinh trên các hệ thống truyền đa thần
kinh, bao gồm cholinergic, glutamatergic, dopaminergic, serotoninergic, v.v. Các hợp
chất nhắm mục tiêu vào các thụ thể tương ứng sẽ làm giảm độc tính synap và có lợi cho
điều trị AD. Trong số các thụ thể này, thụ thể NMDA, liên quan đến tính linh hoạt synap,

6


đã được chứng minh là có liên quan đến rối loạn chức năng glutamatergic trong bệnh lý
AD [8] và 4 trở thành mục tiêu điều trị AD đầy hứa hẹn. Trong 1 báo cáo năm 2010,
Yvonne Rook và cộng sự đã chỉ ra rằng một số β-carbolines hóa trị 2 được phát hiện có
khả năng ức chế thụ thể NMDA cùng hoạt tính ức chế AChE/BuChE [27].
1.1.2.3. Các AChEI ức chế MAO-B
Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng hoạt động MAO-B được tăng lên ở vỏ não
của bệnh nhân AD [5], [30] và do đó tạo ra sự gia tăng nồng độ các gốc hydroxyl trong
não có liên quan đến sự lắng đọng của các mảng Aβ [5]. Do đó, các chất ức chế MAO-B
đã được đề xuất để điều trị AD. Một trong những AChEIs ức chế MAO-B tiêu biểu phải
kể tới MBA236, chất này được tổng hợp dựa trên ASS234 - chất chống oxy hóa và chất
ức chế tổng hợp AChE và Aβ. MBA236 đã được Bautista-Aguilera và cộng sự xác định là
một chất ức chế kép cholinesterase và MAO mới đầy hứa hẹn [2].
1.1.2.4. Các AChEI đối kháng thụ thể PAF
Viêm dây thần kinh có mối tương quan với lắng đọng Aβ và rối loạn sợi thần kinh.
Phản ứng viêm thần kinh nghiêm trọng thúc đẩy thêm q trình thối hóa thần kinh [22].
Là một chất trung gian gây viêm mạnh, PAF cho thấy mức độ tăng cao trong não AD. Do
đó, các thuốc ức chế cả PAF và AChE được mong chờ sẽ có hiệu lực điều trị AD tốt hơn.
1.1.3. Tổng quan về Enzym acetylcholinsterase
Acetylcholinsterase là một trong hai loại enzym cholinesterase, nó tập trung tại các
khớp thần kinh cholinergic trên khắp hệ thống thần kinh trung ương và tại các khớp thần
kinh cơ. Tại đây, AChE nhanh chóng thủy phân acetylcholin thành cholin và acetat [9].
Việc thủy phân acetycholine giúp tái lập kích thích thần kinh và cho phép dẫn truyền
xung động thần kinh mới.
Trung tâm hoạt động
Cấu trúc của AChE được mô tả lần đầu tiên vào năm 1991 bởi J. Sussman, người
đã kết tinh thành công enzym từ cơ quan điện của loài cá đuối điện, Torpedo californiaica
7



(TcAChE). TcAChE bao gồm 537 acid amin và được bao quanh bởi 14 chuỗi xoắn ốc
[32].
Trong cấu trúc AChE, hai vùng gắn kết quan trọng cần được quan tâm là vùng xúc
tác và vùng ngoại biên.
Phản ứng thủy phân AChE diễn ra ở vị trí xúc tác là đáy của một khoang tác động
sâu 20 Å, rộng 5 Å. Vị trí này có bộ ba xúc tác là các residue Ser200, His440 và Glu327.
Hoạt tính xúc tác có liên quan đến việc chuyển nhóm acetyl từ acetylcholin sang Ser200.
Ngồi ra, vùng xúc tác cịn có các thành phần khác như: Túi “oxyanion” với các
amino acid Gly118, Gly119 và Ala201, đóng vai trò đây là nơi ổn định phức hợp trung
gian được tạo thành trong phản ứng xúc tác của enzym. Túi acyl với các amino acid
Phe288 và Phe290, có vai trị ổn định nhóm methyl của phần acetate trong q trình xúc
tác và trong việc chọn lọc cơ chất cho enzym. Một thành phần khác của vùng xúc tác là vị
trí anion AChE, bao gồm Trp84, Tyr130, Phe330 và Phe331, chịu trách nhiệm liên kết
nhóm amoni bậc bốn cơ chất với các tương tác cation-π [2].
Vùng ngoại biên (PAS) nằm ở lối vào của khoang tác động bao gồm các amino
acid Tyr70, Asp72, Tyr121, Trp279 và Tyr334 trong đó Trp279 là thành phần quan trọng
nhất. Vùng này liên quan đến vai trò thúc đẩy sự kết tập các mảng β amyloid đồng thời
biến đổi chức năng synap của các tế bào thần kinh hải mã [2].
Nghiên cứu từ Inestrosa và cộng sự cho thấy sự tương tác của peptide Aβ với PAS
góp phần hình thành các mảng amyloid bằng cách đẩy nhanh q trình Oligome hóa Aβ
[16]. Các chất ức chế PAS có thể ngăn chặn ACh đi vào vào lõi xúc tác bằng hoạt tính ức
chế khơng cạnh tranh cũng như ức chế sự oligome hóa do PAS gây ra. Do đó, PAS đã nổi
lên như một hướng đi mới đầy triển vọng cho điều trị AD [2].

8


Hình 1.2. Trung tâm hoạt động của acetylcholinesterase [2]

Sự thay đổi sinh hóa đáng chú ý nhất ở bệnh nhân AD là giảm nồng độ ACh ở
vùng đồi thị và vỏ não [17]. Do vậy, các thuốc ức chế AChE nhằm duy trì nồng độ ACh
đóng vai trị tăng cường sự dẫn truyền thần kinh, giúp cải thiện tình trạng suy giảm trí nhớ
trong việc ngăn chặn sự tiến triển của bệnh Alzheimer .
1.1.4. Tổng quan về Enzym beta-secretase
Beta – secretase hay β-site amyloid cleavage enzyme 1 (BACE-1) là một mục tiêu
quan trọng cho sự hình thành AD. Ức chế enzym này sẽ ngăn chặn sự hình thành của Aβ
ngay từ khi bắt đầu quá trình xử lý APP. Do đó làm chậm tiến triển của AD bằng cách ức
chế sự hình thành Aβ ở giai sớm là lý tưởng.
Cấu trúc tinh thể của BACE-1
BACE-1 là một protein màng loại I bao gồm 501 loại acid amin, chủ yếu có ở bộ
máy Golgi và được phát hiện vào những năm 1999. BACE-1 có hai tâm aspartate xúc tác
9


là Asp32 và Asp238, khu trú giữa đầu N và đầu C. Trung tâm hoạt động của BACE-1
được bao phủ bởi một vòng kẹp gọi là nắp, bao gồm 11 acid amin. Nắp (flap) là khu vực
linh hoạt nhất và cấu tạo thành một phần lớn của túi liên kết [13]. Nắp tồn tại ở hai cấu
dạng. Một cấu dạng của enzym được gọi là dạng đóng khi nhóm hydroxyl của Tyr71 và
NH (NH của nhân indole) Trp 76 tồn tại liên kết hydro.
Cấu dạng nắp đóng được tìm thấy ở BACE-1 khi liên kết với các cơ chất. Cấu
dạng nắp mở được tìm thấy trong BACE-1 ở trạng thái tự do, không liên kết với cơ chất.
Trong cấu dạng mở, nắp di chuyển ra xa các trung tâm Asp xúc tác và khơng có liên kết
hydro. [1], [20].
Vịng 10s là một đặc tính quan trọng khác của BACE-1. Nó bao gồm chuỗi liên tục
Lys9-Tyr14, và định vị trong túi S3 của BACE-1. Một trạng thái liên kết tốt hơn giữa cơ
chất và túi S3 khi vịng 10s thơng qua một cấu hình mở.

Hình 1.3. Cấu trúc bậc 3 của dạng nắp mở và nắp đóng


10


1.2.

Mơ hình in silico

1.2.1. Thuật ngữ in silico
Thuật ngữ in silico bắt nguồn từ tiếng Latin, được sử dụng từ năm 1989 nghĩa là
thực hiện các thí nghiệm trên máy tính bằng cơng nghệ mơ phỏng. Ban đầu, phương pháp
này chủ yếu được sử dụng trong các mơ hình sinh học với mục đích giải thích và dự đốn
động học giải phẫu. Một số lĩnh vực đầu tiên sử dụng mơ hình in silico bao gồm hóa sinh,
di truyền học và sinh lý học.
Các nhà khoa học sớm nhận ra ưu điểm vượt trội của phương pháp này và mở rộng
ứng dụng của nó, đặc biệt trong q trình nghiên cứu và phát triển thuốc. Phương pháp
này được ứng dụng vào nhiều khâu của quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc, từ tìm
kiếm các hợp chất hóa học có tác dụng sinh học, đến tối ưu hóa cấu trúc các hợp chất này
nhằm tăng hoạt tính sinh học, giảm độc tính, tăng các tính chất dược động học của thuốc,
đến các khâu nghiên cứu tiền lâm sàng và lâm sàng. Chúng được gọi chung là các phương
pháp “in silico” nhằm phân biệt với các phương pháp in vivo, in situ và in vitro [29].
So với các phương pháp thực nghiệm truyền thống các phương pháp in silico có ưu
thế giúp thiết kế những phân tử thuốc mới với những ưu thế vượt trội, giải thích bản chất
phân tử của các tương tác thuốc, điều mà khơng một thí nghiệm nào có khả năng làm
được. Ngồi ra chúng cho phép dự đốn hoạt tính sinh học sử dụng các mơ hình tốn học,
nghiên cứu dự đốn cơ chế tác dụng, cơ chế gây độc của các hợp chất. Các phương pháp
này giúp tiết kiệm đáng kể cả thời gian và chi phí trong việc phát triển một thuốc mới.
Trong đó, mơ hình tương quan định lượng giữa cấu trúc và hoạt tính sinh học
(QSAR – quantitive structure activity relationship) được ứng dụng phổ biến trong nghiên
cứu và phát triển thuốc hiện đại.
1.2.2. Mơ hình QSAR

Lịch sử phát triển của phương pháp QSAR có thể nói khởi nguồn từ những nghiên
cứu của Crum-Brown và Frasher (1868) khi nhận xét rằng tác dụng sinh học là hàm số
của cấu trúc hóa học [7]. Đến năm 1893, Richet đã cho rằng sự khác nhau về tác dụng
sinh học là do sự thay đổi về tính chất lí hóa [27]. QSAR thực sự được nghiên cứu bởi
C.L. Corwin Hansch từ những năm 60 của thế kỷ 20 [11],[12]. Mơ hình QSAR Hansch
11


thường sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến để biểu thị mối tương quan giữa
các tham số hóa lý và hoạt tính sinh học, ví dụ một phương trình của ơng như sau:
Log (1/C) = k1π + k2π2 + k3σ
Trong đó: C là nồng độ mol mà tại đó hoạt chất thể hiện hoạt tính sinh học, π: hằng
số kỵ nước, σ: hằng số thế Hammett, k1, k2, k3 là các hệ số hồi quy.
Kể từ đây, đã có nhiều phương trình QSAR cùng với những phương pháp xây dựng
đa dạng đã ra đời và chiếm một vai trò quan trọng trong nghiên cứu và phát triển dược
phẩm.
1.2.2.1.

Đại cương về QSAR

Mơ hình QSAR dựa trên giả thuyết là các hợp chất có đặc điểm cấu trúc tương
đồng sẽ có tính chất sinh học tương đồng. Về mặt tốn học, mơ hình QSAR biểu diễn mối
tương quan định lượng giữa cấu trúc phân tử và hoạt tính thơng qua phương trình:
Trong đó, Y là biến phụ thuộc, phản ánh hoạt tính sinh học của các hợp chất. Giá trị
của Y được xác định thông qua các nghiên cứu thực nghiệm, ví dụ như nồng độ ức chế
50% hoạt tính của enzyme (IC50). Y cũng có thể nhận giá trị rời rạc, ví dụ như có hay
khơng có hoạt tính, hoạt tính mạnh hay yếu. Các biến x trong mơ hình QSAR được gọi là
các tham số phân tử, mơ tả một đặc điểm cấu trúc nào đó của phân tử hóa học. Theo
Todeschini và Consonni [34], tham số phân tử là kết quả cuối cùng của một quy trình
tốn học hoặc logic, biến đổi thơng tin hóa học (vốn được đã hóa dưới dạng ký hiệu như

C, H, N...) thành một số thực. Tham số phân tử cũng có thể là kết quả thực nghiệm nào
đó, như LogP, độ phân cực, v.v. Hiện nay, tham số phân tử có thể được chia thành 4
nhóm, dựa trên chiều thơng tin (dimension) mô tả cấu trúc: (i) Tham số 0D mơ tả thành
phần cấu tạo nên cấu trúc, cịn được gọi là các tham số đếm nguyên tử, như số lượng C,
N... (ii) Tham số 1D mô tả cấu trúc dưới dạng chuỗi, như vân tay cấu trúc (fingerprint),
hay số lượng các mảnh cấu trúc, như số lượng nhân thơm, nhóm carboxylic... (iii) Tham
số 2D mơ tả cấu trúc dưới dạng hình học topo, cho phép xác định chính xác thứ tự, vị trí
của nguyên tố hay mảnh cấu trúc trong phân tử. Các tham số 2D thường được tính toán
dựa trên lý thuyết về graph. (iii) Tham số 3D mô tả đặc điểm cấu trúc của phân tử trong
12


khơng gian. Các tham số 3D có thể được tính toán dựa trên các phương pháp lý thuyết
như MoRSE, GETAWAY, tính tốn lượng tử, mơ tả bề mặt hoặc thể tích phân tử... Hiện
nay, các nghiên cứu xây dựng mơ hình QSAR dựa trên tham số 3D chủ yếu dựa trên cấu
trúc hóa học được tối ưu hóa năng lượng trong môi trường chân không mà không quan
tâm đến cấu dạng của phân tử khi nó nằm trong trung tâm hoạt động của đích, chịu tác
động của các động lực của mơi trường gắn kết. Do đó, mơ hình QSAR chưa phản ánh
chính xác mối tương quan cấu trúc-tác dụng của hoạt chất với đích phân tử của chúng.
Hàm f là một hàm mô tả mối tương quan giữa Y và các biến x. Để xây dựng được
hàm f, cần áp dụng các thuật toán thống kê (statistical) hoặc học máy (machine learning).
Một số kỹ thuật thống kê thường được sử dụng trong xây dựng mơ hình QSAR có thể kể
đến như bình phương tối thiểu từng phần (Partial Least Squares), hồi quy đa biến tuyến
tính (Multiple Linear Regression), phân tích thành phần chính (Principal Component
Analysis) [4]. Kỹ thuật học máy là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, liên quan đến việc
nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống "học" tự động từ dữ liệu để
giải quyết những vấn đề cụ thể. Trong xây dựng mơ hình QSAR, các phương pháp học
máy thường được sử dụng là: Cây quyết định (Decision Tree), mạng nơron nhân tạo
(Artificial Neural Network), ... [3]
1.2.2.2.


Quy trình xây dựng mơ hình QSAR.

Xây dựng cơ sở dữ liệu: Cơ sở dữ liệu thường là cấu trúc của các hợp chất hố học
đã được chứng minh hoạt tính sinh học in vitro. Để hạn chế các yếu tố gây sai số cho mơ
hình, cơ sở dữ liệu thường sẽ được làm sạch dựa trên sự tương đồng về cấu trúc, về
protocol, ...
Tính tốn tham số phân tử đặc trưng cho cấu trúc: Tiến hành xây dựng cấu trúc
2D, 3D của các hợp chất thu được, sau đó sử dụng các phần mềm để tính tốn các tham số
phân tử. Số lượng tham số phân tử mà phần mềm tính tốn càng nhiều thì càng mơ tả
chính xác cấu trúc của hợp chất.

13


Bảng 1.1. Các phần mềm tính tham số phân tử thơng dụng
STT

1

Tên phần

Loại tham số tính được

mềm

ADAPT

Tham số cấu trúc hình học, hình học tơ pơ, tham
số điện tử, tham số lí hố...


ADMET

Tham số điện tử, tham số hàm lượng tử, tham số

Predictor

hình học tơ pơ…

3

MOE

Tham số hình học topo, tính chất vật lý…

4

Dragon

2

Tham số cấu tạo cơ bản, tham số cấu trúc hình
học và hình học tơ pơ...

Số lượng
tham số

>260

297


>300

5270

Xử lý sơ bộ dữ liệu: Trước khi tiến hành xây dựng mơ hình, cần tiến hành xử lý sơ
bộ số liệu để hạn chế bớt sai số cho chương trình xây dựng mơ hình. Cơng việc này có thể
bao gồm loại bỏ các giá trị nằm ngoài phân bố của dữ liệu (outlier), chuyển đổi hàm thức
của hoạt tính sinh học (logarit hóa, mũ hóa, nghịch đảo...), loại bỏ TSPT khơng liên quan,
...
Xây dựng mơ hình QSAR: sử dụng các phương pháp xác suất thống kê và các kỹ
thuật của trí tuệ nhân tạo để xây dựng mối liên hệ giữa các tham số phân tử và giá trị đại
lượng biểu diễn hoạt tính.
Đánh giá mơ hình: Đánh giá mơ hình là giai đoạn quan trọng liên quan đến khả
năng ứng dụng của mơ hình. Đánh giá mơ hình thường sử dụng 5 ngun tắc của OECD
[34]:
(1) Có đích xác định.
(2) Các thuật toán được sử dụng để xây dựng mơ hình rõ ràng (mơ hình có thể được
tái xây dựng lại những hợp chất mới).

14


(3) Có miền cấu trúc ứng dụng (AD - applicability domain) được xác định: Miền
cấu trúc ứng dụng là khoảng không gian cấu trúc được xác định bởi các hợp chất trong tập
huấn luyện để xây dựng mơ hình. Những hợp chất thuộc tập huấn luyện nếu có cấu trúc
nằm ngoài miền cấu trúc ứng dụng sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của mơ hình. Những
hợp chất thuộc tập dự đốn, nếu cấu có cấu trúc nằm ngồi miền này sẽ cho kết quả dự
đốn khơng chính xác. Các phương pháp xác định miền ứng dụng thường gặp như:
phương pháp đòn bẩy, …

(4) Thỏa mãn các đánh giá nội trên tập TS để kiểm tra mức độ khớp, độ mạnh và ổn
định của mơ hình.
•

Độ khớp hay độ tuyến tính được đánh giá thơng qua giá hệ số xác định R , R càng
2

2

cao thì mức độ khớp (tuyến tính) của mơ hình với các giá trị thực nghiệm càng tốt.
R > 0,6 thì mơ hình mới có ý nghĩa. Cơng thức tính hệ số xác định như sau:
2

Trong đó n là số các quan sát của tập huấn luyện; yi, 𝑦̂, lần lượt là giá trị thực tế, giá trị dự
đoán của biến phụ thuộc ở quan sát thứ i; ̅𝑦 là giá trị thực tế trung bình của biến phụ
thuộc.
•

Độ ổn định được đánh giá thơng qua hệ số tương quan chéo Q , Q được đánh giá
2

2

dựa trên phương pháp tham số chéo (cross validation leave-one-out) bằng cách lần
lượt loại 1 quan sát ra khỏi tập huấn luyện, giữ nguyên các biến đã lựa chọn và
tính tốn lại các thơng số của mơ hình. Q2 càng gần 1, tính tổng qt hóa của mơ
hình càng cao, mơ hình càng ổn định. Thơng thường, u cầu Q2 > 0,5 thì mơ hình
mới bền vững. Cơng thức hệ số tương quan chéo tính như sau:

15



Trong đó n là số các quan sát tập huấn luyện; y là giá trị thực tế của quan sát thứ i;
i,

𝑦̂
̅ là
𝑖/𝑖 giá trị dự đoán của biến phụ thuộc ở quan sát thứ i sử dụng mơ hình đã loại biến i; 𝑦
giá trị thực tế trung bình của biến phụ thuộc.
•

Khả năng dự đốn ngoại
Khả năng dự đốn ngoại được đánh giá thơng qua giá trị Q , Q
2

ext

2

ext càng

lớn mơ hình

cho thấy độ tuyến tính của tập kiễm tra và do vậy chứng tỏ khả năng dự đốn của mơ hình
cao.

Trong đó n là số các quan sát tấp kiểm tra; y, 𝑦̂, lần lượt là giá trị thực tế, giá trị dự đoán
của biến phụ thuộc ở quan sát thứ i; 𝑦̅ là giá trị thực tế trung bình của biến phụ thuộc.
(5) Giải thích được cơ chế (nếu có thể): Mơ hình cần được giải thích về vai trị của
các biến trong mơ hình, qua đó giúp định hướng thiết kế các hợp chất mới.


16