Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đại dịch COVID-19 do chủng virus corona gây hội chứng hô hấp cấp tính nghiêm trọng 2 (SARS-CoV-2) gây ra đã tạo nên một cuộc khủng hoảng y tế toàn cầu. Mặc dù tỷ lệ tử vong do COVID-19 (ước tính khoảng 2% – 3%) thấp hơn so với SARS (khoảng 10%) và MERS (khoảng 40%), mức độ lây nhiễm và ảnh hưởng của bệnh lại nghiêm trọng hơn nhiều. Theo thống kê của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) được trích dẫn trong văn bản, tính đến ngày 08/05/2022, toàn cầu đã ghi nhận 517.422.425 ca nhiễm tại 215 quốc gia và vùng lãnh thổ, với 6.251.567 ca tử vong (chiếm tỷ lệ 1,208%). Tại Việt Nam, Bộ Y tế ghi nhận 10.676.184 trường hợp nhiễm và 43.056 trường hợp tử vong tính đến cùng thời điểm.

Phác đồ điều trị COVID-19 tập trung vào kiểm soát triệu chứng, điều trị suy hô hấp và sử dụng các thuốc kháng virus hóa dược như remdesivir, molnupiravir, favipiravir hoặc phức hợp paxlovid (nirmatrelvir kết hợp ritonavir), phối hợp corticosteroid và thuốc chống đông trong các trường hợp nặng. Tuy nhiên, các thuốc hóa dược thường đi kèm nguy cơ gặp biến cố có hại của thuốc (ADR) cao như loét dạ dày, suy gan, phù mạch, rối loạn nhịp tim hoặc thiếu máu huyết tán, đòi hỏi phải theo dõi chặt chẽ trên lâm sàng. Trong khi đó, các hợp chất có nguồn gốc tự nhiên sở hữu ưu thế về độ an toàn, hoạt tính sinh học đa dạng và nguồn dược liệu tại Việt Nam rất phong phú.

Quy trình nghiên cứu phát triển thuốc truyền thống đòi hỏi chi phí lớn, thời gian kéo dài và tỷ lệ thành công thấp (dưới 2% số hợp chất mới đạt các đặc tính sinh học phù hợp). Do đó, việc ứng dụng các phương pháp mô phỏng máy tính (in silico) cho phép rút ngắn thời gian sàng lọc sơ bộ, làm rõ cơ chế tương tác ở cấp độ phân tử và tối ưu hóa chi phí nghiên cứu. Từ thực tiễn này, khóa luận tiến hành nghiên cứu với 2 mục tiêu cụ thể:

  1. Sàng lọc được các hợp chất antiviral “giống thuốc” có nguồn gốc từ thiên nhiên tiềm năng ức chế bốn đích quan trọng: enzym chuyển angiotensin 2 (ACE2), spike protein, main protease (Mpro) và ARN polymerase phụ thuộc ARN (RdRp) của virus SARS-CoV-2 bằng phương pháp docking phân tử.
  2. Đánh giá được đặc tính dược động học, độc tính (ADMET) của các hợp chất antiviral tiềm năng từ mục tiêu 1.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu bao gồm:

  • Đối tượng: 273 hợp chất antiviral thiên nhiên được thu thập từ cơ sở dữ liệu ChemFaces và PubChem; 2 chất chứng dương thực nghiệm là remdesivir và artemisinin; 2 phối tử đồng kết tinh đối chứng là X77 và XX5; cùng cấu trúc 3D của 4 protein đích tải từ ngân hàng dữ liệu protein RCSB (ACE2 - PDB ID: 1R4L, spike protein - PDB ID: 6VSB, main protease - PDB ID: 6W63, RdRp - PDB ID: 6M71).
  • Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu tin sinh dược học mô phỏng in silico (sàng lọc quy tắc Lipinski, docking phân tử, dự đoán ADMET và mô phỏng động lực học phân tử), được hoàn thành vào tháng 06/2022 tại Trường Đại học Y Dược, Đại học Quốc gia Hà Nội.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình tiếp cận

Nghiên cứu dựa trên cơ chế xâm nhập và nhân lên của virus SARS-CoV-2 trong tế bào vật chủ để xác định 4 đích phân tử tác động:

  • Thụ thể ACE2 của người (PDB ID: 1R4L, độ phân giải 3,0 Å): Glycoprotein màng tế bào vật chủ, là vị trí tiếp cận và bám dính ban đầu của virus.
  • Spike protein (PDB ID: 6VSB, độ phân giải 3,46 Å): Glycoprotein bề mặt dạng trimer, đóng vai trò nhận diện thụ thể thông qua tiểu đơn vị S1 và dung hợp màng qua tiểu đơn vị S2.
  • Main protease (Mpro / NSP5, PDB ID: 6W63, độ phân giải 2,1 Å): Enzym chịu trách nhiệm phân cắt các polyprotein pp1a và pp1ab tại ít nhất 11 vị trí bảo tồn để giải phóng các protein chức năng của virus.
  • ARN polymerase phụ thuộc ARN (RdRp / NSP12, PDB ID: 6M71, độ phân giải 2,9 Å): Phức hợp trung tâm thực hiện quá trình sao chép và phiên mã bộ gen ARN của virus, không có enzym tương đồng cấu trúc ở người.

Khung đánh giá phân tử “giống thuốc” dựa trên Quy tắc 5 của Lipinski (Lipinski's Rule of Five), yêu cầu hợp chất thỏa mãn tối thiểu 2 trong 5 tiêu chí:

  • Khối lượng phân tử (MW) < 500 Da.
  • Hệ số phân bố octanol/nước (LogP) < 5.
  • Số nhóm cho liên kết hydro (H-bond donors) ≤ 5.
  • Số nhóm nhận liên kết hydro (H-bond acceptors) ≤ 10.
  • Độ khúc xạ phân tử (Molar Refractivity) trong khoảng 40 – 130.

Hệ thống đánh giá ADMET được thực hiện thông qua mô hình dự đoán cấu trúc đồ thị pkCSM, bao gồm các chỉ số hấp thu (tính thấm Caco-2, tỷ lệ hấp thu qua ruột HIA), phân bố (thể tích phân bố VDss, tính thấm hàng rào máu não logBB, tính thấm hệ thần kinh trung ương logPS), chuyển hóa (khả năng ức chế các enzym cytochrom P450: CYP1A2, CYP2C19, CYP2C9, CYP2D6, CYP3A4), thải trừ (độ thanh thải toàn phần, chất nền OCT2 tại thận) và độc tính (độc tính đột biến gen AMES, LD50 trên chuột, độc tính gan, kích ứng da).

Phương pháp nghiên cứu và công cụ thực hiện

Nghiên cứu sử dụng hệ thống phần cứng máy tính cá nhân HP 3437U, hệ điều hành Windows 10, kết hợp các công cụ chuyên dụng:

  • Chuẩn bị phối tử: Phần mềm Avogadro 1.2.0 tối ưu hóa cấu trúc 3D bằng trường lực MMFF94 theo thuật toán Gradient liên hợp (Conjugate Gradients).
  • Chuẩn bị protein: Phần mềm Discovery Studio 2021 Client loại bỏ nước và phối tử đồng kết tinh; MGL AutoDock Tools 1.5.6 thêm hydro phân cực, gán điện tích và trường lực Kollman, chuyển định dạng sang pdbqt.
  • Thẩm định mô hình docking (Re-dock): Tách phối tử đồng kết tinh X77 (từ phức hợp 6W63) và XX5 (từ phức hợp 1R4L), sau đó dock lại vào vị trí hốc hoạt động. Quy trình được xem là đáng tin cậy khi độ lệch bình phương trung bình gốc (RMSD) < 1,5 Å. Kết quả tính toán bằng phần mềm UCSF Chimera 1.16 ghi nhận giá trị RMSD của X77 là 0,986 Å và XX5 là 0,777 Å, chứng minh phương pháp đạt độ tin cậy.
  • Thiết lập không gian tìm kiếm (Grid box) và docking phân tử: Sử dụng phần mềm AutoDock Vina với số vòng lặp (exhaustiveness) là 8. Các thông số hộp lưới tìm kiếm cụ thể:
    • Spike protein: kích thước 50 × 50 × 50 Å; tọa độ trung tâm (x, y, z) = (204,457; 199,799; 246,898); khoảng cách lưới (spacing) 0,375 Å.
    • Main protease: kích thước 20 × 20 × 20 Å; tọa độ trung tâm (x, y, z) = (-20,313; 18,742; -28,341); khoảng cách lưới 0,375 Å.
    • RdRp: kích thước 30 × 30 × 30 Å; tọa độ trung tâm (x, y, z) = (121,000; 120,000; 125,000); khoảng cách lưới 1,000 Å.
    • ACE2: kích thước 20 × 20 × 20 Å; tọa độ trung tâm (x, y, z) = (41,399; 5,851; 28,082); khoảng cách lưới 1,000 Å.
  • Mô phỏng động lực học phân tử (MD): Thực hiện trên phần mềm MOE 2015.10 đối với phức hợp của hợp chất tiềm năng nhất với 2 đích ACE2 và Mpro. Áp dụng phương trình chuyển động Nosé-Poincaré-Andersen (NPA) trong thời gian 600 ps (100 ps giai đoạn cân bằng hệ thống và 500 ps giai đoạn sản xuất), ở nhiệt độ 310 K, áp suất 101 kPa. Dữ liệu tọa độ và năng lượng được ghi nhận mỗi 0,5 ps; giá trị RMSD được tính trên Microsoft Excel 2016 và biểu diễn đồ thị qua SigmaPlot.

Nội dung chính theo từng chương

Mở đầu

Trình bày tính cấp thiết của đại dịch COVID-19, phân tích các số liệu dịch tễ toàn cầu và tại Việt Nam tính đến tháng 05/2022. Đánh giá ưu điểm và hạn chế của các phác đồ hóa dược hiện hành, giới thiệu vai trò của các hợp chất tự nhiên và tính ưu việt của phương pháp sàng lọc máy tính in silico trong tối ưu hóa thời gian và nguồn lực nghiên cứu thuốc. Xác định 2 mục tiêu nghiên cứu cụ thể của đề tài.

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 cung cấp cơ sở lý luận chi tiết về bệnh sinh, virus học và thiết kế thuốc:

  • Đặc điểm virus học SARS-CoV-2: Phân loại thuộc chi Betacoronavirus, họ Coronaviridae, bộ gen ARN sợi đơn dương kích thước khoảng 29,9 kb, mã hóa 4 protein cấu trúc (S, E, M, N) và 16 protein phi cấu trúc (NSP1–NSP16).
  • Cơ chế lây nhiễm và các đích tác động: Tiểu đơn vị S1 của protein S bám vào thụ thể ACE2, tiểu đơn vị S2 hỗ trợ dung hợp màng tế bào. Virus xâm nhập giải phóng ARN, tổng hợp các polyprotein pp1a và pp1ab; Mpro phân cắt tạo các protein chức năng; RdRp xúc tác quá trình sao chép và phiên mã bộ gen.
  • Tổng quan các thuốc điều trị: Đánh giá cơ chế và tình trạng lâm sàng của các hoạt chất remdesivir, molnupiravir, losartan, icatibant, paxlovid, artemisinin, nafamostat mesylate, camostat mesylate, bevacizumab, azithromycin và dexamethasone/corticosteroid.
  • Cơ sở phương pháp in silico: Trình bày lý thuyết kỹ thuật docking phân tử, cơ chế hàm tính điểm (scoring function) tính toán năng lượng tự do Gibbs ($\Delta G$), phương pháp động lực học phân tử khảo sát dao động cấu hình theo thời gian thực, Quy tắc 5 Lipinski và các tham số dự đoán ADMET.

Chương 2: Đối tượng và phương pháp nghiên cứu

Mô tả chi tiết trang thiết bị phần cứng, danh mục các phần mềm chuyên dụng (AutoDock Vina, MGL Tools, Discovery Studio, MOE, pkCSM, SCFBio, Chimera, Avogadro, SigmaPlot). Trình bày quy trình 4 giai đoạn nghiên cứu:

  1. Sàng lọc tính chất “giống thuốc” của 273 hợp chất antiviral thiên nhiên từ cơ sở dữ liệu ChemFaces theo Quy tắc 5 Lipinski trên máy chủ web SCFBio.
  2. Thẩm định mô hình docking thông qua phương pháp re-dock các phối tử đồng kết tinh X77 và XX5; tiến hành docking phân tử 241 hợp chất đạt chuẩn Lipinski vào 4 đích protein bằng AutoDock Vina.
  3. Dự đoán hồ sơ dược động học và độc tính (ADMET) của các hợp chất tiềm năng bằng công cụ pkCSM.
  4. Mô phỏng động lực học phân tử (MD) trong thời gian 600 ps trên phần mềm MOE 2015.10 để đánh giá độ ổn định liên kết giữa phối tử tối ưu nhất với hốc hoạt động của ACE2 và Mpro.

Chương 3: Kết quả và bàn luận

Trình bày kết quả nghiên cứu và thảo luận chuyên sâu qua 4 nhóm nội dung:

  • Sàng lọc Lipinski: Trong số 273 hợp chất antiviral ban đầu, có 241 hợp chất (chiếm 88,28%) đạt tối thiểu 2/5 tiêu chí của Lipinski, đủ điều kiện đưa vào sàng lọc docking; trong đó có 159 hợp chất đạt trọn vẹn cả 5 tiêu chí.
  • Kết quả docking phân tử: Trong 241 hợp chất, có 150 hợp chất có ái lực liên kết tốt hơn chất chứng dương trên ít nhất 2 đích phân tử; 82 hợp chất thể hiện năng lượng liên kết âm hơn chất chứng trên ít nhất 3 đích (khoảng 50% số này thuộc nhóm terpenoid). Đặc biệt, 13 hợp chất thể hiện hoạt tính vượt trội trên cả 4 đích phân tử so với các chứng dương tương ứng (remdesivir: -7,3 kcal/mol; artemisinin: -7,3 kcal/mol; XX5: -8,7 kcal/mol; X77: -8,6 kcal/mol).
  • Phân tích tương tác liên kết: Acid morellic và digitoxin cho năng lượng liên kết âm nhất trên spike protein (-10,3 kcal/mol). Acid morellic liên kết mạnh nhất trên ACE2 (-12,1 kcal/mol). Sotetsuflavon thể hiện ái lực cao nhất trên cả main protease (-9,6 kcal/mol) và RdRp (-9,5 kcal/mol). Khảo sát tương tác 2D/3D cho thấy các hợp chất này hình thành mạng lưới liên kết hydro, liên kết $\pi$-alkyl, $\pi$-$\pi$ và tương tác van der Waals bền vững với các acid amin xúc tác quan trọng (như His41, Cys145 trên Mpro).
  • Dự đoán ADMET: Đánh giá 13 hợp chất tiềm năng đã chọn lọc được 7 hợp chất có hồ sơ an toàn và dược động học thuận lợi nhất (hinokiflavon, sotetsuflavon, mulberroside C, daphnoretin, acid morellic, digitoxin, hypericin). Các hợp chất này đều không gây độc tính gan, không gây đột biến AMES, không gây kích ứng da và có tỷ lệ hấp thu qua ruột người đạt trên 60%.
  • Mô phỏng động lực học phân tử: Lựa chọn sotetsuflavon là phân tử tiềm năng nhất để chạy mô phỏng MD 600 ps trên ACE2 và Mpro. Đồ thị dao động RMSD và biến thiên năng lượng tự do chứng minh phức hợp duy trì trạng thái liên kết ổn định trong suốt chu trình mô phỏng.

Kết quả và đóng góp

Số liệu kết quả thực nghiệm in silico chính

Nghiên cứu đã xác định danh sách 13 hợp chất antiviral thiên nhiên có năng lượng liên kết tự do âm hơn đáng kể so với các chứng dương chuẩn trên cả 4 đích phân tử sinh học:

STT Tên hợp chất PubChem CID Spike protein (kcal/mol) Human ACE2 (kcal/mol) Main protease (kcal/mol) RdRp (kcal/mol)
1 3,4-Di-O-caffeoylquinic acid methyl ester 10392218 -8,9 -10,0 -8,9 -8,0
2 (-)-Epigallocatechin gallate 65064 -8,6 -9,7 -8,6 -8,0
3 Hinokiflavon 5281627 -9,5 -11,6 -8,9 -9,1
4 Sotetsuflavon 5494868 -9,3 -11,1 -9,6 -9,5
5 Mulberroside C 190453 -9,2 -10,5 -9,0 -8,9
6 Daphnoretin 5281406 -8,5 -9,7 -8,6 -7,4
7 Acid isochlorogenic A 6474310 -9,3 -10,5 -9,2 -8,3
8 Acid isochlorogenic C 274951298 -8,4 -9,9 -8,9 -7,9
9 Acid 1,4-Dicaffeoylquinic 12358846 -9,2 -10,6 -8,7 -7,9
10 Acid morellic 54580250 -10,3 -12,1 -9,5 -7,8
11 Phoyunnanin C 16220719 -9,6 -11,3 -8,9 -8,2
12 Digitoxin 441207 -10,3 -9,3 -9,6 -9,0
13 Hypericin 3663 -9,3 -10,2 -9,2 -8,7
- Chứng dương tương ứng - -7,3 (Artemisinin) -8,7 (XX5) -8,6 (X77) -7,3 (Remdesivir)

Kết quả sàng lọc ADMET chi tiết của 7 hợp chất tối ưu:

Thông số đánh giá Hinokiflavon Sotetsuflavon Mulberroside C Daphnoretin Acid morellic Digitoxin Hypericin
Độ tan trong nước (log mol/L) -2,894 -2,893 -2,918 -3,357 -4,393 -4,410 -2,892
Tính thấm Caco-2 ($\text{log Papp}$ $10^{-6}\text{cm/s}$) 0,242 0,085 0,279 0,369 0,705 0,601 -0,594
Hấp thu ở ruột người (%) 79,914 82,325 64,806 100,000 82,452 74,287 100,000
Thể tích phân bố VDss (log L/kg) -1,231 -1,190 0,550 -0,142 -0,438 0,259 -0,734
Tính thấm BBB (log BB) -1,784 -1,629 -1,417 -0,747 -0,418 -1,364 -1,561
Tính thấm CNS (log PS) -3,031 -3,531 -3,444 -2,265 -2,717 -3,553 -3,443
Ức chế CYP1A2 / CYP3A4 Không / Không Không / Không Không / Không Có / Có Không / Không Không / Không Không / Không
Độc tính đột biến AMES Không Không Không Không Không Không Không
Độc tính trên gan Không Không Không Không Không Không Không
Khả năng gây kích ứng da Không Không Không Không Không Không Không
Độc tính cấp LD50 (mol/kg) 2,648 2,548 2,686 2,453 2,946 3,706 2,482

Đóng góp học thuật của nghiên cứu

  • Thiết lập quy trình sàng lọc ảo liên hoàn kết hợp từ bộ lọc Lipinski, docking phân tử đa mục tiêu, dự đoán ADMET toàn diện đến mô phỏng động lực học phân tử MD.
  • Sàng lọc đồng thời trên cả 4 đích phân tử cốt lõi tham gia vào chu trình xâm nhập (ACE2, Spike) và sao chép nhân lên (Mpro, RdRp) của virus SARS-CoV-2.
  • Phát hiện sotetsuflavon là ứng viên ức chế đa đích tiềm năng nhất với năng lượng liên kết rất thấp (-11,1 kcal/mol trên ACE2; -9,6 kcal/mol trên Mpro; -9,5 kcal/mol trên RdRp), duy trì độ ổn định liên kết tốt trong mô phỏng MD 600 ps và sở hữu các đặc tính dược động học an toàn (hấp thu ruột 82,325%, không độc gan, không đột biến gen, LD50 đạt 2,548 mol/kg).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

  • Toàn bộ kết quả đều dựa trên các mô hình tính toán mô phỏng máy tính (in silico), chưa được kiểm chứng qua các thử nghiệm sinh học thực nghiệm in vitro (trên enzym phân lập hoặc tế bào) hay in vivo.
  • Thời gian mô phỏng động lực học phân tử (MD) còn tương đối ngắn (600 ps với 100 ps cân bằng và 500 ps chạy sản xuất), chưa đủ dài để quan sát những thay đổi cấu hình lớn của protein trong dung môi sinh lý dài hạn.
  • Do giới hạn về cấu hình thiết bị phần cứng (máy tính cá nhân văn phòng) và thời gian nghiên cứu, mô phỏng MD mới chỉ được thực hiện trên 2 đích phân tử có cấu trúc tương đối đơn giản là ACE2 và Mpro, chưa thể mở rộng khảo sát trên các cấu trúc trimer phức tạp như spike protein hay phức hợp đa đơn vị nsp12-nsp7-nsp8 của RdRp.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Tiến hành các thử nghiệm thực nghiệm sinh học in vitro đánh giá khả năng ức chế hoạt tính enzym Mpro tái tổ hợp và thử nghiệm kháng virus SARS-CoV-2 trên dòng tế bào đối với hoạt chất sotetsuflavon cùng các hợp chất tiềm năng trong danh sách.
  • Mở rộng thời gian mô phỏng động lực học phân tử lên quy mô nano giây (ns) hoặc micro giây ($\mu\text{s}$) trên các hệ thống máy tính hiệu năng cao nhằm đánh giá chi tiết tính ổn định nhiệt động học và năng lượng liên kết tự do MM-PBSA/MM-GBSA.
  • Khảo sát sâu hơn về nguồn nguyên liệu thực vật chứa sotetsuflavon, quy trình chiết xuất, phân lập và tối ưu hóa bán tổng hợp dẫn xuất nhằm nâng cao hoạt tính sinh học.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên và học viên ngành Dược học, Hóa dược, Công nghệ Sinh học: Tham khảo quy trình xây dựng bài toán thiết kế thuốc dựa trên cấu trúc (Structure-Based Drug Design), các bước chuẩn bị tệp tin pdbqt, kỹ thuật thẩm định mô hình docking bằng re-dock và các thông số cài đặt hộp lưới tìm kiếm.
  • Các nhóm nghiên cứu về tin sinh học và sàng lọc thuốc: Kế thừa phương pháp luận kết hợp giữa bộ lọc dược lý Lipinski, phần mềm mã nguồn mở AutoDock Vina, công cụ dự đoán ADMET trực tuyến pkCSM và mô phỏng MD trên phần mềm MOE.
  • Nhà nghiên cứu dược liệu và phát triển thuốc kháng virus: Sử dụng trực tiếp bộ dữ liệu về năng lượng liên kết và hồ sơ ADMET của 13 hợp chất antiviral thiên nhiên (đặc biệt là nhóm biflavonoid như hinokiflavon, sotetsuflavon và các acid dicaffeoylquinic) để định hướng sàng lọc thực nghiệm và khai thác nguồn dược liệu tự nhiên.

Câu hỏi thường gặp

1. Bốn đích phân tử sinh học được lựa chọn trong nghiên cứu có mã nhận diện PDB là gì và vai trò của chúng trong vòng đời virus SARS-CoV-2?
Bốn đích phân tử gồm:

  • Enzym chuyển angiotensin 2 của người (ACE2, PDB ID: 1R4L, độ phân giải 3,0 Å): Thụ thể bề mặt tế bào chủ để virus tiếp cận và bám dính.
  • Spike protein (PDB ID: 6VSB, độ phân giải 3,46 Å): Glycoprotein bề mặt trung gian cho quá trình nhận diện thụ thể và hợp nhất màng virus với tế bào chủ.
  • Main protease (Mpro, PDB ID: 6W63, độ phân giải 2,1 Å): Enzym thủy phân các polyprotein của virus thành các protein chức năng.
  • ARN polymerase phụ thuộc ARN (RdRp, PDB ID: 6M71, độ phân giải 2,9 Å): Enzym phức hợp xúc tác quá trình sao chép và phiên mã bộ gen ARN của virus.

2. Tiêu chuẩn đánh giá độ tin cậy của mô hình docking trong đề tài là gì và kết quả thẩm định đạt được bao nhiêu?
Nghiên cứu sử dụng phương pháp re-dock tách phối tử đồng kết tinh ra khỏi phức hợp protein rồi gắn lại vào hốc hoạt động. Quy trình được coi là đáng tin cậy khi độ lệch bình phương trung bình gốc (RMSD) nhỏ hơn 1,5 Å. Kết quả thực nghiệm re-dock trên hai phức hợp 6W63 (phối tử X77) và 1R4L (phối tử XX5) đạt giá trị RMSD lần lượt là 0,986 Å và 0,777 Å, đều nhỏ hơn 1,5 Å, chứng minh mô hình docking đạt độ chính xác cao.

3. Hợp chất nào thể hiện năng lượng liên kết tự do âm nhất trên đích spike protein và ACE2?
Trên đích spike protein, acid morellic và digitoxin cho năng lượng liên kết âm nhất với giá trị -10,3 kcal/mol (vượt trội so với chứng dương artemisinin là -7,3 kcal/mol). Trên đích ACE2, acid morellic là hợp chất có ái lực mạnh nhất với năng lượng liên kết tự do đạt -12,1 kcal/mol (so với chứng dương XX5 là -8,7 kcal/mol).

4. Vì sao hợp chất Sotetsuflavon được lựa chọn để tiến hành mô phỏng động lực học phân tử (MD)?
Sotetsuflavon được chọn vì thể hiện năng lượng liên kết tự do âm nhất trên cả 2 đích enzym cốt lõi của virus là main protease (-9,6 kcal/mol) và RdRp (-9,5 kcal/mol), đồng thời có ái lực rất cao trên ACE2 (-11,1 kcal/mol). Ngoài ra, hợp chất này có hồ sơ ADMET tối ưu: hấp thu qua ruột đạt 82,325%, không ức chế các enzym chuyển hóa CYP, không độc tính gan, không gây đột biến AMES, không kích ứng da và có chỉ số độc tính cấp an toàn (LD50 = 2,548 mol/kg).

5. Hồ sơ độc tính dự đoán qua pkCSM của 7 hợp chất antiviral tiềm năng nhất có đặc điểm gì?
Cả 7 hợp chất (hinokiflavon, sotetsuflavon, mulberroside C, daphnoretin, acid morellic, digitoxin, hypericin) đều được dự đoán an toàn ở các tiêu chí: âm tính với độc tính gây đột biến gen (AMES toxicity), không gây độc tính cho gan (Hepatotoxicity), không gây kích ứng da (Skin Sensitisation) và có liều gây chết cấp tính LD50 trên chuột đều lớn hơn ngưỡng 2 mol/kg (dao động từ 2,453 đến 3,706 mol/kg).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Tạ Thị Thu Hằng đã xây dựng thành công quy trình sàng lọc ảo in silico hoàn chỉnh trên 273 hợp chất antiviral thiên nhiên nhằm tìm kiếm các hoạt chất có khả năng ức chế virus SARS-CoV-2. Nghiên cứu đã xác định được 13 hợp chất tiềm năng thể hiện ái lực gắn kết đồng thời trên cả 4 đích phân tử sinh học vượt trội hơn các chất đối chứng dương, trong đó 7 hợp chất thể hiện các đặc tính dược động học và độ an toàn ADMET thuận lợi. Đặc biệt, phân tử sotetsuflavon được chứng minh là ứng viên tiềm năng hàng đầu với khả năng ức chế đa đích và duy trì độ ổn định liên kết tốt trong mô phỏng động lực học phân tử, cung cấp cơ sở dữ liệu khoa học có giá trị phục vụ cho các nghiên cứu thực nghiệm tiếp theo hướng tới điều trị COVID-19.