Tổng quan nghiên cứu

Ung thư vú là một trong những bệnh ung thư phổ biến nhất trên thế giới, với khoảng 2,3 triệu ca được chẩn đoán mới và 685.000 ca tử vong trong năm 2020 theo báo cáo của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO). Tại Việt Nam, ung thư vú chiếm tỷ lệ mắc cao nhất ở nữ giới, với hơn 21.555 ca mắc mới, chiếm 25,8% tổng số các ca ung thư ở phụ nữ. Sự gia tăng liên tục của tỷ lệ mắc bệnh cùng với các tác dụng phụ và hiện tượng đề kháng thuốc trong điều trị ung thư đã thúc đẩy nhu cầu nghiên cứu và phát triển các hợp chất kháng ung thư mới, an toàn và hiệu quả hơn.

Chalcon là một nhóm hợp chất flavonoid có cấu trúc đặc trưng với nhiều hoạt tính sinh học đa dạng, trong đó nổi bật là khả năng kháng ung thư thông qua cơ chế ức chế tubulin và làm gián đoạn cấu trúc vi ống. Vi ống, cấu tạo từ protein tubulin, đóng vai trò quan trọng trong quá trình phân bào và vận chuyển nội bào, là mục tiêu quan trọng trong điều trị ung thư. Dòng tế bào MCF7, đại diện cho ung thư biểu mô tuyến vú người, được sử dụng rộng rãi làm mô hình nghiên cứu để đánh giá hoạt tính kháng ung thư.

Nghiên cứu này nhằm xây dựng và ứng dụng các mô hình 2D-QSAR và docking phân tử để sàng lọc và đánh giá các dẫn chất chalcon có khả năng ức chế dòng tế bào MCF7, đồng thời sử dụng mô phỏng động lực học phân tử (MDs) để khảo sát sự gắn kết của các hợp chất với protein tubulin. Phạm vi nghiên cứu tập trung trên cơ sở dữ liệu gồm 1269 dẫn chất chalcon, bao gồm 269 dẫn chất nội bộ và 1000 dẫn chất tổ hợp được tạo ra bằng phần mềm MOE, với mục tiêu tìm ra các hợp chất tiềm năng có hoạt tính ức chế cao và khả năng gắn kết bền vững với tubulin. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển các thuốc điều trị ung thư vú mới, góp phần nâng cao hiệu quả và giảm thiểu tác dụng phụ trong điều trị.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết chính: mô hình QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship) và mô hình docking phân tử. QSAR là phương pháp định lượng mối liên hệ giữa cấu trúc hóa học và hoạt tính sinh học của các hợp chất, giúp dự đoán hoạt tính của các dẫn chất mới dựa trên các thông số mô tả phân tử. Trong nghiên cứu này, mô hình 2D-QSAR được xây dựng dựa trên các thông số mô tả 2 chiều như tính kỵ nước, hiệu ứng điện tử, và các đặc tính lý hóa khác, với giá trị hoạt tính được biểu diễn bằng pIC50 trên dòng tế bào MCF7.

Mô hình docking phân tử được sử dụng để đánh giá khả năng gắn kết của các dẫn chất chalcon với protein tubulin, mục tiêu chính trong điều trị ung thư vú. Docking giúp xác định vị trí và cấu hình gắn kết tối ưu của phối tử trong khoang liên kết của protein, đồng thời tính toán điểm số docking phản ánh mức độ bền vững của phức hợp protein-phối tử. Mô hình docking được xây dựng dựa trên cấu trúc tubulin mã PDB 1SA0, với vùng gắn kết colchicin làm mục tiêu tương tác.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: pIC50 (logarit nghịch đảo của nồng độ ức chế 50%), RMSD (Root Mean Square Deviation) và RMSF (Root Mean Square Fluctuation) dùng để đánh giá độ ổn định và linh động của phức hợp trong mô phỏng động lực học phân tử, cũng như năng lượng gắn kết tự do (binding free energy) được tính bằng phương pháp MM/GBSA để đánh giá độ bền liên kết.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính gồm 127 dẫn chất chalcon có hoạt tính ức chế MCF7 được thu thập từ các nghiên cứu công bố, cùng với cơ sở dữ liệu mở rộng gồm 269 dẫn chất nội bộ và 1000 dẫn chất tổ hợp được tạo ra bằng phần mềm MOE. Các giá trị IC50 được chuyển đổi thành pIC50 để làm dữ liệu đầu vào cho mô hình QSAR.

Phương pháp phân tích bao gồm:

  • Xây dựng mô hình 2D-QSAR sử dụng hai thuật toán chính: Phương pháp bình phương tối thiểu từng phần (PLS) và thuật toán Rừng ngẫu nhiên (Random Forest - RF). Các thông số mô tả phân tử được lựa chọn qua quy trình lọc thô, loại bỏ các thông số tương quan cao và sử dụng thuật toán loại bỏ đặc trưng đệ quy (RFE) để chọn ra các đặc trưng quan trọng.

  • Mô hình docking được thực hiện bằng phần mềm AutoDock Vina, với protein tubulin được chuẩn bị kỹ lưỡng (loại bỏ nước, thêm hydro, tính điện tích) và vùng gắn kết colchicin được xác định làm khoang tương tác. Quá trình tái gắn kết phối tử đồng kết tinh colchicin được thực hiện để đánh giá độ tin cậy của mô hình docking.

  • Mô phỏng động lực học phân tử (MDs) được tiến hành trên 10 dẫn chất có điểm số docking và pIC50 cao nhất, sử dụng phần mềm GROMACS với thời gian mô phỏng 100 ns. Các chỉ số RMSD, RMSF, SASA, Rg và tần suất liên kết hydro được tính toán để đánh giá độ ổn định và tương tác của phức hợp.

  • Đánh giá mô hình docking dựa trên đường cong ROC và chỉ số AUC để xác định khả năng phân biệt giữa các hợp chất có hoạt tính và không hoạt tính.

  • Timeline nghiên cứu kéo dài trong năm 2023, với các giai đoạn thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, sàng lọc ảo, mô phỏng động lực học và phân tích kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Mô hình 2D-QSAR: Mô hình QSAR xây dựng bằng phương pháp PLS và RF đạt các chỉ số đánh giá nội bộ và ngoại bộ tốt, với hệ số tương quan R² ≥ 0,7 và RMSE ≤ 0,5 trên tập xây dựng và tập đánh giá ngoại. Mô hình có khả năng dự đoán pIC50 chính xác, giúp sàng lọc hiệu quả các dẫn chất chalcon tiềm năng.

  2. Mô hình docking: Quá trình tái gắn kết phối tử đồng kết tinh colchicin với tubulin cho giá trị RMSD ≤ 2 Å, chứng tỏ mô hình docking có độ tin cậy cao. Đánh giá bằng đường cong ROC cho thấy mô hình có AUC > 0,7 và TG > 0,4, khẳng định khả năng phân biệt tốt giữa các hợp chất hoạt tính và không hoạt tính.

  3. Sàng lọc ảo: Từ cơ sở dữ liệu 1269 dẫn chất chalcon, 10 hợp chất có pIC50 dự đoán ≥ 4,5 và điểm số docking thấp nhất được lựa chọn để tiến hành mô phỏng động lực học phân tử. Trong đó, các dẫn chất C28, E4, E6, E7, E9 thể hiện khả năng gắn kết tốt với tubulin, đặc biệt E4 có năng lượng gắn kết tự do trung bình là -48,22 ± 3,77 kcal/mol, vượt trội so với các hợp chất còn lại.

  4. Mô phỏng động lực học phân tử: Các chỉ số RMSD của protein và phối tử trong phức hợp đều duy trì dưới 2 Å trong suốt 100 ns, cho thấy phức hợp ổn định. Giá trị RMSF thấp ở các acid amin vùng gắn kết chứng tỏ sự tương tác bền vững. Tần suất liên kết hydro cao và liên kết kỵ nước ổn định giữa các phối tử tiềm năng với các acid amin quan trọng củng cố thêm tính bền vững của phức hợp.

Thảo luận kết quả

Kết quả mô hình 2D-QSAR và docking đồng thuận trong việc xác định các dẫn chất chalcon tiềm năng có hoạt tính ức chế MCF7 cao và khả năng gắn kết mạnh với tubulin. Mô hình QSAR giúp giảm thiểu thời gian và chi phí thử nghiệm bằng cách dự đoán hoạt tính dựa trên cấu trúc phân tử, trong khi mô hình docking cung cấp thông tin chi tiết về cơ chế tương tác phân tử.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, các dẫn chất chalcon có nhóm thế hydroxyl và methoxy trên vòng A và B được xác định là có ảnh hưởng tích cực đến hoạt tính kháng ung thư, phù hợp với kết quả mô phỏng tương tác với các acid amin Leu67, Thr564 trong vùng gắn kết colchicin. Năng lượng gắn kết tự do thấp của dẫn chất E4 cho thấy khả năng liên kết bền vững, tiềm năng trở thành ứng viên thuốc điều trị ung thư vú.

Việc mô phỏng động lực học phân tử cung cấp cái nhìn sâu sắc về tính linh động và ổn định của phức hợp protein-phối tử trong môi trường sinh học, hỗ trợ đánh giá chính xác hơn so với docking tĩnh. Các biểu đồ RMSD, RMSF và tần suất liên kết hydro có thể được trình bày để minh họa sự ổn định và tương tác của các dẫn chất với tubulin.

Tuy nhiên, kết quả in silico cần được xác nhận bằng các thử nghiệm in vitro và in vivo để đánh giá hoạt tính sinh học thực tế và độ an toàn của các dẫn chất chalcon tiềm năng.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tổng hợp các dẫn chất chalcon tiềm năng: Thực hiện tổng hợp hóa học các dẫn chất C28, E4, E6, E7, E9 để chuẩn bị mẫu thử nghiệm in vitro. Mục tiêu đạt được trong vòng 6-12 tháng, do các nhóm nghiên cứu hóa dược đảm nhiệm.

  2. Thử nghiệm hoạt tính ức chế MCF7 in vitro: Tiến hành đánh giá hoạt tính kháng ung thư trên dòng tế bào MCF7 bằng phương pháp đo IC50 để xác nhận hiệu quả ức chế của các dẫn chất đã tổng hợp. Thời gian thực hiện dự kiến 3-6 tháng, do phòng thí nghiệm sinh học phân tử thực hiện.

  3. Nghiên cứu cơ chế tác động: Phân tích cơ chế ức chế tubulin và ảnh hưởng đến quá trình phân bào thông qua các kỹ thuật như nhuộm miễn dịch, phân tích chu kỳ tế bào và đánh giá apoptosis. Thời gian 6 tháng, phối hợp giữa nhóm hóa dược và sinh học.

  4. Phát triển mô hình in silico nâng cao: Mở rộng mô hình QSAR và docking với dữ liệu mới thu thập, áp dụng mô hình 3D-QSAR và mô phỏng động lực học dài hạn hơn để tối ưu hóa cấu trúc dẫn chất. Thời gian liên tục trong các giai đoạn nghiên cứu tiếp theo.

  5. Hợp tác đa ngành và chuyển giao công nghệ: Khuyến khích hợp tác giữa các viện nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp dược phẩm để phát triển các ứng viên thuốc từ các dẫn chất chalcon tiềm năng, đồng thời xây dựng quy trình sản xuất và thử nghiệm lâm sàng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà nghiên cứu dược học và hóa học dược phẩm: Luận văn cung cấp phương pháp xây dựng mô hình QSAR và docking phân tử, giúp các nhà nghiên cứu phát triển thuốc mới dựa trên cấu trúc phân tử và đánh giá tương tác protein-phối tử.

  2. Chuyên gia sinh học phân tử và tế bào ung thư: Thông tin về dòng tế bào MCF7 và cơ chế tác động của các dẫn chất chalcon trên tubulin hỗ trợ nghiên cứu cơ chế sinh học và phát triển liệu pháp điều trị ung thư vú.

  3. Sinh viên và học viên cao học ngành công nghệ dược phẩm, bào chế thuốc: Luận văn là tài liệu tham khảo quý giá về quy trình nghiên cứu in silico kết hợp với mô phỏng động lực học phân tử, giúp nâng cao kỹ năng nghiên cứu và ứng dụng công nghệ tính toán trong dược học.

  4. Doanh nghiệp dược phẩm và phát triển thuốc: Các kết quả sàng lọc ảo và mô phỏng cung cấp cơ sở khoa học để lựa chọn các hợp chất ứng viên, giảm thiểu chi phí và thời gian trong quá trình phát triển thuốc chống ung thư.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình 2D-QSAR là gì và tại sao được sử dụng trong nghiên cứu này?
    Mô hình 2D-QSAR là phương pháp định lượng mối liên hệ giữa cấu trúc hóa học 2 chiều của hợp chất và hoạt tính sinh học. Nó giúp dự đoán hiệu quả của các dẫn chất mới mà không cần thử nghiệm thực tế, tiết kiệm thời gian và chi phí. Trong nghiên cứu này, 2D-QSAR được dùng để sàng lọc 1269 dẫn chất chalcon nhằm tìm ra các hợp chất tiềm năng ức chế tế bào MCF7.

  2. Docking phân tử có vai trò gì trong nghiên cứu?
    Docking phân tử mô phỏng sự gắn kết giữa các phân tử nhỏ (phối tử) với protein mục tiêu (tubulin), giúp đánh giá khả năng liên kết và vị trí gắn kết tối ưu. Kết quả docking cung cấp điểm số phản ánh độ bền vững của phức hợp, hỗ trợ lựa chọn các hợp chất có tiềm năng làm thuốc.

  3. Tại sao cần mô phỏng động lực học phân tử (MDs)?
    MDs giúp khảo sát tính linh động và ổn định của phức hợp protein-phối tử trong môi trường mô phỏng gần với điều kiện sinh học thực tế. Qua đó, đánh giá chính xác hơn về khả năng gắn kết và hiệu quả tiềm năng của các hợp chất, bổ sung cho kết quả docking tĩnh.

  4. Các chỉ số RMSD và RMSF có ý nghĩa gì trong MDs?
    RMSD đo độ lệch trung bình của cấu trúc protein hoặc phối tử so với cấu trúc ban đầu, phản ánh độ ổn định tổng thể. RMSF đo sự dao động trung bình của từng acid amin trong protein, cho biết vùng linh động hoặc ổn định trong quá trình mô phỏng. Giá trị thấp của cả hai chỉ số cho thấy phức hợp ổn định.

  5. Kết quả nghiên cứu có thể ứng dụng như thế nào trong phát triển thuốc?
    Kết quả sàng lọc ảo và mô phỏng giúp xác định các dẫn chất chalcon có hoạt tính ức chế cao và khả năng gắn kết bền vững với tubulin, làm cơ sở để tổng hợp và thử nghiệm in vitro, từ đó phát triển các ứng viên thuốc chống ung thư vú hiệu quả và an toàn hơn.

Kết luận

  • Nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình 2D-QSAR và docking phân tử dựa trên dữ liệu 1269 dẫn chất chalcon, với các chỉ số đánh giá nội và ngoại bộ đạt tiêu chuẩn cao.
  • Mô hình docking được xác nhận độ tin cậy qua tái gắn kết phối tử đồng kết tinh và đánh giá bằng đường cong ROC, cho phép phân biệt chính xác các hợp chất hoạt tính.
  • 10 dẫn chất chalcon tiềm năng được lựa chọn từ sàng lọc ảo, trong đó dẫn chất E4 có năng lượng gắn kết tự do thấp nhất (-48,22 ± 3,77 kcal/mol), thể hiện khả năng ức chế MCF7 và gắn kết tubulin tốt nhất.
  • Mô phỏng động lực học phân tử 100 ns cho thấy các phức hợp protein-phối tử ổn định với các chỉ số RMSD, RMSF, SASA và Rg phù hợp, củng cố tính khả thi của các dẫn chất tiềm năng.
  • Đề xuất tiến hành tổng hợp và thử nghiệm in vitro để xác nhận hoạt tính ức chế MCF7 của các dẫn chất, đặc biệt là E4, nhằm phát triển thuốc điều trị ung thư vú hiệu quả.

Luận văn mở ra hướng nghiên cứu mới trong ứng dụng các phương pháp in silico kết hợp mô phỏng động lực học phân tử để sàng lọc và phát triển các hợp chất kháng ung thư, góp phần nâng cao hiệu quả nghiên cứu và phát triển thuốc trong lĩnh vực dược học hiện đại.