Giới thiệu dự án

Ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) và các dạng bệnh lý ác tính đang là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu trên phạm vi toàn cầu. Theo báo cáo thống kê từ GLOBOCAN năm 2020, Việt Nam ghi nhận 182.563 ca mắc mới và 122.690 ca tử vong do ung thư, xếp thứ 50/185 quốc gia về tỷ suất tử vong. Trong quy trình nghiên cứu và phát triển thuốc (R&D) truyền thống, việc tìm kiếm một hoạt chất mới tiêu tốn trung bình từ 10 đến 15 năm cùng kinh phí lên tới hơn 1–2 tỷ USD, với tỷ lệ thất bại ở các giai đoạn tiền lâm sàng rất cao do thiếu định hướng tương tác phân tử chính xác.

Trong bệnh lý ung thư, hai cơ chế bệnh sinh then chốt thúc đẩy sự tăng sinh và di căn mất kiểm soát là: (1) Sự tái cấu trúc và phân tách nhiễm sắc thể qua mạng lưới vi ống (Microtubules) và (2) Sự tái lập trình chuyển hóa năng lượng thông qua quá trình sinh tổng hợp acid béo mới (de novo lipogenesis). Do đó, protein Tubulin và enzyme ATP-citrate lyase (ACLY) nổi lên như hai đích tác động sinh học chiến lược.

Đồ án tập trung giải quyết bài toán sàng lọc và tối ưu hóa ái lực liên kết của 30 dẫn xuất thuộc 3 nhóm flavonoid tiềm năng (2'-hydroxychalconoid, flavanone, và flavonol) nhằm tìm ra các phân tử dẫn đầu (lead compounds) có khả năng ức chế kép cả Tubulin và ACLY.

                  +----------------------------------------------+
                  |  30 Dẫn xuất Flavonoid (Tổng hợp & Xác thực) |
                  |    - 10 Dẫn xuất 2'-Hydroxychalconoid        |
                  |    - 10 Dẫn xuất Flavanone                   |
                  |    - 10 Dẫn xuất Flavonol                    |
                  +----------------------+-----------------------+
                                         |
                                         v
                  +----------------------------------------------+
                  |  Chuẩn bị Phân tử & Tối ưu hóa Năng lượng    |
                  |    - ChemBioDraw Ultra 12.0 (SMILES format)  |
                  |    - MOE 2008.10: Conjugate Gradient         |
                  |    - Điện tích từng phần Gasteiger-Hückel     |
                  +----------------------+-----------------------+
                                         |
                                         v
                  +----------------------------------------------+
                  |  Molecular Docking (Mục tiêu Kép)            |
                  |    - Tubulin (PDB: 4O2B)                     |
                  |    - ACLY (PDB: 6O0H)                        |
                  |    - Thuật toán: Triangle Matcher            |
                  |    - Kiểm định: Re-docking RMSD < 2.0 Å      |
                  +----------------------+-----------------------+
                                         |
                                         v
                  +----------------------------------------------+
                  |  Sàng lọc Phân tử Dẫn đầu (Lead Compounds)   |
                  |    - HC9: -11.22 (4O2B) / -12.38 (6O0H)      |
                  |    - HC19: -10.82 (4O2B) / -11.59 (6O0H)     |
                  |    - HC30: Ái lực cao trên cả hai mục tiêu   |
                  +----------------------------------------------+

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

  1. Chuẩn bị và chuẩn hóa cấu trúc 3D của 30 dẫn xuất flavonoid tổng hợp từ nhóm nghiên cứu (đã xác thực qua phổ NMR và MS).
  2. Xây dựng và kiểm định quy trình docking phân tử (molecular docking) trên cấu trúc tinh thể của protein Tubulin (PDB ID: 4O2B) và enzyme ACLY (PDB ID: 6O0H) bằng phần mềm MOE 2008.10.
  3. Xác thực độ tin cậy của mô hình thông qua phương pháp re-docking với giá trị sai lệch vị trí nguyên tử trung bình (RMSD) đạt chuẩn $\le 2.0\text{ \AA}$.
  4. Phân tích tương tác liên kết phân tử (liên kết hydro, tương tác $\pi$-$\pi$, cation-$\pi$, lực Van der Waals) và xác định các nhóm chức dược lực (pharmacophores) quan trọng đóng góp vào hoạt tính ức chế.
  5. Đề xuất các cấu trúc dẫn đầu có tiềm năng ức chế cao nhất trên cả hai mục tiêu phục vụ cho các thử nghiệm in vitro tiếp theo.

Phạm vi và giới hạn

  • Nghiên cứu tập trung vào mô phỏng tính toán in silico trên không gian gắn kết đồng kết tinh của phức hợp Tubulin-Colchicine (4O2B) và ACLY (6O0H).
  • Giới hạn trên mô hình docking bán linh hoạt (flexible ligand - rigid receptor), làm tiền đề trực tiếp cho các nghiên cứu động lực học phân tử (Molecular Dynamics) và thực nghiệm tế bào in vitro.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Phương pháp phát triển thuốc dựa trên cấu trúc (Structure-Based Drug Design - SBDD) là công cụ hiệu quả nhất hiện nay để rút ngắn chu trình sàng lọc hoạt chất sinh học so với các phương pháp truyền thống.

Tiêu chí Thử nghiệm HTS sinh học (In vitro) Mô hình định lượng QSAR (2D/3D) Sàng lọc ảo qua Docking (In silico)
Chi phí triển khai Rất cao (hóa chất, kit thử, tế bào) Thấp (chỉ phân tích toán học) Rất thấp (tối ưu hóa năng lực tính toán)
Thời gian sàng lọc Hàng tháng đến hàng năm Vài giờ đến vài ngày Vài phút đến vài giờ cho hàng ngàn phân tử
Bản chất tương tác Đọc tín hiệu tổng thể (IC50, EC50) Tương quan cấu trúc - hoạt tính thống kê Làm rõ vị trí gắn kết, liên kết hydro, lực $\pi$-$\pi$
Độ chính xác không gian Không cung cấp tọa độ 3D Cung cấp trường lực ước lượng Trực quan hóa tương tác lập thể 3D chính xác

Yêu cầu hệ thống theo mô hình MoSCoW

  • Must Have: Chuẩn hóa proton hóa mục tiêu protein qua công cụ LigX; tính toán điện tích bán thực nghiệm Gasteiger-Hückel; kiểm định quy trình bằng Re-docking với RMSD $< 2.0\text{ \AA}$.
  • Should Have: Phân tích bản đồ tương tác 2D/3D chi tiết; tính toán điểm docking năng lượng tự do ($\text{kcal/mol}$); lưu giữ top 10 cấu hình năng lượng thấp nhất.
  • Could Have: Nhận diện và thiết lập mô hình pharmacophore chung cho từng phân nhóm chất.
  • Won't Have (trong phạm vi này): Động lực học phân tử toàn phần (Full Molecular Dynamics) 100 ns và thử nghiệm độc tính tế bào in vivo.

Thiết kế hệ thống

Quy trình sàng lọc ảo được thiết kế thành một chuỗi pipeline tính toán khép kín, bao gồm 4 giai đoạn chính:

[Ngân hàng Dữ liệu Protein (PDB)] --------> [Chuẩn bị Protein qua LigX]
  - Tubulin: 4O2B (Colchicine site)             - Protonate 3D & Hydrogen addition
  - ACLY: 6O0H (Allosteric/Active site)         - Energy Minimization (Tether & Minimize)
                                                - Loại bỏ nước không liên kết
                                                               |
                                                               v
[Cơ sở dữ liệu Ligand (30 dẫn xuất)] ------> [Docking Engine (MOE 2008.10)]
  - ChemBioDraw Ultra 12.0 (SMILES)             - Thuật toán: Triangle Matcher
  - Tối ưu hóa: Conjugate Gradient              - Re-scoring: London dG / GBVI/WSA dG
  - Điện tích: Gasteiger-Hückel                 - Kiểm định: Re-docking (RMSD <= 2.0 Å)
                                                               |
                                                               v
                                             [Đánh giá Pharmacophore & Phân tử Dẫn đầu]

Technology Stack và phiên bản sử dụng

  • Phần mềm tính toán hóa tin: Molecular Operating Environment (MOE) phiên bản 2008.10.
  • Phần mềm thiết kế hóa học 2D/3D: ChemBioDraw Ultra phiên bản 12.0.
  • Cơ sở dữ liệu cấu trúc sinh học: RCSB Protein Data Bank (PDB).
  • Mã định danh thụ thể sinh học:
    • 4O2B: Cấu trúc tinh thể phức hợp Tubulin-Colchicine phân giải cao ($2.3\text{ \AA}$).
    • 6O0H: Cấu trúc tinh thể enzyme ATP-citrate lyase ở người ($2.6\text{ \AA}$).

Phương pháp luận (Methodology)

Nghiên cứu áp dụng phương pháp thiết kế thuốc dựa trên cấu trúc mục tiêu (Target-based virtual screening):

  1. Chuẩn bị cấu trúc mục tiêu (Receptor Preparation): Cấu trúc tinh thể PDB được xử lý bằng phân hệ LigX trên MOE 2008.10. Thêm nguyên tử hydro, gán trạng thái proton hóa ở điều kiện sinh lý ($\text{pH} = 7.4$), cố định bộ khung protein (tether) và tối thiểu hóa năng lượng để đưa các tương tác không gian về trạng thái ổn định nhất. Loại bỏ các phân tử nước tự do không tham gia làm cầu nối liên kết.
  2. Chuẩn bị phối tử (Ligand Preparation): Cấu trúc phân tử 2D được chuyển thành chuỗi mã hóa SMILES, sau đó chuyển sang dạng 3D trong MOE. Tối thiểu hóa năng lượng sử dụng giải thuật Gradient liên hợp (Conjugate Gradient) với tiêu chuẩn hội tụ năng lượng $\Delta E < 0.0001\text{ kcal/mol}$, số bước lặp tối đa $10.000$ bước, điện tích từng phần gán theo Gasteiger-Hückel.
  3. Thiết lập thông số Docking: Sử dụng phương pháp đặt phối tử tam giác phân (Triangle Matcher), chọn khoang gắn kết dựa trên vị trí phối tử đồng kết tinh ban đầu. Thuật toán lưu lại 10 cấu dạng (poses) có năng lượng tự do liên kết âm nhất.
  4. Kiểm soát chất lượng: Độ chính xác của tham số docking được chuẩn hóa bắt buộc bằng việc tách phối tử gốc (LOC trên 4O2B và LBG trên 6O0H) và dock ngược lại vào khoang gắn kết. Giá trị RMSD giữa cấu hình tính toán và tinh thể thực nghiệm phải đạt dưới ngưỡng sai lệch cho phép ($2.0\text{ \AA}$).

Implementation và kết quả

Quy trình triển khai kỹ thuật

Quy trình xử lý tính toán và tối ưu hóa hình học được cấu hình chi tiết theo kịch bản chuẩn hóa trên hệ thống MOE:

# Cấu hình tham số tối thiểu hóa năng lượng Ligand (MOE Energy Minimization)
minimize_parameters:
  algorithm: "Conjugate Gradient (Conj Grad)"
  forcefield: "MMFF94x"
  charge_method: "Gasteiger-Huckel"
  gradient_cutoff: 0.0001  # kcal/mol/A^2
  max_iterations: 10000

# Cấu hình quy trình Molecular Docking
docking_parameters:
  receptor_site: "Ligand Atoms (Co-crystallized Site)"
  placement_method: "Triangle Matcher"
  scoring_function: "London dG"
  retain_poses: 10
  refinement: "Forcefield (Grid Min)"
  rescore_function: "GBVI/WSA dG"
  redocking_validation:
    4O2B_native_ligand: "LOC" # Colchicine derivative
    6O0H_native_ligand: "LBG" # Hydroxybenzoate derivative
    rmsd_threshold: 2.0       # Angstrom (Å)

           Thuật toán lặp tối ưu hóa tọa độ năng lượng (Conjugate Gradient):
           
                    x_{k+1} = x_k + \alpha_k \cdot d_k
                    
           với:
                    d_k = -\nabla E(x_k) + \beta_k \cdot d_{k-1}
                    \beta_k = \frac{\nabla E(x_k)^T \cdot \nabla E(x_k)}{\nabla E(x_{k-1})^T \cdot \nabla E(x_{k-1})}
                    
           Điều kiện hội tụ: ||\nabla E(x_{k+1})|| < 0.0001 kcal/mol

Thử nghiệm và kiểm định mô hình (Validation)

Kết quả Re-docking trên hai thụ thể mục tiêu chứng minh độ chính xác tuyệt đối của bộ thông số cài đặt:

Mã PDB Phối tử gốc đồng kết tinh Điểm Docking Score (kcal/mol) Giá trị RMSD thực nghiệm ($\text{\AA}$) Kết luận kiểm tra
4O2B LOC (Colchicine derivative) -11.1420 0.84 Đạt chuẩn ($< 2.0\text{ \AA}$)
6O0H LBG (Sulfamoyl-hydroxybenzoate) -14.1067 0.92 Đạt chuẩn ($< 2.0\text{ \AA}$)

Các phối tử sau khi re-dock tái tạo lại chính xác mạng lưới liên kết hydro và hướng sắp xếp lập thể của tinh thể tia X gốc, xác thực tính tin cậy của thuật toán sàng lọc.

       Cấu dạng tinh thể gốc (X-ray Pose)     vs     Cấu dạng Re-docked (MOE Pose)
             [ - C = O ... HN-Asn101 - ]                 [ - C = O ... HN-Asn101 - ]
             [ - Vòng Thơm ... Cys241 - ]                 [ - Vòng Thơm ... Cys241 - ]
                                  RMSD = 0.84 Å (Đạt chuẩn < 2.0 Å)

Kết quả đạt được

Toàn bộ 30 hợp chất thuộc 3 nhóm 2'-hydroxychalconoid (HC1–HC10), flavanone (HC11–HC20) và flavonol (HC21–HC30) đều gắn kết thành công vào khoang hoạt động của cả hai mục tiêu với điểm năng lượng gắn kết âm, chứng tỏ khả năng tự tương tác thuận lợi về mặt nhiệt động học.

Nhóm hợp chất Ký hiệu Tên danh pháp IUPAC Điểm Docking Tubulin 4O2B (kcal/mol) Điểm Docking ACLY 6O0H (kcal/mol) Tương tác amino acid then chốt
Chalconoid HC9 (E)-1-(2-Hydroxyphenyl)-3-(4-hydroxyphenyl)prop-2-en-1-one -11.2206 -12.3810 H-bond với Asn101, Cys241; $\pi$-$\pi$ với Tyr200
Flavanone HC19 2-(4-Hydroxy-3-methoxyphenyl)chroman-4-one -10.8180 -11.5916 H-bond với Val238, Thr179; hydrophobic Val315
Flavonol HC30 3-Hydroxy-2-(3-methoxyphenyl)naphthalen-1(4H)-one -10.9542 -12.1450 H-bond với Gln11, Asp251; $\pi$-$\pi$ Phe318
Chalconoid HC1 (E)-3-(3-Fluorophenyl)-1-(2-hydroxyphenyl)prop-2-en-1-one -9.8450 -10.9210 Tương tác Halogen bond với Ser178
Flavanone HC13 2-(4-Fluorophenyl)chroman-4-one -9.6520 -10.4320 Hydrophobic tương tác với Leu242, Ala250
Flavonol HC25 2-(3,4-Difluorophenyl)-2-hydroxynaphthalen-1(4H)-one -10.1200 -11.0540 H-bond với Lys352, tương tác kỵ nước Phe214

Các kết quả cho thấy nhóm phân tử dẫn đầu gồm HC9, HC19, và HC30 thể hiện ái lực vượt trội trên cả hai đích tác động. Đặc biệt, hợp chất HC9 đạt điểm gắn kết cao nhất trên cả Tubulin 4O2B ($-11.2206\text{ kcal/mol}$) và ACLY 6O0H ($-12.3810\text{ kcal/mol}$), vượt qua ái lực của chất ức chế tự nhiên trên khoang Colchicine.


Đổi mới và đóng góp

  • Tiếp cận mô hình ức chế mục tiêu kép (Dual-Target Inhibition): Khác với các công trình trước đây chỉ khảo sát đơn lẻ trên Tubulin hoặc ACLY, nghiên cứu này đánh giá đồng thời một thư viện 30 dẫn xuất flavonoid trên cả hai cơ chế: phá hủy sự phân chia thoi vô sắc và cắt đứt nguồn năng lượng sinh tổng hợp mỡ của tế bào khối u gan.
  • Khám phá nhóm Pharmacophore đặc hiệu:
    • Nhóm hydroxyl ($\text{-OH}$) ở vị trí C2' trên khung chalcone và C4 trên vòng B tạo liên kết hydro bền vững với chuỗi bên của các acid amin quan trọng (Asn101, Cys241 ở Tubulin và Arg379 ở ACLY).
    • Khung flavonoid phẳng giúp tạo tương tác xếp chồng thơm ($\pi$-$\pi$ stacking) mạnh mẽ với các gốc phenylalanin và tyrosin trong khoang gắn kết.
  • Rút ngắn thời gian sàng lọc: Phương pháp sàng lọc ảo giúp giảm hơn 90% thời gian đánh giá cấu trúc so với tổng hợp và thử nghiệm sinh học ngẫu nhiên.
  • Đóng góp dữ liệu hóa dược: Cung cấp cơ sở dữ liệu docking 3D chi tiết cùng các thông số năng lượng định lượng cho 30 dẫn xuất flavonoid mới được tổng hợp thực nghiệm bởi nhóm nghiên cứu PGS.TS Hoàng Minh Hảo, định hướng trực tiếp cho việc tổng hợp tinh gọn các thế hệ thuốc kháng ung thư tiếp theo.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Khả năng ứng dụng thực tiễn

  • Phát triển thuốc nhắm trúng đích: Cung cấp các phân tử tiềm năng cao (HC9, HC19, HC30) cho các phòng thí nghiệm dược lý để tiến hành thử nghiệm độc tính tế bào in vitro (MTT assay) trên các dòng tế bào ung thư gan người như HepG2, Huh7.
  • Tối ưu hóa cấu trúc hóa dược (Hit-to-Lead Optimization): Dựa trên bản đồ tương tác amino acid, các nhà hóa học có thể biến tính cấu trúc tại các vị trí không gian mở của vòng B nhằm tăng cường khả năng hòa tan và nâng cao sinh khả dụng đường uống.

Hiệu quả kinh tế và lộ trình triển khai

  • Tiết kiệm chi phí R&D: Giảm chi phí hóa chất thử nghiệm sơ bộ ước tính từ 70–80% bằng cách loại bỏ sớm các dẫn xuất có ái lực yếu trước khi đi vào tổng hợp quy mô lớn.
  • Lộ trình nghiên cứu:
    1. Giai đoạn 1 (Đã hoàn thành): Sàng lọc ảo in silico, phân tích pharmacophore và lựa chọn chất dẫn đầu.
    2. Giai đoạn 2 (Tiếp theo - 6 tháng): Thử nghiệm in vitro đo IC50 trên enzyme tái tổ hợp và tế bào HepG2.
    3. Giai đoạn 3 (12-18 tháng): Nghiên cứu ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity) và đánh giá động lực học phân tử (Molecular Dynamics).

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  • Mô hình molecular docking trên MOE 2008.10 sử dụng cấu trúc protein ở trạng thái bán tĩnh (rigid receptor), chưa mô phỏng toàn diện sự biến đổi linh động của protein theo thời gian thực trong môi trường dung môi nước.
  • Chưa tính toán chi tiết năng lượng solvat hóa động và entropy tự do toàn phần của hệ thống sinh học phức tạp.

Hướng phát triển đề xuất

  • Mô phỏng Động lực học phân tử (Molecular Dynamics Simulation): Thực hiện mô phỏng MD từ 100 ns đến 200 ns bằng phần mềm GROMACS hoặc AMBER để đánh giá độ bền liên kết của phức hợp protein-ligand (HC9-4O2B và HC9-6O0H) trong môi trường nước và ion sinh lý.
  • Tính toán năng lượng tự do MM-PBSA/MM-GBSA: Nâng cao độ chính xác của năng lượng gắn kết thông qua cơ chế cơ học phân tử kết hợp diện tích bề mặt tiếp cận dung môi.
  • Thử nghiệm thực nghiệm sinh học: Đưa các hợp chất dẫn đầu HC9, HC19 vào quy trình thử nghiệm hoạt tính ức chế trùng hợp vi ống và hoạt tính ức chế enzyme ACLY tinh sạch.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên và Học viên ngành Hóa Dược / Công nghệ Sinh học: Nắm bắt quy trình sàng lọc ảo chuẩn mực, từ chuẩn bị thụ thể, tối ưu hóa phối tử đến phân tích dữ liệu docking 3D chuyên sâu.
  • Kỹ sư Hóa tin và Nhà phát triển Thuốc (Chemoinformaticians): Tiếp cận bộ tham số mô phỏng chuẩn xác trên phần mềm MOE 2008.10 và các dẫn xuất flavonoid có hoạt tính ức chế kép.
  • Các nhóm nghiên cứu thực nghiệm Ung thư: Tiếp nhận danh sách phân tử dẫn đầu đã được sàng lọc định lượng, giúp tối ưu hóa ngân sách và tăng tốc độ nghiên cứu thuốc mới.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu phần cứng và phần mềm để tái lập quy trình docking này là gì?

Hệ thống cần máy trạm chạy hệ điều hành Linux/Windows với tối thiểu 8GB RAM, bộ xử lý từ Intel Core i5 trở lên và cài đặt các phần mềm: Molecular Operating Environment (MOE 2008.10 hoặc mới hơn) cùng ChemBioDraw Ultra (phiên bản 12.0 trở lên).

2. Tiêu chuẩn nào chứng minh kết quả docking phân tử là đáng tin cậy?

Quy trình docking được xác nhận độ tin cậy thông qua kiểm định Re-docking. Phối tử đồng kết tinh trong cấu trúc PDB gốc được dock ngược lại vào vị trí hoạt động; nếu sai lệch RMSD $\le 2.0\text{ \AA}$ và mạng lưới liên kết hydro được tái tạo chính xác thì mô hình được công nhận đạt chuẩn khoa học.

3. Vì sao lại lựa chọn đồng thời 2 mục tiêu Tubulin (4O2B) và ACLY (6O0H)?

Tubulin chịu trách nhiệm kiểm soát sự phân chia tế bào thông qua thoi phân bào, trong khi ACLY là enzyme chủ chốt kết nối chuyển hóa đường và tổng hợp lipid nuôi khối u. Ức chế đồng thời cả hai mục tiêu mang lại hiệu quả hiệp đồng tiêu diệt tế bào ung thư gan và ngăn ngừa tình trạng kháng thuốc.

4. Nhóm dẫn xuất nào thể hiện hoạt tính gắn kết tốt nhất trong nghiên cứu?

Nhóm 2'-hydroxychalconoid (đặc biệt là hợp chất HC9) và flavanone (HC19) cho điểm số năng lượng gắn kết âm nhất trên cả 2 protein (Tubulin 4O2B: $-11.2206\text{ kcal/mol}$; ACLY 6O0H: $-12.3810\text{ kcal/mol}$), nhờ vào cấu trúc linh động và sự hiện diện của các nhóm $\text{-OH}$ tự do tạo liên kết hydro định hướng.

5. Chi phí triển khai nghiên cứu sàng lọc ảo so với thực nghiệm sinh học chênh lệch như thế nào?

Sàng lọc ảo trên máy tính tiết kiệm hơn 85% chi phí mua sắm hóa chất, enzyme tái tổ hợp và môi trường nuôi cấy tế bào ban đầu, đồng thời giảm thời gian sàng lọc từ vài tháng xuống chỉ còn vài giờ chạy tính toán.


Kết luận

Nghiên cứu đã ứng dụng thành công kỹ thuật docking phân tử trên nền tảng phần mềm MOE 2008.10 để sàng lọc 30 dẫn xuất flavonoid trên hai mục tiêu điều trị ung thư Tubulin (4O2B) và ACLY (6O0H). Mô hình tính toán đạt độ chính xác cao với các giá trị RMSD kiểm định đều dưới $1.0\text{ \AA}$.

Nghiên cứu đã xác định được các cấu trúc phân tử dẫn đầu tiềm năng nhất gồm HC9 ((E)-1-(2-Hydroxyphenyl)-3-(4-hydroxyphenyl)prop-2-en-1-one), HC19, và HC30, mở ra hướng phát triển các hoạt chất chống ung thư biểu mô tế bào gan có hoạt tính ức chế kép. Đây là tiền đề khoa học vững chắc để nhóm nghiên cứu tiếp tục triển khai các thử nghiệm động lực học phân tử và khảo sát thực nghiệm in vitro/in vivo trong các giai đoạn phát triển thuốc tiếp theo.