Nghiên Cứu Lý Thuyết Về Tương Tác Giữa VEGFR-2 và Lenvatinib

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu nghiên cứu lí thuyết về tương tác giữa vegfr 2 và lenvatinib bằng phương pháp mô phỏng động lực học, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất

• Tác giả: Phạm Trọng Lâm
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Hòa Mi
• Trường học: Đại Học Quốc Gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Hóa lý và Hóa lý thuyết
• Đề tài: Nghiên Cứu Tương Tác Giữa VEGFR-2 và Lenvatinib Bằng Phương Pháp Mô Phỏng Động Lực Học Phân Tử
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ khoa học
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Tương Tác VEGFR 2 và Lenvatinib

Ung thư là một thách thức y tế toàn cầu, và việc phát triển các phương pháp điều trị hiệu quả là vô cùng quan trọng. Một trong những cơ chế đầy hứa hẹn là ức chế sự hình thành mạch máu (angiogenesis) để ngăn chặn sự phát triển của tế bào ung thư. Các tế bào ung thư phát triển nhanh chóng cần nguồn cung cấp dinh dưỡng lớn, và chúng đạt được điều này bằng cách tiết ra yếu tố tăng trưởng nội mô mạch máu (VEGF). VEGFR-2 đóng vai trò then chốt trong quá trình này. Các thuốc ức chế VEGFR-2, như Lenvatinib, đã được phê duyệt để điều trị ung thư. Tuy nhiên, cơ chế tương tác chi tiết giữa VEGFR-2 và Lenvatinib vẫn chưa được hiểu đầy đủ. Nghiên cứu này sử dụng mô phỏng động lực học phân tử để làm sáng tỏ các tương tác này, cung cấp thông tin chi tiết có giá trị cho việc phát triển thuốc trong tương lai.

1.1. Tầm quan trọng của VEGFR 2 trong điều trị ung thư

VEGFR-2 là một protein quan trọng trong quá trình hình thành mạch máu, cung cấp chất dinh dưỡng cho tế bào ung thư. Việc ức chế VEGFR-2 có thể hạn chế sự phát triển của tế bào ung thư. Nhiều loại thuốc ức chế VEGFR-2 đã được FDA phê duyệt, bao gồm bevacizumab, sorafenib, sunitinib, pazopanib, everolimus và lenvatinib. Các nghiên cứu tập trung vào cấu trúc VEGFR-2 và liên kết VEGFR-2 với các chất ức chế là rất quan trọng để phát triển các phương pháp điều trị hiệu quả hơn.

1.2. Giới thiệu về thuốc Lenvatinib và cơ chế tác dụng

Lenvatinib là một loại thuốc mới được phê duyệt, có tác dụng ức chế ung thư mạnh hơn sorafenib và sunitinib. Tuy nhiên, cơ chế tác dụng Lenvatinib vẫn chưa được hiểu rõ hoàn toàn. Các nghiên cứu hiện tại mới chỉ xác định được cấu trúc phân tử của phức hợp VEGFR-2 liên kết với lenvatinib và một số thông số tương tác động học. Nghiên cứu sâu hơn về các tương tác biến đổi theo thời gian là cần thiết để làm rõ cơ chế này.

II. Thách Thức Hiểu Rõ Tương Tác VEGFR 2 Lenvatinib

Mặc dù Lenvatinib đã cho thấy hiệu quả trong điều trị ung thư, nhưng sự hiểu biết đầy đủ về cách nó tương tác với VEGFR-2 vẫn còn hạn chế. Các nghiên cứu hiện tại chủ yếu tập trung vào cấu trúc tĩnh của phức hợp VEGFR-2 - Lenvatinib, thiếu thông tin về động lực học và các thay đổi cấu trúc xảy ra theo thời gian. Việc thiếu hiểu biết này gây khó khăn cho việc tối ưu hóa Lenvatinib và phát triển các chất ức chế VEGFR-2 hiệu quả hơn. Do đó, cần có các phương pháp nghiên cứu tiên tiến để khám phá các tương tác động giữa VEGFR-2 và Lenvatinib ở cấp độ phân tử.

2.1. Hạn chế của các nghiên cứu cấu trúc tĩnh VEGFR 2

Các nghiên cứu cấu trúc tĩnh chỉ cung cấp một bức tranh chụp nhanh về tương tác giữa VEGFR-2 và Lenvatinib. Chúng không thể nắm bắt được sự linh hoạt của protein và các thay đổi cấu trúc xảy ra khi Lenvatinib liên kết với VEGFR-2. Điều này hạn chế khả năng hiểu được cơ chế liên kết và ức chế của Lenvatinib.

2.2. Tầm quan trọng của động lực học phân tử trong nghiên cứu

Mô phỏng động lực học phân tử (MDS) là một phương pháp mạnh mẽ để nghiên cứu các hệ thống sinh học ở cấp độ nguyên tử. Nó cho phép mô phỏng chuyển động của các nguyên tử và phân tử theo thời gian, cung cấp thông tin chi tiết về động lực học và các thay đổi cấu trúc của protein. MDS có thể được sử dụng để nghiên cứu tương tác giữa VEGFR-2 và Lenvatinib, làm sáng tỏ cơ chế liên kết và ức chế của thuốc.

2.3. Vai trò của tính toán ái lực liên kết trong thiết kế thuốc

Tính toán ái lực liên kết là một phần quan trọng trong quá trình thiết kế thuốc. Nó giúp dự đoán khả năng liên kết của một loại thuốc với mục tiêu protein của nó. Các phương pháp tính toán như MM/GBSA và MM/PBSA có thể được sử dụng để ước tính năng lượng tự do liên kết giữa VEGFR-2 và Lenvatinib, cung cấp thông tin có giá trị cho việc tối ưu hóa thuốc.

III. Phương Pháp Mô Phỏng Động Lực Học Phân Tử MDS

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp mô phỏng động lực học phân tử để nghiên cứu tương tác giữa VEGFR-2 và Lenvatinib. MDS cho phép mô phỏng chuyển động của các nguyên tử và phân tử theo thời gian, cung cấp thông tin chi tiết về động lực học và các thay đổi cấu trúc của protein. Các mô phỏng in silico được thực hiện bằng phần mềm chuyên dụng, sử dụng các tham số trường lực phù hợp để mô tả tương tác giữa các nguyên tử. Quỹ đạo mô phỏng được phân tích để xác định các tương tác quan trọng giữa VEGFR-2 và Lenvatinib, cũng như các thay đổi cấu trúc của protein.

3.1. Chuẩn bị hệ thống và thiết lập mô phỏng MDS

Quá trình chuẩn bị hệ thống bao gồm việc tải cấu trúc protein VEGFR-2 từ Protein Data Bank (PDB), thêm các nguyên tử hydro, và định nghĩa hộp mô phỏng. Các ion được thêm vào để trung hòa điện tích của hệ thống. Hệ thống sau đó được solvate bằng nước và năng lượng được tối thiểu hóa để loại bỏ các va chạm xấu. Mô phỏng MDS được thực hiện trong một khoảng thời gian nhất định, sử dụng các điều kiện nhiệt độ và áp suất không đổi.

3.2. Phân tích quỹ đạo mô phỏng RMSD RMSF và tương tác

Quỹ đạo mô phỏng được phân tích để xác định độ ổn định của hệ thống, sự linh hoạt của protein, và các tương tác quan trọng giữa VEGFR-2 và Lenvatinib. RMSD (Root Mean Square Deviation) được sử dụng để đo độ lệch của cấu trúc protein so với cấu trúc ban đầu. RMSF (Root Mean Square Fluctuation) được sử dụng để đo độ linh hoạt của các residue protein. Các tương tác như liên kết hydro, tương tác kỵ nước, và cầu muối được phân tích để xác định vai trò của chúng trong liên kết VEGFR-2 và Lenvatinib.

3.3. Tính toán năng lượng tự do liên kết bằng MM GBSA và MM PBSA

MM/GBSA (Molecular Mechanics/Generalized Born Surface Area) và MM/PBSA (Molecular Mechanics/Poisson-Boltzmann Surface Area) là các phương pháp tính toán được sử dụng để ước tính năng lượng tự do liên kết giữa VEGFR-2 và Lenvatinib. Các phương pháp này kết hợp cơ học phân tử với các mô hình dung môi liên tục để tính toán năng lượng liên kết. Kết quả năng lượng liên kết cung cấp thông tin về ái lực liên kết giữa VEGFR-2 và Lenvatinib.

IV. Kết Quả Tương Tác Chính và Thay Đổi Cấu Trúc VEGFR 2

Kết quả mô phỏng động lực học phân tử cho thấy Lenvatinib liên kết ổn định với VEGFR-2 trong suốt quá trình mô phỏng. Phân tích quỹ đạo mô phỏng xác định các tương tác quan trọng giữa Lenvatinib và các residue amino acid trong vùng liên kết của VEGFR-2. Các tương tác này bao gồm liên kết hydro, tương tác kỵ nước, và cầu muối. Lenvatinib gây ra những thay đổi cấu trúc đáng kể trong vùng liên kết của VEGFR-2, có thể ảnh hưởng đến hoạt động của protein.

4.1. Xác định các residue amino acid quan trọng trong liên kết

Phân tích quỹ đạo mô phỏng xác định các residue amino acid quan trọng trong vùng liên kết của VEGFR-2 tương tác với Lenvatinib. Các residue này bao gồm [Liệt kê các residue quan trọng]. Các tương tác giữa Lenvatinib và các residue này đóng vai trò quan trọng trong việc ổn định phức hợp VEGFR-2 - Lenvatinib.

4.2. Phân tích liên kết hydro và tương tác kỵ nước

Liên kết hydro và tương tác kỵ nước là các lực quan trọng trong liên kết protein-ligand. Phân tích quỹ đạo mô phỏng cho thấy Lenvatinib hình thành nhiều liên kết hydro với các residue trong vùng liên kết của VEGFR-2. Ngoài ra, Lenvatinib cũng tham gia vào các tương tác kỵ nước với các residue kỵ nước trong vùng liên kết.

4.3. Đánh giá thay đổi cấu trúc VEGFR 2 do Lenvatinib

Lenvatinib gây ra những thay đổi cấu trúc đáng kể trong vùng liên kết của VEGFR-2. Các thay đổi này có thể ảnh hưởng đến sự linh hoạt của protein và khả năng liên kết với các phân tử khác. Phân tích protein flexibility cho thấy Lenvatinib làm giảm độ linh hoạt của vùng liên kết, có thể góp phần vào cơ chế ức chế của thuốc.

V. Ứng Dụng Phát Triển Thuốc Ức Chế VEGFR 2 Hiệu Quả Hơn

Kết quả nghiên cứu này cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về tương tác giữa VEGFR-2 và Lenvatinib, có thể được sử dụng để phát triển các chất ức chế VEGFR-2 hiệu quả hơn. Hiểu rõ các tương tác quan trọng và các thay đổi cấu trúc do Lenvatinib gây ra có thể giúp thiết kế các loại thuốc mới có ái lực liên kết cao hơn và hiệu quả ức chế tốt hơn. Nghiên cứu này cũng có thể giúp dự đoán drug resistance và phát triển các chiến lược để vượt qua nó.

5.1. Thiết kế thuốc dựa trên cấu trúc và tương tác phân tử

Thông tin về cấu trúc và tương tác phân tử giữa VEGFR-2 và Lenvatinib có thể được sử dụng để thiết kế các loại thuốc mới có ái lực liên kết cao hơn và hiệu quả ức chế tốt hơn. Các nhà thiết kế thuốc có thể sử dụng thông tin này để tối ưu hóa cấu trúc của các chất ức chế VEGFR-2, cải thiện khả năng liên kết và ức chế của chúng.

5.2. Dự đoán và vượt qua tình trạng kháng thuốc

Nghiên cứu này có thể giúp dự đoán drug resistance bằng cách xác định các đột biến trong VEGFR-2 có thể làm giảm ái lực liên kết của Lenvatinib. Thông tin này có thể được sử dụng để phát triển các chiến lược để vượt qua tình trạng kháng thuốc, chẳng hạn như thiết kế các loại thuốc mới có thể liên kết với VEGFR-2 ngay cả khi có các đột biến.

5.3. Nghiên cứu dược lý và phát triển thuốc mới

Kết quả nghiên cứu này có thể được sử dụng để hướng dẫn các nghiên cứu dược lý và phát triển thuốc mới. Thông tin về cơ chế liên kết và ức chế của Lenvatinib có thể giúp các nhà nghiên cứu phát triển các loại thuốc mới có hiệu quả hơn và ít tác dụng phụ hơn.

VI. Kết Luận Tiềm Năng của Mô Phỏng trong Nghiên Cứu Dược Lý

Nghiên cứu này chứng minh tiềm năng của mô phỏng động lực học phân tử trong việc nghiên cứu tương tác giữa protein và ligand, cung cấp thông tin chi tiết có giá trị cho việc phát triển thuốc. Kết quả nghiên cứu này làm sáng tỏ cơ chế tương tác giữa VEGFR-2 và Lenvatinib, cung cấp thông tin có thể được sử dụng để phát triển các chất ức chế VEGFR-2 hiệu quả hơn. Mô phỏng in silico là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp giảm chi phí và thời gian phát triển thuốc.

6.1. Tóm tắt các kết quả chính và ý nghĩa của nghiên cứu

Nghiên cứu này đã xác định các tương tác quan trọng giữa VEGFR-2 và Lenvatinib, cũng như các thay đổi cấu trúc của protein do Lenvatinib gây ra. Kết quả nghiên cứu này cung cấp thông tin có giá trị cho việc phát triển các chất ức chế VEGFR-2 hiệu quả hơn.

6.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo và tiềm năng phát triển

Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể bao gồm việc nghiên cứu tương tác giữa VEGFR-2 và các chất ức chế khác, cũng như nghiên cứu ảnh hưởng của các đột biến trong VEGFR-2 đến ái lực liên kết của Lenvatinib. Ngoài ra, có thể sử dụng các phương pháp free energy landscape để nghiên cứu quá trình liên kết giữa VEGFR-2 và Lenvatinib.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU Ung thư là bệnh nguy hiểm và có xu hướng xuất hiện ngày càng phổ biến. Do đó việc phát triển các thuốc điều trị ung thư trở nên rất cần thiết. Để tìm ra thuốc điều trị ung thư hiệu quả, chúng ta cần nắm được cơ chế phát triển tế bào ung thư và cơ chế tương tác giữa thuốc kháng ung thư với cơ thể. Trong các cơ chế được nghiên cứu nhằm tìm ra thuốc điều trị ung thư hiệu quả, cơ chế hình thành mạch máu là một cơ chế đáng chú ý.

Các tế bào ung thư có tốc độ sinh trưởng và phát triển lớn nên cần có nhiều mạch máu đưa chất dinh dưỡng tới nuôi dưỡng. Thụ thể yếu tố tăng trưởng mạch máu nội mô loại 2 (VEGFR-2) là một protein đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành mạch máu tới nuôi các tế bào ung thư. Việc ức chế VEGFR-2 sẽ hạn chế sự phát triển của các tế bào ung thư. Hiện nay, Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Mỹ (FDA) đã cấp phép sử dụng một số loại thuốc ức chế VEGFR-2 trong việc điều trị ung thư như bevacizumab, sorafenib, sunitinib, pazopanib, everolimus và lenvatinib.

Trong số đó, lenvatinib là loại thuốc mới được cấp phép và tác dụng ức chế ung thư mạnh hơn sorafenib và sunitinib, nhưng cơ chế chưa được hiểu rõ. Các nghiên cứu đã công bố hiện nay mới chỉ xác định được cấu trúc phân tử của phức hợp VEGFR-2 liên kết với lenvatinib, và xác định một số tham số tương tác động học. Việc đi sâu vào các tương tác biến đổi theo thời gian để làm rõ thêm cơ chế vẫn còn chưa được nghiên cứu. Phương pháp tính toán mô phỏng trên máy tính có thể bổ sung các thông tin đó.

Do đó, nghiên cứu lí thuyết bằng phương pháp mô phỏng trên máy tính để bổ sung hiểu biết về cơ chế tương tác giữa protein VEGFR-2 và lenvatinib vừa cần thiết về thực tiễn, vừa có ý nghĩa khoa học. Xuất phát từ thực tế đó, chúng tôi đã lựa chọn thực hiện đề tài "Nghiên cứu lí thuyết về tương tác giữa VEGFR-2 và lenvatinib bằng phương pháp mô phỏng động lực học phân tử". TỔNG QUAN Phần cơ sở lý thuyết được lược dịch từ hai tài liệu [12] và [21]. Tổng quan về Hóa học tính toán Hóa học tính toán (computational chemistry) là một thuật ngữ dùng để chỉ việc sử dụng các kĩ thuật tính toán trong hóa học, từ cơ học lượng tử các phân tử đến động lực học của các hệ phức hợp hoặc phân tử lớn.

Mô phỏng phân tử (molecular modelling) là danh từ dùng để chỉ quá trình mô tả các hệ hóa học phức tạp bằng mô hình nguyên tử thực tế, nhằm hiểu rõ và tiên đoán các tính chất vĩ mô dựa trên kiên thức chi tiết ở qui mô nguyên tử. Thông thường, mô phỏng phân tử được dùng để thiết kế vật liệu mới, trong đó người ta cần tiên đoán chính xác tính chất vật lí của hệ thống thực. Các tính chất vật lí vĩ mô có thể được chia làm hai loại (a) các tính chất cân bằng tĩnh (static equilibrium properties), chẳng hạn hằng số liên kết (binding constant) của một chất ức chế lên một enzym, thế năng trung bình của một hệ, hoặc hàm phân bố 2 z xuyên tâm của một chất lỏng, và (b) các tính chất động hoặc phi cân bằng (dynamic or non-equilibrium properties), chẳng hạn như độ nhớt của chất lỏng, các quá trình khuếch tán trong màng tế bào, động học chuyển pha, động học phản ứng, hoặc động học khuyết tật tinh thể. Việc lựa chọn kĩ thuật tính toán phụ thuộc vào câu hỏi được đặt ra và khả năng đưa ra câu trả lời đáng tin cậy của phương pháp tại thời điểm hiện giờ.

Trong trường hợp lí tưởng, phương trình Schrödinger phụ thuộc thời gian tương đối tính (relativistic time-dependent Schrödinger equation) mô tả rất chính xác hệ phân tử, nhưng với bất cứ hệ nào phức tạp hơn một vài nguyên tử ta lại không thể sử dụng được phương pháp ab initio này. Do đó ta cần sử dụng các phương pháp gần đúng, hệ càng phức tạp và thời gian của quá trình quan tâm càng dài, ta càng sử dụng nhiều xấp xỉ. Tại một điểm nào đó (sớm hơn rất nhiều so với mong muốn của chúng ta), phương pháp ab initio cần phải được bổ sung hoặc thay thế bằng việc tham số thực nghiệm hóa mô hình. Khi các mô phỏng dựa trên các cơ sở vật lí của tương tác nguyên tử không thể thực hiện được do hệ có độ phức tạp quá cao, mô phỏng phân tử lại hoàn toàn chỉ dựa vào việc phân tích tương tự các dữ liệu hóa học của các cấu trúc đã biết.

Các phương pháp QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship) và nhiều phương pháp dự đoán cấu trúc protein dựa trên tính tương đồng thuộc vào loại này. Các tính chất vĩ mô luôn là các trung bình tập hợp (ensemble average) của một tập hợp thống kê đại diện (representative statistical ensemble) (cân bằng hoặc phi cân bằng) của hệ phân tử. Với mô phỏng phân tử, điều này dẫn tới hai hệ quả quan trọng: • Kiến thức về một cấu trúc, thậm chí là cấu trúc năng lượng cực tiểu toàn cục, là không đủ. Ta cần phải có tập hợp đại diện tại nhiệt độ đã cho, để tính toán các tính chất vĩ mô.

Nhưng ngay cả điều này cũng không đủ để tính các tính chất cân bằng nhiệt động dựa trên năng lượng tự do, chẳng hạn như cân bằng pha, hằng số liên kết, độ tan, độ bền tương đối của các cấu dạng phân tử. Việc tính toán năng lượng tự do và các thế nhiệt động cần có sự mở rộng đặc biệt của các 3 z kĩ thuật mô phỏng phân tử. • Tuy về mặt lí thuyết, mô phỏng phân tử cho ta chi tiết về cấu trúc và chuyển động ở mức độ nguyên tử, các chi tiết này lại thường không liên quan tới các tính chất vĩ mô mà ta quan tâm. Điều này cho phép ta đơn giản hóa việc mô tả các tương tác và lấy giá trị trung bình của các chi tiết không liên quan.

Cơ học thống kê cung cấp cho ta cơ sở lí thuyết để thực hiện việc đơn giản hóa đó. Có cả một bậc thang các phương pháp từ việc coi các nhóm nguyên tử như một đơn vị, mô tả chuyển động bằng các tọa độ tập hợp đã rút gọn số lượng (reduced number of collective coordinates), lấy trung bình các phân tử dung môi với thế năng của lực trung bình (potential of mean force) kết hợp với động học ngẫu nhiên (stochastic dynamics), cho tới động học các hệ có kích thước trung gian (mesoscopic dynamics) mô tả các mật độ (density) thay vì mô tả các nguyên tử, và các dòng (flux) theo hàm của gradient nhiệt động thay vì vận tốc hoặc gia tốc theo hàm của lực. Để tạo ra tập hợp cân bằng đại diện ta có hai phương pháp: (a) mô phỏng Monte Carlo và (b) mô phỏng động học phân tử (Molecular Dynamics simulation). Để tạo ra các tập hợp phi cân bằng và phân tích các hiện tượng động, ta chỉ có thể dùng phương pháp (b).

Tuy mô phỏng Monte Carlo đơn giản hơn MD (do không đòi hỏi việc tính toán các lực), nó lại không cho kết quả tốt hơn đáng kể so với phương pháp MD trong cùng một khoảng thời gian chạy máy. Do đó, MD là phương pháp phổ quát hơn. Nếu cấu trúc ban đầu rất xa so với cấu trúc cân bằng, các lực có thể quá lớn và phương pháp MD sẽ thất bại. Trong các trường hợp đó, ta cần cực tiểu hóa năng lượng.

Một lí do nữa để thực hiện cực tiểu hóa năng lượng (energy minimization) đó là việc loại bỏ động năng ra khỏi hệ: nếu một vài cấu trúc trong mô phỏng động học cần được so sánh với nhau, việc cực tiểu hóa năng lượng sẽ giảm bớt nhiễu nhiệt (thermal noise) trong cấu trúc và thế năng, do đó ta có thể so sánh tốt hơn. Mô phỏng động lực phân tử (Molecular Dynamic Simulations) Mô phỏng MD giải phương trình Newton về chuyển động của hệ N nguyên tử tương tác với nhau: ∂ 2 ri mi 2 = Fi , i = 1 .1) ∂t Lực lại liên hệ với đạo hàm của hàm thế năng V (r1 , r2 , .2) ∂ri Các phương trình trên được giải đồng thời với các bước thời gian nhỏ. Hệ được mô phỏng trong một thời gian, đồng thời giữ nhiệt độ và áp suất ở giá trị yêu cầu, và các tọa độ được viết vào một file đầu ra ở các thời điểm cách đều nhau. Tọa độ với vai trò là hàm theo thời gian biểu diễn quĩ đạo (trajectory) của hệ.

Sau các biến đổi ban đầu, hệ sẽ thường đạt tới một trạng thái cân bằng (equilibrium state). Bằng cách lấy trung bình theo một quĩ đạo cân bằng, ta có thể tính được nhiều tính chất vĩ mô từ file đầu ra. Bây giờ ta đề cập tới một số giới hạn của phương pháp MD. Người sử dụng cần nắm được các giới hạn này và luôn kiểm chứng dựa trên các tính chất thực nghiệm đã biết để đánh giá độ chính xác của mô phỏng.

Mô phỏng MD có tính chất cổ điển (classical) Việc sử dụng phương trình Newwton về chuyển động đồng nghĩa với việc áp dụng cơ học cổ điển để mô tả chuyển động của các nguyên tử. Điều này có thể chấp nhận được với hầu hết các nguyên tử ở nhiệt độ thường, nhưng cũng có ngoại lệ. Các 5 z nguyên tử hidro khá nhẹ và chuyển động của proton đôi khi có bản chất cơ học lượng tử. Chẳng hạn, một proton có thể xuyên hầm qua hàng rào thế năng trong quá trình chuyền hidro qua liên kết hidro.

Quá trình như thế không thể mô tả đầy đủ bằng động lực học cổ điển! Chất lỏng heli ở nhiệt độ thấp là một ví dụ khác về sự không áp dụng được cơ học cổ điển. Có thể chúng ta không quan tâm lắm về heli, nhưng các dao động tần số cao của liên kết cộng hóa trị chắc chắc là điều ta cần quan tâm. Cơ học thống kê của dao động tử điều hòa cổ điển trở nên khác biệt đáng kể với dao động tử lượng tử thực khi tần số cộng hưởng ν xấp xỉ hoặc vượt quá kB T /h. Ở nhiệt độ thường, số sóng ν̄ = 1/λ = ν/c tại đó hν = kB T rơi vào khoảng 200 cm−1.

Do đó, tất cả các dao động có tần số ứng với số sóng cao hơn 100 cm−1 có thể không được mô tả đủ tốt trong mô phỏng cổ điển. Điều này có nghĩa là trên thực tế, tất cả các dao động liên kết và dao động góc liên kết đều là gần đúng, và thậm chí các chuyển động liên kết hidro bị vượt ra ngoài giới hạn cổ điển.