Luận Văn Thạc Sĩ: Xây Dựng Cơ Sở Dữ Liệu Các Hợp Chất Thiên Nhiên Việt Nam

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu bước đầu xây dựng cơ sở dữ liệu các hợp chất thiên nhiên việt nam phục vụ cho việc sàng lọc ảo, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện

• Tác giả: Nguyễn Thị Thu Hà
• Người hướng dẫn: Ts. Lê Thị Thu Hường
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Dược học
• Đề tài: Bước Đầu Xây Dựng Cơ Sở Dữ Liệu Các Hợp Chất Thiên Nhiên Việt Nam Phục Vụ Cho Việc Sàng Lọc Ảo
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÀI LIỆU
• 1.1. Nghiên cứu các hợp chất thiên nhiên
• 1.1.1. Vai trò hợp chất thiên nhiên trong quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc hiện đại
• 1.2. Y học cổ truyền
• 1.3. Tiềm năng nguồn dược liệu Việt Nam
• 1.4. Tổng quan về quá trình nghiên cứu phát triển thuốc mới
• 2. ĐẶT VẤN ĐỀ
• 3. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Đối tượng nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp, thiết bị nghiên cứu
• 3.2.1. Phương pháp thu thập số liệu
• 3.2.2. Phương pháp xử lý số liệu
• 3.2.3. Thiết lập giao diện website
• 3.2.4. Thiết bị nghiên cứu
• 4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Nội dung CSDL các hợp chất có nguồn gốc thiên nhiên Việt Nam
• 4.2. Số lượng các hợp chất
• 4.3. Phân loại các hợp chất theo đặc điểm cấu trúc hóa học
• 4.4. Phân loại các hợp chất theo nhóm tác dụng sinh học
• 4.5. Đánh giá mức độ giống thuốc theo quy tắc số 5 của Lipinski
• 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• Tài liệu tham khảo
• Phụ lục 1
• Phụ lục 2
• Phụ lục 3
• Phụ lục 4
• Phụ lục 5

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Xây Dựng Cơ Sở Dữ Liệu Hợp Chất Thiên Nhiên

Cơ sở dữ liệu (CSDL) hợp chất thiên nhiên Việt Nam là một công cụ quan trọng trong nghiên cứu và phát triển thuốc. Việc xây dựng CSDL này không chỉ giúp lưu trữ thông tin mà còn hỗ trợ trong việc sàng lọc ảo các hợp chất có hoạt tính sinh học. Hợp chất thiên nhiên đóng vai trò quan trọng trong y học hiện đại, với nhiều ứng dụng trong điều trị bệnh. Tuy nhiên, việc quản lý và khai thác thông tin từ các hợp chất này vẫn còn nhiều thách thức.

1.1. Vai Trò Của Hợp Chất Thiên Nhiên Trong Y Học

Hợp chất thiên nhiên có nguồn gốc từ thực vật, động vật và vi sinh vật, đóng góp lớn vào việc phát triển thuốc. Nhiều loại thuốc hiện đại được chiết xuất từ các hợp chất này, như morphin và artemisinin. Việc nghiên cứu và phát triển thuốc từ hợp chất thiên nhiên không chỉ mang lại hiệu quả cao mà còn giảm thiểu tác dụng phụ.

1.2. Tình Hình Nghiên Cứu Hợp Chất Thiên Nhiên Tại Việt Nam

Việt Nam có nguồn tài nguyên thiên nhiên phong phú với nhiều loài thực vật và động vật có giá trị dược liệu. Tuy nhiên, việc nghiên cứu và khai thác các hợp chất này vẫn chưa được thực hiện một cách đồng bộ và hiệu quả. Cần có các giải pháp công nghệ thông tin để xây dựng CSDL hợp chất thiên nhiên.

II. Thách Thức Trong Việc Xây Dựng Cơ Sở Dữ Liệu Hợp Chất Thiên Nhiên

Việc xây dựng CSDL hợp chất thiên nhiên gặp nhiều thách thức, từ việc thu thập dữ liệu đến quản lý thông tin. Một trong những vấn đề lớn là thiếu sự đồng bộ trong việc thu thập và lưu trữ thông tin. Ngoài ra, việc phân loại và định danh các hợp chất cũng gặp khó khăn do sự đa dạng và phức tạp của chúng.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Thu Thập Dữ Liệu

Việc thu thập dữ liệu về hợp chất thiên nhiên thường gặp khó khăn do thiếu nguồn tài liệu đáng tin cậy. Nhiều nghiên cứu chỉ dừng lại ở mức độ công bố mà chưa thực sự cung cấp giá trị thực tiễn. Cần có các phương pháp hiệu quả để thu thập và tổng hợp thông tin.

2.2. Vấn Đề Quản Lý Thông Tin Trong CSDL

Quản lý thông tin trong CSDL hợp chất thiên nhiên cần được cải thiện. Việc thiếu hệ thống quản lý hiệu quả dẫn đến tình trạng thông tin bị phân tán và khó truy cập. Cần xây dựng các giải pháp công nghệ thông tin để tối ưu hóa việc quản lý và tra cứu thông tin.

III. Phương Pháp Xây Dựng Cơ Sở Dữ Liệu Hợp Chất Thiên Nhiên

Để xây dựng CSDL hợp chất thiên nhiên hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp hiện đại trong công nghệ thông tin. Việc sử dụng các công cụ và phần mềm hỗ trợ sẽ giúp tối ưu hóa quá trình thu thập và quản lý dữ liệu. Các phương pháp này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác của thông tin.

3.1. Sử Dụng Công Nghệ Thông Tin Trong Xây Dựng CSDL

Công nghệ thông tin đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng CSDL. Việc áp dụng các phần mềm quản lý dữ liệu sẽ giúp tổ chức và lưu trữ thông tin một cách hiệu quả. Hệ thống CSDL cần được thiết kế để dễ dàng truy cập và sử dụng cho các nhà nghiên cứu.

3.2. Phát Triển Giao Diện Website Để Quản Lý CSDL

Giao diện website là một phần quan trọng trong việc quản lý CSDL. Cần phát triển một giao diện thân thiện, dễ sử dụng để người dùng có thể dễ dàng truy cập và tìm kiếm thông tin về các hợp chất thiên nhiên. Giao diện này cũng cần hỗ trợ các tính năng tìm kiếm nâng cao.

IV. Ứng Dụng Cơ Sở Dữ Liệu Trong Sàng Lọc Ảo

CSDL hợp chất thiên nhiên có thể được ứng dụng trong quá trình sàng lọc ảo, giúp phát hiện các hợp chất có hoạt tính sinh học cao. Việc sử dụng các phương pháp sàng lọc ảo sẽ tiết kiệm thời gian và chi phí trong nghiên cứu phát triển thuốc. Các nhà khoa học có thể dễ dàng tìm kiếm và phân tích các hợp chất tiềm năng từ CSDL.

4.1. Lợi Ích Của Sàng Lọc Ảo Trong Nghiên Cứu

Sàng lọc ảo giúp giảm thiểu thời gian và chi phí trong nghiên cứu phát triển thuốc. Các nhà nghiên cứu có thể nhanh chóng xác định các hợp chất có khả năng hoạt động sinh học mà không cần phải thực hiện các thử nghiệm thực nghiệm tốn kém.

4.2. Các Kết Quả Nghiên Cứu Từ CSDL Hợp Chất Thiên Nhiên

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng CSDL hợp chất thiên nhiên trong sàng lọc ảo đã mang lại kết quả tích cực. Các hợp chất được phát hiện từ CSDL đã cho thấy hoạt tính sinh học cao, mở ra nhiều cơ hội mới trong phát triển thuốc.

V. Kết Luận Về Tương Lai Của Cơ Sở Dữ Liệu Hợp Chất Thiên Nhiên

CSDL hợp chất thiên nhiên Việt Nam có tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ nghiên cứu và phát triển thuốc. Tuy nhiên, để phát huy tối đa giá trị của CSDL, cần có sự đầu tư và phát triển bền vững. Việc áp dụng công nghệ thông tin và các phương pháp hiện đại sẽ giúp tối ưu hóa quá trình xây dựng và quản lý CSDL.

5.1. Định Hướng Phát Triển CSDL Trong Tương Lai

Trong tương lai, cần có các kế hoạch cụ thể để phát triển CSDL hợp chất thiên nhiên. Việc hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, cơ sở giáo dục và doanh nghiệp sẽ giúp nâng cao chất lượng và hiệu quả của CSDL.

5.2. Tầm Quan Trọng Của CSDL Trong Nghiên Cứu Dược Liệu

CSDL hợp chất thiên nhiên sẽ đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu dược liệu tại Việt Nam. Việc khai thác và sử dụng hiệu quả CSDL sẽ giúp phát hiện ra nhiều hợp chất mới, góp phần vào sự phát triển của ngành dược phẩm.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Theo ước tính của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), khoảng 80% dân số toàn cầu sử dụng thuốc có nguồn gốc tự nhiên như lựa chọn hàng đầu trong công tác chăm sóc sức khỏe ban đầu, phòng ngừa và điều trị bệnh tật. Các hợp chất tự nhiên, đặc biệt là các chất chuyển hóa thứ cấp có cấu trúc không gian phức tạp, thể hiện các đặc tính hóa học giống thuốc (drug-like properties) vượt trội hơn so với các thư viện phân tử thu được từ hóa học tổ hợp (combinatorial chemistry). Tuy nhiên, quy trình nghiên cứu và phát triển một thuốc mới theo phương pháp thực nghiệm truyền thống đối mặt với thách thức lớn về thời gian và kinh phí: toàn bộ chu trình kéo dài từ 15 đến 25 năm, đòi hỏi mức đầu tư từ 2 đến 3 tỷ USD để sàng lọc từ khoảng 10.000 hoạt chất ban đầu nhằm tìm ra 1 hoạt chất được cấp phép; đồng thời, trong số 10 thuốc được Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) phê duyệt, chỉ có khoảng 2 thuốc bù đắp được chi phí nghiên cứu đã bỏ ra. Trước áp lực đó, việc ứng dụng các phương pháp tính toán trợ giúp bởi máy tính, đặc biệt là kỹ thuật sàng lọc ảo (in silico virtual screening), đã trở thành hướng tiếp cận chiến lược nhằm giảm thiểu chi phí thử nghiệm, rút ngắn thời gian và cho phép xử lý đồng thời hàng triệu cấu trúc phân tử.

Việt Nam là quốc gia nhiệt đới sở hữu tính đa dạng sinh học cao. Số liệu thống kê từ Viện Dược liệu tính đến năm 2017 ghi nhận 5.117 loài thực vật và nấm lớn, 52 loài tảo biển, 408 loài động vật và 75 loài khoáng vật có công dụng làm thuốc, trong đó khoảng 70 loài có tiềm năng khai thác với tổng trữ lượng khoảng 18.000 tấn/năm (tiêu biểu như diếp cá 5.000 tấn, cẩu tích 1.500 tấn, lạc tiên 1.500 tấn, rau đắng đất 1.500 tấn...) cùng các loài dược liệu quý hiếm đặc hữu như Sâm Ngọc Linh, Ba kích, Châu thụ, Ngân đằng. Chiến lược quốc gia phát triển ngành Dược đến năm 2020 cũng đặt mục tiêu sản xuất 20% nhu cầu nguyên liệu làm thuốc trong nước và thuốc từ dược liệu chiếm 30% giá trị tiêu thụ. Mặc dù số lượng công trình phân lập và chiết tách thành phần hóa học từ thực vật Việt Nam được công bố hàng năm trên các tạp chí chuyên ngành trong nước và quốc tế rất lớn, các dữ liệu này vẫn tồn tại ở trạng thái phân tán, chưa được tích hợp vào một hệ thống quản trị dữ liệu cấu trúc thống nhất. Các cơ sở dữ liệu nội bộ trước đây chỉ phục vụ quy mô phòng thí nghiệm hẹp, thiếu tính chuẩn hóa định dạng dòng phân tử để phục vụ cho các thuật toán sàng lọc ảo.

Từ thực tiễn nêu trên, khóa luận tốt nghiệp dược sĩ của tác giả Nguyễn Thị Thu Hà tại Khoa Y – Dược, Đại học Quốc gia Hà Nội (2017) đã xác định hai mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

1. Xây dựng được một cơ sở dữ liệu gồm các hợp chất có nguồn gốc thiên nhiên Việt Nam.
2. Xây dựng một giao diện website để quản lý và sử dụng cơ sở dữ liệu hiệu quả.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các bài báo khoa học công bố về phân lập và định danh các hợp chất từ thảo dược Việt Nam trên các tạp chí uy tín trong nước và quốc tế. Phạm vi thời gian của tài liệu thu thập kéo dài từ năm 1992 đến năm 2016. Phạm vi không gian gắn liền với các mẫu thực vật, nấm được thu hái tại các vùng địa lý tự nhiên trên lãnh thổ Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận vận dụng hệ thống lý thuyết về hóa tin học (chemoinformatics), biểu diễn phân tử hóa học bằng máy tính và các quy chuẩn đánh giá tính chất dược động học. Các khung lý thuyết và công cụ cốt lõi bao gồm:

• Hệ thống biểu diễn cấu trúc hóa học dòng (Line Notation):
  • Ký hiệu phân tử SMILES (Simplified Molecular Identification and Line Entry System): Biểu diễn cấu trúc phân tử thành chuỗi ký tự theo 5 quy tắc chuẩn hóa, phục vụ việc đọc và xử lý với tốc độ cao trong các thuật toán sàng lọc hiệu năng cao.
  • Chuẩn nhận dạng phân tử InChI (IUPAC International Chemical Identifier) và InChIKey: InChI do IUPAC và NIST phát triển, sử dụng giải thuật 3 bước (tiêu chuẩn hóa, hợp quy, tuần tự) để mã hóa công thức, tính kết nối, vị trí đồng phân và cấu hình lập thể thành chuỗi ký tự phân lớp; InChIKey là phiên bản băm có độ dài cố định gồm 27 ký tự viết hoa, tối ưu hóa cho truy vấn qua mạng internet và các hệ quản trị dữ liệu.
• Quy tắc số 5 của Lipinski (Lipinski's Rule of Five): Tiêu chuẩn đánh giá mức độ giống thuốc (drug-likeness) qua các thông số liên quan đến độ hòa tan và tính thấm qua màng tế bào theo mô hình hấp thu, phân bố, chuyển hóa, thải trừ (ADME). Hợp chất đáp ứng tốt đặc tính giống thuốc khi thỏa mãn 4 tiêu chí: khối lượng phân tử (MW) ≤ 500 Da, hệ số phân bố thân dầu XlogP ≤ 5, số liên kết cho hydro (HBD) ≤ 5, số liên kết nhận hydro (HBA) ≤ 10. Hợp chất có số vi phạm ≤ 1 được xem là ứng viên tiềm năng cho các nghiên cứu sàng lọc in silico.
• Phân loại cấu trúc bằng ClassyFire: Phần mềm phân loại cấu trúc hóa học tự động theo cấu trúc phân cấp dựa trên hệ bản thể học sinh y học mở OBO (Open Biomedical Ontologies). Thuật toán sử dụng ngôn ngữ SMARTS (SMiles ARbitrary Target Specification) đối chiếu với thư viện hơn 9.000 mẫu cấu trúc thượng tầng được thiết kế thủ công, tích hợp nền tảng JChem của ChemAxon và tham chiếu lược đồ từ các CSDL LIPID MAPS, ChEBI, DrugBank.
• Tính toán tham số hóa lý: Sử dụng công cụ CDK Descriptor Calculator (phiên bản giao diện CDKDescUI-1.6) dựa trên thư viện nguồn mở Java Chemistry Development Kit (CDK) để tính toán khối lượng phân tử, XlogP, số liên kết cho/nhận hydro, số vi phạm Lipinski, số liên kết xoay đồng vị (rotatable bonds), diện tích bề mặt phân cực hạt mang điện (Topological Polar Surface Area - TPSA) và khóa phân tử MACCS (Molecular ACCess System fingerprints).

Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm được tiến hành qua các công đoạn:

• Thu thập thủ công tài liệu từ nguồn tạp chí quốc gia (Tạp chí Dược học, Tạp chí Dược liệu, Tạp chí Hóa học, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Tạp chí Nghiên cứu Dược và Thông tin Thuốc) tại Thư viện Quốc gia, Thư viện Đại học Dược Hà Nội, Thư viện Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam. Nguồn tạp chí quốc tế (Phytochemistry, Chem. Pharm. Bull., Arch. Pharm. Res., Bioorg. Med. Chem. Lett...) được thu thập qua cơ sở dữ liệu PubMed và cổng xuất bản điện tử của Elsevier (ScienceDirect), SpringerLink, ACS Publications, Wiley Interscience, Nature Publishing Group, Oxford Journals, Taylor & Francis.
• Số hóa cấu trúc phân tử: Dùng phần mềm ChemBioDraw 13.0 và MarvinSketch để vẽ lại cấu trúc 2D từ ấn phẩm, sau đó chuyển đổi thành các chuỗi SMILES, InChI và InChIKey.
• Quản lý và làm sạch dữ liệu: Sắp xếp và so sánh chuỗi InChIKey, InChI, SMILES trên Microsoft Excel 2013 để phát hiện các phân tử trùng lặp; gộp các nguồn phân lập khác nhau của cùng một hợp chất vào một bản ghi thống nhất; sử dụng EndNote X7 để liên kết từng chất với tài liệu trích dẫn gốc; gán mã định danh chuẩn hóa VNPD_ID cho từng phân tử.

Thiết kế và triển khai hệ thống cơ sở dữ liệu VNPD

Phần cơ sở dữ liệu và giao diện web VNPD (Vietnam Natural Products Database) được thiết kế và triển khai với các thông số kỹ thuật được xác định trong văn bản:

• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu: MySQL Server (mã nguồn mở), hỗ trợ lưu trữ bảng dữ liệu quan hệ với tốc độ truy xuất cao, đáp ứng đồng thời nhiều truy vấn qua môi trường mạng.
• Ngôn ngữ và nền tảng lập trình: Ngôn ngữ lập trình Python kết hợp framework Django; máy chủ dịch vụ web sử dụng Apache.
• Cấu hình phần cứng thử nghiệm: Máy tính Asus X552LDV-SX750D, bộ vi xử lý Intel Core i5-4210U tốc độ 1.7 GHz, RAM tương thích theo tiêu chuẩn văn phòng của thiết bị.
• Cấu trúc trường thông tin: Hệ thống quản lý 5 nhóm trường thông tin chính liên kết với nhau:
  1. Định danh và cấu trúc hợp chất: VNPD_ID, tên thông thường, tên IUPAC, công thức phân tử, biểu diễn 2D, chuỗi SMILES, chuỗi InChI, mã InChIKey.
  2. Phân loại nhóm chất: Phân nhóm chính, nhóm chính, nhóm phụ (xuất từ ClassyFire).
  3. Thuộc tính hóa lý: Khối lượng phân tử, XlogP, số liên kết cho hydro, số liên kết nhận hydro, số vi phạm Lipinski, số liên kết xoay đồng vị, diện tích bề mặt hạt mang điện, khóa phân tử MACCS.
  4. Nguồn gốc dược liệu: Tên thông thường, tên khoa học, họ thực vật, địa điểm thu hái mẫu, thời gian thu hái mẫu, bộ phận sử dụng, tác dụng dân gian, tác dụng dược lý thực nghiệm đã chứng minh.
  5. Tài liệu tham khảo: Tên tác giả, tên bài báo, tên tạp chí/nhà xuất bản, năm xuất bản, số báo, số trang.
• Tính năng giao diện người dùng: Cung cấp 10 trường tìm kiếm dữ liệu: VNPD_ID, Cấu trúc, Tên thông thường, SMILES, Nhóm chính, Nguồn phân lập, Họ thực vật, Địa điểm thu hái mẫu, Bộ phận dùng, Tài liệu tham khảo. Hệ thống xử lý dữ liệu đầu vào, truy vấn CSDL MySQL và hiển thị kết quả chi tiết, đồng thời cho phép xuất dữ liệu cấu trúc dưới dạng tệp molfile (.mol) hoặc sdffile (.sdf). Khi một hợp chất được phân lập từ nhiều loài thực vật khác nhau (ví dụ: Daucosterol phân lập từ bạch đồng nữ, giần sàng, bù dẻ hoa đỏ, niệt gió, cốt khí, dừa cạn, đơn kim, mật nhân), giao diện hiển thị đồng thời toàn bộ các nguồn thực vật tương ứng cùng tài liệu tham chiếu.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan tài liệu

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về vai trò của hợp chất thiên nhiên trong phát triển thuốc, lược sử khám phá dược phẩm từ tự nhiên (như phân lập morphin từ nhựa thuốc phiện năm 1804 bởi Sertürner, quinin từ vỏ Cinchona năm 1820 bởi Pelletier và Caventou, aspirin tổng hợp từ acid salicylic vỏ liễu, phát hiện penicillin năm 1928 bởi Alexander Fleming, paclitaxel từ cây thủy tùng, artemisinin từ thanh hao hoa vàng). Tác giả phân tích lịch sử y học cổ truyền Việt Nam qua các tác phẩm Nam dược thần hiệu của Tuệ Tĩnh ("Nam dược trị Nam nhân"), Hải Thượng Y Tôn Tâm lĩnh của Lê Hữu Trác và Nam Dược của Nguyễn Hoành (500 loài thảo mộc, 130 loài động/khoáng vật).

Nội dung chương trình bày sơ đồ phát triển thuốc mới (Hình 1.1), phân tích tính ưu việt của sàng lọc ảo in silico trong việc giảm thiểu thời gian và chi phí thử nghiệm. Đồng thời, tác giả khảo sát các cơ sở dữ liệu thương mại (AntiBase, Chapman & Hall, Chemical Abstracts, Beilstein, Merck Index) và cơ sở dữ liệu học thuật/công cộng quốc tế (PubChem, ChEBI, ChemID, NCI, TCM Database@Taiwan chứa trên 37.000 hợp chất từ 352 loài, Chem-TCM chứa khoảng 12.000 hợp chất, NPEdia của Viện RIKEN Nhật Bản với 1.075 hợp chất, NuBBE của Brazil với 640 hợp chất, SANCDB của Nam Phi với 600 hợp chất). Cuối chương tập trung luận giải các định dạng cấu trúc dòng SMILES, InChI, InChIKey và ứng dụng của chúng trong mô hình sàng lọc thuốc ảo.

Chương 2: Đối tượng và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 mô tả chi tiết phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu từ 418 bài báo khoa học (sàng lọc từ hơn 900 số báo xuất bản từ năm 1992 đến năm 2016) trên các tạp chí dược học trong nước và quốc tế. Quy trình tổ chức cơ sở dữ liệu được chia làm 4 bước:

• Bước 1: Thu thập và thống kê thủ công dữ liệu vào bảng Excel.
• Bước 2: Vẽ lại cấu trúc 2D trên ChemBioDraw 13.0 để trích xuất biểu diễn dòng SMILES, InChI, InChIKey.
• Bước 3: Gán mã định danh duy nhất VNPD_ID cho từng hợp chất.
• Bước 4: Trích xuất và lập danh mục tài liệu tham chiếu tương ứng bằng EndNote X7.

Quy trình làm sạch dữ liệu được thực hiện bằng cách đối chiếu trường InChI và InChIKey để loại bỏ các cấu trúc trùng lặp. Chương này cũng trình bày chi tiết phương pháp phân loại tự động cấu trúc bằng công cụ ClassyFire qua mã SMARTS, phương pháp tính toán các đặc tính hóa lý phân tử qua phần mềm CDK Descriptor Calculator và các thông số cài đặt web server Django, MySQL, Apache trên thiết bị máy tính Asus X552LDV-SX750D.

Chương 3: Kết quả và thảo luận

Chương 3 trình bày các kết quả định lượng cụ thể thu được từ quá trình xây dựng CSDL. Từ 1.751 hợp chất thu thập ban đầu, sau quá trình làm sạch và lọc trùng, cơ sở dữ liệu lưu trữ 1.376 hợp chất không trùng lặp phân lập từ 311 loài thực vật và nấm thuộc 114 họ tại Việt Nam, được gán mã định danh từ VNPD_1 đến VNPD_1376.

Dữ liệu phân loại cấu trúc hóa học bằng ClassyFire xếp 1.376 hợp chất vào 11 phân nhóm chính, trong đó bốn nhóm lớn nhất chiếm 85,96% tổng số hợp chất:

Phân nhóm phân loại chính	Số lượng hợp chất	Tỷ lệ (%)
Lipid	531	38,59
Phenylpropanoid và polyketid	364	26,46
Hợp chất có cấu trúc dị vòng (Organo heterocyclic compounds)	117	8,50
Hợp chất Oxygen hữu cơ	80	5,36
Hợp chất hữu cơ có chứa lưu huỳnh	2	0,08
Nucleosid, nucleotid	1	0,08
Các nhóm khác (Benzenoid, Alkaloid, Lignan/neolignan, Acid hữu cơ, Hydrocarbon)	381	20,93
Tổng cộng	1.376	100,00

Trong phân nhóm Lipid, nhóm Prenol lipids (chứa Terpenoid và Steroids) chiếm ưu thế. Trong phân nhóm Phenylpropanoid và polyketid, phân nhóm Flavonoid chiếm tỷ lệ lớn nhất (50,86%). Khi so sánh với CSDL NuBBE (Brazil) và SANCDB (Nam Phi), VNPD phân cấp cấu trúc chi tiết hơn (ví dụ đưa Terpenoid vào phân nhóm Prenol lipid thuộc nhóm lớn Lipid) và có sự xuất hiện độc thù của hai phân nhóm hợp chất hữu cơ chứa lưu huỳnh và nucleosid/nucleotid.

Thống kê về mặt tác dụng sinh học:

• Tác dụng dân gian ghi nhận theo công dụng cây thuốc: Trị bệnh xương khớp (284 hợp chất), bệnh về gan (277), bệnh đường hô hấp (210), trị lỵ (184), bệnh dạ dày (156), bệnh tiểu đường (155), tiêu chảy (151), sốt rét (131), giải độc (120), huyết áp (117), giảm sốt (110)...
• Tác dụng dược lý thực nghiệm đã được chứng minh: Tác dụng chống ung thư (292 hợp chất), chống viêm (278), chống oxy hóa (164), kháng khuẩn (162), gây độc tế bào (151), kháng sốt rét (105), chống khối u (53), kháng virus (33), kháng vi sinh vật (24), ức chế HIV (23), chống dị ứng (22), kích dục (21), ức chế tyrosinase (12), ức chế alpha-glucosidase (12), ức chế yếu tố phiên mã nhân NF-κB (6), kháng lao (5).

Kết quả đánh giá đặc tính giống thuốc theo quy tắc số 5 của Lipinski:

Số lượng vi phạm quy tắc Lipinski	Số hợp chất	Tỷ lệ (%)
0 vi phạm	712	51,70
1 vi phạm	464	33,69
2 vi phạm	132	9,58
3 vi phạm	63	4,57
4 vi phạm	6	0,46
Tổng cộng	1.376	100,00

Thống kê theo từng chỉ số thành phần của quy tắc Lipinski:

• Số liên kết nhận hydro (HBA): Có 1.239 hợp chất đạt giá trị ≤ 10; 138 hợp chất có giá trị > 10.
• Hệ số phân bố XlogP: Có 968 hợp chất đạt giá trị ≤ 5; 408 hợp chất có giá trị > 5.
• Khối lượng phân tử (MW): Có 1.039 hợp chất có MW ≤ 500 Da; 338 hợp chất có MW > 500 Da.
• Số liên kết cho hydro (HBD): Có 1.130 hợp chất đạt giá trị ≤ 5; 247 hợp chất có giá trị > 5.

Hệ thống ghi nhận 1.176 hợp chất (chiếm 85,39%, văn bản nêu khái quát hơn 85%) có số vi phạm Lipinski ≤ 1, xác nhận tiềm năng dược động học thuận lợi để đưa vào các chu trình sàng lọc ảo. Giao diện tra cứu web VNPD đã được thiết lập hoàn chỉnh ở môi trường cục bộ, minh họa thành công việc tìm kiếm thông tin theo tên thông thường (như "sterol"), theo nguồn phân lập (như "Xoan rừng"), hoặc hiển thị hồ sơ chi tiết của hợp chất Barlupulin A.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã số hóa, chuẩn hóa và xây dựng thành công cơ sở dữ liệu cấu trúc hóa học về các hợp chất thiên nhiên Việt Nam mang tên VNPD với quy mô 1.376 hợp chất không trùng lặp, thu thập từ 418 bài báo khoa học nghiên cứu trên 311 loài thực vật và nấm thuộc 114 họ thực vật khác nhau. Toàn bộ các hợp chất được chuẩn hóa đầy đủ cấu trúc 2D, các định dạng biểu diễn dòng phục vụ tin sinh học (SMILES, InChI, InChIKey) và mã số định danh duy nhất (VNPD_1 đến VNPD_1376).

Đóng góp của nghiên cứu thể hiện qua các điểm sau:

• Khắc phục tình trạng dữ liệu phân tán trong các báo cáo hóa thực vật tại Việt Nam từ năm 1992 đến năm 2016 bằng cách tích hợp đồng thời dữ liệu cấu trúc hóa học, thông số hóa lý tính toán, phân cấp bản thể học cấu trúc ClassyFire cùng với tri thức dược lý dân gian và thực nghiệm.
• Chứng minh bằng số liệu định lượng rằng 85,39% hợp chất thiên nhiên trong CSDL tuân thủ quy tắc số 5 Lipinski (vi phạm ≤ 1 tiêu chí), khẳng định giá trị thực tiễn của kho tàng dược liệu Việt Nam như một thư viện các chất dẫn đường (lead compounds) tiềm năng cho quá trình thiết kế thuốc.
• Thiết lập hệ thống phần mềm web VNPD dựa trên Django và MySQL với 10 trường tìm kiếm dữ liệu linh hoạt, hỗ trợ trích xuất tập tin cấu trúc molfile/sdffile, tạo nền tảng công nghệ cho các nghiên cứu sàng lọc in silico tiếp theo.
• So với các CSDL tự nhiên trên thế giới (như SANCDB của Nam Phi với 600 chất, NuBBE của Brazil với 640 chất), VNPD vượt trội hơn về quy mô số lượng cấu trúc tại thời điểm công bố (1.376 chất) và cung cấp phân lớp cấu trúc chi tiết hơn đối với các nhóm chất tự nhiên.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận ghi nhận các hạn chế cụ thể trong quá trình thực hiện:

• Hệ thống cơ sở dữ liệu và giao diện web VNPD mới được thiết lập và vận hành thử nghiệm trên máy chủ nội bộ (local host), chưa triển khai chính thức trên nền tảng internet để phục vụ truy cập trực tuyến công cộng rộng rãi.
• Toàn bộ dữ liệu cấu trúc hóa học của 1.376 hợp chất mới dừng lại ở biểu diễn không gian hai chiều (2D), chưa được mô hình hóa và tối ưu hóa ở cấu trúc không gian ba chiều (3D) vốn là yêu cầu đầu vào cho các mô hình gắn kết phân tử (molecular docking).
• Danh mục tài liệu tham khảo kèm theo các hợp chất chưa được tích hợp chỉ số nhận dạng đối tượng số DOI (Digital Object Identifier) để kết nối tự động tới các kho dữ liệu thư mục quốc tế.

Các đề xuất và kiến nghị nghiên cứu tiếp theo của tác giả gồm:

• Tiến hành tính toán và tối ưu hóa cấu trúc 3D cho toàn bộ các hợp chất trong CSDL nhằm phục vụ trực tiếp cho các nghiên cứu sàng lọc ảo in silico đa mục tiêu.
• Cập nhật chỉ số DOI cho toàn bộ hệ thống tài liệu tham khảo để chuẩn hóa VNPD ngang tầm với các chuẩn CSDL học thuật quốc tế, đảm bảo mỗi hợp chất liên kết với ít nhất một nguồn trích dẫn có thể xác minh trực tuyến.
• Sử dụng trực tiếp tập dữ liệu VNPD đã hoàn thiện để triển khai các chu trình sàng lọc ảo trên các đích sinh học cụ thể nhằm tìm kiếm các hoạt chất có tiềm năng phát triển thuốc mới.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là nguồn tài liệu hữu ích cho:

• Sinh viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Dược học, Hóa dược, Hóa hợp chất thiên nhiên và Tin sinh học/Hóa tin học đang tìm kiếm phương pháp luận về chuẩn hóa dữ liệu phân tử thực vật.
• Các nhóm nghiên cứu phát triển thuốc mới định hướng ứng dụng kỹ thuật sàng lọc ảo in silico, cần thư viện phân tử hợp chất tự nhiên Việt Nam đã được làm sạch và chuyển đổi thành định dạng dòng chuẩn (SMILES, InChI).
• Các nhà nghiên cứu dược liệu cần tra cứu đối chiếu giữa thành phần hóa học phân lập, nguồn gốc thực vật (loài, chi, họ, bộ phận dùng, thời gian và địa điểm thu hái) với các tác dụng dân gian và tác dụng dược lý thực nghiệm đã được công bố từ năm 1992 đến 2016.

Phần nội dung đáng tham khảo nhất của văn bản là quy trình xử lý dữ liệu 4 bước kết hợp các phần mềm ChemBioDraw, ClassyFire, CDK Descriptor và phương pháp tổ chức các bảng dữ liệu liên kết trên Django/MySQL để xây dựng cơ sở dữ liệu chuyên ngành.

Câu hỏi thường gặp

Khóa luận đã thu thập dữ liệu từ bao nhiêu tài liệu và quy mô CSDL VNPD sau khi làm sạch là bao nhiêu?
Nghiên cứu đã khảo sát hơn 900 số báo xuất bản từ năm 1992 đến 2016, chọn lọc được 418 bài báo khoa học. Từ 1.751 hợp chất ghi nhận ban đầu, sau khi lọc trùng lặp qua chuỗi InChI và InChIKey, cơ sở dữ liệu VNPD thu được 1.376 hợp chất không trùng lặp, phân lập từ 311 loài thực vật và nấm thuộc 114 họ thực vật tại Việt Nam.

Tỷ lệ hợp chất trong CSDL thỏa mãn Quy tắc số 5 của Lipinski là bao nhiêu?
Có 51,70% hợp chất (712 chất) không vi phạm bất kỳ tiêu chí nào và 33,69% hợp chất (464 chất) vi phạm 1 tiêu chí. Như vậy, có tổng cộng 85,39% hợp chất (1.176 chất) có số vi phạm ≤ 1, đạt tiêu chuẩn phân tử giống thuốc theo quy tắc Lipinski.

Các phân nhóm cấu trúc hóa học nào chiếm tỷ lệ lớn nhất trong VNPD?
Bốn nhóm cấu trúc lớn nhất chiếm 85,96% tổng số hợp chất trong CSDL, bao gồm: Lipid chiếm 38,59% (531 hợp chất, ưu thế là nhóm Prenol lipids); Phenylpropanoid và polyketid chiếm 26,46% (364 hợp chất, ưu thế là Flavonoid chiếm 50,86%); Hợp chất có cấu trúc dị vòng chiếm 8,50% (117 hợp chất); Hợp chất Oxygen hữu cơ chiếm 5,36% (80 hợp chất).

Giao diện web VNPD được xây dựng bằng công nghệ gì và cung cấp những trường tìm kiếm nào?
Hệ thống sử dụng hệ quản trị CSDL MySQL Server, nền tảng web Django viết bằng ngôn ngữ Python và chạy trên máy chủ Apache. Giao diện cung cấp 10 trường tìm kiếm: VNPD_ID, Cấu trúc, Tên thông thường, SMILES, Nhóm chính, Nguồn phân lập, Họ, Địa điểm thu hái mẫu, Bộ phận dùng, Tài liệu tham khảo.

Những tác dụng dược lý thực nghiệm nào được ghi nhận nhiều nhất trong cơ sở dữ liệu?
Trong số các tác dụng dược lý đã được thực nghiệm chứng minh, các nhóm tác dụng chiếm số lượng lớn nhất gồm: chống ung thư (292 hợp chất), chống viêm (278 hợp chất), chống oxy hóa (164 hợp chất), kháng khuẩn (162 hợp chất), gây độc tế bào (151 hợp chất) và kháng sốt rét (105 hợp chất).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Thu Hà đã bước đầu xây dựng thành công cơ sở dữ liệu VNPD gồm 1.376 hợp chất thiên nhiên không trùng lặp từ 311 loài dược liệu Việt Nam, được chuẩn hóa đồng bộ về định dạng cấu trúc 2D, biểu diễn dòng và thuộc tính hóa lý. Kết quả đánh giá theo quy tắc Lipinski xác nhận 85,39% hợp chất trong cơ sở dữ liệu có tiềm năng giống thuốc cao, mở ra nguồn dữ liệu đầu vào giá trị cho các mô hình sàng lọc thuốc ảo in silico. Việc thiết lập thành công hệ thống phần mềm web trên nền tảng Django và MySQL với 10 trường tìm kiếm dữ liệu đã hoàn thiện khung giải pháp quản trị thông tin hóa dược, tạo cơ sở thực tiễn để nâng cấp thành cổng thông tin trực tuyến phục vụ nghiên cứu và phát triển thuốc trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN TÀI LIỆU 1. Nghiên cứu các hợp chất thiên nhiên 1. Vai trò hợp chất thiên nhiên trong quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc hiện đại Hợp chất thiên nhiên (hay hợp chất tự nhiên, natural products) là các chất hóa học có nguồn gốc từ thiên nhiên hoặc được chiết xuất từ các mô của động vật, thực vật trên cạn; sinh vật biển; vi khuẩn lên men; vi sinh vật [35].

Hầu hết các hợp chất tự nhiên có hoạt tính sinh học là các chất chuyển hóa thứ cấp có cấu trúc rất phức tạp. Điều này làm chúng có tính ưu trội hơn vì chúng là các hợp chất cực kỳ mới. Thực vật được cấu thành bởi một hệ thống lớn và đa dạng các chất hóa học, chúng có thể cung cấp những hợp chất với cấu trúc có độ phức tạp cao mà không thể tổng hợp được trong các phòng thí nghiệm. Những phân tử nhỏ này cung cấp nguồn hoặc là tiền chất cho phần lớn các hoạt chất được FDA chấp thuận và hiện đang là một trong những nguồn cảm hứng chính cho việc nghiên cứu và phát hiện thuốc mới.

Có nhiều chất dẫn đường có nguồn gốc từ thực vật [46] (ví dụ morphin, cocain, digitalis, quinin, tubocurarin, nicotin, muscarin…). Một số đóng vai trò trực tiếp là những loại thuốc hữu ích (ví dụ morphin và quinin), và một số khác là cơ sở cho tổng hợp các hoạt chất làm thuốc (ví dụ như thuốc gây mê cục bộ phát triển từ cocain). Gần đây trong lâm sàng, một số loại thuốc mới đã được phân lập từ thực vật bao gồm thuốc chống ung thư paclitaxel (Taxol) từ cây thủy tùng, và thuốc chống sốt rét artemisinin từ câu thanh hao hoa vàng. Nhiều thực vật bậc cao chứa các chất chuyển hóa mới có tính kháng khuẩn và kháng virus [33].

Ở những nước phát triển, các ca lâm sàng có dử dụng hóa trị liệu thường dùng các thuốc đã được sản xuất bằng hóa tổng hợp in vitro; nhưng taxol và vincristin là ngoại lệ [42], chúng là các chất chuyển hóa có cấu trúc phức tạp, rất khó tổng hợp trong ống nghiệm. Nhiều loại thuốc tổng hợp và bán tổng hợp gây ra các phản ứng phụ nghiêm trọng, nhất là các thuốc dùng điều trị cho bệnh nhân ung thư với các tác dụng phụ biểu hiện trên da một cách rất nghiêm trọng. Các chất chuyển hóa được phát hiện trong một số loài thực vật có thể tránh tác dụng phụ của thuốc tổng hợp vì chúng đã từng tích tụ trong các tế bào sống [36]. Việc khám phá và phân lập nhiều hợp chất dược liệu từ các nguồn tự nhiên một phần là do các đặc tính đã biết của các sinh vật chứa các chất này.

Một trong những hợp chất tinh khiết được phân lập đầu tiên trong lịch sử y học là morphin vào khoảng năm 1804 bởi Friedrich Serturner từ thuốc phiện [49]. Vào thời điểm đó, thuốc phiện được gọi là thuốc gây nghiện, mặc dù nó đã được sử dụng nhiều trong điều trị giảm LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] đau vào thời Trung cổ. Thuốc kháng sốt rét, quinin đã được Pelletier và Caventou phân lập từ cây vỏ cây cinchona vào năm 1820 [47]. Loại vỏ cây này đã được sử dụng để điều trị sốt rét từ những năm 1600 và cũng là một phần của y học cổ truyền Nam Mỹ để điều trị bệnh sốt.

Sự gia tăng tính kháng thuốc đối với quinin và dẫn chất của nó dẫn đến nhu cầu về thuốc sốt rét thay thế và ta có artemisinin được phân lập từ cây thanh hao hoa vàng [44]. Một thuốc giảm đau tự nhiên khác, và là một trong những loại thuốc được sử dụng rộng rãi nhất mọi thời đại [51], là axit acetylsalicylic, được đăng ký dưới tên "Aspirin" [23].