Nghiên cứu hoạt tính sinh học của một số alkaloid và flavonoid trong cây dừa cạn (catharanthus roseus (l ) g don) với các protein họ EGFR bằng phương pháp in silico

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN

NGUYỄN THỊ THÚY KIỀU

NGHIÊN CỨU HOẠT TÍNH SINH HỌC CỦA MỘT SỐ
ALKALOID VÀ FLAVONOID TRONG CÂY DỪA CẠN
(Catharanthus roseus (L.) G. Don) VỚI CÁC PROTEIN
HỌ EGFR BẰNG PHƯƠNG PHÁP in silico

LUẬN VĂN THẠC SĨ HĨA HỌC

Bình Định – Năm 2021


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN

NGUYỄN THỊ THÚY KIỀU

NGHIÊN CỨU HOẠT TÍNH SINH HỌC CỦA MỘT SỐ
ALKALOID VÀ FLAVONOID TRONG CÂY DỪA CẠN
(Catharanthus roseus (L.) G. Don) VỚI CÁC PROTEIN
HỌ EGFR BẰNG PHƯƠNG PHÁP in silico

Chuyên ngành : Hóa lí thuyết và Hóa lí
Mã số

Người hướng dẫn:

: 8440119

PGS. TS. VŨ THỊ NGÂN
TS. NGUYỄN LÊ TUẤN


LỜI CAM ĐOAN
Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu và kết quả sử dụng trong luận văn là trung thực và chưa từng được
cơng bố trong các cơng trình khác.


LỜI CẢM ƠN
Luận văn này được thực hiện tại Phòng thí nghiệm Hóa học tính tốn và
Mơ phỏng thuộc Bộ mơn Hóa học, Khoa Khoa học Tự nhiên trường Đại học
Quy Nhơn.
Lời đầu tiên cho em xin được bày tỏ lịng kính trọng và biết ơn sâu sắc
đến PGS. TS. Vũ Thị Ngân và TS. Nguyễn Lê Tuấn đã luôn ln tận tình hướng
dẫn, chỉ bảo, động viên em trong suốt q trình thực hiện nghiên cứu để hồn
thành luận văn này.
Em xin gửi lời cảm ơn tới quý Thầy, Cơ trong Bộ mơn Hóa học, Khoa
Khoa học Tự nhiên, Trường Đại học Quy Nhơn đã trang bị cho chúng em những
kiến thức khoa học giá trị.
Ngoài ra, em cũng xin chân thành cảm ơn các Thầy, Cô, anh chị nghiên
cứu sinh và các bạn học viên, sinh viên trong Nhóm Hóa học tính tốn và Mơ
phỏng đã nhiệt tình giúp đỡ em trong suốt quá trình học tập và thực hiện nghiên
cứu.
Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn gia đình, bạn bè đã ln ở bên cạnh
động viên và giúp đỡ để em hoàn thành luận văn này.

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN
LỜI CẢM ƠN
DANH MỤC CHỮ CÁI VIẾT TẮT
DANH MỤC BẢNG
DANH MỤC HÌNH VẼ
MỞ ĐẦU .......................................................................................................... 1
1. Lý do chọn đề tài ......................................................................................... 1
2. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu............................................................. 4
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.............................................................. 4
4. Phương pháp nghiên cứu............................................................................ 5
5. Cấu trúc luận văn ........................................................................................ 6
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài .................................................. 7
CHƯƠNG 1: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .......................................... 8
1.1. PHƯƠNG PHÁP PHIẾM HÀM MẬT ĐỘ ........................................... 8
1.1.1. Mơ hình Thomas–Fermi .................................................................... 8
1.1.2. Các định lý Hohenberg-Kohn ........................................................... 9
1.1.3. Các phương trình Kohn-Sham ......................................................... 9
1.1.4. Một số phiếm hàm tương quan trao đổi ........................................ 11
1.2. PHƯƠNG PHÁP DOCKING PHÂN TỬ ............................................ 14
1.2.1. Phương pháp docking ...................................................................... 16
1.2.1.1. Phương pháp docking hệ thống hóa ............................................ 16
1.2.1.2. Phương pháp ngẫu nhiên hoặc thống kê ngẫu nhiên ................ 17
1.2.1.3. Phương pháp mô phỏng ............................................................... 20
1.2.2. Các hàm đánh giá............................................................................. 21
1.2.2.1. Hàm đánh giá dựa vào trường lực .............................................. 22
1.2.2.2. Hàm đánh giá dựa vào kinh nghiệm ........................................... 24


1.2.2.3. Hàm đánh giá dựa vào kiến thức................................................. 26

1.2.2.4. Hàm đánh giá đồng thuận ............................................................ 29
1.2.3. Tương tác giữa phối tử và protein.................................................. 29
1.2.3.1. Tương tác kỵ nước ........................................................................ 30
1.2.3.2. Liên kết hydrogen ......................................................................... 31
1.2.4. Các phần mềm docking phân tử ..................................................... 32
1.3. QUY TRÌNH THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU ....................................... 33
CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ HỆ CHẤT NGHIÊN CỨU ................... 35
2.1. THỤ THỂ HER1 VÀ HER2 ................................................................. 35
2.1.1. Cấu trúc thụ thể HER1 và HER2 ................................................... 35
2.1.2. Miền tyrosine kinase của thụ thể HER1 và HER2 ....................... 35
2.1.2.1. Liệu pháp mục tiêu nhắm miền tyrosine kinase của HER1 và
HER2 ........................................................................................................... 35
2.1.2.2. Cấu trúc PDB của miền tyrosine kimase của HER1 và HER2 37
2.1.2.3. Hoạt động ức chế tyrosine kinase HER1 và HER2 ................... 38
2.2. CÂY DỪA CẠN (Catharanthus roseus (L.) G. Don) .......................... 42
2.2.1. Giới thiệu về cây Dừa cạn ............................................................... 42
2.2.2. Phân loại khoa học ........................................................................... 43
2.2.3. Sự phân bố địa lý.............................................................................. 43
2.2.4. Mô tả thực vật .................................................................................. 44
2.2.5. Công dụng chữa bệnh ...................................................................... 45
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN ............................................... 46
3.1. TÍNH TỐN HĨA HỌC LƯỢNG TỬ ................................................ 46
3.2. DOCKING PHÂN TỬ VÀO HER1-TK .............................................. 57
3.2.1. Các phân tử thuốc ............................................................................ 57
3.2.2. Các phân tử alkaloid ........................................................................ 59
3.2.3. Các phân tử flavonoid ..................................................................... 70
3.3. DOCKING PHÂN TỬ VÀO HER2-TK .............................................. 72
3.3.1. Các phân tử thuốc ............................................................................ 72

3.3.2. Các phân tử alkaloid ........................................................................ 75
3.3.3. Các phân tử flavonoid ..................................................................... 80
3.4. GIẢN ĐỒ MEP VÀ GIẢN ĐỒ HOMO-LUMO ................................. 83
KẾT LUẬN .................................................................................................... 90
KIẾN NGHỊ ................................................................................................... 92
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................... 93
QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN THẠC SĨ (Bản sao) .......... 103


DANH MỤC CHỮ CÁI VIẾT TẮT

ADMET

Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion and Toxicity
(Hấp thu, phân chia, trao đổi chất, bài tiết và độc tính)

ATP

Adenosine Triphosphate

DFT

Density Functional Theory (Thuyết phiếm hàm mật độ)

DNA

Deoxyribonucleic Acid

ECD

Extracellular domain (Miền ngoại bào)

EGFR

Epidermal Growth Factor Receptor (Thụ thể yếu tố tăng
trưởng biểu bì)

ErbB

Erythroblastic B

FDA

Food and Drug Administration (Cơ quan Quản lý Thực phẩm
và Thuốc Hoa Kỳ)

GA

Genetic Algorithm (Thuật tốn di truyền)

GS

Global Search (Tìm kiếm tồn phần)

HF

Hartree-Fock

in silico

Phương pháp thực hiện mơ phỏng thí nghiệm trên máy tính

in vitro

Phương pháp thực hiện thí nghiệm trong ống nghiệm

in vivo

Phương pháp thực hiện thí nghiệm trên cơ thể sống

LGA

Lamarckian Genetic Algorithm (Thuật tốn di truyền
Lamarckian)

LS

Local Search (Tìm kiếm cục bộ)

MC

Monte Carlo (Phương pháp Monte Carlo)

MD

Molecular Dynamic (Phương pháp động lực học phân tử )

PDB

Protein Data Bank (Ngân hàng dữ liệu protein)

SBDD

Structure-Based Drug Design (Thiết kế thuốc dựa trên cấu
trúc)

SF

Scoring Functions (Hàm đánh giá)

TM

Transmembrane domain (Miền xuyên màng)

RNA

Ribonucleic Acid


DANH MỤC BẢNG
Bảng

Tên bảng

Trang

2.1

Một số loại thuốc tổng hợp đang được sử dụng trong điều

37

trị các bệnh ung thư có liên quan đến các thụ thể EGFR
và HER2
2.2

Phân loại khoa học của cây Dừa cạn

43

3.1

Tổng hợp tài liệu về nghiên cứu hoạt tính của các hợp

48

chất có hoạt tính sinh học trong cây Dừa cạn
3.2

Các giá trị năng lượng (kcal/mol) và tương tác của 3 phân

57

tử thuốc với HER1-TK
3.3

Các giá trị năng lượng (kcal/mol) và tương tác của

60

Reserpine, Alstonine, Serpentine, Tetrahydroalstonine,
Catharanthine với HER1-TK (PDB: 1M17)
3.4

Các giá trị năng lượng (kcal/mol) và tương tác của

64

Tabersonine, Yohimbine, Ajmalicine với HER1-TK
(PDB: 1M17)
3.5

Các giá trị năng lượng (kcal/mol) và tương tác của

65

Ajmaline, Perivine, Lochnericine, Lochnerine, Antirhine
với HER1-TK (PDB: 1M17)
3.6

Các giá trị năng lượng (kcal/mol) và tương tác của
Vincamine, Horhammericine, Vindoline với HER1-TK
(PDB: 1M17)

68


3.7

Các giá trị năng lượng (kcal/mol) và tương tác của

70

flavonoid với HER1-TK (PDB: 1M17)
3.8

Các giá trị năng lượng (kcal/mol) và tương tác của 3 phân

73

tử thuốc với HER2-TK (PDB: 3PP0)
3.9

Các giá trị năng lượng (kcal/mol) và tương tác của

75

Reserpine, Alstonine, Serpentine với HER2-TK (PDB:
3PP0)
3.10

Các giá trị năng lượng (kcal/mol) và tương tác của các

78

alkaloid có năng lượng liên kết dương hơn Erlotinib với
HER2-TK (PDB: 3PP0)
3.11

Các giá trị năng lượng (kcal/mol) và các kiểu tương tác
của các flavonoid với HER2-TK (PDB: 3PP0)

81


DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình

Tên hình

Trang

1.1

Sơ đồ minh họa về việc ghép một phối tử phân tử nhỏ (màu

15

xanh lá cây) vào protein đích (màu đen) tạo ra một phức bền
1.2

Mơ tả sơ đồ tính SF dựa vào kiến thức

28

1.3

Các tương tác được hình thành trong các phức phối tử và

30

protein
2.1

Cấu trúc PDB của HER1-TK và HER2-TK

38

2.2

Liên kết của ATP ở vùng hoạt hóa kinase của thụ thể HER1

40

2.3

Hình ảnh cây Dừa cạn

43

3.1

Cấu tạo phân tử và cấu trúc hình học của 3 phân tử thuốc

51

3.2a

Cấu tạo phân tử và cấu trúc hình học của alkaloid 1-4

52

3.2b Cấu tạo phân tử và cấu trúc hình học của alkaloid 5-8

53

3.2c

54

Cấu tạo phân tử và cấu trúc hình học của alkaloid 9-12

3.2d Cấu tạo phân tử và cấu trúc hình học của alkaloid 13-16

55

3.3

Cấu tạo phân tử và cấu trúc hình học của flavonoid

56

3.4

Tương tác của Lapatinib với protein 1XKK; của Erlotinib và

58

Gefininib với protein 1M17
3.5

Tương

tác

của

Reserpine,

Alstonine,

Serpentine,

61

Tetrahydroalstonine, Catharanthine với protein 1M17
3.6

Tương tác của Tabersonine, Yohimbine, Ajmalicine với

64

protein 1M17
3.7

Tương

tác

của

Ajmaline,

Perivine,

Lochnerine, Antirhine với protein 1M17

Lochnericine,

66


3.8

Tương tác của Vincamine, Horhammericine, Vindoline với

69

protein 1M17
3.9

Tương tác của Catechin, Kaempferol, Malvidin, Quercetin

71

với protein 1M17
3.10 Tương tác của 3 phân tử thuốc với protein 3PP0

74

3.11 Tương tác của Reserpine, Alstonine, Serpentine với protein

77

3PP0
3.12 Tương tác của Catechin, Kaempferol, Malvidin, Quercetin

82

với protein 3PP0
3.13 Giản đồ thế tĩnh điện phân tử cho Erlotinib và 5 hợp chất

84

tiềm năng từ tính tốn hóa học lượng tử ở mức lý thuyết
B3LYP/6-31G(d,p)
3.14 Điện tích Mulliken nguyên tử cho Erlotinib và 5 chất tiềm

86

năng
3.15 Giản đồ HOMO-LUMO cho hợp chất Erlotinib và các hợp
chất tiềm năng từ các tính tốn DFT. Màu xanh lá cây biểu
thị quỹ đạo phân tử dương và màu đỏ biểu thị quỹ đạo âm
của orbital phân tử

88

1

MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Ung thư là một nhóm bệnh gây chết người rất phổ biến trên tồn cầu.
Ung thư là nguyên nhân chính làm tăng tỷ lệ tử vong trên thế giới. Ung thư gây
ra do nhiều yếu tố khác nhau và việc điều trị phụ thuộc vào các loại và giai
đoạn của nó. Trong giai đoạn đầu của bệnh ung thư, các tế bào ung thư tụ lại
và phát triển thành các khối u. Sau đó, nó có thể phát triển thành di căn, một
giai đoạn khơng thể kiểm sốt được, trong đó các tế bào ung thư bất thường lây
lan khắp cơ thể con người và ảnh hưởng đến các tế bào khỏe mạnh bình thường
[1].
Hiện nay, các phương pháp điều trị ung thư bao gồm hóa trị, xạ trị và
phẫu thuật [2]. Mặc dù có nhiều phương pháp điều trị khác nhau, nhưng tỷ lệ
tử vong của bệnh nhân phụ thuộc vào loại và giai đoạn ung thư. Hóa trị chủ yếu
được xem xét ở giai đoạn chính của bệnh ung thư, hóa trị ngăn chặn sự lây lan
của ung thư đến các tế bào khỏe mạnh bình thường một cách hiệu quả, nhưng
bệnh nhân phải chịu đựng những tác dụng phụ mạnh. Hơn nữa, việc điều trị rất
tốn kém. Bệnh nhân ở các nước có thu nhập trung bình và các nước nghèo
khơng đủ khả năng chi trả cho việc điều trị.
Để hạn chế ảnh hưởng của các tác dụng phụ trong điều trị ung thư, cây dược
liệu được xem là một lựa chọn thay thế tốt hơn. Các chất chuyển hóa thứ cấp có
trong cây dược liệu có thể chống lại các vi sinh vật khác nhau bao gồm vi khuẩn,
nấm, động vật nguyên sinh và các ký sinh trùng khác. Các hợp chất thiên nhiên có
hoạt tính sinh học trong cây thuốc có thể có hiệu quả trong việc tiêu diệt tế bào
ung thư bằng cách làm suy giảm quá trình nguyên phân của tế bào ung thư và cũng
gây ra quá trình chết của tế bào ung thư. Nhiều thuốc chữa ung thư đang lưu hành
có nguồn gốc từ các nguồn thực vật tự nhiên.

2

Cây Dừa cạn, tên khoa học là Catharanthus roseus (L.) G. Don, là một
cây thuốc quan trọng, theo dân gian được sử dụng để điều trị một số bệnh. Chất
chiết xuất từ cây (rễ, chồi và lá) đang được sử dụng để chống lại một số bệnh
như tiêu chảy, bệnh alzheimer, hen suyễn, ho, đau họng, ngăn ngừa chứng mất
trí nhớ, giữ nước (phù nề), kiết lỵ, thấp khớp, đầy hơi, bệnh lao, khó tiêu, viêm
amidan, đau ngực, đau ruột, đau răng, vết đốt của côn trùng, sử dụng bên ngoài
để điều trị các vấn đề về da như viêm da, chàm và mụn trứng cá, kháng viêm,
hoạt động kích thích não, bổ tim, trầm cảm thần kinh trung ương, chống angio
- tác dụng sinh sản, chống sốt rét, cũng có hoạt tính chống vi khuẩn, chống oxi
hóa mạnh, có tác dụng chống ung thư, cao huyết áp, hoạt động giảm acid trong
máu [3, 4].
Các hợp chất có hoạt tính sinh học như alkaloid có mặt trong phần lớn
các lồi thực vật. Trong số các alkaloid, monoterpene indole alkaloids (MIA)
được biết đến là những chất quan trọng nhất trong điều trị ung thư [5]. Cây
thuốc được biết đến như một nguồn cung cấp các hợp chất alkaloid tự nhiên rất
quan trọng cho ngành dược. Alkaloid là một nhóm rất lớn các chất chuyển hóa
thứ cấp của thực vật có chứa nguyên tử nitrogen cơ bản trong cấu trúc của
chúng. Alkaloid cũng bao gồm một số hợp chất trung tính [6] và một số hợp
chất có tính acid yếu [7]. Một số hợp chất tổng hợp có cấu trúc liên quan cũng
được gọi là alkaloid [8]. Một số alkaloid chứa oxygen, sulfur và hiếm hơn là
các nguyên tố khác như chlorine, bromine, và phosphorus ngồi carbon,
hydrogen và nitrogen. Nhiều nhóm sinh vật khác nhau như thực vật, động vật,
vi khuẩn và nấm cũng có khả năng tạo ra alkaloid.
Flavonoid, một trong những nhóm chính của hợp chất phenolic, được
liên kết với gốc carbohydrate và có nhiều hoạt tính sinh học, chẳng hạn như
chống oxi hóa [9], kháng viêm [10], điều trị ung thư [11, 12]. Hơn nữa, một số
flavonoid được tìm thấy có khả năng ngăn ngừa ung thư. Khả năng chống vi

3

khuẩn của quercetin, một flavonoid nổi tiếng, được cho là do tác dụng ức chế
quá trình hình thành lipogenesis của nó ở mức độ biểu hiện gen để điều chỉnh
sự chuyển hóa lipid bị rối loạn.
Protein kinase đóng vai trị quan trọng trong việc truyền tín hiệu tế bào.
Một ví dụ điển hình là họ protein EGFR (Epidermal Growth Factor Receptor),
được gọi là thụ thể yếu tố tăng trưởng biểu bì, đã nhận được nhiều sự chú ý do
mối liên hệ chặt chẽ của chúng với sự tăng sinh tế bào ác tính [13]. Họ EGFR
có bốn thành viên gồm EGFR (hay còn gọi là ErbB1 hoặc HER1), ErbB2 (hoặc
HER2), ErbB3 và ErbB4. Chúng hoạt động một mạng lưới nhiều lớp làm trung
gian cho các con đường quan trọng, bao gồm Ras-Raf-MAP-kinase, PI3K-Akt
và STAT, dẫn đến tăng sinh, biệt hóa, di chuyển và chuyển hóa tế bào [14-17].
Biểu hiện quá mức hoặc biến đổi đột biến của họ EGFR thường liên quan đến
một tỷ lệ lớn các loại ung thư lâm sàng [18, 19]. Đặc biệt là HER1 và HER2,
đã được coi là mục tiêu trong liệu pháp điều trị ung thư. Các chất ức chế phân
tử nhỏ đối với EGFR được quan tâm nhiều như thuốc điều trị ung thư [20].
Hiểu rõ hơn về các thụ thể này là rất quan trọng để phân biệt cơ chế ung thư và
sẽ giúp thiết kế thuốc điều trị mới hiệu quả.
Những tiến bộ trong lĩnh vực hóa sinh, sinh học phân tử và sinh học tế
bào đã cung cấp thông tin về một số lượng lớn các mục tiêu sinh học mới có
thể được khai thác để can thiệp điều trị. Để tạo điều kiện cho việc khám phá
các tác nhân điều trị mới, các phương pháp thiết kế thuốc hợp lý kết hợp với
sinh học cấu trúc mang lại tiềm năng to lớn. Các tiến bộ công nghệ mới nhất là
(QSAR/QSPR, thiết kế dựa trên cấu trúc và tin sinh học). Khám phá thuốc và
phát triển một loại thuốc mới là một quá trình lâu dài, phức tạp, tốn kém và rủi
ro cao. Đây là lý do tại sao các phương pháp thiết kế thuốc có sự hỗ trợ của
máy tính (Computer-Aided Drug Design, CADD) đang được sử dụng nhiều

trong ngành dược để đẩy nhanh quá trình này. Trung bình phải mất 10-15 năm


4

và 500-800 triệu đô la Mỹ để đưa một loại thuốc vào thị trường [21], trong đó
việc tổng hợp và thử nghiệm các chất có tiềm năng chiếm một lượng lớn trong
tổng số tiền đó. Do đó, rất có lợi khi áp dụng các cơng cụ tính tốn trong q
trình tìm kiếm phân tử tiềm năng để giảm số lượng các hợp chất phải được tổng
hợp và thử nghiệm trong ống nghiệm.
Phương pháp in silico có thể giúp xác định thuốc mục tiêu thông qua
nhiều công cụ khác nhau. Chúng cũng có thể được sử dụng để phân tích cấu
trúc đích cho các vị trí liên kết/tâm hoạt động có thể có, tạo ra các phân tử tiềm
năng, kiểm tra độ tương đồng của chúng, gắn các phân tử này với mục tiêu, xếp
hạng chúng theo ái lực liên kết, tối ưu hóa hơn nữa phân tử để cải thiện đặc tính
liên kết.
Trên cơ sở các lí do đó, chúng tơi chọn đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu
hoạt tính sinh học của một số alkaloid và flavonoid trong cây Dừa cạn
(Catharanthus roseus (L.) G. Don) với các protein họ EGFR bằng phương pháp
in silico” nhằm tìm ra được hợp chất có khả năng ức chế hoạt động của thụ thể
HER1 và HER2, đóng góp vào kỳ vọng của con người trong việc tìm kiếm các
loại thuốc có nguồn gốc thiên nhiên và chữa trị ung thư hiệu quả.
2. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu
- Tối ưu hóa hình học của các phân tử hợp chất thiên nhiên trong cây
Dừa cạn (Catharanthus roseus (L.) G. Don).
- Mô phỏng docking phân tử và phân tích tương tác của các phân tử hợp
chất có trong cây Dừa cạn với các protein họ EGFR bằng phương pháp in silico.
- So sánh khả năng tương tác giữa các phân tử các chất có trong cây Dừa
cạn và tyrosine kinase của thụ thể HER1, HER2 với các loại thuốc đang được
sử dụng. Từ đó đề xuất các hợp chất có tiềm năng trong việc ức chế hoạt động

miền tyrosine kinase của thụ thể HER1 và HER2.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu


5

- Đối tượng nghiên cứu: Tương tác giữa các phân tử hợp chất thiên nhiên
trong cây Dừa cạn và miền tyrosine kinase của thụ thể HER1 và HER2.
- Phạm vi nghiên cứu: Hoạt tính sinh học của một số hợp chất chiết xuất
từ cây Dừa cạn đối với thụ thể HER1 và HER2.
4. Phương pháp nghiên cứu
Các phần mềm máy tính đã được ứng dụng vào nhiều giai đoạn của quá
trình nghiên cứu và phát triển thuốc, từ tìm kiếm các hợp chất hóa học có hoạt
tính sinh học, đến tối ưu hóa cấu trúc các hợp chất này nhằm tăng hoạt tính sinh
học, giảm độc tính, tăng các tính chất dược động học của thuốc, đến các giai
đoạn nghiên cứu tiền lâm sàng và lâm sàng. Chúng được gọi chung là các
phương pháp in silico nhằm phân biệt với các phương pháp in vivo và in vitro.
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu đã đề ra chúng tôi sử dụng các phương
pháp in silico gồm hóa học lượng tử và docking phân tử.
Trong luận văn này, trước tiên, chúng tơi cịn sử dụng phần mềm hóa học
lượng tử Gaussian 09 tối ưu hóa các cấu trúc phân tử hợp chất hữu cơ bằng
phương pháp phiếm hàm mật độ B3LYP và bộ hàm cơ sở 6-31G(d,p). Sau đó,
để tìm hiểu bản chất tương tác của các hợp chất với miền tyrosine kinase thụ
thể HER1 và HER2, chúng tôi tiến hành phương pháp mô phỏng docking phân
tử bằng phần mềm Autodock 4.2.
Phương pháp docking phân tử cho phép dự đoán định hướng ưu tiên của
một phân tử nhỏ vào thụ thể protein để tạo thành một phức ổn định. Các định
hướng ưu tiên lần lượt có thể sử dụng để dự đoán độ bền liên kết giữa hai phân
tử dựa trên hàm đánh giá (scoring function) cũng như vị trí gắn kết [22].
Docking phân tử thường được áp dụng trong quá trình thiết kế thuốc dựa vào

cấu trúc mục tiêu tác động, nghiên cứu khả năng gắn kết một hay nhiều phân
tử hợp chất (ligand) vào hốc gắn kết (binding site - active site) của protein,
enzyme, DNA... trong cấu trúc ba chiều [22].


6

Docking phân tử có vai trị quan trọng trong việc dự đốn ái lực và hoạt
tính của các dược chất đối với protein, từ đó dự đốn khả năng hoạt hóa hoặc
ức chế một protein chức năng. Bên cạnh đó docking phân tử cũng giúp dự đoán
tâm hoạt động, vị trí, cấu hình thuận lợi của ligand tham gia phản ứng khi xem
xét cơ chế xúc tác của enzyme (cũng là một loại protein chức năng). Docking
phân tử trở thành phương pháp thuận lợi và kinh tế để giải quyết bài tốn tìm
vị trí và cấu hình phù hợp nhất của một ligand gắn kết lên protein [23].
Ngoài ra chúng tơi cịn sử dụng các phần mềm hỗ trợ đồ họa và phân tích
kết quả như AutoDock Tools, Gaussview, …
5. Cấu trúc luận văn
Chương 1. Phương pháp nghiên cứu
- Tổng quan cơ sở lý thuyết hóa học lượng tử: Phương trình Schrưdinger,
phương pháp DFT, khái niệm về các bộ hàm cơ sở thường dùng trong hóa học
tính tốn.
- Tổng quan cơ sở lý thuyết về phương pháp docking phân tử: Giới thiệu
về phương pháp docking phân tử, các dạng mô phỏng docking, các phần mềm
mơ phỏng docking và quy trình thực hiện mơ phỏng docking.
- Quy trình nghiên cứu được áp dụng trong đề tài luân văn.
Chương 2. Tổng quan về hệ chất nghiên cứu
- Giới thiệu khát quát về protein HER1 và HER2 về cấu tạo, chức năng
trong tế bào, ảnh hưởng của protein HER1 và HER2 trong bệnh ung thư. Bên
cạnh đó, giới thiệu tình hình nghiên cứu các loại thuốc mục tiêu nhắm thụ thể
HER1 và HER2 trong điều trị và hỗ trợ điều trị ung thư.

- Giới thiệu khái quát về cây Dừa cạn: Thành phần hóa học; các hợp chất
có hoạt tính sinh học trong cây Dừa cạn.
Chương 3. Kết quả và thảo luận
Trình bày các kết quả đạt được sau khi tiến hành mô phỏng docking phân


7

tử về năng lượng liên kết và phân tích các tương tác của các hợp chất được chiết
xuất từ cây Dừa cạn với thụ thể HER1 và HER2. Các chất này được phân loại
theo các hợp chất alkaloid, flavonoid, … Đồng thời, so sánh khả năng tương
tác của các hợp chất trên với các loại thuốc hiện hành.
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Kết quả của nghiên cứu góp phần làm sáng tỏ bản chất tương tác giữa
các phân tử có cấu trúc phân tử nhỏ với miền tyrosine kinase của thụ thể HER1
và HER2. Bên cạnh đó, nghiên cứu so sánh khả năng tương tác giữa các phân
tử thuốc tổng hợp với các phân tử hợp chất thiên nhiên, từ đó, đề nghị những
hợp chất thiên nhiên chiết xuất từ cây Dừa cạn có tiềm năng trong việc ức chế
hoạt động của thụ thể HER1 và HER2. Kết quả nghiên cứu góp phần quan trọng
trong nghiên cứu và thiết kế thuốc mục tiêu có nguồn gốc từ thiên nhiên nhằm
điều trị và hỗ trợ điều trị các loại bệnh ung thư có tác nhân là thụ thể HER1 và
HER2.


8

CHƯƠNG 1: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Các phương pháp in silico là các phương pháp mơ phỏng trên máy tính.
Với sự phát triển của khoa học máy tính, các phương pháp in silico ngày càng
trở nên thông dụng và trở thành những công cụ quan trọng trong nhiều nghiên

cứu. Trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng hai phương pháp là phương pháp
tính tốn hóa lượng tử phiếm hàm mật độ và phương pháp mô phỏng docking
phân tử.
1.1. PHƯƠNG PHÁP PHIẾM HÀM MẬT ĐỘ
Thuyết phiếm hàm mật độ DFT (Density Functional Theory) xuất phát
từ quan điểm cho rằng năng lượng của một hệ các electron có thể được biểu thị
như một hàm của mật độ electron (r⃗). Thật vậy, năng lượng của hệ các electron
E[(r⃗)] là một phiếm hàm đơn trị của mật độ electron.
1.1.1. Mơ hình Thomas–Fermi
Năm 1927, Thomas và Fermi chỉ ra sự tồn tại của một phiếm hàm năng
lượng, và tìm ra một biểu thức năng lượng Thomas – Fermi cho nguyên tử dựa
trên mật độ electron là:
ETP [] =

2
5
3
(r)
1
(r1 )(r2 )
(3π2 )3 ∫ 3 (r)dr − Z ∫ dr
+ ∫ dr1dr2
10
|R − r| 2
|r1 − r2 |

Trong đó:

Z là điện tích của hạt nhân
R là vectơ tọa độ của hạt nhân

r là vectơ tọa độ electron

Phương trình này chỉ dùng cho nguyên tử (có một hạt nhân). Mơ hình
Thomas – Fermi q đơn giản, khơng dùng được cho phân tử, độ chính xác khi
dùng cho các nguyên tử cũng không cao, chỉ nghiệm đúng trong một số ít


9

trường hợp (coi electron là các hạt độc lập).
1.1.2. Các định lý Hohenberg-Kohn
Hohenberg và Kohn đã đưa ra hai định lý cơ bản để áp dụng thuyết DFT
vào hóa học và chứng minh năm 1964.
Định lý 1: Mật độ electron (r⃗) xác định thế ngồi Vext(r⃗), hàm sóng (r⃗)
cũng như các tính chất khác của hệ ở trạng thái cơ bản.
Định lý 2: Đối với một ma trận mật độ thử ρ̄ (r⃗) sao cho ma trận mật độ
thử đó là khơng âm và ρ̄ (r⃗)dr⃗= N thì ta có:
E0 ≤ E[p̅(r)
⃗⃗⃗⃗] (*)
Trong đó: E0 là năng lượng ở trạng thái cơ bản. Biểu thức (*) tương tự
nguyên lý biến phân với E = E [(r⃗)].
Do đó, tại

d
𝑑(r)

⃗⃗⃗⃗] thì (r⃗) xác định năng lượng của hệ ở trạng thái
E[p̅(r)

cơ bản, điều này được áp dụng khi xây dựng các phương trình Kohn-Sham.

1.1.3. Các phương trình Kohn-Sham
Về ngun tắc, có tồn tại một phiếm hàm mơ tả chính xác năng lượng
của các hệ phân tử, tuy nhiên đến nay phiếm hàm đó vẫn chưa được tìm ra.
Phương pháp Kohn-Sham cho phép chúng ta tìm ra phiếm hàm năng lượng
thơng qua hàm sóng của một hệ giả định khơng có tương tác electron. Xét hệ
có N electron đã được ghép đơi. Năng lượng của hệ theo Kohn-Sham ở trạng
thái cơ bản được xác định theo biểu thức:
E[(r)] = T[(r⃗)]


1
E[( r r )] = T[( r r )] +
2

∫ ρ(r⃗)Vext (r⃗)dr⃗

⃗⃗⃗)
ρ(r⃗⃗)ρ(R
|r−R|

drdR + Exc [ρ(r⃗)] +


10

Trong đó:

T[(r⃗)] là phiếm hàm động năng của các electron:
N

1

T[( r r )] = − ∑ ∫ Ψi∗ (r⃗)∇2 ψi (r⃗)dr⃗
2
1

ψi (r⃗) là hàm khơng gian 1 electron, cịn gọi là obitan Kohn-Sham.
Exc[(r⃗)] là năng lượng tương quan trao đổi của hệ.
∫(r⃗)Vext (r⃗) dr⃗ biểu thị năng lượng hút giữa hạt nhân và electron.
Số hạng còn lại biểu thị năng lượng tương tác Coulomb giữa 2 mật độ
electron toàn phần (r⃗1 ), (r⃗2 ).
Phương trình Kohn-Sham:
{−

ℏ2
2me

∇12 − ∑M
I=1

Trong đó:

Z 1 e2
4πε0 r12

+∫

ρ(r⃗⃗2 )e2
4πε0 r12

dr⃗2 + VXC (r⃗1 )} ψi (r⃗i ) = εi ψi (r⃗1 )

εi là năng lượng orbital Kohn-Sham
VXC là thế tương quan trao đổi: VXC =

δEXC [ρ]
δρ

Nếu EXC[] đã được biết thì thu được VXC[]. Nhưng dạng chính xác của
EXC[] hiện tại chưa tìm ra. Khi có dạng của EXC[] thì cũng được giải theo
phương pháp trường tự hợp SCF thu được các obitan không gian 1 electron là
ψi (r⃗1 ). Từ các orbital Kohn-Sham có thể tính được (r⃗) theo biểu thức: (r⃗) =
2

∑N
⃗)| .
i=1|ψi (r
Sự phát triển của lý thuyết DFT ngày nay là tập trung vào việc làm sao
để có phiếm hàm EXC[] ngày càng mô tả tốt hơn các hệ phân tử. Các phương
pháp DFT khác nhau ở dạng của EXC[]. Các phiếm hàm đó thường được xây
dựng dựa vào việc so sánh với kết quả thực nghiệm hoặc so sánh với kết quả
tính tốn theo lý thuyết ở mức cao. Thơng thường năng lượng trao đổi – tương
quan EXC[] được tách thành hai phần riêng biệt, phần trao đổi EX và phần
tương quan EC.


11

1.1.4. Một số phiếm hàm tương quan trao đổi
Các phiếm hàm tương quan trao đổi EXC được xây dựng dựa trên các sự

gần đúng sau:
- Sự gần đúng mật độ tại chỗ (Local Density Approximation, LDA):
phiếm hàm EXC chỉ phụ thuộc mật độ electron tại vị trí r.
Sự gần đúng mật độ tại chỗ (LDA) được phát triển cùng với sự gần đúng
phiếm hàm năng lượng trao đổi - tương quan khởi đầu cho lý thuyết DFT là
một sự gần đúng dễ dàng nhất và đơn giản nhất. Trong cách tiếp cận của LDA,
phiếm hàm trao đổi - tương quan EXC[n] chỉ phụ thuộc mật độ electron ở tại
một vị trí trong khơng gian. Sự gần đúng này được xây dựng bởi hai giả thuyết:
i) Mật độ năng lượng trao đổi-tương quan (năng lượng của mỗi hạt vật
chất) chỉ phụ thuộc vào mật độ tại chỗ (đúng như cái tên của nó)
ii) Giá trị mật độ năng lượng trao đổi-tương quan bằng với đại lượng này
trong mơ hình khí electron đồng thể.
Từ những giả thuyết trên, năng lượng tổng tương quan-trao đổi EXC được
tính bởi:
𝐸𝑋𝐶 [n(r)] = ∫ n(r)𝜖𝑋𝐶 (𝑛(𝑟))𝑑𝑟
Trong đó 𝜖𝑋𝐶 (𝑛(𝑟)) là mật độ năng lượng trao đổi tương quan của khí
electron đồng thể ở cùng mật độ n(r). Năng lượng tổng trao đổi-tương quan EXC
có thể được chia thành hai thành phần đó là trao đổi và tương quan:
𝐸𝑋𝐶 [n(r)] = 𝐸𝑋 [n(r)] + 𝐸𝐶 [n(r)]
Thành phần trao đổi, EX, biểu thị cho năng lượng trao đổi của electron
trong một khí electron đồng thể, được biểu thị bởi phương trình:


12

3 3 3𝑛(𝑟)
𝜖𝑋 = − √
4
𝜋
Thành phần tương quan, EC, được xác định bằng mơ phỏng lượng tử

Monte-Carlo cho khí electron đồng thể, được đề nghị bởi Ceperly và Alder.
Khi xem xét một sự gần đúng đơn giản, sự gần đúng LDA biểu diễn tốt
đặc tính cho hệ có mật độ electron dao động thấp. Sở dĩ như vậy là bởi vì, một
đại lượng quan trọng, mật độ electron, trong sự gần đúng này được giả sử như
là một hằng số cục bộ. Một cách tổng quát, nhiều tính chất của hệ như cấu trúc
hình học, độ dài liên kết, vibrational modes, phonon spectra được dự đốn một
cách chính xác, hoặc có sự sai số khơng đáng kể. Tuy nhiên, khi tính tốn năng
lượng liên kết trong chất rắn hoặc phân tử lại cho giá trị được đánh giá là khá
thấp và không phù hợp, hoặc cho kết quả bất thường về độ dài liên kết. Năng
lượng vùng cấm đôi khi tính tốn cũng khơng được hợp lí, một vài trường hợp
dự đoán bán dẫn thành kim loại.
- Sự gần đúng gradient tổng quát (Generalized Gradient Approximation,
GGA): phiếm hàm EXC ngồi sự phụ thuộc (r), cịn phụ thuộc vào đạo hàm
bậc nhất của nó.
Trong cách tiếp cận LDA, mật độ electron chỉ được tính tại một điểm
đặc biệt r. Đây rõ ràng là một hạn chế của LDA và tất nhiên sẽ khơng thể tránh
khỏi sai xót xảy ra. Một cách để cải thiện đặc tính của LDA là bao gồm cả sự
thay đổi mật độ electron ở một vài mức trong phiếm hàm. Sự gần đúng gradient
mở rộng (Gradient Expansion Approximation, GEA) là một bước tiến tiếp theo
của LDA. Đối với sự gần đúng thuộc loại này đã được tổng hợp bằng các tính
tốn

gradient-correction

nhiều

nhất

có

thể,

ví

dụ

như,

|n(r)|, |n(r)|2 , |2 n(r)|,… cho đến LDA. Tuy nhiên điều đáng ngạc nhiên