Xây dựng các mô hình toán học dự đoán tác dụng ức chế xathin oxidase của các hợp chất flavonoid

BỘ Y TẾ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI
**********

CAO HUY BÌNH
1201047

XÂY DỰNG CÁC MÔ HÌNH TOÁN HỌC
DỰ ĐOÁN TÁC DỤNG
ỨC CHẾ XANTHIN OXIDASE
CỦA CÁC HỢP CHẤT FLAVONOID
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ

HÀ NỘI - 2017


BỘ Y TẾ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI
**********

CAO HUY BÌNH
1201047

XÂY DỰNG CÁC MÔ HÌNH TOÁN HỌC
DỰ ĐOÁN TÁC DỤNG
ỨC CHẾ XANTHIN OXIDASE
CỦA CÁC HỢP CHẤT FLAVONOID
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ

Người hướng dẫn:

1. PGS.TS. Nguyễn Thu Hằng
2. TS. Phạm Thế Hải
Nơi thực hiện:

1. Bộ môn Dược liệu
2. Bộ môn Hóa dược

1

HÀ NỘI - 2017


LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, em xin được gửi lời cảm ơn tới Ban giám hiệu Trường Đại học
Dược Hà Nội, các phòng ban đã tạo điều kiện giúp em thực hiện khóa luận tốt nghiệp.
Em xin được cảm ơn các thầy giáo, cô giáo Trường Đại học Dược Hà Nội đã
truyền đạt cho em những kiến thức, kĩ năng để trở thành một dược sĩ.
Bằng cả tấm lòng, em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới PGS.TS. Nguyễn Thu
Hằng (Bộ môn Dược liệu - Trường Đại học Dược Hà Nội), người đã dìu dắt em vào
con đường nghiên cứu khoa học; đã tận tình chỉ bảo, truyền đạt kinh nghiệm nghiên
cứu, kinh nghiệm sống cho em; đã không quản ngại khó khăn, dồn tâm huyết, sức lực
để tôi luyện, rèn giũa cho em kĩ năng và đạo đức nghiên cứu.
Em xin được gửi lời cảm ơn sâu sắc tới TS. Phạm Thế Hải (Bộ môn Hóa dược
- Trường Đại học Dược Hà Nội), người đã tận tình hướng dẫn em trong nghiên cứu
QSAR. Không có thầy, khóa luận của em không thể hoàn thành được. Em tin rằng,
dưới sự dẫn dắt của thầy, nhiều sinh viên Dược sẽ được tiếp cận với các xu hướng
học thuật mới mẻ và đạt được nhiều thành công.
Em cũng xin được cảm ơn PGS.TS. Hồ Đăng Phúc (Viện Toán học - Viện Hàn
lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam), người thầy đã tận tình hướng dẫn em xử lí
các vấn đề thống kê. Em xin cảm ơn DS. Nguyễn Ngọc Cầu, bạn Nguyễn Văn

Phương, GS. Alexander Tropsha (University of North Carolina) và các thầy cô Bộ
môn Dược liệu, Bộ môn Hóa dược đã giúp đỡ em trong quá trình thực hiện đề tài.
Cuối cùng, con xin cảm ơn bố mẹ đã sinh thành, nuôi dạy con nên người; cảm
ơn mẹ đáng kính đã luôn bên con, ủng hộ con; cảm ơn anh trai, chị gái và bạn bè đã
luôn dõi theo em trên mỗi chặng đường. Đặc biệt, em xin cảm ơn anh Lê Thiên Kim
đã luôn đồng hành, hỗ trợ, động viên em trong việc trình bày kết quả khóa luận.
Em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày 5 tháng 5 năm 2017
Sinh viên

Cao Huy Bình


MỤC LỤC

DANH MỤC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC HÌNH
ĐẶT VẤN ĐỀ ............................................................................................................1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN .....................................................................................3
1.1. Tổng quan về enzym xanthin oxidase ..................................................................3
1.1.1. Những đặc điểm cơ bản của enzym xanthin oxidase ................................3
1.1.2. Một số chất ức chế xanthin oxidase .........................................................3
1.1.3. Vai trò của các chất ức chế xanthin oxidase trong một số bệnh lý ..........5
1.2. Tổng quan về mối quan hệ định lượng cấu trúc-tác dụng của hợp chất (QSAR) 9
1.2.1. Khái niệm và nguyên lý chung của QSAR ................................................9
1.2.2. Xây dựng và đánh giá mô hình QSAR ....................................................10
1.2.3. Ứng dụng của QSAR trong nghiên cứu và phát triển thuốc mới ...........14
CHƯƠNG 2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ...................15
2.1. Nguyên vật liệu, thiết bị .....................................................................................15

2.1.1. Cơ sở dữ liệu ..........................................................................................15
2.1.2. Phần mềm sử dụng .................................................................................15
2.1.3. Hóa chất và thiết bị ................................................................................15
2.2. Nội dung nghiên cứu ..........................................................................................16
2.3. Phương pháp nghiên cứu ....................................................................................16
2.3.1. Phương pháp xây dựng và đánh giá các mô hình QSAR .......................16
2.3.2. Phương pháp ứng dụng các mô hình QSAR để sàng lọc .......................17
2.3.3. Phương pháp đánh giá hoạt tính ức chế XO in vitro .............................18
CHƯƠNG 3. THỰC NGHIỆM, KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN ............................20
3.1. Kết quả xây dựng và đánh giá các mô hình QSAR ...........................................20
3.1.1. Các mô hình QSAR IC50 .........................................................................20


3.1.2. Các mô hình QSAR I% ...........................................................................23
3.2. Ứng dụng mô hình QSAR để sàng lọc ...............................................................28
3.3. Kết quả thực nghiệm đánh giá hoạt tính ức chế XO in vitro .............................29
3.4. Bàn luận .............................................................................................................31
3.4.1. Về kết quả xây dựng và đánh giá mô hình..............................................31
3.4.2. Về kết quả ứng dụng các mô hình để sàng lọc .......................................31
3.4.3. Về kết quả thực nghiệm in vitro đánh giá hoạt tính ức chế XO .............32
3.4.4. Về hoạt tính ức chế XO của các hợp chất flavonoid ..............................32
3.4.5. Về xu hướng thuốc có tác dụng điều trị đa đích.....................................35
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ................................................................................37
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

AMP

Adenosine monophosphate

ANN

Artificial neural networks
(Mạng nơ-ron nhân tạo)

COX-2

Cyclooxygenase-2

CSDL

Cơ sở dữ liệu

DMSO

Dimethyl sulfoxyd

FAD

Flavin adenin dinucletid

GAG

Glycosaminoglycan

GMP

Guanosine monophosphate

HGPRtase

Hypoxanthinguanin phosphoribosyl transferase

IMP

Inosine monophosphate

MLR

Multiple linear regression
(Hồi quy đa biến tuyến tính)

MOE

Molecular operating environment

OECD

Organisation for economic co-operation and development
(Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế)

PCR

Principal component regression
(Phân tích thành phần chính)

PLS

Partial least squares
(Bình phương tối thiểu từng phần)

PRPP

Phosphoribosyl pyrophosphatase

QSAR

Quantitative structure-activity relationship
(Tương quan định lượng cấu trúc-tác dụng)

ROS

Reactive oxygen species
(Gốc tự do chứa oxy hoạt động)

STT

Số thứ tự

TLTK

Tài liệu tham khảo


TSPT

Tham số phân tử

XDH

Xanthin dehydrogenase

XO

Xanthin oxidase

XOI

Xanthin oxidase inhibitor
(Chất ức chế xanthin oxidase)


DANH MỤC CÁC BẢNG
STT

Tên bảng

Bảng 3.1

Thông số thống kê của các mô hình QSAR IC50

21

Bảng 3.2

Kết quả dự đoán nội của các mô hình QSAR IC50

22

Bảng 3.3

Kết quả dự đoán ngoại của các mô hình QSAR IC50

22

Bảng 3.4

Thông số thống kê của các mô hình QSAR I%

24

Bảng 3.5

Kết quả dự đoán nội của các mô hình QSAR I%

25

Bảng 3.6

Kết quả dự đoán ngoại của các mô hình QSAR I%

26

Bảng 3.7

Kết quả sàng lọc CSDL3 của mô hình M2

28

Bảng 3.8

Kết quả sàng lọc CSDL3 của mô hình M6

29

Bảng 3.9

Kết quả thực nghiệm đánh giá hoạt tính ức chế XO in vitro
của quercetin, quercitrin và kaempferol

Bảng 3.10

Kết quả dự đoán giá trị pIC của mô hình M2 so với thực
nghiệm

Bảng 3.11

Kết quả dự đoán giá trị pI của mô hình M6 so với thực
nghiệm

Trang

29

30

30

DANH MỤC CÁC HÌNH

STT

Tên hình

Hình 1.1

Vai trò của xanthin oxidase trong quá trình sinh tổng hợp acid

Trang
6

uric
Hình 1.2

Vai trò của XO trong tổn thương do thiếu máu cục bộ-tái tưới

8

máu
Hình 1.3

Sơ đồ tóm tắt các bước xây dựng mô hình QSAR

10

Hình 3.1

Khung cấu trúc chung của các hợp chất flavonoid

33

Hình 3.2

Cấu trúc hóa học của quercetin

34

Hình 3.3

Cấu trúc hóa học của kaempferol

34

Hình 3.4

Cấu trúc hóa học của quercitrin

34

Hình 3.5

Ứng dụng sàng lọc in silico trong nghiên cứu phát triển thuốc

36

tác dụng đa đích

ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong quá trình sinh tổng hợp acid uric, xanthin oxidase (XO) là enzym chìa
khóa xúc tác cho quá trình chuyển hóa hypoxanthin thành xanthin và xanthin thành
acid uric [54]. Hoạt động quá mức của enzym này dẫn đến tăng sinh tổng hợp acid
uric, là nguyên nhân quan trọng dẫn đến nhiều bệnh lý trong đó có bệnh gút. Vì vậy,
XO được xác định là mục tiêu phân tử quan trọng trong điều trị các bệnh lý có liên
quan đến hoạt động quá mức của enzym này [54], [71].
Cho đến nay, allopurinol vẫn là thuốc ức chế XO được sử dụng phổ biến nhất
trên lâm sàng [73]. Tuy nhiên, một trong những hạn chế lớn nhất của thuốc này là các
tác dụng không mong muốn như phản ứng dị ứng, hội chứng Steven-Johnson, gây
suy giảm chức năng gan, thận,... có thể dẫn đến tử vong [5]. Nỗ lực tìm kiếm thuốc
thay thế allopurinol đã dẫn đến sự ra đời của một thuốc ức chế XO mới được phê
duyệt là febuxostat. Mặc dù đã khắc phục được một số hạn chế của allopurinol, tuy
nhiên độc tính của febuxostat vẫn là vấn đề đáng lo ngại [71]. Vì vậy, việc tìm kiếm
các thuốc thay thế an toàn hơn, hiệu quả hơn là cần thiết.
Những nghiên cứu gần đây đã dẫn đến những phát hiện mới về vai trò của XO
trong một số bệnh lý khác như các bệnh tim mạch, thiếu máu hoại tử mô, sốc tuần
hoàn, viêm đường tiêu hóa, nhiễm độc đa phủ tạng [6], [33], [32]. Điều này khiến các
nhà nghiên cứu phải thay đổi nhìn nhận về tầm quan trọng của XO cũng như vai trò
điều trị tiềm năng của các chất ức chế XO. Và một lần nữa, cuộc tìm kiếm các chất
ức chế XO vẫn tiếp tục là mối quan tâm của các nhà nghiên cứu và phát triển thuốc
mới. Trong quá trình này, rất nhiều nhóm hợp chất đã được chứng minh hoạt tính ức
chế XO, trong đó flavonoid là một nhóm hợp chất tự nhiên đáng chú ý với nhiều ưu
điểm như hoạt tính mạnh, có tác dụng chống viêm, tác dụng chống oxy hóa, dọn gốc
tự do [9], [71].
Tuy nhiên, nghiên cứu và phát triển thuốc mới là công việc rất gian nan, tiêu
tốn nhiều thời gian công sức, tiền của. Một trong những thách thức lớn nhất của quá
trình này là tìm kiếm được các hợp chất có tác dụng điều trị và an toàn từ thư viện

khổng lồ các hợp chất. Các mô hình toán học biểu diễn quan hệ định lượng cấu trúc-

1


tác dụng QSAR (Quantitative structure-activity relationship) là giải pháp ứng dụng
hiệu quả để giải quyết vấn đề này. Mô hình QSAR cho phép dự đoán hoạt tính hoặc
độc tính của hợp chất khi biết cấu trúc phân tử của nó mà không cần phải tiến hành
thực nghiệm, do đó có thể tiến hành sàng lọc tác dụng của các hợp chất trong thư viện
một cách hiệu quả, tiết kiệm thời gian và chi phí. Vì vậy, QSAR được đánh giá là
công cụ đắc lực hỗ trợ quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc mới nhằm sàng lọc ra
các chất dẫn đường tiềm năng.
Hơn nửa thế kỷ qua, trên thế giới, sự phát triển của QSAR đã mang đến nhiều
thành tựu đáng kể. Tại Việt Nam, QSAR vẫn còn là một lĩnh vực khá mới mẻ và chưa
có một nghiên cứu nào về xây dựng mô hình QSAR đối với các hợp chất ức chế
xanthin oxidase. Vì vậy, đề tài “Xây dựng các mô hình toán học dự đoán tác dụng
ức chế xanthin oxidase của các hợp chất flavonoid” được tiến hành với 2 mục tiêu:
1. Xây dựng và đánh giá các mô hình toán học biểu thị mối quan hệ định lượng
cấu trúc-tác dụng (QSAR) dự đoán tác dụng ức chế xanthin oxidase của các hợp chất
flavonoid.
2. Ứng dụng mô hình QSAR để sàng lọc các flavonoid có tác dụng ức chế
xanthin oxidase tiềm năng và khảo sát kết quả sàng lọc trên một số hợp chất bằng
thực nghiệm in vitro.

2


CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN
1.1. Tổng quan về enzym xanthin oxidase
1.1.1. Những đặc điểm cơ bản của enzym xanthin oxidase

Xanthin oxidase (XO) và xanthin dehydrogenase (XDH) là sản phẩm của cùng
một gen, có thể chuyển dạng qua lại lẫn nhau [14]. Trong cơ thể động vật có vú,
enzym được sinh tổng hợp dưới dạng XDH và nhanh chóng chuyển đổi thành dạng
XO [32]. XO thuộc họ enzym hydroxylase chứa molypden, là flavoprotein cấu tạo
bởi hai tiểu đơn vị giống nhau và hoạt động độc lập, khối lượng mỗi tiểu đơn vị xấp
xỉ 145 kDa [66]. Mỗi tiểu đơn vị bao gồm một molybdopterin cofactor (85 kDa) nằm
gần đầu C, một flavin adenine dinucleotide (FAD) cofactor (40kDa) nằm ở giữa và
hai trung tâm [2Fe-2S] không giống nhau (20 kDa) nằm ở đầu N [32].
XO là enzym phổ biến trong giới sinh vật học, XO được tìm thấy trong vi
khuẩn, động vật không xương sống, động vật có xương sống,... [75], [93]. XO phân
bố tại nhiều cơ quan khác nhau trong cơ thể như gan, ruột, phổi, thận, tim, não và
trong huyết tương, sữa [73], [94]. XO chứa khoảng 1330 amino acid với trình tự sắp
xếp giống nhau đến 90% giữa XO của chuột và bò so với XO của người [66]. XO xúc
tác cho phản ứng chuyển hóa nhiều nhóm hợp chất có trọng lượng phân tử và cấu trúc
trung tâm oxy hóa-khử tương tự nhau như purin, pyrimidin, pterin và aldehyd [73],
[62]. Trong cơ thể người, XO là enzym đóng vai trò quan trọng trong các bước chuyển
hóa cuối cùng của các hợp chất purin: oxy hóa hypoxanthin thành xanthin và xanthin
thành acid uric [67]. Các quá trình oxy hóa này diễn ra tại trung tâm molybdoterin,
các electron được vận chuyển nhanh chóng tới phân tử oxy tại FAD qua trung gian
là trung tâm [2Fe-2S]. Quá trình này sinh ra các gốc tự do hoạt động mạnh chứa oxy
(Reactive Oxygen Species-ROS). Phản ứng oxy hóa hypoxanthin và xanthin dưới xúc
tác của XO được coi là một nguồn chủ yếu sinh ra ROS [25].
1.1.2. Một số chất ức chế xanthin oxidase
Nghiên cứu tìm kiếm các chất ức chế XO (XOI) tại viện Burroughs Wellcome
được bắt đầu rất sớm từ những năm 40 của thế kỷ XX. Và thành công vang dội của
nghiên cứu này là sự ra đời của allopurinol (1,5-dihydro-4H-pyrazolo[3,4d]pyrimidin-4-one), chất ức chế XO đầu tiên được FDA phê duyệt sử dụng trong điều

3

trị lâm sàng từ năm 1966. Kết quả này cùng một số thành tựu khác đã mang đến cho
G. Elion và G. Hitchings vinh dự nhận giải Nobel Y học năm 1988 [73]. Cho đến
nay, allopurinol vẫn đang là chỉ định đầu tay trong điều trị tăng acid uric nguyên phát
cũng như thứ phát [8], [82]. Ở nồng độ thấp, allopurinol ức chế cạnh tranh XO; ở
nồng độ cao, allopurinol là chất ức chế không cạnh tranh. Sau khi bị oxy hóa bởi XO,
allopurinol tạo thành oxypurinol là chất ức chế không cạnh tranh tại trung tâm
molybdoterin của XO. Mặc dù ái lực của oxypurinol khá cao nhưng sự ức chế này bị
mất đi sau một vài giờ do quá trình oxy hóa tự động của enzym [71].
Sự đề kháng allopurinol xảy ra trong một số trường hợp bệnh viêm nhiễm, khi
XO bám vào màng trong tế bào mạch máu (GAG-immobilized XO) và bị thay đổi ái
lực với cơ chất xanthin tại trung tâm hoạt động molybdoterin. Điều này khiến cho
hoạt tính ức chế XO của allopurinol bị giảm [43]. Ngoài ra, việc allopurinol hay
oxypurinol gắn vào XO gây ra sự khử và hình thành ROS ngay trước khi quá trình ức
chế xảy ra [58].
Tiếp nối thành công của allopurinol, một số dẫn chất purin khác đã được tổng
hợp như 2-alkylhypoxanthin [7], pterin, 6-formylpterin,... [70]. Tuy nhiên, các hợp
chất này cũng không tránh khỏi các hạn chế kể trên của allopurinol. Bên cạnh đó, do
bản chất là khung cấu trúc purin, allopurinol và các dẫn chất kể trên làm ảnh hưởng
đến hoạt động của các enzym chuyển hóa purin, pyrimidin trong cơ thể [87]. Các tác
dụng không mong muốn chính là hạn chế lớn nhất của allopurinol. Nghiêm trọng nhất
có thể kể đến phản ứng dị ứng trên da và niêm mạc xảy ra tần suất cao 2-8% [25] với
các biểu hiện ngứa, phát ban, hội chứng quá mẫn do thuốc, hội chứng StevensJohnson, có thể dẫn đến tử vong [9]. Nguyên nhân có thể do sự chuyển hóa thuốc bởi
phosphoribosyl transferase tạo ra nucleotid tương ứng [73]. Phản ứng dị ứng này thậm
chí có thể xuất hiện vài tháng hay vài năm sau khi sử dụng thuốc và thường xuyên
xảy ra với bệnh nhân có suy giảm chức năng thận mà không hiệu chỉnh liều [9], [73].
Ngoài ra, các tác dụng không mong muốn khác có thể kể đến của allopuriol là suy
giảm chức năng gan, nôn, buồn nôn, tăng huyết áp [17], [41]. Do đó, hướng nghiên
cứu mới của các nhà khoa học đó là tìm kiếm các chất ức chế xanthin oxidase (XOI)
khung cấu trúc khác purin (các non-purin) [9].

4


Trong các hợp chất non-purin đã được nghiên cứu, thành công nhất phải kể đến
các “stat” như febuxostat, pyranostat, topiroxostat [83]. Các “stat” không tạo liên kết
cộng hóa trị với trung tâm molybdoterin nhưng chúng tạo hàng loạt liên kết ion, liên
kết hydro, liên kết tương tác -, van der waals. Do đó, hiệu quả ức chế XO của các
“stat” cao hơn allopurinol trên cả dạng oxy hóa và dạng khử [72]. Ngoài ra, chúng
còn khắc phục được hiện tượng kháng thuốc do GAG-immobilized XO xảy ra với
allopurinol cũng như giảm thiểu sự sản sinh các ROS [71].
Tuy nhiên, các “stat” vẫn tồn tại nhiều tác dụng không mong muốn: đau đầu,
tiêu chảy, nôn, buồn nôn, dị ứng da và đặc biệt là một tỷ lệ khá cao các trường hợp
nhiễm độc gan đã được quan sát thấy trong các thử nghiệm lâm sàng của febuxostat
[55]. Do đó, nỗ lực nghiên cứu tìm kiếm các XOI vẫn được tiếp tục.
Những nỗ lực này đã dẫn đến hàng loạt XOI thuộc nhiều khung cấu trúc đa
dạng (polyphenol, coumarin, anthranoid, alcaloid, dị vòng tổng hợp,...) được công bố
trong những thập kỷ vừa qua [9]. Trong đó, flavonoid là một nhóm hợp chất rất đáng
chú ý. Kết quả thực nghiệm đã chứng minh một số flavonoid có hoạt tính ức chế XO
mạnh hơn chất đối chứng allopurinol như apigenin [85], hydroxychavicol [63],
myricetin và glycitein [91]. Và ngày nay, khi vai trò quan trọng của XO trong nhiều
bệnh lý khác ngoài bệnh gút đang ngày càng được chú ý thì việc tìm kiếm các XOI
hiệu quả và an toàn vẫn tiếp tục là một lĩnh vực được các nhà nghiên cứu quan tâm.
1.1.3. Vai trò của các chất ức chế xanthin oxidase trong một số bệnh lý
1.1.3.1. Bệnh gút
Gút là một trong những bệnh lý phổ biến nhất trong nhóm các bệnh khớp do
tinh thể, trong đó có hiện tượng tăng nồng độ acid uric trong máu dẫn đến lắng đọng
tinh thể urat trong dịch khớp và các tổ chức khác. Tăng acid uric đơn thuần thường
không có triệu chứng lâm sàng, tuy nhiên nó là yếu tố nguy cơ quan trọng nhất dẫn
tới bệnh gút. Ở mức acid uric máu lớn hơn hoặc bằng 540 µmol/L (9,0 mg/dL), thì tỷ
lệ mắc bệnh gút là khoảng 4,9% (nồng độ trung bình của acid uric trong huyết tương

ở nam bình thường là 415 µmol/L (6,8 mg/dL) và ở phụ nữ là 360 µmol/L (6,0
mg/dL)) [1].

5


Nguyên nhân của việc tăng acid uric máu là sự mất cân bằng giữa quá trình
sinh tổng hợp và quá trình thải trừ acid uric trong cơ thể. Sản xuất quá mức acid uric
có thể do tiêu thụ thức ăn chứa nhiều purin, phân hủy tế bào hàng loạt, bất thường
enzym trong hoạt động của hệ thống enzym: tăng hoạt động của phosphoribosyl
pyrophosphat (PRPP) synthetase, xanthin oxidase (XO) hoặc thiếu hụt hypoxanthinguanin phosphoribosyl transferase (HGPRT),... [1]. Xanthin oxidase đóng vai trò là
enzym xúc tác cho phản ứng oxy hóa hypoxanthin thành xanthin và xanthin thành
acid uric, thể hiện trong sơ đồ hình 1.1 [12].
Ribose-5-phosphat
PRPP
Acid
nucleic

Phosphorybosilamin

Acid
nucleic

AMP

IMP

GMP

Adenosin

Inosin

Guanosin

Hypoxanthin
Xanthin oxidase
Xanthin
Xanthin oxidase
Acid uric
Hình 1.1. Vai trò của xanthin oxidase trong quá trình sinh tổng hợp acid uric
Trong thực hành lâm sàng, thuốc chống viêm, thuốc ức chế XO, thuốc tăng thải
trừ acid uric được kết hợp trong điều trị bệnh gút [45]. Trong đó, XOI có vai trò đặc
biệt quan trọng trong điều trị bệnh gút mạn tính [48]. Như đã đề cập, hiện nay
allopurinol vẫn đang là thuốc được sử dụng phổ biến nhất trong điều trị bệnh gút với
vai trò là chất ức chế XO [8], [82]. Ngoài ra, febuxostat là một thuốc mới được phê
duyệt, giá thành cao và chưa được sử dụng phổ biến [42]. Một trong những hạn chế
lớn nhất của của các thuốc này là các tác dụng không mong muốn [17], [41].

6


1.1.3.2. Các bệnh liên quan đến tăng acid uric máu
Các nghiên cứu cho thấy tăng acid uric máu là một yếu tố nguy cơ độc lập và
quan trọng trong các bệnh tim mạch, bệnh thận và đái tháo đường [73]. Các bệnh lý
mạch vành được cho là có liên quan đến sự hình thành tại chỗ các ROS, mà trong đó
XO đóng vai trò lớn. Các XOI với khả năng ức chế sự hình thành acid uric cũng như
giảm thiểu quá trình oxy hóa tạo ROS, là những hợp chất có tiềm năng điều trị đối
với các bệnh liên quan đến tình trạng tăng acid uric máu [38], [96].
1.1.3.4. Hội chứng ly giải tế bào u

Sau một đợt hóa trị liệu ung thư, hàng loạt tế bào đồng thời bị hủy diệt, dẫn đến
sự giải phóng ồ ạt base purin và sự chuyển hóa sản phẩm này sẽ làm tăng đột ngột
acid uric máu. Do đó, trên thực tế lâm sàng, với các bệnh nhân điều trị ung thư bằng
phương pháp hóa trị liệu, XOI thường được chỉ định để dự phòng tăng acid uric máu
[60], [86].
1.1.3.5. Tổn thương do thiếu máu cục bộ-tái tưới máu (Ischemia-Reperfusion Injury)
Giả thuyết về cơ chế tổn thương mô do thiếu máu cục bộ-tái tưới máu được đưa
ra như sau: Thiếu máu cục bộ xảy ra có thể do cục máu đông, do viêm nhiễm chèn ép
mạch, hay chấn thương... dẫn tới thiếu oxy và dinh dưỡng, tích tụ sản phẩm chuyển
hóa của tế bào tại mô bị tổn thương. Màng trong tế bào sản sinh ra các gốc tự do gây
ra phản ứng viêm. Quá trình tái tưới máu xảy ra tiếp tục sinh ra các yếu tố gây viêm
và các gốc tự do (bởi hóa ứng động bạch cầu, quá trình khử oxy không hoàn toàn).
Các yếu tố gây viêm và gốc tự do phá hủy màng tế bào, protein, DNA càng làm tăng
giải phóng chính bản thân chúng. Sự phá hủy dây chuyền này có thể kích hoạt quá
trình tự chết theo chu kì của tế bào (apoptosis). Ngoài ra, bạch cầu có thể bám vào
màng trong của mao mạch gây tắc mạch, dẫn đến thiếu máu cục bộ thứ phát [13].
Trong giai đoạn thiếu máu cục bộ, tính thấm màng tế bào thay đổi, nồng độ
Ca2+ nội bào tăng, hoạt hóa enzym protease chuyển hóa XDH thành XO. Đồng thời,
quá trình thoái giáng phân tử ATP tích tụ sản phẩm là hypoxanthin. Khi quá trình tái
tưới máu diễn ra, XO xúc tác phản ứng oxy hóa hypoxanthin và xanthin, sử dụng oxy
được máu mang đến, hình thành các ROS [29], [61]. Vai trò của XO trong tổn thương
do thiếu máu cục bộ-tái tưới máu được mô tả trong hình 1.2 [73].

7


Hình 1.2. Vai trò của XO trong tổn thương do thiếu máu cục bộ-tái tưới máu
Tổn thương do thiếu máu cục bộ-tái tưới máu có thể xảy ra ở tim, não gây ra
tình trạng suy tim, đột quỵ [6]; hoặc xảy ra ở các cơ quan khác như phổi, thận, ruột,
gân,... [3], [23], [24]. Mặc dù còn nhiều tranh cãi, các thử nghiệm in vivo cũng như

các thử nghiệm trên lâm sàng và các cuộc điều tra phân tích đã cho thấy XOI
(allopurinol) có vai trò trong trong hạn chế những tổn thương do thiếu máu cục bộtái tưới máu kể trên, đặc biệt là vai trò trong cải thiện tình trạng bệnh tim mạch [6],
[11], [18], [37].
Ngoài ra, nhiều nghiên cứu cũng đã chỉ ra bằng chứng về vai trò của các XOI
trong điều trị các bệnh khác như viêm ruột, viêm thận [40], hồng cầu hình lưỡi liềm
[73], tổn thương thần kinh, sốc tuần hoàn [39],... Vì vậy, liệu pháp ức chế XO không
chỉ còn là chỉ định chính trong điều trị bệnh gút mà còn là hướng điều trị tiềm năng
đối với rất nhiều bệnh lý khác. Và việc tìm kiếm các XOI hiệu quả hơn, an toàn hơn
allopurinol hay febuxostat vẫn tiếp tục là một hướng đi đầy triển vọng cho các nhà
nghiên cứu và phát triển thuốc mới.

8


1.2. Tổng quan về mối quan hệ định lượng cấu trúc-tác dụng của hợp chất
(QSAR)
1.2.1. Khái niệm và nguyên lý chung của QSAR
QSAR là một hàm số biểu thị mối quan hệ định lượng giữa cấu trúc phân tử và
hoạt tính sinh học hoặc hóa học của hợp chất có dạng tổng quát như sau [26]:
Y = f1(x1) + f2(x2) + ... + fn(xn)
Trong đó, Y là biến đáp ứng sinh học hoặc hóa học thường thu được từ thực
nghiệm và thể hiện bằng các giá trị như nồng độ ức chế 50% đối tượng đích (IC50),
giá trị phần trăm ức chế (I%), nồng độ 50% tác dụng tối đa (EC50)... Các biến x1,
x2,…xn là các đại lượng được sử dụng để mô tả cấu trúc phân tử hợp chất gọi là các
tham số phân tử (molecular descriptors) [26]. Đến nay đã có hàng nghìn tham số phân
tử (TSPT) được sử dụng trong nghiên cứu xây dựng mô hình QSAR. Các TSPT này
thu được bằng thực nghiệm hoặc tính toán bằng lý thuyết bởi các phần mềm chuyên
dụng như Dapt, Dragon, Padell, MOE, Hyperchem.
Các mô hình QSAR được xây dựng trên nguyên lý cơ bản là cấu trúc của mỗi
phân tử chứa các yếu tố quyết định đặc tính sinh học, vật lý, hóa lý của nó; do đó, các

hợp chất có cấu trúc giống nhau thường có hoạt tính tương tự nhau [76].
Từ năm 1868, Crum-Brown và Fraser đã đưa ra nhận định tác dụng sinh học là
hàm số của cấu trúc hóa học [10]:
  f (C)
Đến năm 1893, Richet đã cho rằng sự khác nhau về tác dụng sinh học là do sự
thay đổi về tính chất hóa học hay lý hóa [84]:
  f (C)
Đây là hai tư tưởng nền tảng để thiết lập các mô hình QSAR sau này.
Năm 1900, Meyer và Overton tìm ra mối quan hệ tuyến tính giữa mức độ thân
dầu và hoạt tính của thuốc gây mê [81].
Và đến năm 1935, phương trình Hammett ra đời, được coi là phương trình đầu
tiên biểu diễn mối quan hệ định lượng hoạt tính-cấu trúc [81]:
𝐾

Log 
𝐾𝑜

9


Với K, Ko là hằng số acid,  là hằng số Hammett (thông số hóa lý đặc trưng
cho khả năng hút hoặc đấy điện tử của nhóm thế).
Từ những năm 60 của thế kỉ XX, mô hình QSAR thực sự được nghiên cứu bởi
Corwin Herman Hansch. Mô hình QSAR Hansch là phương trình hồi quy nhiều tham
số biểu thị mối quan hệ giữa hoạt tính sinh học và các thông số hóa lý [30]:
Log (1/C) = -k12 + k2 + k3 +k4Es + k5
Trong đó: C biểu thị đáp ứng sinh học;  là hằng số thế kỵ nước;  là hằng số
thế Hammett; Es là hằng số thế Taft và k1, k2, k3, k4, k5 là các hệ số phân tích hồi quy
Từ đó đến nay, số lượng nghiên cứu về xây dựng các mô hình QSAR được
công bố tăng đột biến và các phương pháp xây dựng, ứng dụng mô hình QSAR ngày

càng đa dạng [15], [64].
1.2.2. Xây dựng và đánh giá mô hình QSAR
Xây dựng các mô hình QSAR trên các nhóm chất khác nhau, các đích tác dụng
khác nhau cơ bản đều trải qua năm bước được tóm tắt ở sơ đồ hình 1.3 [64].
Chuẩn bị
cơ sở dữ liệu

Tính toán
tham số phân tử

Xử lý
số liệu

Đánh giá
mô hình QSAR

Xây dựng
mô hình QSAR

Hình 1.3. Sơ đồ tóm tắt các bước xây dựng mô hình QSAR
Bước 1: Chuẩn bị cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu (CSDL) để xây dựng các mô hình QSAR thường là hoạt tính, độc
tính, đặc tính dược động học của các hợp chất được công bố trong các nghiên cứu
khoa học tạo thành dữ liệu toàn cầu (global database). CSDL cho một mô hình QSAR
cụ thể sẽ bao gồm cấu trúc phân tử của dãy chất và hoạt tính của chúng, thường gặp
nhất là hoạt tính thu được bằng thực nghiệm in vitro [51].
CSDL ban đầu được chia thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm
nghiệm (test set). Tập huấn luyện chiếm khoảng 80-90% CSDL ban đầu và được sử
dụng để xây dựng mô hình QSAR [59], [90]. Tập kiểm nghiệm được sử dụng để đánh
giá mô hình.

10


Bước 2: Tính toán tham số phân tử
Cấu trúc phân tử hợp chất được vẽ bằng các phần mềm như Chemdraw, hoặc
bằng chức năng tích hợp trong các phần mềm xây dựng mô hình QSAR chuyên dụng.
Từ các cấu trúc này, tham số phân tử (TSPT) mô tả thông tin cấu trúc 1D, 2D, 3D của
hợp chất được tính toán bằng phần mềm máy tính. Một số phần mềm thường được sử
dụng để tính toán các TSPT hiện nay là Dragon, Padell, MOE, Hyperchem,... Cùng
với sự phát triển của QSAR, ngày càng nhiều nhóm TSPT được tính toán để mô tả
chi tiết, chính xác hơn cấu trúc của hợp chất. Phiên bản cập nhật Dragon 7.0 (2017)
có thể tính toán được đến 5270 TSPT [98].
Các TSPT có thể được phân loại thành 3 nhóm như sau:


Tham số phân tử 1D: Những TSPT có thể thu được từ công thức tổng quát của

hợp chất (khối lượng phân tử, số nhóm thế, số nguyên tử C,...) hoặc là những TSPT
tính toán từ sự tổng hợp các nguyên tử thành phần như chỉ số khúc xạ, độ phân cực.
Trong đó hệ số phân bố n-octal/nước là tham số thường sử dụng để đánh giá sinh khả
dụng, khả năng thấm qua màng tế bào của hợp chất.


Tham số phân tử 2D: Những TSPT để mô tả hình dạng, trật tự liên kết của các

nguyên tử trong cấu trúc của hợp chất (liên kết -, số vòng thơm, số liên kết H,...).


Tham số phân tử 3D: Những TSPT mô tả cấu trúc không gian hợp chất, được

xác định bằng hệ trục tọa độ nguyên tử thành phần, bao gồm các TSPT như mô men
lưỡng cực (dipole moment), diện tích bề mặt cực (polar surface area), thể tích van der
Waals,...
Bước 3: Xử lí số liệu
Để xây dựng được một mô hình QSAR một cách thuận tiện và đảm bảo tính tin
cậy, dữ liệu ban đầu cần được xử lí sơ bộ. Công việc này có thể bao gồm loại bỏ các
giá trị nằm ngoài (outlier), chuẩn hóa đơn vị, chuyển đổi hàm thức (logarit hóa, mũ
hóa, nghịch đảo,...). Những công việc này giúp loại bỏ các TSPT gây nhiễu khi xây
dựng mô hình [64].
Bước 4: Xây dựng mô hình QSAR
Ngày nay, nhiều phương pháp xây dựng mô hình QSAR được phát triển và ứng
dụng phổ biến. Tuy nhiên, không có phương pháp nào được coi là hiệu quả nhất. Một

11


phương pháp có thể phù hợp để xây dựng mô hình QSAR này nhưng có thể sẽ không
hiệu quả khi xây dựng các mô hình QSAR khác vì mỗi CSDL, mỗi mối quan hệ cấu
trúc-hoạt tính sẽ có sự phụ thuộc khác nhau giữa biến TSPT và biến đáp ứng.
Có hai dạng mô hình QSAR chính: một là mô hình QSAR định lượng, biến đầu
ra là biến liên tục; hai là mô hình QSAR định tính, biến đầu ra là giá trị nhị phân có
hoặc không, âm tính hoặc dương tính (còn gọi là mô hình QSAR phân loại) [51].
Đối với dạng thứ nhất, các phương pháp xây dựng mô hình thường áp dụng là
hồi quy đa biến tuyến tính-Multiple Linear Regression (MLR), bình phương tối thiểu
từng phần-Partial Least Squares (PLS), phân tích thành phần chính-Principal
Component Analysis (PCA).
Đối với dạng thứ hai, các phương pháp thường dùng để xây dựng mô hình
QSAR là mạng nơ-ron nhân tạo-Artificial Neural Networks (ANN), phân tích cụm
(Cluster Analysis), thuật toán k láng giềng gần nhất (k-nearest neighbors algorithm)

[95].
Các phương pháp này có thể có nguyên tắc lựa chọn biến giống hoặc khác nhau
tuy nhiên đều nhằm mục đích chung là TSPT nào có ảnh hưởng nhiều nhất đến hoạt
tính của phân tử sẽ được ưu tiên đưa vào mô hình trước; nhờ đó, giá trị biến đáp ứng
dự đoán được sẽ gần với giá trị thực nghiệm nhất.
Bước 5: Đánh giá mô hình QSAR
Đánh giá mô hình QSAR là công việc quan trọng nhất quyết định việc mô hình
xây dựng được có thể sử dụng để dự đoán hoặc sàng lọc hay không [92]. Chất lượng
mô hình QSAR thường được đánh giá trên tập huấn luyện (đánh giá nội) và trên tập
kiểm nghiệm (đánh giá ngoại) dựa vào 2 tiêu chí: thông số thống kê và độ chính xác
dự đoán [28], [92].
Đánh giá nội bao gồm việc xác định hệ số xác định R2, hệ số đánh giá chéo Q2,
độ chính xác dự đoán nội P,... Đánh giá ngoại được tiến hành dựa trên hệ số xác định
R2test và độ chính xác dự đoán trên tập kiểm nghiệm Ptest.


Hệ số xác định R2 (tập huấn luyện), R2test (tập kiểm nghiệm): Đặc trưng cho sự

phù hợp giữa mô hình và bộ dữ liệu thực nghiệm. Giá trị của R2 càng gần 1, mô hình
mô tả càng tốt các số liệu thực nghiệm. R2 thể hiện tính chính xác của mô hình. Thông

12


thường, yêu cầu R2 > 0,6 thì mô hình mới có ý nghĩa. Các giá trị này được tính toán
như sau [90]:
∑𝑛𝑖=1(𝑦i dự đoán − 𝑦i thực tế )2
R =1−
2
∑𝑛𝑖=1(𝑦i dự đoán − 𝑦̅)

𝑖
2

Trong đó 𝑦̅ là giá trị trung bình của các giá trị yi thực tế


Hệ số đánh giá chéo Q2: Tính toán bằng phương pháp tham số chéo một lần cắt

(cross validation leave one out) bằng cách lần lượt loại 1 quan sát ra khỏi tập huấn
luyện và tính toán lại các thông số R2. Q2 càng gần 1, tính tổng quát hóa và khả năng
dự đoán của mô hình càng cao. Q2 thể hiện tính bền vững của mô hình. Thông thường,
yêu cầu Q2 > 0,5 thì mô hình mới bền vững. Giá trị Q2 được tính toán như sau [90]:
∑𝑛𝑖=1(𝑦i dự đoán − 𝑦i thực tế )2
Q =1−
2
∑𝑛𝑖=1(𝑦i dự đoán − 𝑦̅)
𝑖
2



Khả năng dự đoán nội P và khả năng dự đoán ngoại Ptest: Lần lượt là độ chính

xác giữa giá trị dự đoán của mô hình so với số liệu thực nghiệm trên tập huấn luyện
và tập kiểm nghiệm. Giá trị Ptest chính là mục tiêu cao nhất của mô hình. Ptest càng
lớn, khả năng dự đoán của mô hình càng tốt, mô hình có khả năng ứng dụng cao. Giá
trị P và Ptest được tính toán như sau:
𝑦
− 𝑦i thực tế
∑𝑛𝑖=1 (1 − | i dự đoán

|) 𝑥 100%
𝑦i thực tế
P=
𝑛
Ngoài ra, để đánh giá một cách đầy đủ một mô hình QSAR, Tổ chức Hợp tác
và Phát triển Kinh tế thế giới (OECD) đã đưa ra 5 tiêu chí như sau [69]:
Tiêu chí 1: Có đích cụ thể.
Tiêu chí 2: Thuật toán rõ ràng.
Tiêu chí 3: Miền cấu trúc ứng dụng xác định.
Tiêu chí 4: Có thước đo phù hợp để đánh giá độ chính xác, độ bền vững,
khả năng dự đoán.
Tiêu chí 5: Giải thích cơ chế tác dụng nếu có thể.

13


1.2.3. Ứng dụng của QSAR trong nghiên cứu và phát triển thuốc mới
Để ra đời được một thuốc mới, kể từ giai đoạn tìm kiếm đích phân tử, quá trình
nghiên cứu phát triển thường kéo dài trung bình khoảng 12 năm [47] và tiêu tốn
khoảng 868 triệu đô la Mỹ [2]. Chi phí khổng lồ về thời gian và tiền bạc chủ yếu do
nguy cơ thất bại gây ra trong quá trình này. Ước tính chỉ khoảng 11% trong số những
thuốc đã hoàn thành giai đoạn nghiên cứu phát triển được cho phép lưu hành bởi cơ
quan quản lý tại Mỹ và châu Âu, nguyên nhân của những thất bại này có thể do sinh
khả dụng thấp (10%), hiệu quả điều trị kém (30%), độc tính (30%) và một số nguyên
nhân khác [46]. Vì vậy, việc dự đoán trước những thất bại này sẽ giúp giảm thiểu
đáng kể chi phí nghiên cứu phát triển thuốc mới. Ước tính những dự đoán này sẽ giúp
tiết kiệm được khoảng 100 triệu đô la Mỹ chi phí [95]. Chính vì vậy, với sự hỗ trợ
của khoa học máy tính, rất nhiều phương pháp sàng lọc in silico đã được ứng dụng
trong giai đoạn nghiên cứu sớm để sàng lọc loại bỏ những hợp chất không có tiềm
năng phát triển thành thuốc. Xây dựng các mô hình QSAR là một trong những phương

pháp đã được ứng dụng hiệu quả [51], [95].
Trong giai đoạn tìm kiếm và tối ưu hóa hợp chất dẫn đường, các tiêu chí trọng
tâm bao gồm tối ưu hóa tác dụng, cải thiện sinh dược học, giảm thiểu độc tính [51].
Các mô hình QSAR cho phép sàng lọc từ thư viện khổng lồ các hợp chất ra những
hợp chất tiềm năng nhất có khả năng trở thành chất dẫn đường bằng cách dự đoán
trước tác dụng sinh học, độc tính hay đặc tính sinh dược học của chúng. Ngoài ra, các
mô hình QSAR còn có thể được sử dụng để tính toán giả định sự thay đổi hoạt tính
của hợp chất khi thay đổi cấu trúc phân tử, từ đó định hướng để tổng hợp ra hợp chất
có đặc tính mong muốn [51], [95].

14


CHƯƠNG 2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. Nguyên vật liệu, thiết bị
2.1.1. Cơ sở dữ liệu


Cơ sở dữ liệu xây dựng mô hình QSAR IC50 (CSDL1) gồm cấu trúc và hoạt

tính ức chế XO thể hiện qua giá trị phần trăm ức chế (IC50) của 22 hợp chất flavonoid
được thu thập từ các nghiên cứu được công bố trong các TLTK [16], [27], [36], [49],
[74], [80].


Cơ sở dữ liệu xây dựng mô hình QSAR I% (CSDL2) gồm cấu trúc và hoạt tính

ức chế XO thể hiện qua giá trị phần trăm ức chế (I%) của 31 hợp chất flavonoid có
giá trị I% ≥ 5% được thu thập từ nghiên cứu của Cotelle Nicole và cộng sự [20].


Cơ sở dữ liệu để sàng lọc (CSDL3) gồm cấu trúc của 2038 hợp chất flavonoid

thu thập từ [99].
2.1.2. Phần mềm sử dụng


Phần mềm vẽ cấu trúc hóa học: ChemBioDraw 13.0.



Phần mềm tính toán TSPT: Dragon 6.0.



Phần mềm xây dựng mô hình QSAR: VlifeMDS 4.6.



Phần mềm xử lý số liệu: SPSS 22.0, Excel 2013, Graphpad Prism 5.

2.1.3. Hóa chất và thiết bị
2.1.3.1. Hóa chất


Quercetin, quercitrin, kaempferol (Viện Dược liệu).



Xanthin, ≥ 99% (Sigma Aldrich).



Xanthin oxidase từ sữa bò (0,8 U/mg protein, 9 mg protein/ml, Sigma Aldrich).



Hóa chất pha đệm Na2HPO4.2H2O, KH2PO4, HCl, NaOH (Sigma Aldrich).



Các hóa chất, dung môi khác đạt tiêu chuẩn dược dụng.

2.1.3.2. Thiết bị


Đĩa UV 96 giếng đáy phẳng Costar 3655 (Corning).



Hệ thống ELISA gồm máy đọc khay (Biotek) và máy ủ lắc khay (Awareness).



Máy đo pH (EUTECH).

15




Cân phân tích Sartorius TE 214S, độ chính xác 0,1 mg.



Cân kỹ thuật Sartorius TE 3102S, độ chính xác 0,01 g.



Tủ ấm điều nhiệt Memmert.



Các dụng cụ sử dụng lấy mẫu và thí nghiệm: dụng cụ thủy tinh, pipet , ống

nghiệm các loại.
2.2. Nội dung nghiên cứu
Để thực hiện 2 mục tiêu đã đề ra, đề tài gồm các nội dung sau:
 Thực hiện mục tiêu 1:
- Nội dung 1: Xây dựng và đánh giá các mô hình QSAR dự đoán tác dụng ức chế
XO (I%) của các hợp chất flavonoid.
- Nội dung 2: Xây dựng và đánh giá các mô hình QSAR dự đoán tác dụng ức chế
XO (IC50) của các hợp chất flavonoid.


Thực hiện mục tiêu 2:
- Nội dung 3: Từ kết quả đánh giá, lựa chọn 1 mô hình QSAR I% và 1 mô hình

QSAR IC50 để áp dụng dự đoán hoạt tính hoạt tính ức chế XO của các flavonoid trong
CSDL3.

- Nội dung 4: Kiểm tra kết quả dự đoán của các mô hình bằng thí nghiệm in vitro
đánh giá hoạt tính ức chế XO của 3 flavonoid: quercetin, quercitrin, kaempferol.
2.3. Phương pháp nghiên cứu
2.3.1. Phương pháp xây dựng và đánh giá các mô hình QSAR
Bước 1: Chuẩn bị cơ sở dữ liệu
Cấu trúc của các hợp chất trong các CSDL (1, 2, 3) được kiểm tra bằng dữ liệu
từ thư viện cấu trúc hóa học của Trung tâm Thông tin Công nghệ sinh học Quốc gia
(Hoa Kỳ) [101]. Mã hóa các hợp chất theo ID.
Bước 2: Tính toán tham số phân tử
Cấu trúc phân tử hợp chất được vẽ bằng các phần mềm ChemBioDraw 13.0.
Mã hóa cấu trúc các hợp chất dưới dạng các dãy SMILES tương ứng và tính toán
TSPT bằng phần mềm Dragon 6.0.

16