NGUYỄN THỊ HỒNG NHIÊN NGHIÊN cứu dự đoán KHẢ NĂNG THẨM THẤU QUA DA của dược CHẤT sử DỤNG mô HÌNH QSPeR

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ Y TẾ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI

NGUYỄN THỊ HỒNG NHIÊN

NGHIÊN CỨU DỰ ĐOÁN KHẢ NĂNG
THẨM THẤU QUA DA CỦA DƯỢC
CHẤT SỬ DỤNG MÔ HÌNH QSPeR

LUẬN VĂN THẠC SĨ DƯỢC HỌC

HÀ NỘI 2019


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ Y TẾ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI

NGUYỄN THỊ HỒNG NHIÊN

NGHIÊN CỨU DỰ ĐOÁN KHẢ NĂNG
THẨM THẤU QUA DA CỦA DƯỢC
CHẤT SỬ DỤNG MÔ HÌNH QSPeR

LUẬN VĂN THẠC SĨ DƯỢC HỌC

CÔNG NGHỆ DƯỢC PHẨM VÀ BÀO CHẾ THUỐC
MÃ SỐ: 8720202

Người hướng dẫn khoa học: 1. TS. Lê Thị Thu Hường
2. TS. Phạm Thế Hải

HÀ NỘI 2019


LỜI CẢM ƠN
Trong suốt quá trình nghiên cứu thực hiện luận văn, tôi đã nhận được sự
giúp đỡ tận tình của thầy cô hướng dẫn, các giảng viên, kỹ thuật viên của bộ
môn Hóa Dược.
Với tất cả lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc, tôi xin được bày tỏ lời cảm
ơn chân thành tới các thầy cô giáo
TS. Lê Thị Thu Hường
TS. Phạm Thế Hải
Là người trực tiếp hướng dẫn chỉ bảo tận tình, tạo điều kiện thuận lợi và
động viên tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn.
Cảm ơn thầy cô, kỹ thuật viên bộ môn Hóa Dược đã giúp đỡ và tạo điều
kiện để tôi hoàn thành luận văn này.
Tôi xin cảm ơn sự quan tâm của ban giám hiệu, phòng đào tạo sau đại học,
các thầy cô trường Đại học Dược Hà Nội đã truyền đạt kiến thức cho tôi trong
suốt thời gian học tập và thực hiện luận văn.
Cuối cùng xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc tới những người thân trong gia
đình và bạn bè, những người luôn động viên giúp đỡ tôi trong cuộc sống và học
tập.
Hà Nội, ngày 31 tháng 03 năm 2019
Học viên

Nguyễn Thị Hồng Nhiên


MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC BẢNG, BIỂU
DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
ĐẶT VẤN ĐỀ .................................................................................................. 1
Chương 1. TỔNG QUAN ............................................................................... 4
1.1. Cấu trúc da người và sự hấp thu qua da ............................................... 4
1.1.1. Cấu trúc và chức năng của da ............................................................ 4
1.1.2. Các cơ chế hấp thu qua da và rào cản của quá trình thấm ................ 5
1.1.3. Các phương pháp đánh giá khả năng thấm của các chất hóa học qua
da
7
1.1.4. Mô hình tế bào khuếch tán Franz trong thí nghiệm đo khả năng thấm
qua da ............................................................................................................. 8
1.2. Tổng quan mô hình QSPeR .................................................................. 10
1.2.1. Khái niệm và nguyên lý chung của QSPeR ....................................... 10
1.2.2. Xây dựng và đánh giá mô hình QSPeR ............................................. 12
1.3. Sơ lược các mô hình QSPeR đã công bố ............................................. 19

Chương 2. ĐỐI TƯỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN
CỨU ................................................................................................................ 26
2.1. Đối tượng nghiên cứu và nguyên vật liệu ............................................ 26
2.1.1. Phần mềm tính toán........................................................................... 26
2.1.2. Nguyên liệu dùng trong nghiên cứu .................................................. 26
2.1.3. Thuốc, dung môi và hóa chất khác.................................................... 26
2.2. Nội dung và phương pháp nghiên cứu ................................................ 27
2.2.1. Thu thập cơ sở dữ liệu (CSDL) tính thấm và xây dựng cấu trúc phân

tử
29
2.2.2. Tính toán tham số mô tả phân tử (TSPT) .......................................... 29
2.2.3. Phân chia tập huấn luyện/ Tập kiểm tra ........................................... 30
2.2.4. Xây dựng mô hình QSPeR ................................................................. 31


2.2.5. Phương pháp đánh giá mô hình ........................................................ 41
2.2.6. Dự đoán và đo hệ số thấm qua da Kp (cm/h) của một số dược chất
trên mô hình tế bào khuếch tán Franz ......................................................... 42

Chương 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ........................................................ 45
3.1. Xây dựng một bộ dữ liệu mới về hệ số thấm qua da người (KP) xác
định trên mô hình tế bào khuếch tán Franz ................................................ 45
3.2. Tính toán TSPT và phân chia tập huấn luyện (Tr), tập kiểm tra (Ts)
46
3.3. Xây dựng các mô hình QSPeR ............................................................. 49
3.3.1. Các mô hình thống kê (MLR, MNR) ................................................. 49
3.3.2. Các mô hình học máy (SVM, KNN, ANN, RF) .................................. 56
3.4. Dự đoán kết quả thực nghiệm và đề xuất một số ứng dụng .............. 61
3.4.1. Phân tích sắc ký................................................................................. 61
3.4.2. Thí nghiệm đo tính thấm tại pH 7,0 .................................................. 63
3.4.3. Dự đoán và kết quả thực nghiệm xác định tính thấm qua da của 12
dược chất ...................................................................................................... 64

Chương 4. BÀN LUẬN ................................................................................. 67
4.1. Cơ sở dữ liệu hệ số thấm qua da .......................................................... 67
4.2. Các mô hình QSPeR đã phát triển....................................................... 69
4.3. Dự đoán và thử nghiệm xác định tính thấm qua da của một số dược
chất 72

4.4. Một số đề xuất dựa trên kết quả thực nghiệm .................................... 72
4.5. Ưu nhược điểm của phương pháp QSPeR trong dự đoán khả năng
thấm qua da .................................................................................................... 79
4.5.1. Ưu điểm ............................................................................................. 79
4.5.2. Nhược điểm ....................................................................................... 79

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ...................................................................... 80
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
Tên viết tắt
ADME

Tên Tiếng Anh

Tên Tiếng Việt

Absorption, Distribution,

Hấp thu, phân bố, chuyển hoá,

Metabolism, Excretion

thải trừ

ANN

Artificial Neural Networks Mạng nơ-ron nhân tạo

ANOVA

Analysis of Variance

Phương pháp phân tích phương
sai

CART

Classification and

Cây phân loại và cây hồi qui

Regression Trees
CH

Cộng hòa

CSDL

Cơ sở dữ liệu

COSMOS

Intergrated In Silico

Tích hợp mô hình in silico

Models for the Prediction

trong dự đoán độc tính liều lặp

of Human Repeated Dose

lại trên người của hóa mỹ phẩm

Toxicity of COSMetics to
Optimise Safety
ĐH

Đại học

EC

European Community

Ủy ban Châu Âu

EFSA

European Food Safety

Cơ quan an toàn thực phẩm

Authority

châu âu

United States

Cục bảo vệ môi sinh Hoa Kỳ

EPA

Environmental Protection
Agency
IS

Important Score

Chỉ số IS


Tên viết tắt
IVRT

Tên Tiếng Anh
In vitro release testing

Tên Tiếng Việt
Thử nghiệm giải phóng thuốc
in vitro

GA

Geneic Algorithms

HHSE

Human Heat Separated

Da người được phân tách bằng

Epidermis

phương pháp nhiệt

High Performance Liquid

Sắc ký lỏng hiệu năng cao

HPLC

Chromatography
Kow

Hệ số phân chia octanol-nước

Kp

Hệ số thấm qua da

KNN

K-Nearest Neighbor

k-hàng xóm gần nhất

LSEs

Living Skin Equivalent

Mô hình tương đương với da

models

người sống

MAE

Mean Absolute Error

Sai số tuyệt đối

MLP

Multilayer Perceptron

Mạng nơ-ron nhân tạo
perceptron đa tầng

MLR

MNR

NP-BASIR

NST

Multiple Linear

Phương pháp hồi quy tuyến

Regression

tính đa biến

Multivariate Nonlinear

Phương pháp hồi quy phi tuyến

Regression

tính đa biến

Nearest Prototype - Based

Prototypes gần nhất dựa trên

On Similarity Relations

quan hệ tương đồng
Nhiễm sắc thể


Tên viết tắt
PCA

Tên Tiếng Anh

Principal Component

Tên Tiếng Việt
Phân tích thành phần chính

Analysis
OECD

Organization for Economic Tổ chức hợp tác và phát triển
Co-operation and

kinh tế

Development
PBPK

Physiologically Based

Mô hình dược động học sinh lý

Pharmacokinetic modeling
PDMS

Polydimethylsiloxan

Q2

Hệ số tương quan chéo

Q2ext

Hệ số xác định cho tập kiểm tra

QSAR

QSPeR

Quantitative Structure -

Tương quan định lượng cấu

Activity Relationship

trúc - tác dụng

Quantitative Structure-

Tương quan định lượng cấu

Permeability Relationship

trúc – tính thấm qua da

R2
REACH

Hệ số xác định
Registration, Evaluation,

Đăng ký, Đánh giá, Chứng

Authorisation and

nhận và Hạn chế các chất hóa

Restriction of CHemicals

học

RF

Random Forest

Rừng ngẫu nhiên

RMSE

Root Mean Squared Error

Căn bình phương sai số

SC

Stratum Corneum

Lớp sừng

.SDF

Structure Data File

Định dạng tệp lưu trữ dữ liệu
cấu trúc


Tên viết tắt
SVM

Tên Tiếng Anh
Support Vector Machine

TSPT
TTC

Tên Tiếng Việt
Phương pháp máy véc-tơ hỗ trợ
Tham số phân tử

Threshold of Toxicological Ngưỡng gây độc
Concern


DANH MỤC BẢNG, BIỂU
Bảng 1.1. Một số tham số phân tử thường sử dụng ........................................ 15
Bảng 1.2. Thuật toán tính hệ số thấm (Kp) được công bố bởi Flynn (1990) .. 20
Bảng 1.3. Một số nghiên cứu QSPeR tiêu biểu được công bố sau 1990........ 21
Bảng 1.4. Một số phương pháp xây dựng mô hình QSPeR trong các nghiên cứu
đã công bố ....................................................................................................... 24
Bảng 2.1. Phần mềm tính toán tham số phân tử dùng trong nghiên cứu này. 30
Bảng 3.1. Các thông số thống kê đặc trưng cho 4 mô hình QSPeR xây dựng

được bằng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến (MLR) ........................... 50
Bảng 3.2. Ký hiệu và ý nghĩa của các biến quan trọng nhất được lựa chọn vào
các mô hình QSPeR sử dụng phương pháp MLR và MNR ............................. 54
Bảng 3.3. Các mô hình ANN sau khi được tối ưu hóa ................................... 57
Bảng 3.4. Điều kiện phân tích sắc ký cho carbamazepin ............................... 62
Bảng 3.5. Sai số tương đối (Relative Error- RE) và hệ số biến thiên của
carbamazepine thu được từ đường chuẩn (calibration curve – CV). ............. 63
Bảng 3.6. Kết quả dự đoán KP bằng các mô hình QSPeR so với kết quả thực
nghiệm ............................................................................................................. 65


DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hình 1.1. Cấu trúc của da ................................................................................. 5
Hình 1.2. Các con đường hấp thu qua da của một hợp chất............................. 6
Hình 1.3. Cấu tạo của hệ thống thí nghiệm tế bào khuếch tán Franz............... 8
Hình 1.4. Quy trình phát triển mô hình QSPeR dựa trên các tham số tính toán
từ cấu trúc hóa học .......................................................................................... 12
Hình 1.5. Các bước xây dựng một mô hình QSAR, kèm theo phương pháp đánh
giá mô hình theo quy tắc OECD ..................................................................... 19
Hình 2.1. Sơ đồ nội dung nghiên cứu ............................................................. 27
Hình 2.2. Sơ đồ khối thể hiện phương pháp xây dựng mô hình QSPeR ........ 28
Hình 2.3. Cửa sổ biểu diễn các tham số được cài đặt cho quá trình huấn luyện
mô hình KNN ................................................................................................... 36
Hình 2.4. Kiến trúc và quy trình học của một nơ-ron nhân tạo (ANN) ......... 37
Hình 2.5. Cấu trúc mô hình mạng MLP sử dụng trong nghiên cứu này........ 37
Hình 2.6. Quy trình xác định hệ số thấm KP trên mô hình tế bào khuếch tán
Franz ............................................................................................................... 42
Hình 2.7. Đồ thị biểu diễn lượng hoạt chất thấm qua da theo thời gian ....... 44
Hình 3.1. Số lượng các nghiên cứu xếp theo năm được tìm thấy .................. 45
Hình 3.2. Phân bố của dữ liệu KP trong CSDL thu thập được ...................... 46

Hình 3.3. Tương quan tuyến tính giữa logKP với khối lượng phân tử (MW), hệ
số phân bố dầu nước (LogP n-Oct), diện tích bề mặt phân cực (PSA, Å2), độ
tan nội tại của các chất (SOL), số lượng liên kết quay được (RBN), tổng số
nguyên tố cho và nhận liên kết hydro trong phân tử (HDon+Acc) ................ 47
Hình 3.4. Phân tích cluster thứ bậc (hierarchical clustering) CSDL ............ 48
Hình 3.5. Đường cong biểu diễn mỗi quan hệ phi tuyến tính giữa logKP và các
tham số phân tử và chất lượng của mô hình ................................................... 52


Hình 3.6. So sánh khả năng dự đoán (logKP quan sát vs. dự đoán) của cả 2 mô
hình (Tot)M4 và 27 trên tập huấn luyện và tập kiểm tra ................................ 53
Hình 3.7. Tương quan Pearson giữa các biến được lựa chọn vào các mô hình
QSPeR sử dụng phương pháp MLR và MNR .................................................. 53
Hình 3.8. Tập hợp 258 véc-tơ tựa trong mô hình SVM hồi quy biểu diễn thông
qua 3 thành phần chính tính bởi phương pháp phân tích thành phần chính
(Principal Component Analysis - PCA) .......................................................... 57
Hình 3.9. Độ khớp với dữ liệu tập huấn luyện của các mô hình ANN ........... 59
Hình 3.10. Kết quả huấn luyện của mô hình KNN sử dụng thuật toán NP-BASIR
......................................................................................................................... 60
Hình 3.11. Kết quả quá trinh huấn luyện và chọn cây thành viên trong mô hình
RF .................................................................................................................... 61
Hình 3.12. Chromatogram của carbamazepine trong điều kiện phân tích.... 62
Hình 3.13. Hệ số thấm của carbamazepin qua HHSE sử dụng dung dịch 1/15M
đệm phosphat (pH=7,0) .................................................................................. 64
Hình 3.14. Miền ứng dụng của các mô hình QSPeR...................................... 64
Hình 3.15. Tương quan giữa kết quả dự đoán (QSPeR) và kết quả thực nghiệm
......................................................................................................................... 66
Hình 4.1. Thành phần của cơ sở dữ liệu tính thấm qua da ............................ 69

ĐẶT VẤN ĐỀ
Da là lớp mô nằm ngoài cùng của cơ thể và là cơ quan lớn nhất cả về trọng
lượng cũng như diện tích bề mặt (bao phủ 1,5 - 2,3m2 diện tích bề mặt ở người
trưởng thành và chiếm khoảng 8% trọng lượng cơ thể). Với ưu thế về diện tích
tiếp xúc cũng như chuyển hóa, da trở thành một cơ quan hấp thu tiềm năng cho
các hợp chất hóa học, bao gồm cả dược chất và độc chất [81].
Dự đoán tốc độ cũng như mức độ hấp thu qua da người là một đề tài quan
trọng, có tính ứng dụng lớn trong cả dược-mỹ phẩm, khoa học môi trường và
an toàn lao động. Nhiều mô hình nghiên cứu in vitro, in vivo và ex-vivo đã được
phát triển, trong đó mô hình tế bào khuếch tán Franz và cải biến của nó (tế bào
khuếch tán Keshary-Chien), sử dụng màng khuếch tán da người khỏe mạnh là
hai trong số các mô hình in vitro được sử dụng nhiều nhất hiện nay, được ưu
tiên hàng đầu trong đánh giá độ hấp thu qua da của dược-mỹ phẩm, đặc biệt
trong bối cảnh châu Âu và Bắc Mỹ đồng loạt cấm lưu hành các sản phẩm làm
đẹp từng thử nghiệm trên động vật vì lý do đạo đức. Điều này được thể hiện rõ
trong các hướng dẫn (guidelines) mới nhất của các cơ quan quản lý như Tổ
chức hợp tác và phát triển kinh tế (OECD), Ủy ban Châu Âu (EC), Cơ quan an
toàn thực phẩm châu âu (EFSA), Cục bảo vệ môi sinh Hoa Kỳ (EPA) và cả Tổ
chức y tế thế giới (WHO). [92]
Tuy nhiên, như đánh giá của REACH, chi phí vận hành các mô hình in
vitro quá lớn, sẽ cản trở việc nghiên cứu các sản phẩm dược-mỹ phẩm mới cũng
như phát triển các dạng thuốc dùng ngoài da thay thế cho đường uống. Do đó,
trong khoảng thời gian 01/2011 đến 12/2015, EC và Cosmetics Europe đã đồng
tài trợ một dự án, tên gọi: “Tích hợp mô hình in silico trong dự đoán độc tính
liều lặp lại trên người của hóa mỹ phẩm” (COSMOS), với mục tiêu dài hạn là
tìm ra phương pháp nghiên cứu mới, tiết kiệm, bổ sung cho thí nghiệm in vitro
và có thể thay thế hoàn toàn các phép thử trên động vật. Mô hình in silico ở đây
1

là các công cụ tin học, cho phép xác định tốc độ và mức độ hấp thu qua da cũng
như ngưỡng gây độc (TTC) của các hợp chất hóa học, dựa trên đặc điểm cấu
trúc và sinh lý của cơ thể. [123]
Phương pháp in silico trong nghiên cứu hấp thu qua da được chia thành
hai nhóm chính: mô hình tương quan định lượng cấu trúc-tính thấm (QSPeR)
và mô hình dược động học sinh lý (PBPK). Trong đó mô hình QSPeR được
xem là công cụ mạnh hơn trong thiết kế cấu trúc và sàng lọc hiệu năng cao.
Mục tiêu của mô hình QSPeR là xây dựng các phương trình toán học y = f(x)
với biến độc lập là các tham số phân tử mô tả đặc điểm cấu trúc 0-3D hay đặc
điểm hóa lý của phân tử, còn biến phụ thuộc là giá trị hệ số thấm qua da thực
nghiệm. [82]
Từ đầu thập niên 90, một số mô hình QSPeR dự đoán hệ số thấm in vitro
(Kp, cm/h) đã được phát triển, tới nay, gần 60 công trình đã công bố, cho thấy
sức hút của đề tài này trong giới khoa học. Năm 2017, GS. Cronin, ĐH
Liverpool John Moores, UK khi tổng kết dự án COSMOS và điểm lại quá trình
27 năm phát triển phương pháp in silico đã nêu một số hạn chế của các mô hình
QSPeR hiện nay. Thứ nhất, dữ liệu hóa học chưa phong phú, số lượng còn ít
(<150). Mặc dù nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã công bố, bài báo mới nhất
của Alves và cộng sự năm 2015 cũng như nhiều mô hình khác vẫn đang sử
dụng bộ dữ liệu 94 hợp chất công bố bởi Flynn năm 1990. Dữ liệu không được
phân loại theo nhóm dược chất, tá dược hay độc chất cũng là một khó khăn.
Thứ hai, các tham số phân tử chủ yếu hiện dùng là một số tính chất hóa lý đơn
giản (khối lượng phân tử, LogP, đặc điểm phân cực…) và tham số topo (2D).
Rất ít nghiên cứu mở rộng vùng tìm kiếm trong các tham số lý thuyết khác, ví
dụ như lượng tử hay 3D. Cuối cùng, kỹ thuật xây dựng mô hình QSPeR chủ
yếu là mô hình hồi quy tuyến tính. Với sự phát triển của khoa học máy tính,
nhiều phương pháp phân tích dữ liệu mạnh, ví dụ kỹ thuật học máy, trí tuệ nhân
tạo… đã ra đời và có thể ứng dụng trong nghiên cứu QSPeR. [82]
2

Từ các phân tích nêu trên, chúng tôi đề xuất thực hiện đề tài: “Nghiên cứu
dự đoán khả năng thẩm thấu qua da của dược chất sử dụng mô hình QSPeR”,
với 3 mục tiêu:
- Xây dựng một bộ dữ liệu mới về hệ số thấm qua da người (KP) xác định
trên mô hình tế bào khuếch tán Franz.
- Xây dựng mô hình QSPeR có khả năng dự đoán chính xác hệ số thấm
Kp qua da của dược chất.
- Dự đoán và đo hệ số thấm qua da của một số dược chất trên mô hình tế
bào khuếch tán Franz.

3


Chương 1. TỔNG QUAN
1.1. Cấu trúc da người và sự hấp thu qua da
1.1.1. Cấu trúc và chức năng của da
Da là lớp mô ngoài cùng của cơ thể, là cơ quan lớn nhất cả về diện tích bề
mặt cũng như khối lượng. Chức năng chủ yếu của da là bảo vệ, ngăn cản sự
xâm nhập không mong muốn của các chất độc, các vi sinh vật gây bệnh cũng
như ảnh hưởng của các tác động cơ học đối với cơ thể. Ngoài ra, da còn là hàng
rào ngăn cản sự mất nước, mất chất dinh dưỡng, điều hòa nhiệt độ và bảo vệ cơ
thể khỏi các tia cực tím UV.
Về cấu trúc, da có 3 lớp: lớp biểu bì, lớp trung bì và lớp hạ bì (lớp mô dưới
da) (Hình 1.1) [100], [111], [120], [122].
- Biểu bì: là lớp ngoài cùng của da, tương đối mỏng, bao gồm một vài
lớp tế bào sắp xếp theo thứ tự từ ngoài vào trong như sau: lớp tế nào sừng (SC),
lớp bóng, lớp hạt, lớp tế bào gai, lớp đáy. Phần biểu bì cấu tạo chủ yếu là các
tế bào keratinocyte, được tạo thành bởi sự biệt hóa và di chuyển từ lớp nền.
Trong đó, lớp không biến đổi nhất trên cùng - lớp sừng - là rào cản chính đối

với việc hấp thu thuốc, dày khoảng 10-50mm, không có hoạt động chuyển hóa,
hàm lượng nước thấp (5–20%).
- Trung bì: là lớp màng mỏng giữa lớp biểu bì và lớp hạ bì. Đây là nơi
tập trung của các mạch máu, dây thần kinh cảm giác (nhạy cảm với áp suất,
nhiệt độ và đau) và các tế bào bạch huyết. Chức năng chính của lớp này là cung
cấp dinh dưỡng cho lớp biểu bì, là rào cản chính đối với nhiễm trùng cũng như
giữ nước.
- Bên dưới lớp trung bì là một lớp mô liên kết lỏng thường được gọi là
hạ bì; các phần phụ của da có nguồn gốc từ lớp này: tuyến mồ hôi, tuyến bã
nhờn và nang lông…

4


Với diện tích bề mặt tương đối lớn và có hệ thống tuần hoàn ở dưới chiếm
khoảng 5-10% cung lượng tim, da trở thành cơ quan hấp thu thuận lợi cho các
hợp chất hóa học có tác dụng tại chỗ hay toàn thân [53]. Một chất hóa học
(thuốc, mỹ phẩm, chất độc, dung môi,…) trước khi gây tác động đến cơ thể thì
đầu tiên cần phải thấm qua da. Tuy nhiên, việc thấm qua da diễn ra như thế nào
và thông số nào giúp đánh giá khả năng thấm qua da của một hợp chất, chúng
tôi sẽ đề cập ở phần tiếp theo của luận văn.

Hình 1.1. Cấu trúc của da
1.1.2. Các cơ chế hấp thu qua da và rào cản của quá trình thấm
Sự hấp thu qua da (dermal/percutaneus/skin absorption) là thuật ngữ mô
tả sự vận chuyển các chất hóa học từ bề mặt ngoài của da đi vào hệ tuần hoàn
[27].
Đây là một quá trình phức tạp, theo một trong ba con đường sau: [9], [34],
[43], [73]
- Khuếch tán qua màng tế bào (thông qua các tế bào sừng hóa keratin

bằng cách phân bố trong và ngoài tế bào).
5


- Khuếch tán qua khoảng kẽ giữa các tế bào (xung quanh các tế bào sừng
ở khu vực ngoài tế bào giàu lipid).
- Khuếch tán qua phần phụ của da (thông qua nang lông, tuyến mồ hôi,
tuyến bã nhờn/dầu).
Trong ba con đường hấp thu thì hấp thu qua khoảng kẽ giữa các tế bào và
khuếch tán qua màng tế bào được coi là quan trọng nhất. Trong đó, đường hấp
thu qua khoảng kẽ giữa các tế bào khá quanh co và được xác định là con đường
chính để hợp chất có thể xâm nhập qua lớp sừng do đặc tính gần như không
thấm của lớp này, như vậy có nghĩa là, lipid của lớp sừng đóng vai trò quan
trọng trong chức năng bảo vệ cơ thể của da.
Con đường hấp thu qua các phần phụ của da cũng khá quan trọng trong
một số thời điểm ban đầu khi xâm nhập và trên những vùng mà tỷ trọng và kích
thước của các tuyến phụ có thể đóng vai trò như là ngăn nhận gặp trong một số
dạng bào chế [102].

Hình 1.2. Các con đường hấp thu qua da của một hợp chất
Rào cản chính đối với quá trình thấm qua da là lớp sừng. Lớp sừng nằm
trên bề mặt ngoài của da, là một lớp tế bào chết chứa đầy keratin được bao
6


quanh bởi một hệ thống ngoại bào giàu lipid. Trong cơ thể người, nó bao gồm
10 và 25 lớp tế bào chết, kéo dài, các tế bào sừng ở trong một hệ thống lipid
kép. Lớp sừng chỉ dày 7–16µm ở hầu hết các vùng của cơ thể nhưng dày 400–
600 µm ở lòng bàn tay và bàn chân. Tầng lớp sừng bao gồm 40% protein trong
đó 80% là keratin. Chủng loại và lượng lipid có trong lớp sừng phụ thuộc vào

từng vùng của cơ thể có thể làm ảnh hưởng lớn đến tính thấm qua da [70].
Nếu đồng bộ hóa các yếu tố về chủng loài, tuổi, giới tính, chủng tộc, vị trí
giải phẫu, tính trạng da, nhiệt độ da, tốc độ tuần hòa qua da và độ ẩm của da,
thì quá trình xâm nhập của một hợp chất chủ yếu chịu ảnh hưởng chính bởi các
đặc tính lý hóa liên quan đến cấu trúc hóa học của nó.
Như vậy, để đánh giá mức độ ảnh hưởng của một chất đối với cơ thể con
người thông qua da, chúng ta cần đánh giá được khả năng thấm qua da của chất
đó. Tất nhiên, một chất có khả năng thấm qua da càng tốt thì khả năng chất đó
gây tác động (tác dụng sinh học hoặc độc tính) càng lớn. Do vậy, việc đánh giá
khả năng thấm qua da của các chất hóa học có ý nghĩa rất lớn trong lĩnh vực
nghiên cứu dược, mỹ phẩm và môi trường.
1.1.3. Các phương pháp đánh giá khả năng thấm của các chất hóa học qua da
Hiện nay, có nhiều phương pháp để đánh giá tốc độ và mức độ hấp thu
qua da của một hợp chất hóa học, bao gồm cả các thí nghiệm in vitro, in vivo
và ex vivo đã được công bố rộng rãi [35].
Nhìn chung, trong các mô hình này, hệ số thấm của một hợp chất qua da
được xác định thông qua định luật Fick như sau [23], [30], [103]:
J = DmKp(∆Cm/t)

(1.1)

J: Lưu lượng thấm
Dm: Hằng số khuếch tán
Kp: Hệ số thấm
∆Cm: Chênh lệch nồng độ giữa 2 bên của màng
t: Độ dày của màng khuếch tán
7


Da người trước đây được sử dụng trong 100% thí nghiệm in vivo. Hiện

nay da từ các loài động vật bao gồm lợn, chuột, lợn, rắn, thỏ và các loài khác
được lựa chọn thay thế phù hợp cho da người. Trong số các loại, da của lợn và
chuột thường được sử dụng phổ biến nhất vì có nhiều điểm chung với da người.
Mặc dù da động vật cho thấy sự thấm các hóa chất trong nghiên cứu rất tốt,
nhưng nó không có lớp sừng phức tạp như ở da người [66].
Trong số các phương pháp được sử dụng để đánh giá khả năng thấm của
các hợp chất qua da thì mô hình tế bào khuếch tán Franz hiện tại được sử dụng
nhiều nhất và mang lại kết quả tương đối chính xác [27].
1.1.4. Mô hình tế bào khuếch tán Franz trong thí nghiệm đo khả năng thấm qua
da
Phương pháp phổ biến nhất sử dụng thiết kế buồng mở trong hệ thống tế
bào khuếch tán Franz và có thể được sử dụng với màng tổng hợp, cấu trúc mô
hoặc mẫu sinh học, chẳng hạn như da người.
 Cấu tạo của mô hình tế bào khuếch tán Franz [38]
Mô hình tế bào khuếch tán Franz được làm từ hai phần thủy tinh
borosilicate. Phần trên có thể được gọi là buồng cấp, hoặc khoang cấp. Phần
dưới thường được gọi là buồng nhận hay khoang thụ thể.

Hình 1.3. Cấu tạo của hệ thống thí nghiệm tế bào khuếch tán Franz

8


Khoang cấp được nối với khoang nhận bằng một khớp. Đặt ở giữa khớp
là màng thấm hoặc vận chuyển chất. Hệ thống thường được nối với nguồn nước,
máy sấy khô, hoặc môi trường có thể kiểm soát nhiệt độ. Quá trình thí nghiệm
có sử dụng máy khuấy từ.
Tay lấy mẫu, ống dẫn, ống thoát nước nóng, và lưu lượng được tùy chỉnh
của các tế bào Franz tiêu chuẩn được làm bằng ống có OD (outer diameter)
6mm, có độ dày thành 1,0mm với dung sai đường kính bên trong của ống là

khoảng 4mm. Các xi lanh với có kích thước kim tiêm OD 2mm có thể dễ dàng
được sử dụng để lấy mẫu. Lượng lấy mẫu tiêu chuẩn có thể nhỏ (mức nM) tùy
theo độ nhạy của thiết bị.
 Cách hoạt động của tế bào Franz
Thuốc thử được đặt ở khoang cấp. Màng ngăn tách khoang cấp chứa mẫu
thử với khoang nhận được đặt vào môi trường có thể điều chỉnh pH bằng đệm
phosphate. Tốc độ thấm của thuốc qua màng được theo dõi bằng cách lấy mẫu
từ buồng thụ thể theo thời gian và định lượng nồng độ. Tại các thời điểm xác
định, một lượng mẫu được lấy ra từ khoang nhận để phân tích (ví dụ: bằng
HPLC). Môi trường sẽ được bù vào với mỗi lần lấy mẫu như vậy. Thử nghiệm
này nhằm xác định lượng thấm qua màng tại mỗi thời điểm. Hệ thống được duy
trì ở nhiệt độ không đổi 35-37ºC [38].
Mô hình tế bào khuếch tán Franz được sử dụng ngày càng nhiều trong các
nghiên cứu về khả năng thấm qua da. Tuy nhiên, cùng với sự phát triển mạnh
mẽ của khoa học kỹ thuật, hàng ngày hàng giờ, các nhà khoa học đã và đang
tổng hợp hàng triệu các hợp chất mới phục vụ cho quá trình nghiên cứu; cùng
đó, sự gia tăng không ngừng của ô nhiễm môi trường thì việc sử dụng các mô
hình động vật in-vivo hoặc mô hình in-vitro như tế bào Franz trở nên khó khả
thi, tiêu tốn khá nhiều chi phí và không thể tiến hành trên diện rộng. Đặc biệt,
một vấn đề đặt ra đối với các thí nghiệm này là vấn đề đạo đức trong quá trình
thu thập da người hay động vật. Do vậy, thách thức đặt ra đối với các nhà khoa
9


học là phải đưa ra một phương pháp mới giúp sàng lọc một cách chóng và tương
đối chính xác các chất có tác động đối với da. Một trong các phương pháp thay
thế được đầu tư phát triển hiện nay là sự xuất hiện của các mô hình in silico
QSPeR. Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ đề cập cụ thể hơn về xu hướng ứng
dụng mô hình QSPeR trong nghiên cứu khả năng thấm qua da của các hợp chất.
1.2. Tổng quan mô hình QSPeR

1.2.1. Khái niệm và nguyên lý chung của QSPeR
Từ khoảng giữa thế kỷ thứ 19, các nhà khoa học đã phát hiện ra tác dụng
sinh học của hợp chất có liên quan mật thiết đến cấu trúc hóa học của nó, mối
quan hệ này hoàn toàn có thể “định lượng” (biểu diễn) thông qua một phương
trình toán học [94]. Tuy nhiên, phải đến giữa thế kỷ 20, cùng với sự phát triển
mạnh mẽ của khoa học máy tính, một ngành khoa học mới đã ra đời, kết hợp
giữa sức mạnh của máy tính, toán học hóa học và vật lý, QSARs (liên quan cấu
trúc và tác dụng, Quantitative Structure Activity Relationships) / QSPRs (liên
quan cấu trúc và đặc tính, Quantitative Structure Property Relationships). Dù
mới xuất hiện, song chỉ trong vòng vài chục năm trở lại đây, sự đóng góp của
QSARs-QSPRs mang lại không hề nhỏ, hàng trăm bài báo và các công trình
nghiên cứu đã ra đời và đem lại nhiều ứng dụng to lớn. Việc phát triển các mô
hình được xây dựng trên nền tảng của toán học và hóa học giúp giảm thiểu chi
phí của các mô hình động vật mà vẫn đem lại những kết quả khả thi.
Mô hình QSARs biểu thị mối quan hệ định lượng giữa cấu trúc phân tử và
hoạt tính sinh học của hợp chất. Những đặc điểm hóa học này có thể là các
thông số được xác định theo lý thuyết cũng như các thông số xác định từ thực
nghiệm (ví dụ: các loại đặc tính hóa lý của hợp chất như nhiệt độ nóng chảy,…).
Do đó, bất kỳ yếu tố nào có chứa thông tin hóa học quan trọng đều có thể được
sử dụng với vai trò là các biến dự báo hay các tham số mô tả. Như vậy, các đặc
tính lý hóa như là nhiệt độ nóng chảy, nhiệt độ sôi, hay sức căng bề mặt đặc
trưng cho một hợp chất đều chứa đựng thông tin liên quan có thể dùng để giải
10


thích các đáp ứng liên quan đến hợp chất đó. Nói một cách toán học, đáp ứng
của một hợp chất có thể thể hiện như là hàm số của các thuộc tính và đặc tính
cấu trúc [94].
Tác dụng sinh học = f (Thuộc tính hóa học, đặc tính hóa lý)
Hiểu một cách đơn giản, 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:
Y = f(X)

(1.2)

Trong đó:
- Y là biến tác dụng sinh học hoặc hóa học về hoạt tính/đặc tính/độc tính,
thường thu được từ thực nghiệm.
- 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 descriptor, TSPT).
Đến nay đã có hàng ngàn 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
Adapt, 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
[84].
Như vậy, mô hình QSPeR (Quantiative Structure Permiability
Relationship) có thể được hiểu là một nhánh của phương pháp phân tích
QSARs/QSPRs với biến Y là đại lượng đo khả năng thấm qua da và thể hiện
bằng giá trị logKp với Kp là hệ số thấm qua da. Các biến X1, X2,… là các đại
lượng mô tả cấu trúc đã nói ở trên.
Khả năng thấm qua da = f (Các đặc tính hóa học, hóa lý)

11


Việc xây dựng mô hình QSPeR phụ thuộc rất nhiều vào bộ dữ liệu cũng

như thuật toán được sử dụng để xây dựng mô hình. Câu hỏi đặt ra là mô hình
vừa xây dựng có « tốt » hay không ? Điều đó có nghĩa là, cần có những tiêu chí
để có thể đánh giá được mô hình cũng như xác định rõ miền ứng dụng của mô
hình.
1.2.2. Xây dựng và đánh giá mô hình QSPeR
Mô hình QSPeR được xây dựng và đánh giá gồm 5 bước được mô hình
hóa thông qua Hình 1.4 [94]. Cụ thể như sau:

Hình 1.4. Quy trình phát triển mô hình QSPeR dựa trên các tham số tính toán
từ cấu trúc hóa học
 Bước 1: Chuẩn bị cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu (CSDL) để xây dựng các mô hình QSPeR 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 bộ dữ liệu. CSDL cho một mô hình QSPeR cụ
12


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, cụ thể ở đây là hệ số
thấm Kp, logKp [94].
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 QSPeR [94]. Tập kiểm nghiệm được sử
dụng để đánh giá mô hình.

13