Dự đoán tác dụng ức chế xanthin oxidase của cao chiết từ quả cần tây thông qua phổ hấp thụ uv vis

BỘ Y TẾ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI

LÊ VIẾT HOÀNG

DỰ ĐOÁN TÁC DỤNG
ỨC CHẾ XANTHIN OXIDASE
CỦA CAO CHIẾT TỪ QUẢ CẦN TÂY
THƠNG QUA PHỔ HẤP THỤ UV-VIS

KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ

HÀ NỘI - 2020


BỘ Y TẾ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC DƯỢC HÀ NỘI

LÊ VIẾT HOÀNG
Mã sinh viên: 1501184

DỰ ĐOÁN TÁC DỤNG
ỨC CHẾ XANTHIN OXIDASE
CỦA CAO CHIẾT TỪ QUẢ CẦN TÂY
THƠNG QUA PHỔ HẤP THỤ UV-VIS

KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP DƯỢC SĨ
Người hướng dẫn:
1. ThS. Nguyễn Văn Phương
2. PGS.TS. Nguyễn Thu Hằng
Nơi thực hiện:

Bộ môn Dược liệu

HÀ NỘI - 2020


LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, em xin được gửi lời cảm ơn tới Ban giám hiệu cùng toàn thể các thầy
giáo, cô giáo Trường Đại học Dược Hà Nội đã dạy dỗ truyền đạt cho em những kiến thức,
kĩ năng để trở thành một dược sĩ trong tương lai và đã tạo điều kiện thuận lợi giúp em
thực hiện khóa luận tốt nghiệp tại trường.
Với lịng kính trọng và biết ơn sâu sắc, em xin chân thành gửi lời cảm ơn 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, hướng dẫn cho
em từ những bước đi đầu tiên; đã giành nhiều thời gian vàng ngọc để hướng dẫn em viết
và chỉnh sửa bài từ những điều nhỏ nhất. Những buổi hướng dẫn của cô không chỉ cho
em nhiều kiến thức, kỹ năng và kinh nghiệm nghiên cứu khoa học, mà còn dạy em kinh
nghiệm sống, đạo đức nghề nghiệp, giúp em trưởng thành hơn trong học tập, công việc
và cuộc sống.
Em xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc tới ThS. Nguyễn Văn Phương (Bộ môn
Dược liệu - Trường Đại học Dược Hà Nội), người thầy đã trực tiếp hướng dẫn em trong
suốt quá trình nghiên cứu và hồn thành khóa luận tốt nghiệp; một người anh thân thương
hết lịng vì các em; đã khơng quản ngại những khó khăn, vất vả tận tình chỉ dạy, rèn giũa
cho em nhiều kỹ năng, kinh nghiệm nghiên cứu; người đã tận tình dẫn dắt em đến với kiến
thức về mơ hình tốn học và các thuật tốn học máy, là nền tảng xuyên suốt khóa luận
này.
Em cũng xin được cảm ơn các thầy cô Bộ môn Dược liệu đã tạo điều kiện thuận lợi,
giúp đỡ em trong quá trình thực hiện đề tài. Mình xin gửi lời cảm ơn đến các bạn, các em
sinh viên trong nhóm nghiên cứu, đặc biệt là hai bạn Ngô Minh Khoa và Lê Thị Trang
đã giúp đỡ mình nhiều trong giai đoạn chuẩn bị ngun liệu, giúp mình hồn thành đề tài
đúng tiến độ.

Cuối cùng, con xin cảm ơn bố mẹ đã sinh thành, nuôi dạy con nên người; cảm ơn
cảm ơn chị gái, em trai; cảm ơn các anh chị em, bạn bè đã ln động viên, khích lệ, theo
dõi em trong suốt q trình học tập và thực hiện khóa luận này.
Em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày 2 tháng 6 năm 2020
Sinh viên

Lê Viết Hoàng


MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
DANH MỤC CÁC BẢNG
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ, ĐỒ THỊ
ĐẶT VẤN ĐỀ ......................................................................................................... 1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN ................................................................................... 3
1.1. Tổng quan về cây cần tây và quả cần tây .................................................... 3
1.1.1. Đặc điểm thực vật và phân bố loài Apium graveolens L............................ 3
1.1.2. Thành phần hóa học ................................................................................. 3
1.1.3. Tác dụng sinh học .................................................................................... 7
1.2. Tổng quan mối quan hệ dữ liệu phổ-tác dụng ............................................. 9
1.2.1. Khái niệm và nguyên lý chung ................................................................. 9
1.2.2. Các bước xây dựng và đánh giá mơ hình .................................................10
1.2.3. Tổng quan về phương pháp học máy .......................................................12
1.2.4. Tình hình nghiên cứu ứng dụng mơ hình dữ liệu phổ-tác dụng để dự đốn
tác dụng của các dịch chiết/cao chiết dược liệu .................................................14
CHƯƠNG 2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ....................16
2.1. Nguyên liệu, thiết bị .....................................................................................16
2.1.1. Nguyên liệu .............................................................................................16
2.1.2. Hóa chất, thiết bị và phần mềm ...............................................................16

2.2. Nội dung nghiên cứu ...................................................................................17
2.3. Phương pháp nghiên cứu.............................................................................17
2.3.1. Chuẩn bị cơ sở dữ liệu .............................................................................17
2.3.2. Xây dựng mơ hình ...................................................................................20
2.3.3. Phương pháp đánh giá mơ hình ...............................................................26
2.3.4. Phương pháp kiểm định mơ hình bằng thực nghiệm ................................27
CHƯƠNG 3. THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .........................28
3.1. Chuẩn bị cơ sở dữ liệu và xử lý số liệu........................................................28
3.2. Xây dựng mơ hình .......................................................................................31
3.2.1. Thiết kế tập huấn luyện và tập kiểm nghiệm ............................................31


3.2.2. Kết quả xây dựng mơ hình .......................................................................31
3.3. Lựa chọn mơ hình có chất lượng tốt nhất và kiểm định lại bằng thực
nghiệm .................................................................................................................38
CHƯƠNG 4. BÀN LUẬN......................................................................................40
4.1. Về sự phát triển của mơ hình dữ liệu phổ-tác dụng ...................................40
4.2. Tính mới của nghiên cứu .............................................................................43
4.3. Về kết quả xây dựng mơ hình......................................................................44
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ...............................................................................47
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC


DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Viết tắt
ANN
CART
CE

Tiếng Anh

Tiếng Việt

Artificial Neural Networks

mạng neuron nhân tạo

Classification & Regression Tree

cây phân loại và hồi quy

Capillary Electrophoresis

điện di mao quản
cơ sở dữ liệu

CSDL
DMSO

Dimethyl sulfoxide

dimethyl sulfoxide

GA

Genetic Algorithm

thuật toán di truyền

GC

Gas Chromatography

sắc ký khí

GC/MS

HPLC

HPTLC

HSCCC

Gas Chromatography-Mass
Spectrometry
High Performance Liquid
Chromatography
High-performance thin-layer
Chromatography
High-Speed Counter-Current
Chromatography

sắc ký khí kết hợp khối phổ
sắc ký lỏng hiệu năng cao
sắc ký lớp mỏng hiệu năng cao
sắc ký ngược dòng tốc độ cao

The half maximal inhibitory

nồng độ ức chế 50% hoạt tính

concentration

enzym

ICA

Independent Component Analysis

phân tích thành phần độc lập

kNN

k-Nearest Neighbors

k hàng xóm gần nhất

MAD

Mean absolute deviation

độ lệch tuyệt đối trung bình

Machine learning

học máy

Multiple Linear Regression

hồi quy đa biến tuyến tính

Mass spectrometry

khối phổ

Nuclear magnetic resonance

cộng hưởng từ hạt nhân

IC50

ML
MLR
MS
NMR
NSAIDs

Non-steroidal anti-inflammatory
drugs

thuốc chống viêm không steroid

PCA

Principal Component Analysis

phân tích thành phần chính

PLS

Partial Least Squares

bình phương tối thiểu từng phần


Quantitative Composition-

mối quan hệ định lượng thành

Activity Relationships

phần-tác dụng

Root Mean Squared Error

sai số trung bình bình phương

RSM

Response surface methodology

phương pháp bề mặt đáp ứng

RSS

Residual Sum of Squares

tổng bình phương phần dư

SVR

Support vector regression

phương pháp vector hỗ trợ

TCM

Traditional Chinese medicines

TLC

Thin layer chromatography

QCAR
RMSE

UPLC
XO

Ultra Performacnce Liquid
Chromatography
xanthine oxidase

thuốc y học cổ truyền Trung
Quốc
sắc ký lớp mỏng
sắc ký lỏng siêu hiệu năng
xanthin oxidase

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng

Tên bảng

Trang

1.1

Các hợp chất flavonoid trong quả cần tây

4

3.1

Điều kiện chiết xuất 17 mẫu cao quả cần tây

28

3.2

Độ hấp thụ tại 6 bước sóng và giá trị IC50 của 17 mẫu cao quả
cần tây

30

3.3

Hệ số tương quan chéo giữa các biến

31

3.4

Kết quả dự đốn nội của mơ hình M18

34

3.5

Kết quả dự đốn ngoại của mơ hình M18

34

3.6

Kết quả khảo sát ảnh hưởng của các thông số C, ε và γ lên
chất lượng mơ hình

35

3.7

Kết quả dự đốn nội của mơ hình M23

36

3.8

Kết quả dự đốn ngoại của mơ hình M23

36

3.9

Thơng số thống kê của các mơ hình M1, M18, M23, M44

38

3.10

Kết quả kiểm định mơ hình bằng thực nghiệm in vitro

39


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, SƠ ĐỒ, ĐỒ THỊ
Hình
1.1
1.2
2.1
2.2

Tên hình
Khung cấu trúc flavonoid trong quả cần tây
Sơ đồ tóm tắt các bước xây dựng mơ hình mối quan hệ dữ liệu
phổ-tác dụng
Sơ đồ tóm tắt quy trình chiết xuất cao quả cần tây
Sơ đồ quy trình đánh giá tác dụng ức chế XO của cao quả cần

tây

Trang
4
11
18
20

2.3

Cấu trúc và quy trình học của một neuron nhân tạo (ANN)

22

2.4

Vai trị của momentum trong mạng neuron nhân tạo

23

2.5

Vai trò của tốc độ học trong mạng neuron nhân tạo

24

3.1

Phổ hấp thụ UV-Vis của 17 mẫu cao quả cần tây

29

3.2

Ảnh hưởng của các thông số tốc độ học, momentum và số
neuron trong lớp ẩn lên chất lượng mơ hình

33

Đồ thị biểu diễn thay đổi của các thơng số chất lượng mơ hình
3.3

theo giá trị k

37

Đồ thị biểu diễn tương quan giá trị LogIC50 dự đoán và
3.4

LogIC50 thực tế trên tập huấn luyện

37


ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong q trình chuyển hóa purin trong cơ thể, xanthin oxidase (XO) là enzym
chìa khóa xúc tác cho các phản ứng oxy hóa hypoxanthin thành xanthin và xanthin thành
acid uric. Hoạt động quá mức của enzym này dẫn đến tăng sinh tổng hợp acid uric, là
nguyên nhân dẫn đến nhiều bệnh lý trong đó có bệnh gút [65], [69]. Các chất ức chế XO
làm giảm nồng độ acid uric trong máu, do đó được sử dụng trên lâm sàng để điều trị

bệnh gút. Rất nhiều hợp chất đã được chứng minh hoạt tính ức chế XO, trong đó đáng
chú ý là các hợp chất nhóm flavonoid [62].
Hiện nay, cao chiết từ quả cần tây (Apium graveolens L.) với thành phần chính là
flavonoid được chiết xuất theo quy trình của tác giả Nguyễn Thu Hằng và cộng sự đã
được chứng minh có tác dụng hạ acid uric thơng qua con đường ức chế XO trên thực
nghiệm [4], [5], [63]. Các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng flavonoid là nhóm hoạt chất chính
của cao chiết từ quả cần tây [13] và tác dụng ức chế XO của cao quả cần tây là do sự kết
hợp của nhiều flavonoid [87].
Sản xuất thuốc thảo dược là một quá trình phức tạp từ ngun liệu ban đầu thường
thơng qua q trình chiết xuất thu được bán thành phẩm là cao chiết. Cao chiết được
chuẩn hóa sẽ tiếp tục được bào chế thành sản phẩm cuối cùng là dược phẩm. Do đó, chất
lượng của cao bán thành phẩm đóng vai trị quyết định đến chất lượng và hiệu quả điều
trị của thuốc thảo dược. Với cao chiết từ quả cây cần tây, hàm lượng flavonoid toàn
phần là một chỉ tiêu chất lượng quan trọng, được xác định bằng phương pháp quang phổ
hấp thụ UV-Vis dựa trên độ hấp thụ của dung dịch mẫu thử ở bước sóng cực đại (λmax).
Tuy nhiên, hiệu quả điều trị của cao quả cần tây là do tác dụng hiệp đồng tổng hợp của
nhiều thành phần trong cao mang lại [34], [84], [89], trong khi giá trị hàm lượng
flavonoid tồn phần chỉ được tính tốn từ độ hấp thụ UV-Vis tại một bước sóng (λmax)
và kết quả được tính theo một flavonoid chính (apigenin) nên giá trị này chưa thực sự
phản ánh đầy đủ thông tin về thành phần flavonoid cũng như chất lượng của cao quả
cần tây. Vì vậy, cần thiết phải tìm kiếm một cơng cụ khác phản ánh đầy đủ hơn thành
phần flavonoid trong cao quả cần tây, từ đó có thể ứng dụng cơng cụ này trong việc tiêu
chuẩn hóa và kiểm nghiệm, giúp đảm bảo chất lượng và tác dụng của cao quả cần tây.
Một hướng tiếp cận mới để kiểm soát chất lượng thuốc thảo dược hiện nay được
đề xuất bởi các nhà nghiên cứu Trung Quốc là mối quan hệ định lượng dữ liệu phổ-tác
dụng (Spectrum-Effect Relationship) với mục tiêu xây dựng mối tương quan giữa dữ
1


liệu phổ và tác dụng sinh học của dịch chiết/cao chiết dược liệu [86]. Nhiều nghiên cứu

đã xây dựng thành cơng mơ hình biểu thị mối tương quan này và ứng dụng vào dự đoán
tác dụng cũng như kiểm soát chất lượng của dịch chiết/cao chiết dược liệu [84], [86].
Do đó, đề tài “Dự đốn tác dụng ức chế xanthin oxidase của cao chiết từ quả cần tây
thông qua phổ hấp thụ UV-Vis” được thực hiện với hai mục tiêu:
1. Xây dựng mơ hình định lượng biểu thị mối quan hệ giữa độ hấp thụ UV-Vis và
tác dụng ức chế XO của các mẫu cao quả cần tây.
2. Đánh giá mơ hình, kiểm định mơ hình có chất lượng tốt nhất bằng thực nghiệm.

2


CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN
1.1. Tổng quan về cây cần tây và quả cần tây
1.1.1. Đặc điểm thực vật và phân bố loài Apium graveolens L.
Tên khoa học: Apium graveolens L. họ Cần (Apiaceae) [9].
Tên nước ngoài: Celery (tiếng Anh), céleri (tiếng Pháp) [9].
1.1.1.1. Đặc điểm thực vật
Cây thảo, có mùi thơm, sống 1-2 năm, thân mọc đứng, có rãnh dọc, cao khoảng
15 - 150 cm. Lá thn dài hoặc hình trứng, dài 7-18 cm, rộng 3,5 - 8 cm, xẻ 3 thùy hình
tam giác. Thuỳ cuối có răng cưa hoặc khía, dài 1,2 - 2,5 cm, rộng 0,8 - 2,5 cm. Lá phía
trên có cuống ngắn, phiến hình tam gác, xẻ sâu 2 thùy, thùy cuối hình trứng. Lá ở gốc
có cuống, bẹ to rộng, hình tam giác, xẻ 3-5 thùy hình tam giác, đầu tù, mép khía răng
to, khơng lông. Cụm hoa dạng tán, rộng 1,5 - 4 cm, mọc đối diện với lá, gồm nhiều tán
dài, ngắn không đều, các tán ở đầu có cuống dài hơn các tán bên trong và có kích thước
4 -15 mm. Tán kép mang 8 - 12 tán, tán hoa có 7 - 25 hoa, kích thước 6 - 9 mm theo
chiều ngang. Hoa phía ngồi có 3 - 8 (-16) cánh hoa mành, kích thước 0,5 - 2,5 cm, cống
dài 1 - 1,5 mm. Quả (thường gọi là hạt [20]) có hình trứng, hơi dẹt, trịn hai đầu, nhẵn,
có 5 cánh lồi chạy dọc thân, đường kính 1,3 - 1,5 mm, chiều dài 1-2 mm. Mùa ra hoa và
quả vào tháng 4 - 6 [2], [57].
1.1.1.2. Phân bố

Cây có nguồn gốc ở khu vực bờ biển Đại Tây Dương và Địa Trung Hải, thuộc
vùng ôn đới ấm ở Châu Âu và Châu Á [9]. Ở Việt Nam, cần tây đã được di nhập vào
nước ta và được trồng ở nhiều nơi để làm rau ăn [2], [9].
1.1.2. Thành phần hóa học
Quả cần tây có chứa flavonoid, tinh dầu, saponin, coumarin, tanin, đường khử,
lipid, caroten. Trong đó, thành phần hóa học chính là flavonoid, tinh dầu và coumarin
[4], [62].
1.1.2.1. Flavonoid
Theo các tài liệu thu thập được, cho đến nay đã phát hiện được 19 hợp chất
flavonoid trong quả cần tây chủ yếu là dẫn xuất của apigenin hoặc luteolin. Khung cấu
trúc chung của các flavonoid này được thể hiện ở hình 1.1. [48], [90], [95].

3


Hình 1.1. Khung cấu trúc flavonoid trong quả cần tây
Các hợp chất flavonoid trong quả cần tây được trình bày tóm tắt ở bảng 1.1.
Bảng 1.1. Các hợp chất flavonoid trong quả cần tây
TT

Tên hợp chất

R1

R2

R3

TLTK

1

Apigenin

H

H

H

2

Apiin

H

H

H

H

[95]

H

H

[48]

H

H

[48]

[48],[66],
[95]

[48],[66],
[95]

Apigenin-7-O-[2′′-O3

(5′′′-O-feruloyl)-βd-apiofuranosyl]-βd-glucopyranosid

4

6''-Malonylapiin

Apigenin 7-O5

malonylapiosylglucosid

4


Chrysoerinol-7-O6

apiosyl glucosid

H

OCH3

[48]

H

OCH3

[48]

H

OCH3

[95]

H

OCH3

[48]

H

OCH3

[48]

H

OCH3

[48]

H

OH

[71], [90]

(Graveobiosid B)

7

Chrysoerinol-7-Oglucosid

Chrysoeriol-7-O-[2′′8

O-(5′′′-O-feruloyl)β-D-apiofuranosyl]β-d-glucopyranosid

Chrysoeriol 7-O-6′′9

malonyl
apiosylglucosid

10

Chrysoeriol 7-O-6′′malonyl glucosid

Chrysoeriol 7-O11

malonylapiosylglucosid

12

Luteolin

H

5


Luteolin-3-methyl
13

ether-7-apiosyl

OCH3 OH

[48]

glycosid

Luteolin-7-O-apiosyl
14

glucosid

H

OH

[48]

H

OH

[48]

H

OH

[48]

H

OH

[48]

H

OH

[48]

OH

H

[90],[95]

(Graveobiosid A)

15

Luteolin-7-Oglucosid

Luteolin 7-O-6′′16

malonylapiosylglucosid

17

Luteolin 7-O-6′′malonyl glucosid
Luteolin 7-O-

18

malonylapiosylglucosid

19

Kaempferol

H

Flavonoid là một trong những nhóm hợp chất quan trọng nhất trong quả cần tây
[48]. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra tác dụng ức chế XO của dịch chiết quả cần tây là kết
quả của sự tương tác giữa nhiều thành phần flavonoid có trong đó [28], [87]. Do đó, để
kiểm sốt chất lượng cao chiết từ quả cần tây không thể chỉ dựa vào hàm lượng của một
flavonoid chính mà cần dựa trên hàm lượng flavonoid toàn phần.
6


Theo kết quả nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thu Hằng và cộng sự [4], [7], hàm
lượng flavonoid toàn phần trong cao chiết từ quả cần tây có thể được xác định bằng
phương pháp quang phổ hấp thụ tử ngoại khả kiến UV-Vis. Cụ thể, cao đặc quả cần tây
được chiết siêu âm bằng dung môi methanol, ly tâm loại tạp khơng tan. Sau đó, dung
dịch thử được tiến hành phản ứng với triethylamin 1% và được đo độ hấp thụ UV-Vis ở
bước sóng 380,5 nm. Hàm lượng % flavonoid tồn phần trong cao chiết được tính tốn
theo đường chuẩn đã xây dựng với chất chuẩn là apigenin [7].
1.1.2.2. Tinh dầu
Hàm lượng tinh dầu của quả cần tây là 2,52%. Phân tích tinh dầu quả cần tây bằng
phương pháp sắc ký khí kết hợp với khối phổ (GC/MS), kết quả phát hiện 28 thành phần
được chia thành 3 nhóm: 7 hợp chất dẫn xuất phthalid, 17 hợp chất là dẫn chất terpen
với thành phần chính là β-selinen (48,22%), limonen (24,32%) và 4 hợp chất cịn lại có
cấu trúc khác [30], [48]. Trong đó, đáng chú ý là các hợp chất thuộc nhóm dẫn xuất
phathalid (như 3-n-butyl phathlid [16], sedanolid [59], sedanenolid [75]), là những thành
phần đem lại mùi thơm và nhiều tác dụng sinh học đáng quý cho quả cần tây [9].
1.1.2.3. Coumarin
Các kết quả nghiên cứu về cần tây cho thấy có 20 hợp chất furanocoumarin đã
được phát hiện [9], [10]. Một số hợp chất điển hình như: umbelliferon [56], psoralen
[9], bergapten [22], xanthotoxin [9], [22].
1.1.3. Tác dụng sinh học

1.1.3.1. Tác dụng hạ acid uric và ức chế xanthin oxidase
Tác dụng ức chế enzym xanthin oxidase của dịch chiết ethanol toàn phần và các
phân đoạn dịch chiết từ quả cần tây đã được đánh giá trên thực nghiệm in vitro. Kết quả
cho thấy phân đoạn cloroform và phân đoạn ethyl acetat từ quả cây cần tây đều thể hiện
tác dụng ức chế XO in vitro một cách rõ rệt ở cả 3 nồng độ thí nghiệm 10 µg/ml, 50
µg/ml, 100 µg/ml. Mặt khác, dịch chiết ethanol tồn phần từ quả cần tây chỉ thể hiện tác
dụng ức chế XO ở 2 nồng độ cao là 50 µg/ml, 100 µg/ml [5].
Bên cạnh đó, nhiều nghiên cứu trên động vật thực nghiệm cũng đã chứng minh
tác dụng ức chế xanthin oxidase và làm giảm nồng độ acid uric của dịch chiết quả cần
tây. Cụ thể, nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thùy Dương và cộng sự đã đánh giá tác
dụng làm giảm nồng độ acid uric máu của cao chiết ethanol từ quả cần tây trên chuột
nhắt trắng ở 3 mức liều 250 mg/kg, 500 mg/kg và 1000 mg/kg dùng liên tục trong 5
7


ngày. Kết quả cho thấy nồng độ acid uric huyết thanh trên các lô thử tương ứng 3 mức
liều giảm lần lượt so với lô chứng là 59,3%; 52,6% và 43,8%. Mặt khác, cao quả cần
tây liều 250 mg/kg, 500 mg/kg còn làm giảm hoạt độ enzym xanthin oxidase (XO) tại
gan chuột thí nghiệm tương ứng là 12,1% và 10,5% [63].
Một nghiên cứu khác được thực hiện trên chuột cống bởi Mohamed và các cộng
sự, kết quả cho thấy lô chuột được cho uống dịch chiết ether dầu hỏa và dịch chiết
methanol từ quả cần tây liều 500 mg/kg có nồng độ acid uric máu giảm lần lượt 41% và
38% tại thời điểm 3 giờ; 44% và 31% tại thời điểm 6 giờ, so với lơ chứng [27].
Ngồi việc đánh giá tác dụng ức chế XO chung của mẫu dịch chiết quả cần tây,
nhiều nghiên cứu khác cũng đã phân lập và đánh giá tác dụng ức chế XO của một số
flavonoid chính có trong đó như apigenin, apiin, kaempferol, luteolin... [28]. Lin và các
cộng sự [47] đã đánh giá tác dụng ức chế XO in vitro của apigenin so sánh với
allopurinol, kết quả cho thấy apigenin có tác dụng ức chế XO tương đương allopurinol
thông qua cơ chế tương tác với trung tâm hoạt động của enzym này; De Souza và các
cộng sự cũng tiến hành đánh giá tác dụng ức chế XO của apigenin trên đối tượng chuột

nhắt trắng tăng acid uric máu, kết quả cho thấy apigenin liều 25 mg/kg giúp làm giảm
đáng kể nồng độ acid uric huyết thanh và ức chế 38,4% hoạt tính của XO trong gan in
vivo [25]. Luteolin - một thành phần flavonoid khác của quả cần tây, cũng ức chế cạnh
tranh XO qua việc tương tác với các acid amin chính nằm trong trung tâm hoạt động của
enzym này [88]. Ngoài ra, kaempferol cũng thể hiện tác dụng hiệp đồng ức chế XO khi
sử dụng kết hợp với luteolin [81].
1.1.3.2. Tác dụng chống viêm
Trên mơ hình gây phù bàn chân chuột bằng carrageenan, dịch chiết ethanol từ quả
cây cần tây ở các mức liều 250 mg/kg và 500 mg/kg đều có tác dụng ức chế phù bàn
chân chuột so với lô chứng tại thời điểm 1 giờ sau khi gây viêm (p < 0,05); tỷ lệ ức chế
phù của lô thử so với lô chứng lần lượt là 37,6% và 60,6% [3]. Trên mơ hình gây viêm
màng hoạt dịch khớp gối bằng tinh thể natri urat, kết quả cũng cho thấy khả năng làm
giảm đáng kể triệu chứng viêm khi dùng cao ethanol chiết từ quả cần tây ở cả hai mức
liều 250 mg/kg và 500 mg/kg [3].
Ngoài ra, dịch chiết quả cần tây cũng đồng thời thể hiện tác dụng chống viêm trên
nhiều mơ hình thí nghiệm khác như mơ hình gây phù bàn chân chuột và so sánh với
aspirin; mơ hình gây phù tai bằng xylen so sánh với dexamethason [68]; hay so sánh tác
8


dụng chống viêm của hỗn hợp kết hợp NSAIDs và dịch chiết cần tây so với khi dùng
NSAIDs đơn độc trên mơ hình gây phù bàn chân chuột [67].
1.1.3.3. Tác dụng giảm đau
Tác dụng giám đau của dịch chiết quả cần tây đã được đánh giá với nhiều mức
liều khác nhau trên những mơ hình khác nhau. Trên mơ hình Radall-selitto, dịch chiết
ethanol từ quả cần tây liều 250 mg/kg và 500 mg/kg có tác dụng tăng ngưỡng phản ứng
đau của chuột so với lô chứng tại các thời điểm 1 giờ và 2 giờ sau khi tiêm carrageenan
(p < 0,05) [3]. Cũng trên mơ hình này, nhưng sử dụng dịch chiết ethanol của quả cần tây
ở mức liều 70 mg/kg cho thấy tác dụng giảm đau tương đương ibuprofen liều 200 mg/kg
thể trọng chuột [67]. Một nghiên cứu khác của tác giả Nguyễn Thùy Dương và cộng sự

thực hiện trên mơ hình gây đau quặn bằng acid acetic (phương pháp Koster), kết quả
cũng cho thấy khả năng giảm đáng kể số cơn đau quặn khi dùng cao ethanol chiết từ quả
cần tây ở mức liều 250 mg/kg [3]. Một nghiên cứu gần đây được thực hiện bởi Battaglia
và cộng sự, nhằm đánh giá tác dụng giảm đau, chống viêm của bột chiết xuất quả cần
tây trên đối tượng ngựa bị viêm khớp mãn tính, kết quả cho thấy dịch chiết quả cần tây
ở mức liều 100 mg/kg cải thiện rõ rệt tình trạng viêm đau so với lơ chứng [15].
1.1.3.4. Các tác dụng khác
Ngoài các tác dụng kể trên, quả cần tây còn thể hiện một số tác dụng khác như:
chống ngưng tập tiểu cầu và kéo dài thời gian đông máu [6], hạ huyết áp [73], chống
ung thư [32], hạ đường huyết [76], hạ lipid máu [52], cải thiện trí nhớ [18], chống dị
ứng, kháng khuẩn [14], kháng nấm [54], chống oxi hóa [12]…
1.2. Tổng quan mối quan hệ dữ liệu phổ-tác dụng
1.2.1. Khái niệm và nguyên lý chung
Mối quan hệ dữ liệu phổ-tác dụng (Spectrum-Effect Relationship) là một khái
niệm mới được để xuất bởi các nhà nghiên cứu Trung Quốc với mục tiêu xây dựng mối
tương quan giữa dữ liệu phổ và tác dụng sinh học của dịch chiết/cao chiết dược liệu
nhằm ứng dụng vào kiểm soát chất lượng của thuốc thảo dược [86].
Nhiều tác giả khi nghiên cứu về dược liệu đã chỉ ra hiệu quả điều trị của thuốc
thảo dược là do tác dụng hiệp đồng tổng hợp của tất cả các thành phần mang lại [34],
[84], [89]. Nói cách khác, tác dụng sinh học của cao chiết dược liệu phụ thuộc trực tiếp
vào nhiều thành phần hóa học (định tính và định lượng) có trong cao chiết đó. Do vậy,
9


việc xác định hàm lượng của chỉ một hay một số thành phần chính chưa đủ để phản ánh
hiệu quả điều trị của cao chiết.
Mặt khác, dữ liệu phổ của của các mẫu dịch chiết/cao chiết dược liệu lại có thể
phản ánh đầy đủ hơn các thông tin đặc trưng của thành phần hóa học có trong dịch chiết.
Theo quan điểm của các tác giả đề xuất khái niệm Spectrum-Effect Relationships, dữ
liệu phổ có thể hiểu theo nghĩa rộng bao gồm các sắc ký đồ trong các kỹ thuật sắc ký

[86]. Khi các thành phần trong dịch chiết/cao chiết thay đổi tương ứng với sự thay đổi
của dữ liệu phổ, hoạt tính sinh học của dịch chiết/cao chiết cũng thay đổi theo. Như vậy,
dữ liệu phổ và tác dụng sinh học của dịch chiết/cao chiết dược liệu có mối quan hệ định
lượng với nhau [86]. Nói cách khác, tác dụng sinh học của dịch chiết/cao chiết dược liệu
được thể hiện dưới dạng hàm số của dữ liệu phổ:
Tác dụng sinh học = f(dữ liệu phổ)
Như vậy, mục tiêu của mô hình mối quan hệ dữ liệu phổ-tác dụng là thiết lập một
hàm số biểu thị mối quan hệ định lượng giữa các biến đầu vào và biến đầu ra có dạng
tổng quát như sau [34]:
Y = f1(x1) + f2(x2) + ... + fn(xn)
Trong đó, Y là biến đáp ứng sinh học thường thu được từ thực nghiệm và thể hiện
bằng các giá trị như nồng độ ức chế 50% hoạt tính enzym (IC50), giá trị phần trăm ức
chế (I%)…
Các biến x1, x2,…,xn là các biến đầu vào mô tả dữ liệu phổ thể hiện các thành phần
hóa học của mẫu thử.
1.2.2. Các bước xây dựng và đánh giá mơ hình
Các bước xây dựng mơ hình biểu thị mối quan hệ dữ liệu phổ-tác dụng của dịch
chiết/cao chiết dược liệu được tóm tắt ở sơ đồ hình 1.2.

10


Hình 1.2. Sơ đồ tóm tắt các bước xây dựng mơ hình biểu thị mối quan hệ
dữ liệu phổ-tác dụng [60].
Bước 1: Chuẩn bị cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu (CSDL) để xây dựng các mơ hình mối quan hệ dữ liệu phổ-tác dụng
bao gồm hoạt tính sinh học và thông tin dữ liệu phổ được xác định trên thực nghiệm của
dịch chiết/cao chiết dược liệu.
Bước 2: Xử lí số liệu
Để xây dựng được mơ hình một cách chính xác và đảm bảo tính tin cậy, dữ liệu

ban đầu cần phải được tiền xử lí (preprocessing). Cơng việc này có thể bao gồm loại bỏ
các giá trị ngoại lai (outlier), chuẩn hóa đơn vị, chuyển đổi biến sử dụng các hàm logarit
hóa, lũy thừa, nghịch đảo... Những cơng việc này giúp loại bỏ các thông tin gây nhiễu
khi xây dựng mơ hình [60], [70].
Bước 3: Thiết kế tập huấn luyện và tập kiểm nghiệm
CSDL ban đầu được chia thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm nghiệm
(test set). Tập huấn luyện chiếm khoảng 70-90% CSDL ban đầu và được sử dụng để xây
dựng mơ hình. Tập kiểm nghiệm được sử dụng để đánh giá mơ hình [55], [77].
Bước 4: Xây dựng mơ hình
Ngày nay, nhiều phương pháp xây dựng mơ hình được phát triển và ứng dụng phổ
biến. Tuy nhiên, khơng có phương pháp nào được coi là hiệu quả nhất. Một phương
pháp có thể phù hợp để xây dựng mơ hình này nhưng có thể sẽ khơng hiệu quả khi xây
dựng các mơ hình khác vì mỗi CSDL khác nhau sẽ có sự phụ thuộc khác nhau giữa biến
11


đầu vào và biến đầu ra. Do vậy, cách tiếp cận phổ biến đó là sử dụng nhiều phương pháp
khác nhau để xây dựng các mơ hình, sau đó tiến hành so sánh lựa chọn ra mơ hình tối
ưu nhất.
Bước 5: Đánh giá mơ hình
Sự thành cơng của một mơ hình phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố như chất lượng
của dữ liệu đầu vào, sự chọn lọc các biến mơ tả, phương pháp xây dựng mơ hình…[80],
[91]. Chất lượng mơ hình thường được đánh giá trên tập huấn luyện (đánh giá nội) và
tập kiểm nghiệm (đánh giá ngoại) dựa vào 2 tiêu chí: thơng số thống kê và độ chính xác
dự đốn [17], [33], [51].
Các thơng số đánh giá nội bao gồm hệ số tương quan R2, độ chính xác dự đốn
nội %P, độ lệch tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Deviation - MAD) và sai số trung
bình bình phương (Root Mean Squared Error - RMSE)... Đánh giá ngoại được tiến hành
dựa trên độ chính xác dự đốn trên tập kiểm nghiệm %Ptest.
1.2.3. Tổng quan về phương pháp học máy

Trước đây, để đưa ra mơ hình biểu thị các mối quan hệ giữa biến đầu ra và biến
đầu vào, người ta thường sử dụng các phương pháp thống kê cổ điển. Tuy nhiên, những
phương pháp này có một số hạn chế như yêu cầu một nền tảng vững chắc về toán học,
cơ sở dữ liệu phải thỏa mãn một số giả thiết thống kê, q trình tính tốn phức tạp… Để
giải quyết những khó khăn trên, cùng với sự phát triển của khoa học máy tính, các
phương pháp học máy (Machine Learning) đã được xây dựng và ứng dụng ngày càng
rộng rãi trên nhiều lĩnh vực [21]. Thuật ngữ học máy lần đầu tiên được giới thiệu vào
năm 1959 bởi nhà khoa học Arthur Samuel - người tiên phong đầu tiên trong lĩnh vực
trí tuệ nhân tạo, với định nghĩa là một lĩnh vực nghiên cứu mang lại cho máy tính có khả
năng học tập mà khơng cần được lập trình trước đó [49]. Sau đó, Tom Mitchell đã đưa
ra một định nghĩa chính thức hơn mơ tả học máy là một ngành khoa học mà máy tính
có khả năng học hỏi để cải thiện kết quả ở một số bài tốn nhất định, trong đó, kết quả
được cải thiện dựa trên sự tích lũy kinh nghiệm học tập của máy tính [49].
Từ đó, những mơ hình tốn học xây dựng bởi các thuật toán học máy dần phát
triển và được ứng dụng rộng rãi. Mơ hình đầu tiên được xây dựng dựa trên việc thiết kế
một loạt các chương trình sơ khai nhằm mơ phỏng mạng thần kinh của con người. Tuy
nhiên, do hạn chế về công nghệ máy tính thời điểm đó, hầu hết các nghiên cứu theo mơ
hình này đều khơng đem lại kết quả chính xác. Mơ hình thứ hai bắt đầu xuất hiện vào
12


đầu những năm 60 của thế kỷ trước, xuất phát từ nhu cầu của các nhà tâm lý học và các
nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, với việc thay thế các phương pháp thống kê toán học
bằng sử dụng logic hoặc cấu trúc đồ thị. Mơ hình thứ ba đại diện cho giai đoạn nghiên
cứu gần đây, bắt đầu từ những năm 70 cùng với sự phát triển mạnh mẽ của các phương
pháp học sâu (deep learning) [21].
Về phân loại, có nhiều loại thuật tốn học máy khác nhau, nhưng nhìn chung
chúng có thể được chia thành ba loại chính như sau [36], [49], [26]:
Học có giám sát (supervised learning): Máy tính được “xem” thơng tin của một
số mẫu bao gồm đầu vào (input) và đầu ra (output) tương ứng trước. Sau khi học xong

các mẫu này, máy tính quan sát một đầu vào mới và cho ra kết quả. Tùy theo mục đích
dự đốn là phân loại hay định lượng, học máy có giám sát được chia thành 2 nhóm: phân
loại (classification) và hồi quy (regression). Các phương pháp phổ biến của nhóm phân
loại có thể kể đến như: Phương pháp máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine SVM), hồi quy logistic (logistic regression), k hàng xóm gần nhất (k-nearest neighbors
algorithm - kNN)... Nhóm hồi quy có 2 phương pháp phổ biến là hồi quy tuyến tính
(linear regression) và hồi quy LASSO (Least absolute shrinkage and selection operator
- LASSO) - một dạng hồi quy tuyến tính đa biến có hiệu chỉnh mơ hình. Ngồi ra, cả 2
nhóm phân loại hay hồi quy đều có thể xây dựng mơ hình thơng qua phương pháp chung
là cây quyết định (Classification & Regression Tree - CART). Đây là thuật toán được
sử dụng rộng rãi nhất để đưa ra các mơ hình biểu diễn sự phụ thuộc của 2 hay nhiều đại
lượng.
Học khơng giám sát (unsupervised learning): Máy tính chỉ được “xem” thơng tin
của các mẫu khơng có đầu ra, sau đó máy tính phải tự tìm cách phân loại các mẫu này
và các mẫu mới. Thuật tốn khơng giám sát sẽ dựa vào cấu trúc của dữ liệu để phân
nhóm (clustering) hoặc giảm số chiều dữ liệu (dimension reduction) với mục đích thuận
tiện trong việc lưu trữ và tính tốn. Học máy khơng giám sát được chia thành 2 nhóm:
Phân tích cụm (Cluster Analysis) với phương pháp k-trung bình (K-means) và giảm
chiều dữ liệu (Dimensionality reduction) với 2 phương pháp phân tích thành phần chính
(Principal Component Analysis - PCA) và phân tích thành phần độc lập (Independent
Component Analysis - ICA).

13


Học tăng cường (reinforcement learning): Máy tính đưa ra quyết định hành động
(action) và nhận kết quả phản hồi (response/reward) từ mơi trường (environment). Sau
đó máy tính tìm cách điều chỉnh và tự ra quyết định cho hành động của mình.
Ngồi ra người ta cịn định nghĩa thêm một dạng trung gian giữa hai nhóm học có
giám sát và khơng giám sát được gọi là học nửa giám sát. Mỗi loại lại có phương pháp
học tập khác nhau, việc lựa chọn phương pháp học sẽ tùy thuộc vào mục đích nghiên

cứu, vào bản chất mối quan hệ hay bản chất của cơ sở dữ liệu.
1.2.4. Tình hình nghiên cứu ứng dụng mơ hình dữ liệu phổ-tác dụng để dự đốn tác
dụng của các dịch chiết/cao chiết dược liệu
Ngày nay, dưới sự phát triển của khoa học công nghệ, rất nhiều nghiên cứu đã tận
dụng sự hỗ trợ của máy tính để dự đoán nhanh tác dụng sinh học của các dịch chiết/cao
chiết dược liệu thơng qua dữ liệu hóa học mà không phải thực nghiệm đánh giá tác dụng
trực tiếp. Một trong số những ví dụ điển hình là mơ hình dữ liệu phổ-tác dụng [35], [86].
Nghiên cứu đầu tiên về mối quan hệ dữ liệu phổ-tác dụng bắt đầu xuất hiện vào những
năm 2000. Đến năm 2002, Li và các cộng sự đã đề xuất khái niệm mối quan hệ dữ liệu
phổ-tác dụng [42]. Từ đó, các thành tựu đạt được liên tục tăng trong hai thập kỷ vừa
qua. Cùng lúc đó, các phương pháp tốn học thể hiện mối tương quan đã được xây dựng
và phát triển một cách mạnh mẽ, tạo cơ sở để kiểm soát chất lượng và đánh giá tác dụng
của thuốc thảo dược [46]. Thực tế từ các kết quả nghiên cứu của mình, nhiều nhà khoa
học cũng đã đề xuất ứng dụng mô hình dữ liệu phổ-tác dụng để trở thành cơng cụ đánh
giá chất lượng và phát triển thuốc thảo dược [31], [89]. Đối tượng nghiên cứu của mơ
hình mối quan hệ dữ liệu phổ-tác dụng ngày càng đa dạng, đó có thể là một dược liệu,
một công thức thuốc là hỗn hợp nhiều dược liệu hay thậm chí là cả những chế phẩm,
sản phẩm nguồn gốc thảo dược. Trong đó, phổ biến nhất vẫn thực hiện trên đối tượng
dược liệu. Tuy nhiên, hiện tại các chế phẩm có nguồn gốc thảo dược cũng đang được
các nhà nghiên cứu quan tâm đặc biệt [86].
Các phương pháp thu thập dữ liệu phổ hiện này cũng liên tục được mở rộng, gồm
các phương pháp như TLC, HPLC, GC, NMR, CE, IR... Bên cạnh đó, xu hướng tương
lai là liên kết các dữ liệu phổ từ các phương pháp khác nhau nhằm mô tả tối đa thơng
tin về các thành phần hóa học của đối tượng nghiên cứu [44], [86].
Phương pháp đánh giá tác dụng cũng ngày càng phong phú hơn trên nhiều đích
tác dụng khác nhau. Những thử nghiệm in vitro, in vivo được thiết kế xây dựng, với xu
14


hướng sử dụng kết hợp cùng lúc nhiều chỉ số đánh giá tác dụng nhằm thể hiện một cách

chính xác nhất hiệu quả điều trị của mẫu thử [86].
Về các phương pháp xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình, cùng với sự phát triển
ngày càng mạnh mẽ của khoa học công nghệ, các phương pháp mới hay cải tiến từ những
phương pháp truyền thống liên tục được mở rộng. Nếu như các mơ hình trước kia chủ
yếu xây dựng bằng phương pháp hồi quy đa biến thì đến nay hàng loạt các phương pháp
học máy mới được ứng dụng và nhiều ưu điểm rõ rệt. Trong đó, xu hướng tương lai là
ứng dụng nhiều phương pháp xử lý dữ liệu hay xây dựng mơ hình khác nhau, bổ sung
cho nhau nhằm đảm bảo sử dụng tối đa thông tin thu được và cải thiện độ chính xác của
mơ hình [84], [86]. Tất cả đều hướng tới mục tiêu cuối cùng là thể hiện chính xác nhất
sự tương quan giữa dữ liệu phổ và tác dụng của đối tượng nghiên cứu, từ đó giúp nâng
cao hiệu quả kiểm sốt chất lượng thuốc thảo dược [84], [86], [89].

15


CHƯƠNG 2. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. Nguyên liệu, thiết bị
2.1.1. Nguyên liệu
Quả cần tây được thu hái tháng 06 năm 2018 tại Hải Hậu, Nam Định. Dược liệu
sau khi thu hoạch được đem phơi khô, bảo quản trong túi nilon kín, để nơi khơ ráo,
thống mát.
Mẫu cây cần tây có hoa được ép tiêu bản, lưu trữ tại Phịng Tiêu bản - Bộ mơn
Thực vật - Trường Đại học Dược Hà Nội với số hiệu tiêu bản HNIP/18542/19.
Căn cứ vào đặc điểm hình thái của mẫu nghiên cứu, sử dụng khóa phân loại chí
Apium và đối chiếu với bản mơ tả lồi theo tài liệu Thực vật chí Trung Quốc, mẫu cần
tây nghiên cứu đã được xác định tên khoa học là Apium graveolens L., họ Cần
(Apiaceae) [7].
2.1.2. Hóa chất, thiết bị và phần mềm
2.1.2.1. Hóa chất
Hóa chất dùng cho nghiên cứu đạt tiêu chuẩn phân tích bao gồm:

 Các dung mơi/hóa chất hữu cơ: Ethanol, methanol, parafin, triethylamin.
 Cơ chất xanthin, ≥ 99% (Sigma Aldrich).
 Enzym xanthin oxidase từ sữa bò (0,8 U/mg protein, Sigma Aldrich).
 Hóa chất pha đệm Na2HPO4.2H2O, KH2PO4, HCl, NaOH (Sigma Aldrich).
2.1.2.2. Thiết bị
 Cân phân tích Precisa (Thụy Sỹ), độ chính xác 0,1 mg.
 Cân kỹ thuật Sartorius TE 3102S, độ chính xác 0,01 g.
 Máy cất quay Buchi Rotavapor R-200 (Đức).
 Máy đo hàm ẩm Precisa XM60.
 Máy cô cách thủy Memmert (Đức).
 Tủ sấy Menmert (Đức).
 Máy siêu âm Sonic vibra cell.
 Máy ly tâm Unversad 320 (Đức).
 Máy quang phổ UV-Vis Hitachi U-1900.
 Đĩa UV 96 giếng đáy phẳng Costar 3655 (Corning).
16