ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

KHOA Y DƯỢC

NGUYỄN THỊ HƯƠNG GIANG

SÀNG LỌC ẢO HỢP CHẤT

ỨC CHẾ ENZYM TYROSINASE

TỪ HỢP CHẤT THIÊN NHIÊN VIỆT NAM

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH DƯỢC HỌC

Hà Nội – 2017

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

KHOA Y DƯỢC

NGUYỄN THỊ HƯƠNG GIANG

SÀNG LỌC ẢO HỢP CHẤT

ỨC CHẾ ENZYM TYROSINASE

TỪ HỢP CHẤT THIÊN NHIÊN VIỆT NAM

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH DƯỢC HỌC

Khóa: QH.2012.Y

Người hướng dẫn: TS. Lê Thị Thu Hường

TS. Phạm Thế Hải

Hà Nội – 2017

Lời cảm ơn

Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới TS. Lê Thị Thu Hường - Giảng viên Bộ

môn Dược liệu và Dược học cổ truyền, Khoa Y Dược, Đại học Quốc Gia Hà Nội,

TS. Phạm Thế Hải - Giảng viên Bộ môn Hóa dược, Trường đại học Dược Hà Nội

đã trực tiếp hướng dẫn, tận tình giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi để tôi có thể nghiên

cứu và hoàn thành khóa luận này.

Tôi xin chân thành cảm ơn ThS. Ninh Bảo Yến đã giúp đỡ tôi rất nhiều trong

quá trình thực hiện khóa luận, cũng như xin gửi lời cảm ơn đến tất cả quý thầy cô tại

Đại học Quốc Gia Hà Nội đã dạy dỗ, trang bị kiến thức cho tôi trong suốt 5 năm theo

học tại trường.

Tôi cũng xin cảm ơn gia đình, bạn bè đã luôn theo sát động viên, quan tâm và

tạo điều kiện giúp tôi có thể hoàn thành khóa luận này.

Xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, tháng 06 năm 2017

Sinh viên

Nguyễn Thị Hương Giang

Bảng ký hiệu, chữ viết tắt

Asn Asparagin

CSDL Cơ sở dữ liệu

DHI 5,6-dihydroxyindol

DHICA Acid 5,6-dihydroxyindol-2-cacboxylic

Glu Acid glutamic

HC Hợp chất

His Histidin

HQ Hydroquinon

L-DOPA L-3,4-dihydroxyphenylalanin

Phel Phenylalanin

PPO Polyphenol Oxidase

QSAR Quantitative Structure-Activity Relationships

TTHĐ Trung tâm hoạt động

TSPT Tham số phân tử

Val Valin

Danh mục các bảng

Bảng 1: Các phân nhóm chính trong CSDL ............................................................. 14

Bảng 2: Ái lực liên kết với đích của 21 hợp chất được dự đoán là có khả năng ức

chế tyrosinase ............................................................................................................ 22

Danh mục hình vẽ, đồ thị

Hình 1: Quá trình oxy hóa phenol thông qua enzym tyrosinase ................................ 7

Hình 2: Các dạng oxi hóa của enzym tyrosinase ........................................................ 7

Hình 3: Trung tâm hoạt động của enzym tyrosinase tương tác với Tropolon ........... 8

Hình 4: Sơ đồ biểu diễn con đường sinh tổng hợp melanin ....................................... 9

Hình 5: Mô phỏng hệ thống sàng lọc ảo hợp chất ức chế enzym tyrosinase ........... 16

Hình 6: Giá trị Tc của các chất trong CSDL tương ứng với 12 chất mẫu ................. 19

Hình 7: Khoảng phân bố của giá trị Tc max ................................................................ 19

Hình 8: Phân bố giá trị Tc max theo từng chất mẫu .................................................... 20

Hình 9: Cấu trúc VNPD_ID929 được vẽ lại bằng TOMOCOMD-CARDD ........... 20

Hình 10: Phân bố các nhóm chất .............................................................................. 21

Hình 11: Phân bố năng lượng liên kết với trung tâm hoạt động của enzym ............ 21

Hình 12: Mô phỏng cấu dạng của phức hợp trung tâm hoạt động enzym với

VNPD_ID929 ............................................................................................................ 27

Hình 13: Mô phỏng cấu dạng của phức hợp trung tâm hoạt động enzym với

VNPD_ID722 ............................................................................................................ 28

Hình 14: Mô phỏng cấu dạng của phức hợp trung tâm hoạt động enzym với

VNPD_ID889 ............................................................................................................ 28

Hình 15: Mô phỏng cấu dạng của phức hợp trung tâm hoạt động enzym với

VNPD_ID723 ............................................................................................................ 29

Hình 16: Mô phỏng cấu dạng của phức hợp trung tâm hoạt động enzym với

VNPD_ID1157 .......................................................................................................... 30

MỤC LỤC

Lời cảm ơn

Bảng ký hiệu, chữ viết tắt

Danh mục các bảng

Danh mục hình vẽ, đồ thị

MỞ ĐẦU .................................................................................................................... 1

Chương 1 - TỔNG QUAN ........................................................................................ 2

1.1. Tổng quan về sàng lọc ảo ................................................................................... 2

1.1.1. Khái niệm ................................................................................................... 2

1.1.2. Quy trình sàng lọc ảo.................................................................................. 2

1.1.3. Các kỹ thuật sàng lọc ảo ............................................................................. 2

1.2. Tổng quan về enzym tyrosinase ........................................................................ 6

1.2.1. Khái niệm enzym tyrosinase ...................................................................... 6

1.2.2. Trung tâm hoạt động của enzym tyrosinase ............................................... 7

1.2.3. Vai trò của tyrosinase ................................................................................. 8

1.2.4. Các chất ức chế tyrosinase ......................................................................... 9

1.3. Tổng quan về hợp chất thiên nhiên Việt Nam ............................................... 12

1.3.1. Khái niệm hợp chất thiên nhiên ............................................................... 12

1.3.2. Vai trò của hợp chất thiên nhiên trong nghiên cứu và phát triển thuốc ... 12

1.3.3. Tiềm năng của hơp chất thiên nhiên Việt Nam ........................................ 13

Chương 2 - NGUYÊN VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ........ 14

2.1. Đối tượng, nguyên vật liệu và thiết bị nghiên cứu ........................................ 14

2.1.1 Đối tượng nghiên cứu ................................................................................ 14

2.1.2. Nguyên liệu .............................................................................................. 14

2.1.3. Thiết bị ..................................................................................................... 15

2.2. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................. 15

2.2.1. Tìm kiếm đồng dạng ................................................................................. 16

2.2.2. Mô hình QSAR ......................................................................................... 17

2.2.3. Docking .................................................................................................... 17

2.2.4. Xử lý số liệu ............................................................................................. 18

Chương 3 - KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN ............................................................... 19

3.1. Kết quả tìm kiếm đồng dạng ........................................................................... 19

3.2. Kết quả mô hình QSAR ................................................................................... 20

3.3. Kết quả Docking ............................................................................................... 21

3.4. Bàn luận ............................................................................................................ 23

3.4.1. Về phương pháp sàng lọc ảo .................................................................... 23

3.4.2. Về kết quả sàng lọc ảo .............................................................................. 26

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ................................................................................ 31

Tài liệu tham khảo

Phụ lục

1

MỞ ĐẦU

Hiện nay, khi xã hội ngày càng phát triển thì vấn đề về thẩm mỹ, làm đẹp của

con người càng được chú ý hơn đặc biệt là vấn đề chăm sóc da. Màu da của con người

được quyết định bởi nhiều yếu tố, trong đó, quan trọng nhất là sự sản xuất và phân

bố của sắc tố melanin bởi tế bào biểu bì tạo sắc tố [68]. Khi tế bào biểu bì tạo sắc tố

hoạt động mạnh hơn sẽ sản sinh ra nhiều melanin và phân tán mạnh hơn, gây ra hiện

tượng nám da, sạm da, tàn nhang… và ung thư da [22]. Melanin được hình thành

trong hạt sắc tố melanosom bởi hoạt động của enzym tyrosinase [63]. Vì vậy, hiện

nay nhiều sản phẩm làm sáng da, chống nám sử dụng hoạt chất là các chất ức chế

tyrosinase. Tuy nhiên, các chất có hoạt tính ức chế tyrosinase đang được sử dụng hiện

nay như Hydroquinon (HQ), Acid Kojic và Arbutin lại có nhiều vấn đề liên quan đến

độ an toàn và hiệu quả [17, 81]. Do vậy mà việc tìm kiếm các hợp chất mới ức chế

tyrosinase có độ an toàn và hiệu quả cao hơn đặc biệt là từ các hợp chất có nguồn gốc

thiên nhiên là một việc làm hết sức thiết thực và cấp bách.

Phát hiện và tối ưu hóa chất dẫn đường là một khâu quan trọng trong quá trình

nghiên cứu và phát triển thuốc hiện đại. Lâu nay, các nghiên cứu này chủ yếu dựa

vào phương pháp thực nghiệm “thử và lỗi” với nhược điểm là tốn thời gian, tiền bạc

và cho hiệu quả thấp. Các phương pháp trợ giúp bởi máy tính (in silico) đã giúp ích

nhiều cho việc phát hiện các hợp chất mới có hoạt tính sinh học ngay cả trước khi

chúng được tổng hợp hay phân lập thông qua quá trình sàng lọc ảo. Sàng lọc ảo không

những bổ sung cho các sàng lọc thật mà còn giúp định hướng quá trình tổng hợp/phân

lập các chất. Sàng lọc ảo tương đối rẻ, nhanh, cho phép làm việc với số lượng lớn lên

tới hàng triệu hợp chất, điều không thể làm được trong các mô hình thực nghiệm.

Bên cạnh đó, Việt Nam có nguồn dược liệu phong phú với hàng nghìn hợp

chất đã được phân lập và tổng hợp các thông tin liên quan lại thành một cơ sở dữ liệu

(CSDL) cung cấp các thông tin đầu vào hữu ích cho việc sàng lọc ảo. Cho đến thời

điểm hiện tại, chưa có bài báo nào công bố về một quy trình sàng lọc ảo để tìm kiếm

các chất ức chế tyrosinase từ CSDL này. Do đó, việc sàng lọc CSDL các hợp chất

phân lập từ dược liệu sẽ đóng góp nhiều cho quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc

làm trắng da, chống nám tại Việt Nam.

Trên cơ sở đó, đề tài “Sàng lọc ảo hợp chất ức chế enzym Tyrosinase từ

hợp chất thiên nhiên Việt Nam” được thực hiện với mục tiêu: Phát hiện được các

hợp chất có khả năng ức chế tyrosinase mạnh thông qua sàng lọc ảo các hợp chất

phân lập từ thảo dược Việt Nam.

2

Chương 1 - TỔNG QUAN

1.1. Tổng quan về sàng lọc ảo

1.1.1. Khái niệm

Các khái niệm về sàng lọc ảo (virtual screening) xuất hiện vào những năm 60

của thế kỷ XX với các mô hình của Hansch [28]. Thế nhưng, chỉ từ năm 1990 thì lĩnh

vực này mới có nhiều bước tiến và từ đó đến nay, ngày càng phát triển mạnh mẽ [41].

Sàng lọc ảo đề cập đến một loạt các kỹ thuật in silico (các kỹ thuật được thự hiện với

sự trợ giúp của máy tính) được sử dụng để sàng lọc các CSDL hợp chất lớn nhằm lựa

chọn một số lượng nhỏ hơn cho thử nghiệm sinh học. Mô hình sàng lọc ảo không

những bổ sung cho các mô hình thực nghiệm mà còn giúp định hướng quá trình tổng

hợp/phân lập các chất. Ngoài ra sau khi được xây dựng, việc sử dụng các mô hình

này tương đối rẻ (tiết kiệm nguyên liệu thử), nhanh và cho phép làm việc với số lượng

lớn lên tới hàng triệu hợp chất, một điều không thể làm được trong các mô hình thực

nghiệm.

1.1.2. Quy trình sàng lọc ảo

Quá trình sàng lọc ảo gồm 5 bước như sau: 1) Lựa chọn đối tượng sàng lọc 2)

Lựa chọn kỹ thuật 3) Sắp xếp các kỹ thuật theo thứ tự phù hợp 4) Sàng lọc 5) Phân

tích kết quả.

1.1.3. Các kỹ thuật sàng lọc ảo

Các kỹ thuật sàng lọc ảo hiện nay được phân vào 2 nhóm chính là sàng lọc ảo

dựa trên phối tử (Ligand-based Virtual Screening) và sàng lọc ảo dựa trên cấu trúc

(Structure-based Virtual Screening). Sàng lọc ảo dựa trên phối tử được thực hiện

trong trường hợp không có cấu trúc 3D của protein, chỉ có cấu trúc của phối tử. Các

kỹ thuật có thể sử dụng lúc này là kỹ thuật xây dựng phần cấu trúc mang hoạt tính

(pharmacophore), kỹ thuật tìm kiếm đồng dạng (similarity searching), QSAR. Trong

trường hợp có cả cấu trúc 3D của protein và cấu trúc của phối tử, kỹ thuật sàng lọc

ảo dựa vào cấu trúc sẽ được áp dụng, sử dụng kỹ thuật docking [47].

Hệ thống sàng lọc ảo được trợ giúp bởi máy tính gồm nhiều phễu lọc khác

nhau, mỗi phễu lọc sử dụng một kỹ thuật sàng lọc khác nhau, được sắp xếp tuần tự

hợp lý dựa vào thời gian mà máy tính cần cho mỗi thuật toán và sự phức tạp của thông

tin đầu vào. Nghiên cứu sử dụng kết hợp 3 phễu lọc: Tìm kiếm đồng dạng, Mô hình

QSAR và Kỹ thuật docking.

3

1.1.3.1. Tổng quan về tìm kiếm đồng dạng

a. Khái quát về tìm kiếm đồng dạng

Kỹ thuật tìm kiếm đồng dạng (similarity searching) là kỹ thuật tìm kiếm các

hợp chất có cấu trúc tương tự với hợp chất mẫu (reference) trên cơ sở dữ liệu về cấu

trúc của các hợp chất. Kỹ thuật được thực hiện dựa trên nguyên lý tính chất giống

nhau, như vậy những phân tử có cấu trúc giống nhau được hy vọng có tính chất hoặc

hoạt tính sinh học giống nhau [40]. Kỹ thuật tìm kiếm đồng dạng được đưa vào sử

dụng rộng rãi kể từ thập niên 80, và được chứng minh là rất hữu ích trong lĩnh vực

dược phẩm. Hiện nay, phương pháp tìm kiếm đồng dạng đã được xây dựng bởi nhiều

nhóm nghiên cứu trên thế giới. Sàng lọc ảo sử dụng kỹ thuật tìm kiếm đồng dạng có

thể tiến hành một cách nhanh chóng, do đó, kỹ thuật này được sử dụng nhiều để sàng

lọc các cơ sở dữ liệu lớn [70].

Hai yếu tố quan trọng tham gia vào quá trình tìm kiếm đồng dạng là các tham

số phân tử đặc trưng cho các chất và thông số sử dụng để thiết lập mối liên hệ so sánh

giữa cặp phân tử (hệ số tương đồng). Sau khi so sánh có thể sắp xếp các hợp chất

trong CSDL theo thứ tự giảm dần về hệ số tương đồng so với các hợp chất mẫu. Khi

có được danh sách sắp xếp này, người nghiên cứu sử dụng một ngưỡng (cut-off) để

lựa chọn tập hợp các hợp chất nằm trên cùng danh sách [30].

Tham số phân tử là giá trị đại diện cho mô tả phân tử. Các mô tả phân tử

thường được định nghĩa dựa vào chiều của chúng. Mô tả phân tử 1 chiều là các đặc

tính như khối lượng phân tử, số lượng liên kết, đếm các mảnh cấu trúc. Mô tả phân

tử 2 chiều là mô tả biểu diễn các cấu trúc theo kích thước, độ phân nhánh và hình

dạng tổng thể, trong khi 3 chiều sử dụng các thông tin tử cấu trúc không gian 3 chiều

của phân tử. Mô tả phân tử được sử dụng thường xuyên nhất là mô tả phân tử 2D, là

mô tả nhị phân, mã hóa sự có mặt hoặc không của các mảnh cấu trúc [80].

Có nhiều hệ số được xây dựng để biểu diễn sự giống nhau giữa một cặp cấu

trúc, chẳng hạn như hệ số Tanimoto/Jaccard, hệ số Cosine/ Ochiai, hệ số Dice, hệ số

Fossum, hệ số Simpson, hệ số Pearson/Stile, khoảng cách Euclide, khoảng cách

Hamming, khoảng cách Soergel, khoảng cách Manhattan. Hệ số Tanimoto được sử

dụng rộng rãi nhất cho các dữ liệu nhị phân. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng, hệ số

này cho kết quả tốt hơn so với nhiều hệ số khác [79].

4

b. Quy trình tìm kiếm đồng dạng

Quá trình tìm kiếm đồng dạng gồm các bước chính sau: 1) Tính toán tham số

phân tử đặc trưng cho hợp chất, 2) Tính toán hệ số tương đồng, 3) Sắp xếp các chất

theo chiều giảm dần hệ số tương đồng, 4) Chọn ngưỡng.

1.1.3.2. Tổng quan về các mô hình QSAR

a. Khái quát về mô hình QSAR

Mô hình QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationships) là mô hình

biểu thị mối liên hệ định lượng giữa cấu trúc và hoạt tính của các hợp chất. Mô hình

QSAR được xây dựng dựa trên giả thuyết cấu trúc của một phân tử phải chứa những

đặc điểm cấu trúc chịu trách nhiệm cho tính chất hóa học, vật lý, sinh học. Mô hình

QSAR cho phép dự đoán tính chất của một phân tử mới dựa trên các hợp chất tương

tự có các tính chất đã được kiểm chứng.

Mô hình QSAR được biểu diễn dưới dạng một phương trình toán học (Phương

trình 1). Để có thể xây dựng được các mô hình này thì cả cấu trúc và hoạt tính đều

phải được định lượng hóa. Các cấu trúc được định lượng thông qua các tham số phân

tử (biến x). Các tham số phân tử là kết quả của một quá trình toán học chuyển đổi các

thông tin trong cấu trúc phân tử thành một số đặc trưng cho cấu trúc phân tử ấy. Hoạt

tính được sử dụng có thể là hoạt tính hoá học hay hoạt tính sinh học (biến Y) được

đánh giá bằng các phương pháp nghiên cứu thực nghiệm. Một số đại lượng hoạt tính

sinh học thường được dùng như: IC50 nồng độ ức chế 50% hoạt tính; MIC (Minimum

Inhibitory Concentration): nồng độ ức chế tối thiểu; MBC (Minimum Bactericidal

Concentration): nồng độ diệt khuẩn tối thiểu; EC50 (Effective Concentration): nồng

độ 50% tác dụng tối đa; KI: Hằng số ức chế...

Phương trình 1: 𝑌 = 𝑓1(𝑥1)+ 𝑓2(𝑥2)

+⋯+ 𝑓𝑛(𝑥𝑛)

Trong đó:

Y: Biến đáp ứng (mang giá trị biểu thị tác dụng sinh học)

x1, x2,…xn: Các tham số đặc trưng cho cấu trúc

f1, f2,…fn: Các thuật toán thể hiện trọng số của tham số phân tử x, được tính toán bằng

các phần mềm phân tích thống kê sử dụng kỹ thuật xác suất thống kê hay trí tuệ nhân

tạo

5

b. Quy trình xây dựng mô hình QSAR

Các bước để xây dựng mô hình QSAR [76] gồm: 1) Xây dựng cơ sở dữ liệu;

2) Tính toán tham số mô tả phân tử đặc trưng cho cấu trúc; 3) Xây dựng mô hình

QSAR: Sử dụng các phương pháp xác suất thống kê và các kỹ thuật của trí tuệ nhân

tạo để xây dựng mối liên hệ giữa các tham số phân tử và các giá trị đại lượng biểu

diễn hoạt tính; 4) Đánh giá mô hình; 5) Giải thích các kết quả và sử dụng mô hình

trong quá trình sàng lọc ảo.

c. Hệ thống phân loại kếp hợp các mô hình QSAR

Dieterich đã nghiên cứu kết luận là một hệ thống phân loại phối hợp thường

tốt hơn việc sử dụng các mô hình đơn [18]. Sự thành công của các hệ thống phân loại

kết hợp (Multiple classifier system) phụ thuộc vào hai yếu tố là sự đa dạng của các

mô hình đơn để kết hợp và cách kết hợp các đầu ra [54].

Có nhiều cách để tạo nên sự đa dạng của các mô hình đơn. Trong các nghiên

cứu của mình, Kuncheva trình bày 4 cấp để tạo nên sự đa dạng của các mô hình đơn

[54]. Cấp độ 1 là thay đổi tập huấn luyện (training set). Cấp độ 2 là thay đổi tập hợp

của các biến độc lập (independent variables). Các biến độc lập dùng để xây dựng các

mô hình QSAR là các tham số phân tử khác nhau đặc trưng cho cấu trúc. Cấp độ 3,

sử dụng các kỹ thuật khác nhau để xây dựng các mô hình đơn. Cấp độ cuối cùng là

cách kết hợp các mô hình đơn. Kuncheva và Whitaker đã tổng kết 10 cách để định

lượng sự đa dạng giữa các mô hình đơn sử dụng các hệ số đa dạng. Có rất nhiều cách

kết hợp các đầu ra như: Biểu quyết đa số phiếu [8], Biểu quyết với trọng số [54],

Bagging (Boostrap AGGregatING) [8], Boosting [7], Stacking [8]. Mỗi cách kết hợp

đầu ra sẽ cho kết quả với độ chính xác khác nhau.

1.1.1.4. Tổng quan về kỹ thuật docking

a. Khái quát về docking

Docking là phương pháp đưa cấu trúc của một chất (dạng cấu trúc không gian

3 chiều) vào một trung tâm tương tác của mục tiêu phân tử (đích tác dụng của thuốc)

và tính toán các giá trị tương tác để đánh giá khả năng tương tác của chất đó với mục

tiêu phân tử. Mục đích của docking là xác định một cấu dạng tối ưu nhất cho phối tử

(phân tử hay anion liên kết trực tiếp với trung tâm hoạt động được gọi là phối tử) và

dự đoán chính xác hoạt động của phối tử để năng lượng tự do của phức hợp mục tiêu

phân tử - phối tử là nhỏ nhất [51].

6

Khi cơ chất gắn lên một phân tử protein, hai điểm cần chú ý là sự phù hợp về

hình dạng, kích thước và năng lượng tương tác giữa nó với protein. Sự phù hợp về

hình dạng tương tự như cơ chế chìa khoá - ổ khoá nhưng trong thực tế, cả cơ chất và

protein đều có thể thay đổi cấu hình, đặc biệt protein là phân tử lớn và có cấu trúc

mềm dẻo. Quá trình này trong thực tế phức tạp hơn. Ngoài yêu cầu phù hợp về hình

dạng, kích thước, giữa cơ chất và enzym còn có những tương tác khác như van der

Waals, tương tác tĩnh điện, trong nhiều trường hợp còn có tương tác hoá học. Nhưng

do protein thường có kích thước lớn và mềm dẻo, rất khó khảo sát hết tất cả khả năng

có thể nên trong docking, phân tử protein thường được đưa vào dưới dạng cấu trúc

cứng (rigid), cơ chất chuyển động tương đối so với protein và thay đổi cấu hình. Một

số phần mềm docking cũng cho phép thay đổi cấu hình trên một số amino acid. Hiện

nay, có rất nhiều phần mềm được sử dụng để docking: AutoDock [3], ICM-Docking

[35], MOE (Molecular Operating Environment) [59], SwissDock [73]...

Có 2 cách tiếp cận trong phương pháp docking: docking cơ học và docking tự

động [64]. Docking cơ học trong trường hợp đã biết các nhóm liên kết của phối tử và

vị trí liên kết của mục tiêu. Sử dụng một số chương trình cho phép phối tử chuyển

động trong vị trí liến kết và cố gắng lắp ghép chúng lại với nhau một cách phù hợp

nhất ở trạng thái cứng. Docking tự động được tiến hành nhờ sử dụng các phần mềm

tự động docking. Các chương trình này sẽ tự động quyết định việc làm thế nào để

dock phối tử vào vị trí liên kết.

Một chương trình docking gồm 2 phần chính: thuật toán tìm kiếm cấu dạng,

quay và dịch chuyển của phân tử trong vùng gắn và thuật toán để đánh giá sự phù

hợp của phối tử và receptor hoặc ái lực gắn giữa chúng. Docking yêu cầu thông tin

3D của phân tử và hình dáng 3D của protein đích. Để tìm cấu hình phù hợp nhất cần

liên hệ không gian cấu hình với các giá trị số đánh giá được khả năng gắn kết của cơ

chất lên protein và sau đó áp dụng thuật toán tìm kiếm.

b. Quy trình docking

Quy trình docking gồm 4 bước cơ bản: 1) Chuẩn bị protein; 2) Chuẩn bị cấu

tử; 3) Mô phỏng docking; 4) Giải thích kết quả.

1.2. Tổng quan về enzym tyrosinase

1.2.1. Khái niệm enzym tyrosinase

Tyrosinase (EC 1.14.18.1) hay còn gọi là enzym polyphenol oxidase (PPO),

là một enzym monooxygenase có chứa đồng tham gia vào hai phản ứng riêng biệt

7

của quá trình chuyển hóa melanin; một là hydroxyl hóa monophenol thành O-

diphenol, hai là oxi hóa O-diphenol thành O-quinon (Hình 1) [9, 48]; sau đó, O-

quinon tham gia một loạt các phản ứng để tạo thành melanin.

Hình 1: Quá trình oxy hóa phenol thông qua enzym tyrosinase

Enzym này được phân bố rộng rãi trong nấm, động vật và thực vật, nó đóng

vai trò quan trọng trong quá trình hình thành sắc tố. Enzym tyrosinase có thể tồn tại

ở 3 dạng là: oxy, deoxy, met-tyrosinase được biểu diễn qua sơ đồ trong Hình 2 [10,

45, 49]. Cả dạng met-tyrosinase và dạng oxy-tyrosinase đều có hoạt tính diphenolase,

trong khi chỉ có dạng oxy-tyrosinase là có hoạt tính monophenolase. Dạng deoxy-

tyrosinase là dạng yếu, không ổn định; phản ứng với oxy để tạo thành dạng oxy-

tyrosinase.

Hình 2: Các dạng oxi hóa của enzym tyrosinase

1.2.2. Trung tâm hoạt động của enzym tyrosinase

Việc phân tích về trung tâm hoạt động là cần thiết cho quá trình xác định hợp

chất ức chế enzym tyrosinae. Cấu trúc tinh thể tia X của enzym được tải về từ ngân

hàng dữ liệu protein (ID: 2Y9X). Trung tâm hoạt động gồm có túi enzym và 2 nguyên

tử đồng nằm ở đáy túi, đóng vai trò quan trọng trong cơ chế xúc tác của enzym. Mỗi

8

nguyên tử đồng tạo liên kết phối trí với 3 phân tử histamin. Miệng túi được hình thành

từ các chuỗi acid amin như Val283, Phel264, His244, Val248, Asn260… (Hình 3)

[36].

Hình 3: Trung tâm hoạt động của enzym tyrosinase tương tác với Tropolon

Như vậy, để một cấu tử thể hiện được vai trò ức chế enzym tyrosinase, nó cần

phải chui được vào túi enzym của trung tâm hoạt động và khóa được ion Cu2+ ở đáy

túi enzym [83].

1.2.3. Vai trò của tyrosinase

Sắc tố là một trong những đặc điểm kiểu hình rõ ràng nhất trong thế giới tự

nhiên. Trong các tế bào động vật hoặc thực vật, một sắc tố được định nghĩa là bất kỳ

chất tạo màu do chúng phản xạ và hấp thụ một số sóng ánh sáng đặc hiệu [57]. Trong

các sắc tố sinh học đó, melanin (theo tiếng Hy Lạp có nghĩa là đen) được phân bố

rộng rãi nhất và được tìm thấy trong suốt quá trình phát sinh loài, từ các vi sinh vật

cho đến động vật, có cả con người [66]. Ở người, melanin được tìm thấy chủ yếu

trong da, tóc, võng mạc [25]. Melanin được tiết ra bởi tế bào sắc tố phân bố ở lớp đáy

của biểu bì. Vai trò của melanin là bảo vệ da khỏi tác hại của tia tử ngoại, đặc biệt là

tia cực tím B bằng cách hấp thụ và tán xạ ánh sáng mặt trời và loại bỏ các gốc oxy

hóa tự do. Các rối loạn khác nhau ở da là kết quả của sự tích tụ quá mức sắc tố ở biểu

bì. Tăng sắc tố có thể do tăng tế bào tạo sắc tố hoặc do tăng hoạt động của các enzym

hình thành sắc tố.

Các tế bào biểu bì tạo sắc tố của động vật có vú có thể sản xuất hai loại melanin

là eumelanin và pheomelanin. Eumelanin có màu từ nâu đến đen, không tan trong

hầu hết các dung môi, liên kết chặt chẽ với protein thông qua các liên kết đồng hóa

trị. Pheomelanin có màu từ vàng đến đỏ, có bộ khung được tạo bởi các tiểu đơn vị là

các benzothiazin và cũng liên kết chặt chẽ với protein thông qua các liên kết đồng

9

hóa trị. Tỷ lệ về số lượng và mật độ của hai melanin này sẽ quyết định màu sắc của

da, mắt và tóc [78].

Con đường hình thành sắc tố melanin được tóm tắt trong Hình 4 [49, 65].

Bước đầu tiên và cũng là bước bắt buộc trong quá trình hình thành sắc tố là sự oxy

hóa tyrosin thành dopaquinon. Đây là bước giới hạn tốc độ trong quá trình sinh tổng

hợp tyrosin do chuỗi phản ứng còn lại có thể tự diễn ra tại một giá trị pH sinh lý nhất

định. Dopaquinon sinh ra được chuyển thành leukodopachrom, sau đó chuyển thành

dopachrom. Cuối cùng eumelanin được hình thành thông qua một loạt các phản ứng

oxy hóa từ các sản phẩm chuyển hóa của dopachrom là 5,6-dihydroxyindol (DHI) và

acid 5,6-dihydroxyindol-2-cacboxylic (DHICA). Trong trường hợp có sự có mặt của

cystein hoặc glutathion, dopaquinon sẽ được chuyển hóa thành cysteyldopa hoặc

glutathionyldopa. Cysteinyldopa hoặc glutathionyldopa tiếp tục trải qua một loạt các

phản ứng để tạo thành pheomelanin [12, 49].

Như vậy, tyrosinase tham gia vào phản ứng đầu của quá trình hình thành sắc

tố da melanin. Chính vì thế mà các chất ức chế tyrosinase đã và đang được sử dụng

rất rộng trong điều trị các bệnh tăng sắc tố và trong mỹ phẩm như một yếu tố làm

trắng da.

Hình 4: Sơ đồ biểu diễn con đường sinh tổng hợp melanin

1.2.4. Các chất ức chế tyrosinase

10

Tyrosinase đóng một vai trò quan trọng trong quá trình tổng hợp melanin, do

đó ức chế enzym này làm giảm hình thành sắc tố da [56]. Vì thế việc tìm kiếm các

chất ức chế tyrosinase ngày càng trở nên quan trọng trong các sản phẩm thuốc và mỹ

phẩm sử dụng để ngăn ngừa và điều trị rối loạn sắc tố.

1.2.4.1. Các chất ức chế tyrosinase có nguồn gốc thiên nhiên

Polyphenol thực vật là nhóm các hợp chất có nhiều nhóm chức phenol, tiêu

biểu là flavonoid. Hơn 4000 flavonoid phân bố trong lá, hạt, vỏ cây và hoa đã được

xác định. Ở thực vật các hợp chất này bảo vệ thực vật bằng cách chống lại tia cực tím

và tác nhân gây bệnh [27]. Một số flavonoid như kaempferol, quercetin và morin thể

hiện tác dụng ức chế tyrosinase, trong khi những chất khác, ví dụ catechin và

rhamnetin, đóng vai trò là các cơ chất của tyrosinase. Một số nghiên cứu cho thấy

rằng flavonoid có chứa nhóm α-keto có tác dụng ức chế tyrosinase mạnh [5].

Nhiều aldehyd và các hợp chất khác cũng được phân lập và xác định là có tác

dụng ức chế enzym tyrosinase như cinnamaldehyd, (2E) -alkenal, 2-hydroxy-4-

methoxybenzaldehyd, anisaldehyd, cuminaldehyd và acid cumic [52]. Hoạt động ức

chế tyrosinase của anisaldehyd và cuminaldehyd mạnh hơn khoảng 2,5 và 16 lần so

với benzaldehyd. Một số alkanal có tác dụng ức chế tyrosinase có thể là do sự tương

tác kỵ nước của chúng với các enzym, làm ảnh hưởng đến cấu trúc bậc 3 của enzym

[15]. (2E) - alkenal ức chế quá trình oxy hóa L-3,4-dihydroxyphenylalanin (L-DOPA)

của tyrosinase là chất ức chế không cạnh tranh, và phần alkyl kỵ nước có liên quan

đến hoạt động ức chế của chúng [15].

Bên cạnh những thực vật bậc cao thì trong nấm cũng có một số hợp chất có

tác dụng ức chế enzym tyrosinase. Acid dicacboxylic bão hòa được tạo thành bởi quá

trình peroxy hóa lipid và este hóa acid béo bằng nấm men, vi nấm Pityrosporum

ovale. Acid dicacboxylic này có tác dụng gây độc nhất định trên các tế bào biểu bì

tạo sắc tố của khối u ác tính ở da, mặc dù bình thường tế bào biểu bì tạo sắc tố không

bị ảnh hưởng [69]. Acid kojic, 5-hydroxy-2- (hydroxymethyl)-γ-pyron, một chất

chuyển hóa của nấm được sản xuất bởi nhiều loài thuộc chi Aspergillus và

Penicillium. Acid kojic ức chế sự hình thành sắc tố từ phản ứng oxy hóa L-DOPA,

norepinephrin và dopamin dưới sự xúc tác của tyrosinase. Điều này có nghĩa rằng

acid kojic có thể giảm chuyển hóa O-quinon thành O-diphenol ngăn cản tạo thành

các sắc tố [43].

1.2.4.2. Các chất ức chế tyrosinase có nguồn gốc tổng hợp

11

Một lượng đáng kể các hợp chất có nguồn gốc tổng hợp như hydroxylamin,

các hợp chất chứa thiol, acid cacboxylic thơm, dẫn xuất của acid cinnamic, trihydroxy

chalconas, peptid, acid alkylbenzoic [31], N-hydroxy-N’-phenyl ure và N-hydroxy-

N’-phenyl thioure [16] có tác dụng ức chế enzym tyrosinase.

Tropolon (2-hydroxy-2,4,6-cycloheptatrien-1-on) là một trong những chất ức

chế tyrosinase mạnh nhất. Nó có cấu trúc tương tự như các cơ chất O-diphenolic của

tyrosinase [42].

Resorcinol được gắn nhóm thế ở vị trí 4 là các chất ức chế tyrosinase yếu.

Trong các hợp chất này, tác dụng ức chế mạnh nhất đạt được khi thay thế nhóm kỵ

nước vào vị trí thứ 4, chẳng hạn như 4-hexyl resorcinol và 4-dodecyl resorcinol. 4-

hexyl resorcinol là các chất ức chế tyrosinase hiệu quả nhất sử dụng trong các ngành

công nghiệp thực phẩm vì nó hòa tan trong nước, ổn định, không độc hại, không gây

đột biến và không gây ung thư, và chất này cũng đã được công nhận là an toàn trong

việc kiểm soát sự sẫm màu của lát táo cũng như khoai tây và bơ khi để ngoài không

khí lâu [21].

1.2.4.3. Các thuốc được phát hiện có tác dụng ức chế tyrosinase

Captopril, (S)-1-(3-mercapto-2-metyl-1-oxopropyl)-L-prolin, ức chế hoạt

động monophenolase và diphenolase của tyrosinase [20]. Captopril được biết đến là

chất tạo chelat với đồng [38]. Do đó, có thể cho rằng captopril chủ yếu có tác dụng

ức chế là do tạo chelat với ion đồng ở vị trí hoạt động của tyrosinase.

Một số thuốc khác cũng có tác dụng ức chế hoạt động của tyrosinase, như

penicillamin, được sử dụng trong điều trị bệnh Wilson [55], và methimazol là thuốc

kháng tuyến giáp. Methimazol (1-methyl-2-mercaptoimidazol) ức chế cả hoạt động

monophenolase và diphenolase của tyrosinase nấm. Methimazol ức chế hoạt động

tyrosinase của nấm bằng hai cách: liên hợp với O-quinon, do đó ức chế rõ sự hình

thành sắc tố, và tạo chelat với đồng tại vị trí hoạt động của tyrosinase [1].

1.2.4.4. Một số chất ức chế đã được sử dụng

HQ làm giảm 90% hoạt tính của tyrosinase [77], là một hóa chất phổ biến có

trong mỹ phẩm và sản phẩm làm sáng da không cần đơn. Nó được coi là một trong

các chất ức chế hiệu quả nhất quá trình sản xuất melanin ở cả in vitro và in vivo. HQ

ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe đặc biệt là sắc tố của mắt, và trong một số ít

trường hợp HQ gây tổn thương giác mạc vĩnh viễn. Hiện tượng này đã được quan sát

thấy ở các công nhân sản xuất HQ. HQ đã bị Cục quản lý Dược phẩm Hoa Kỳ cấm

12

sử dụng trong các chế phẩm mỹ phẩm ở Châu Âu vì không an toàn khi sử dụng trong

thời gian dài [17].

Arbutin, một hợp chất chuyển hóa thứ cấp của cây dâu gấu (tên khoa học là

Arctostaphylos uva-ursi), được sử dụng rộng rãi với hiệu quả làm sáng da. Arbutin

tự nhiên tương đối an toàn tuy nhiên lại có độ ổn định thấp và dễ dàng chuyển hóa

thành HQ. Vì thế, vào năm 2008, Hiệp hội Mỹ phẩm Châu Âu đã cấm sử dụng các

đồng dạng của beta-arbutin [81].

1.3. Tổng quan về hợp chất thiên nhiên Việt Nam

1.3.1. Khái niệm hợp chất thiên nhiên

Hợp chất thiên nhiên ( natural products) là các chất hóa học có nguồn gốc từ

thiên nhiên hoặc được chiết xuất từ các mô của động vật, thực vật trên cạn; sinh vật

biển; vi khuẩn lên men; vi sinh vật [37]. Hầu hết các hợp chất thiên nhiên có hoạt

tính sinh học là các chất chuyển hóa thứ cấp có cấu trúc rất phức tạp.

1.3.2. Vai trò của hợp chất thiên nhiên trong nghiên cứu và phát triển thuốc

Thực vật được cấu thành bởi một hệ thống lớn và đa dạng các chất hóa học,

chúng có thể cung cấp những hợp chất với cấu trúc có độ phức tạp cao mà không thể

tổng hợp được trong các phòng thí nghiệm. Những phân tử nhỏ này cung cấp nguồn

hoặc là tiền chất cho phần lớn các hoạt chất được FDA chấp thuận và hiện đang là

một trong những nguồn cảm hứng chính cho việc nghiên cứu và phát hiện thuốc mới.

Có nhiều chất dẫn đường có nguồn gốc từ thực vật [62] (ví dụ morphin,

cocain, digitalis, quinin, tubocurarin, nicotin, muscarin…). Một số đóng vai trò trực

tiếp là những loại thuốc hữu ích (ví dụ morphin và quinin), và một số khác là cơ sở

cho tổng hợp các hoạt chất làm thuốc (ví dụ như thuốc gây mê cục bộ phát triển từ

cocain). Gần đây trong lâm sàng, một số loại thuốc mới đã được phân lập từ thực vật

bao gồm thuốc chống ung thư paclitaxel (Taxol) từ cây thủy tùng, và thuốc chống sốt

rét artemisinin từ câu thanh hao hoa vàng.

Nhiều thực vật bậc cao chứa các chất chuyển hóa mới có tính kháng khuẩn và

kháng virus [26]. Ở những nước phát triển, các ca lâm sàng có dử dụng hóa trị liệu

thường dùng các thuốc đã được sản xuất bằng hóa tổng hợp in vitro; nhưng taxol và

vincristin là ngoại lệ [46], chúng là các chất chuyển hóa có cấu trúc phức tạp, rất khó

tổng hợp trong ống nghiệm. Nhiều loại thuốc tổng hợp và bán tổng hợp gây ra các

phản ứng phụ nghiêm trọng, nhất là các thuốc dùng điều trị cho bệnh nhân ung thư

với các tác dụng phụ biểu hiện trên da một cách rất nghiêm trọng. Các chất chuyển

13

hóa được phát hiện trong một số loài thực vật có thể tránh tác dụng phụ của thuốc

tổng hợp vì chúng đã từng tích tụ trong các tế bào sống [29].

Một trong những hợp chất tinh khiết được phân lập đầu tiên trong lịch sử y

học là morphin vào khoảng năm 1804 bởi Friedrich Serturner từ thuốc phiện. Vào

thời điểm đó, thuốc phiện được gọi là thuốc gây nghiện, mặc dù nó đã được sử dụng

nhiều trong điều trị giảm đau vào thời Trung cổ. Tiếp sau đó, thuốc kháng sốt rét,

quinin đã được Pelletier và Caventou phân lập từ cây vỏ cây cinchona vào năm 1820.

Loại vỏ cây này đã được sử dụng để điều trị sốt rét từ những năm 1600 và cũng là

một phần của y học cổ truyền Nam Mỹ để điều trị bệnh sốt. Sự gia tăng tính kháng

thuốc đối với quinin và dẫn chất của nó dẫn đến nhu cầu về thuốc sốt rét thay thế, đó

là artemisinin được phân lập từ cây thanh hao hoa vàng. Ngoài ra còn có thuốc giảm

đau aspirin là este của acid salicylic được tách chiết từ vỏ cây liễu, lá của cây này

được người Ai Cập cổ đại sử dụng với tác dụng giảm đau và chống viêm.

1.3.3. Tiềm năng của hơp chất thiên nhiên Việt Nam

Theo kết quả thống kê của Viện Dược liệu, tính đến năm 2017 đã ghi nhận

được 5.117 loài thực vật và nấm lớn, 52 loài tảo biển, 408 loài động vật và 75 loài

khoáng vật có công dụng làm thuốc. Trong số đó, có khoảng 70 loài có tiềm năng

khai thác với tổng trữ lượng khoảng 18.000 tấn/năm như diếp cá (5.000 tấn), cẩu tích

(1.500 tấn), lạc tiên (1.500 tấn), rau đắng đất (1.500 tấn)…Đặc biệt, Việt Nam sở hữu

nhiều loài dược liệu quý, hiếm, đặc hữu như: Sâm Ngọc Linh, Ba kích, Châu thụ,

Ngân đằng… Kết quả này cho thấy nguồn dược liệu ở nước ta rất phong phú. Con số

này còn có thể sẽ tăng thêm, nếu đi sâu điều tra cụ thể hơn một số nhóm động – thực

vật tiềm năng, mà trong đó số loài Tảo, Rêu, Nấm và Côn trùng làm thuốc mới được

thống kê còn quá ít.

Chiến lược quốc gia phát triển ngành dược đến năm 2020 đã đặt mục tiêu phấn

đấu sản xuất được 20% nhu cầu nguyên liệu cho sản xuất thuốc trong nước; thuốc

sản xuất trong nước chiếm 80% tổng giá trị thuốc tiêu thụ trong năm, trong đó thuốc

từ dược liệu chiếm 30%.

14

Chương 2 - NGUYÊN VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Đối tượng, nguyên vật liệu và thiết bị nghiên cứu

2.1.1 Đối tượng nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện trên cơ sở dữ liệu cấu trúc các hợp chất có nguồn

gốc từ thảo dược Việt Nam. Thông tin của 1376 hợp chất được phân lập từ 311 loài

thực vật và nấm thuộc 114 họ thực vật tại Việt Nam đã được xác định cấu trúc trong

418 nghiên cứu trong nước (được công bố trên các tạp chí Dược liệu, Dược học, Hóa

học và Khoa học công nghệ) và quốc tế được tập hợp lại thành một CSDL. CSDL Có

các thông tin về hợp chất (tên, biểu diễn cấu trúc dưới dạng SMILE, InChI và

InChiKey), tên nguồn dược liệu (tên thông thường, tên khoa học), địa chỉ thu hái, thời

gian thu hái, bộ phận sử dụng, tác dụng dân gian, tác dụng dược lý được chứng minh

và tài liệu tham khảo. Mỗi hợp chất trong CSDL được gán một số đăng ký VNPD_ID

từ VNPD_ID1 tới VNPD_ID1376. Ngoài ra, mỗi cấu trúc còn được phân loại, tính

toán các thông số lý hóa như khối lượng phân tử, AlogP, XlogP, số liên kết cho hydro,

số liên kết nhận hydro...

CSDL Có các hợp chất được được phân loại vào các nhóm khác nhau, chủ yếu

là lipid, phenylpropanoid và benzoid, được nêu cụ thể trong Bảng 1.

Bảng 1: Các phân nhóm chính trong CSDL

Nhóm phân loại chính Số lượng

hợp chất Tỷ lệ (%)

Lipid và các phân tử giống lipid 531 38,59

Phenylpropanoid và polyketid 364 26,45

Benzenoid 144 10,46

Hợp chất có cấu trúc dị vòng 117 8,50

Hợp chất hữu cơ có chứa oxy 80 5,81

Alkaloid và các dẫn xuất 60 4,36

Lignan, neolignan 60 4,36

Khác 20 1,46

Tổng 1376 100

2.1.2. Nguyên liệu

- Mô hình QSAR phân loại (Classify) và QSAR hoạt tính (Potency) đã được công bố

trong nghiên cứu trước đây [34]

15

- Cấu trúc tinh thể tia X của enzym tyrosinase (ID: 2Y9X) phân lập từ A.bisporus với

chất ức chế Tropolon được tải về từ ngân hàng Protein Data Bank

(http://www.rcsb.org/)

2.1.3. Thiết bị

- Máy tính Dell Vostro 3460, Ram 6GB, hệ điều hành Window 7, CPU Intel Core i5

Ivy Bridge với tốc độ xử lý 2.50GHz

- Phần mềm:

1. CDK DescUI-1.4.6 [11]

2.TOMOCOMD-CARDD (TOpological MOlecular COMputer Design -

Computer - Aided Racional Drug Design) [84]

3. Weka 3.6 (Waikato Environment for Knowledge Analysis) [75]

4. ChemBioDraw Ultra 12.0 [13]

5. UCSF Chimera 1.11.2 [14]

6. MOE 2009.10 (Molecular Operating Environment) [59]

7. Microsoft Office 2013

2.2. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp sàng lọc các hợp chất ức chế tyrosinase sử

dụng mô hình sàng lọc ảo. Hệ thống sàng lọc được định hướng phát triển theo các

bước giống Hình 5. Hệ thống này có nhiều phễu lọc cho phép sàng lọc được những

cơ sở dữ liệu lớn (hàng nghìn hợp chất) nhằm thu được một tập hợp nhỏ các hợp chất

có tiềm năng ức chế enzym tyrosinase.

16

Hình 5: Mô phỏng hệ thống sàng lọc ảo hợp chất ức chế enzym tyrosinase

2.2.1. Tìm kiếm đồng dạng

Phễu lọc tìm kiếm tương đồng được sử dụng nhằm sàng lọc được các hợp chất

có độ tương đồng cao (trên 75%) với các hợp chất mẫu, cung cấp một số lượng nhỏ

các chất có chất lượng cao cho phễu lọc tiếp theo.

Tham số phân tử MACCS [67] (là 1 mô tả phân tử sử dụng 166 bit để mã hóa

thông tin về nguyên tử, loại nguyên tử, vòng và các liên kết trong phân tử) được tính

toán bằng phần mềm CDK DescUI-1.4.6 trên tập hợp chất trong CSDL và tập hợp

mẫu. Tập hợp chất mẫu trong nghiên cứu này là tập hợp các chất ức chế mạnh

tyrosinase đã biết trước cấu trúc [33] (chi tiết cấu trúc hóa học của các hợp chất mẫu

được nêu trong Phụ lục 1). Sau đó, hệ số Tanimoto được tính toán bằng ngôn ngữ R

(là ngôn ngữ dành cho tính toán và đồ họa thống kê) [39], dựa theo Công thức (2).

Mỗi hợp chất của CSDL sẽ có 12 hệ số tương đồng ứng với 12 chất mẫu (từ Ref1 tới

Ref12). Nghiên cứu sử dụng quy tắc MAX để kết hợp các giá trị định lượng về sự

tương đồng cấu trúc theo: Tc max = Maximum (Tc1, Tc2,…Tc12). Sau đó, từng hợp chất

trong CSDL được sắp xếp theo giá trị Tc max giảm dần. Các hợp chất được giữ lại cho

quá trình sàng lọc tiếp theo khi có giá trị Tc từ 0.75 trở lên.

Công thức (2): 𝑇𝑐 =𝑁𝑐

𝑁𝑎+𝑁𝑏−𝑁𝑐

Trong đó:

17

Tc: Hệ số Tanimoto

Na: Số lượng các đặc tính xuất hiện trong cấu trúc A

Nb: Số lượng các đặc tính xuất hiện trong cấu trúc B

Nc: Số lượng các đặc tính xuất hiện trong cả 2 cấu trúc A và B

2.2.2. Mô hình QSAR

Các hợp chất được xác định là có cấu trúc tương đồng với các hợp chất ức chế

tyrosinase mạnh (kết quả sàng lọc sử dụng phễu lọc tìm kiếm độ tương đồng), sẽ được

đánh giá khả năng ức chế sử dụng mô hình QSAR. Đầu tiên, nghiên cứu sử dụng mô

hình QSAR phân loại (Classify) nhằm phân loại hợp chất thành có tiềm năng ức chế

hay không có tiềm năng ức chế. Sau đó, các hợp chất được phân loại là có tiềm năng

ức chế, sẽ được sàng lọc qua mô hình QSAR hoạt tính (Potency) để đánh giá khả

năng ức chế tyrosinase mạnh hay yếu.

Các hợp chất thu được từ phễu lọc tìm kiếm đồng dạng sẽ được tính toán các

tham số phân tử đặc trưng biểu thị mối quan hệ giữa đặc tính, cấu trúc và hoạt tính

sinh học sử dụng phần mềm TOMOCOMD-CARDD. Danh sách các tham số phân

tử và ý nghĩa các tham số phân tử này được liệt kê trong Phụ lục 2. Tập kiểm tra

(testing set) được chuẩn bị từ danh sách kết quả các tham số phân tử vừa tính được

sử dụng phần mềm WEKA 3.6. Tập huấn luyện (training set) cho mô hình QSAR

phân loại gồm 1072 hợp chất, trong đó có 526 hợp chất có hoạt tính và 546 hợp chất

không có hoạt tính ức chế tyrosinase. Tập huấn luyện cho QSAR hoạt tính gồm 257

chất có hoạt tính mạnh và 141 chất có hoạt tính trung bình-yếu [34].

Nghiên cứu sử dụng mô hình QSAR là mô hình hợp kết hợp giữa các mô hình

đơn có độ chính xác cao được xây dựng từ việc áp dụng các thuật toán thống kê và

mô hình học máy khác nhau. Sau đó, sử dụng thêm trình huấn luyện stacking để kết

hợp đầu ra của các mô hình đơn nhằm đạt kết quả tốt nhất. 2 mô hình QSAR phân

loại và QSAR hoạt tính được sử dụng đều là các mô hình được nhóm nghiên cứu của

TS. Lê Thị Thu Hường đánh giá là tốt nhất [34], có độ tin cậy cao, 95,43% và 93,72%

tương ứng.

2.2.3. Docking

Cuối cùng, các hợp chất được dự đoán là có khả năng ức chế tyrosianse mạnh

sẽ được dock với enzym tyrosinase (ID: 2Y9X) nhằm xác định năng lượng liên kết

18

và tương tác với trung tâm hoạt động. Quá trình dock được thực hiện theo 3 bước như

sau:

Bước 1: Chuẩn bị cấu trúc enzym và cơ chất dưới dạng file .moe

Cấu trúc tyrosinase từ file 2Y9X được loại bỏ phối tử (trong nghiên cứu này

là Tropolon), các phân tử nước, các phân tử nền, giữ lại chuỗi A (dùng phần mềm

UCSF Chimera 1.11.2), tinh chỉnh trung tâm hoạt động (dùng phần mềm MOE

2009.10) và được ghi lại dưới dạng file .moe. Cấu trúc của phối tử (các hợp chất trong

CSDL đã được dự đoán là có hoạt tính ức chế tyrosinase mạnh) được chuyển từ dạng

2D sang 3D (sử dụng phần mềm ChemBioDraw Ultra 12.0) và tối ưu hóa sơ bộ dùng

MOE 2009.10, sau đó ghi lại dưới dạng file .moe.

Bước 2: Docking

Sau khi lựa chọn trường lực (ForceField) và loại năng lượng cần tính toán

(ΔG), enzym và phối tử được dock với nhau tự động. Thuật toán tìm kiếm được sử

dụng là kết hợp thuật giải di truyền với tối ưu hóa cục bộ. Các thông số sử dụng mặc

định của phần mềm.

Bước 3: Xử lý kết quả

Kết quả được đưa ra là một danh sách các cấu dạng liên kết của enzym và phối

tử được sắp xếp theo thứ tự năng lượng liên kết tăng dần. Cấu dạng có tương tác với

trung tâm hoạt động của enzym đồng thời có năng lượng liên kết nhỏ nhất sẽ được

ưu tiên lựa chọn.

2.2.4. Xử lý số liệu

Số liệu được xử lý bằng phương pháp thống kê, lọc sử dụng phần mềm

Microsoft Office Excel 2013.

19

Chương 3 - KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN

3.1. Kết quả tìm kiếm đồng dạng

Kết quả sau khi tính toán hệ số tương đồng Tanimoto được lưu lại và xử lý

bằng Microsoft Office Excel 2013 (Hình 6). Trong đó, các giá trị in đậm là các giá trị

lớn nhất của hệ số Tanimoto được lựa chọn để sắp xếp độ tương đồng theo chiều giảm

dần.

Hình 6: Giá trị Tc của các chất trong CSDL tương ứng với 12 chất mẫu

Giá trị Tc max của các hợp chất trong CSDL được phân bố như Hình 7. 75%

hợp chất có giá trị Tc max nằm trong khoảng từ 0,5-0,75. Dưới 15% hợp chất có Tc max

lớn hơn 0,75.

Hình 7: Khoảng phân bố của giá trị Tc max

Các hợp chất có độ tương đồng trên 75%, tương ứng với Tc max >0,75, sau đó

được lọc bằng Excel và sắp xếp theo thứ tự giảm dần độ tương đồng. Sự phân bố Tcmax

của các chất thu được lúc này được biểu diễn trong Hình 8. Gần 50% số hợp chất

trong CSDL có độ tương đồng với hợp chất mẫu Ref8 trong khi không có hợp chất

nào trong CSDL tương đồng với Ref6. Sau khi loại đi các hợp chất có hệ số tương

đồng dưới 0,75 thì 174 hợp chất còn lại, chủ yếu tương đồng với Ref8 (116/174 hợp

0

100

200

300

400

500

600

0,0-0,3 0,3-0,4 0,4-0,5 0,5-0,6 0,6-0,7 0,7-0,75 0,75-0,8 0,8-0,9 0,9-1,0

HC

Tc max

20

chất) và Ref9 (38/174 hợp chất). Không có hợp chất nào trong CSDL có độ tương

đồng trên 0,75 với Ref2, Ref3, Ref4, Ref6, Ref7, Ref11 và Ref12.

Hình 8: Phân bố giá trị Tc max theo từng chất mẫu

Như vậy, 1376 hợp chất trong CSDL qua phễu lọc tìm kiếm tương đồng thu

được 174 hợp chất (12,64% tổng số chất) có độ tương đồng từ 0,75 được sắp xếp theo

thứ tự giảm dần độ tương đồng.

3.2. Kết quả mô hình QSAR

174 hợp chất thu được sau phễu lọc tìm kiếm đồng dạng sẽ được vẽ lại bằng

phần mềm TOMOCOMD-CARDD và được lưu lại dưới dạng file *.net. Ví dụ về cấu

trúc VNPD_ID929 được biểu diễn lại bằng TOMOCOMD-CARD như Hình 9.

Hình 9: Cấu trúc VNPD_ID929 được vẽ lại bằng TOMOCOMD-CARDD

4 0 0 0 8 0 0

116

388 0 0

5332

5 2

88

0 2

643

461

62

262

0

100

200

300

400

500

600

700

Ref1 Ref2 Ref3 Ref4 Ref5 Ref6 Ref7 Ref8 Ref9 Ref10 Ref11 Ref12

Tc max Tc max>0.75

21

11 tham số phân tử phục vụ cho mô hình QSAR phân loại và 14 tham số phân

tử sử dụng cho mô hình QSAR hoạt tính được tính toán dựa trên 174 file *.net ở trên

bằng phần mềm TOMOCOMD-CARDD. Kết quả các tham số phân tử thu được

tương ứng với 2 mô hình QSAR cuối cùng được biểu diễn trong Phụ lục 3.

174 hợp chất với độ tương đồng trên 75% tiếp tục được lọc qua mô hình QSAR

phân loại và QSAR hoạt tính thu được 41 hợp chất được dự đoán là có hoạt tính ức

chế tyrosinase và 34 hợp chất được dự đoán là có hoạt tính ức chế tyrosinase mạnh

(Phụ lục 4). 34 hợp chất được dự đoán là có hoạt tính ức chế tyrosinase mạnh chủ

yếu thuộc vào nhóm flavonoid (7/34 hợp chất) và triterpenoid (13/34 hợp chất). Cụ

thể phân loại 34 chất vào các nhóm như Hình 10.

Hình 10: Phân bố các nhóm chất

3.3. Kết quả Docking

Áp dụng phương pháp Docking 34/1376 hợp chất trong CSDL với trung tâm

hoạt động của enzym tyrosinase được kết quả là danh sách các cấu dạng liên kết và

năng lượng liên kết được trình bày cụ thể trong Phụ lục 5.

Hình 11: Phân bố năng lượng liên kết với trung tâm hoạt động của enzym

0 2 4 6 8 10 12 14

Steroid

Stigmastane

Naphthalen

Ergostane steroid

Sesterterpenoid

Terpene lacton

Stigmastan

Flavonoid

Triterpenoid

-9

-8

-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0 dG

22

Phân tích kết quả Docking, tất cả 34 hợp chất đều có khả năng chui vào túi

enzym của trung tâm hoạt động (tất cả đều có năng lượng liên kết âm với đích, từ -

8,7921 đến -3,8160 Kcal/mol) nhưng chỉ có 21/34 hợp chất có khả năng liên kết với

ion Cu2+ nằm tại đáy túi trung tâm hoạt động của tyrosinase (Bảng 2). Trong đó, 13

hợp chất liên kết với cả 2 ion đồng của trung tâm hoạt động, 8 hợp chất được dự đoán

là có khả năng liên kết với 1 ion đồng của trung tâm hoạt động, còn lại 13 hợp chất

không tạo được liên kết phối trí với ion đồng và được dự đoán là không có khả năng

ức chế tyrosinase (Hình 11).

Bảng 2: Ái lực liên kết với đích của 21 hợp chất được dự đoán là có khả năng ức

chế tyrosinase

No Số đăng ký Hợp chất ΔG(Kcal/mol)

1 VNPD_ID46 Acid (24E)-3-oxo-lanosta-8,24-dien-26-

oic -5,3657

2 VNPD_ID184 Acid 20(R),24(E)-3-oxo-9β-lanosta-

7,24-dien-26-oic -5,8818

3 VNPD_ID395 6β-hydroxystigmast-4-en-3-on -6,3335

4 VNPD_ID577 Citrostadienol acetat -6,4105

5 VNPD_ID722 Epigallocatechin -8,6404

6 VNPD_ID723 Epigallocatechingallat -8,5137

7 VNPD_ID725 Ergosta-4,6,8(14),22-tetraen-3-on -5,7037

8 VNPD_ID889 Kaempferol -8,5998

9 VNPD_ID894 Kaempferol 3-O-β-D-glucopyranosid -8,7538

10 VNPD_ID921 Leoheteronin -5,4323

11 VNPD_ID922 Leoheteronin A -6,2830

12 VNPD_ID923 Leoheteronin B -5,3499

13 VNPD_ID929 Luteolin -8,7921

14 VNPD_ID940 Lup-20(29)-en-3β-yl acetat -5,8188

15 VNPD_ID1023 Neosarmentol III -3,8160

16 VNPD_ID1157 Quercetin -7,7230

17 VNPD_ID1166 Quercetin 3-O-α-L-rhamnopyranosid -8,1534

18 VNPD_ID1256 Stigmast-4-en-3-on -5,6756

19 VNPD_ID1257 Stigmasta-4-en-3,6-dion -6,3540

20 VNPD_ID1286 Taraxeryl acetat -5,4154

21 VNPD_ID1365 α-spinasteron -5,2966

23

3.4. Bàn luận

3.4.1. Về phương pháp sàng lọc ảo

Việc ứng dụng các kỹ thuật máy tính (sàng lọc ảo) trong quá trình nghiên cứu

và phát triển thuốc đang là một xu thế chung của các ngành công nghiệp dược phẩm

trên toàn thế giới. Số lượng các bài báo về sàng lọc ảo tăng lên hàng năm, chứng tỏ

lĩnh vực này đang rất được quan tâm. Điều này có thể giải thích là do các kỹ thuật

sàng lọc ảo có nhiều ứng dụng trong nghiên cứu về thiết kế thuốc, phát triển các hợp

chất ức chế trên đích sinh học khác nhau, điển hình như các đích phân tử cho những

bệnh đang được quan tâm hiện nay như ung thư, bệnh do ký sinh trùng, bệnh HIV…

Vì thế, áp dụng các kỹ thuật sàng lọc ảo sẽ giúp Việt Nam tiếp cận và theo kịp với

các kỹ thuật mới trên thế giới.

Mặt khác, trong nghiên cứu này, quá trình sàng lọc ảo được áp dụng trên CSDL

mà nhóm nghiên cứu đã xây dựng được. Việc sàng lọc CSDL này là một hướng đi

nhanh và hiệu quả nhất cho việc phát triển một thuốc mới vì các hợp chất trong CSDL

đã được xác định, phân lập từ thảo dược ở Việt Nam (tránh được giai đoạn tổng hợp).

Để sàng lọc được ngân hàng này nhanh và chính xác, việc thiết lập một quy trình sàng

lọc ảo một cách hệ thống, có nhiều phễu lọc khác nhau là rất cần thiết.

Phương pháp sàng lọc ảo chất ức chế tyrosinase sử dụng các mô hình toán học

mới có tính chính xác cao, được xây dựng sử dụng mô hình hợp (multiclassifiers), và

hệ thống trình sàng lọc ảo (có nhiều phễu lọc) cho phép phát hiện các hợp chất ức chế

enzym tyrosinase mới có hoạt tính cao chỉ từ cấu trúc phân tử.

Bên cạnh những ưu điểm trên, sàng lọc ảo cũng còn gặp một số khó khăn như

sự khác biệt giữa mô hình hóa và thực tế diễn ra trong cơ thể con người, sự chính xác

trong việc xác định cấu trúc 3D của protein, hay việc sử dụng quá nhiều phễu lọc

cũng có thể gây tăng sai số cho quá trình. Chính vì vậy, việc phối hợp các kỹ thuật in

silico, in vivo, in vitro là rất cần thiết.

Về kỹ thuật tìm kiếm đồng dạng

Việc sử dụng mô tả 2D để mô tả phân tử vừa đơn giản, dễ thực hiện, vừa tiết

kiệm thời gian. Mô tả phân tử 2D thường ổn định hơn so với mô tả phân tử 3D vì mô

tả 2D chỉ mang một giá trị duy nhất trong khi mô tả 3D có thể mang nhiều giá trị do

độ linh động về cấu dạng. Vì thế, sử dụng mô tả phân tử 2D sẽ làm tăng hiệu quả cho

quá trình tính toán. Trong khóa luận này, vân tay điện tử MACCS (Molecular

ACCESS System) được sử dụng để biểu diễn cho các phân tử trong CSDL và các hợp

24

chất mẫu. MACCS là một mô tả cấu trúc 2D, sử dụng 166 bit để mã hóa thông tin về

nguyên tử, loại nguyên tử, vòng và các liên kết trong phân tử. MACCS được tính toán

bằng phần mềm CDK DescUI-1.4.6 sử dụng dữ liệu đầu vào là SMILE (là ngôn ngữ

dùng để biểu diễn cấu trúc hóa học và các phản ứng). Bên cạnh những ưu điểm của

một mô tả 2D, việc sử dụng MACCS để mô tả phân tử còn có một số hạn chế.

MACCS là vân tay từ điển (điều này có nghĩa là một từ điển cố định về các mảnh cấu

trúc sẽ được sử dụng trong quá trình mã hóa hợp chất), như vậy, nếu hợp chất có chứa

mảnh cấu trúc không được định nghĩa trong từ điển thì mảnh cấu trúc đó sẽ không

xuất hiện trong kết quả mô tả phân tử nhận được, gây ra sai số cho mô tả.

Hệ số Tanimoto được sử dụng để biểu diễn sự giống nhau giữa các chất của

CSDL được sàng lọc và chất mẫu. Đây là hệ số tương đồng được sử dụng rộng rãi

nhất trong lĩnh vực hóa tin do thuật toán đơn giản, dễ thực hiện và nhanh chóng và

hiệu quả hơn so với các hệ số tương đồng khác. Tuy nhiên, trong các nghiên cứu về

so sánh các hệ số tương đồng đã chỉ ra rằng, việc sử dụng kết hợp các hệ số tương

đồng sẽ mang lại hiệu quả cao hơn cho quá trình sàng lọc [4]. Hoặc việc xây dựng

nên một vân tay mẫu (model fingerprint), là dấu vân tay được kết hợp từ dấu vân tay

của các hợp chất mẫu cũng là một cách làm tăng hiệu quả cho quá trình tìm kiếm.

Qua quá trình sàng lọc ảo dựa vào đồng dạng, 12,64% số hợp chất đạt yêu cầu

đã được lựa chọn, việc làm này đã tiết kiệm được thời gian cho quá trình sàng lọc dựa

vào đồng dạng, cung cấp các chất đầu vào có tiềm năng cao hơn cho các phễu lọc

sau. Như vậy, đây là một phễu lọc vô cùng hữu ích, tiết kiệm được thời gian và công

sức cho quá trình sàng lọc.

Về kỹ thuật sàng lọc sử dụng mô hình QSAR

QSAR hiện nay đang là một kỹ thuật được ứng dụng trong rất nhiều các lĩnh

vực như dược phẩm, y học, hóa học... Có rất nhiều nghiên cứu trên thế giới sử dụng

mô hình QSAR để sàng lọc các hoạt chất chống ung thư phổi [85], điều trị bệnh

Parkinson, điều trị các bệnh đái tháo đường, HIV [58] .... Trong nước hiện nay cũng

đã bắt đầu sử dụng mô hình QSAR trong nghiên cứu phát triển thuốc như Thái Khắc

Minh và cộng sự đã xây dựng thành công mô hình QSAR các hợp chất ức chế

topoisomerase I và các chất chống ung thư [74]. Tuy nhiên, các nghiên cứu sử dụng

mô hình QSAR hầu hết chỉ sử dụng mô hình đơn, có rất ít các nghiên cứu sử dụng hệ

thống phân loại hợp (kết hợp đầu ra của các mô hình đơn) trong khi hệ thống phân

loại hợp là một dụng cụ rất hiệu quả trong các nghiên cứu QSAR.

25

Nghiên cứu này sử dụng mô hình phân loại hợp QSAR trong các công bố trước

đó của TS. Lê Thị Thu Hường cùng nhóm nghiên cứu [34]. Nhóm nghiên cứu đã xây

dựng rất nhiều mô hình đơn và mô hình hợp với các thuật toán khác nhau để mô tả

mối liên quan định lượng giữa cấu trúc và tác dụng của hợp chất ức chế enzym

tyrosinase. Các mô hình lần lượt được đánh giá. Kết quả cho thấy, việc sử dụng mô

hình hợp mang lại hiệu quả cao hơn so với việc sử dụng mô hình đơn trong việc dự

đoán hợp chất có tác dụng ức chế tyrosinase. Đồng thời, các mô hình được xây dựng

dựa trên tập huấn luyện bao gồm rất nhiều hợp chất (1027 hợp chất) làm tăng độ

chính xác của mô hình. Chính vì thế mà việc áp dụng mô hình hợp QSAR vào nghiên

cứu này đã mang lại hiệu quả cao cho quá trình sàng lọc.

Tuy nhiên, mô hình QSAR không phải là mô hình sẵn có, để xây dựng được

mô hình, cần phải có thông tin về cấu trúc, hóa học, thực nghiệm... của tập hợp các

chất được dùng làm tập huấn luyện, đồng thời phải có hiểu biết về phân tích thống

kê, mô hình học máy khá phức tạp.

Về kỹ thuật docking

Docking là một kỹ thuật phổ biến hiện nay để mô phỏng các tương tác giữa

protein với protein hoặc giữa protein và phối tử, được ứng dụng để thiết kế thuốc dựa

vào cấu trúc, tối ưu hóa hợp chất dẫn đường, hay nghiên cứu cơ chế tác dụng của các

thuốc… Tuy nhiên, docking có nhược điểm là cần có thông tin về cấu trúc 3D của

protein, cấu dạng của cơ chất và protein đều có thể bị thay đổi, giữa cơ chất và enzym

còn có các tương tác khác như tương tác van der Waals, tương tác tĩnh điện, trong

nhiều trường hợp còn có tương tác hóa học khác.

Hơn 60 phần mềm docking được phát triển trong suốt 2 thập kỷ qua bao gồm

cả phần mềm thương mại và phần mềm học thuật như là DOCK [19], AutoDock [3],

MOE [59], GOLD [23]... Trong đó, các phần mềm thương mại được đánh giá là có

độ chính xác cao hơn so với các phần mềm học thuật. MOE 2009.10 là một phần mềm

docking thương mại với hàm tính toán có độ chính xác cao nằm trong top đầu [60].

Vì thế, các kết quả docking nhận được trong nghiên cứu này đều có độ chính xác cao.

Đây cũng là lý do vì sao docking được thực hiện bằng phần mềm MOE 2009.10 trong

nghiên cứu này.

Tyrosinase tồn tại trong thực vật, động vật, nấm và vi khuẩn. Tyrosinase tiêu

biểu nhất là tyrosinase được phân lập từ các loài vi khuẩn Streptomyces, từ nấm

Neurospora crassa và Agaricus bisporus. Ngày nay, enzym nội bào từ A.bisporus là

26

enzym thương mại sẵn có duy nhất. Tyrosinase từ A.bisporus đã được chứng minh là

có tính tương đồng cao với tyrosinase của động vật có vú và con người, vì thế nó

được sử dụng như mô hình trong hầu hết các nghiên cứu về tăng sắc tố da [44]. Chính

vì lý do này mà nghiên cứu lựa chọn cấu trúc tinh thể của tyrosinase từ A.bisporus để

phục vụ cho bước sàng lọc dựa vào cấu trúc (docking).

3.4.2. Về kết quả sàng lọc ảo

Tất cả 34 hợp chất được dock với tyrosinase đều có nhóm hydroxy phenol (có

độ phân cực cao) hoặc nhóm keto (gần nối đôi hoặc liên kết trực tiếp với nguyên tử

oxy). Các phân tử oxy có độ âm điện lớn có khả năng tạo phức chelat với ion đồng,

tuy nhiên, tùy thuộc vào cấu trúc của từng hợp chất, mà cấu dạng tạo thành khi liên

kết vào trung tâm hoạt động của enzym có cho phép phân tử oxy có độ âm điện lớn

đó nằm vào đúng vị trí để tương tác với ion đồng hay không. Điều này giải thích vì

sao 2 hợp chất cùng có nhóm hydroxy phenol tại vị trí meta và para nhưng có chất

tạo được 4 liên kết với ion đồng (VNPD_ID929), có chất lại chỉ tạo được 2 liên kết

(VNPD_ID1157). Hay 2 hợp chất cùng có nhóm keto liên kết trực tiếp với nguyên tử

oxy, nhưng 1 chất thì tạo được 1 liên kết với ion đồng (VNPD_ID940), trong khi chất

còn lại không tạo được liên kết với ion đồng (VNPD_ID938).

Trong số 34 hợp chất đã tiến hành nghiên cứu docking, có 21/34 hợp chất cho

kết quả là có tác dụng ức chế tyrosinase mạnh. 16/21 hợp chất chưa có bất kỳ nghiên

cứu nào về tác dụng ức chế tyrosinase. Cụ thể, VNPD_ID725 mới được nghiên cứu

và chứng minh tác dụng phòng ngừa tổn thương thận gia đoạn sớm trên chuột [82],

tác dụng gây độc tế bào và gây độc dòng tế bào ung thư [72]. VNPD_ID922 được

chứng minh là có tác dụng ức chế cholinesterase [32]. VNPD_ID940 đã được nghiên

cứu và chứng minh là có khả năng kích ứng da mạnh [2]. VNPD_ID1256 đã được

chứng minh là có hoạt tính ức chế sự tăng trưởng của Mycobacterium tuberculosis

[24]. Các hợp chất còn lại mới chỉ được nghiên cứu và phân lập, chưa được nghiên

cứu về bất kỳ tác dụng sinh học nào. Như vậy, 16 hợp chất chưa được chứng minh

hoạt tính ức chế tyrosinase này là các hợp chất tiềm năng cần được nghiên cứu thêm.

5 trong số 21 hợp chất được dự đoán là có tác dụng ức chế tyrosinase mạnh đã

được chứng minh hoạt tính ức chế tyrosinase trong các công bố trước đây. Cả 5 hợp

chất này đều là 5 hợp chất thuộc nhóm flavonoid, là nhóm chất có rất nhiều hợp chất

đã được chứng minh tác dụng ức chế tyrosinase, trong phân tử có 1 đến 2 nhóm

hydroxy phenol. Các nhóm hydoxy phenol này có tính phân cực mạnh nên khi đi vào

trung tâm hoạt động của enzym có thể tạo phức với ion đồng nằm ở đáy túi, gây bất

27

hoạt enzym theo cơ chế cạnh tranh. Cụ thể, tương tác của 5 hợp chất này với trung

tâm hoạt động của enzym như sau:

a. VNPD_ID929. Luteolin

Hình 12: Mô phỏng cấu dạng của phức hợp trung tâm hoạt động enzym với

VNPD_ID929

Theo kết quả nghiên cứu trên mô hình docking thì VNPD_ID929 được dự đoán

là có khả năng ức chế tyrsionase mạnh do có nhóm m-hydroxy và p-hydroxy khi đi

sâu vào trung tâm hoạt động của enzym sẽ bị de-proton hóa tạo nên hai cực âm có

điện tích phân bố đều trên hai nguyên tố oxy. Nhờ đó mà cả 2 nguyên tố oxy đều tạo

phức chelat với 2 ion Cu2+. Đồng thời, các liên kết hydro cũng được hình thành giữa

2 vòng thơm của VNPD_ID929 và His263, phân tử oxy tại vị trí para- của

VNPD_ID929 nhận điện tử từ His61. Đồng thời, VNPD_ID929 tương tác với trung

tâm hoạt động của enzym với mức năng lượng nhỏ nhất ΔG = -8,7921 Kcal/mol. Như

vậy, VNPD_ID929 là chất có khả năng chui vào trung tâm hoạt động của enzym,

tương tác với 2 ion đồng, và được giữ lại bởi các liên kết hydro nên có thể dự đoán

VNPD_ID929 có khả năng ức chế tyrosinase mạnh nhất.

Trên thực tế, VNPD_ID929 được tìm thấy trong rất nhiều loài thực vật ở Việt

Nam, trong đó chưa thấy có nghiên cứu về tác dụng ức chế tyrosinase từ dịch chiết

của các loài thực vật này. Tuy nhiên, đã có nghiên cứu chứng minh tác dụng ức chế

tyrosinase của chất này trên thế giới [6, 50, 53].

b. VNPD_ID722. Epigallocatechin

28

Hình 13: Mô phỏng cấu dạng của phức hợp trung tâm hoạt động enzym với

VNPD_ID722

Từ kết quả của mô hình sàng lọc ảo, VNPD_ID722 được dự đoán có tác dụng

ức chế tyrosinase. So với VNPD_ID929, VNPD_ID722 tạo thêm được liên kết hydro

do mạch chính của Asn260 nhận điện tử từ hydro liên kết với nhóm methyl của hợp

chất. Như vậy, VNPD_ID722 có khả năng ổn định tại trung tâm hoạt động của enzym

hơn so với VNPD_ID929. Tuy nhiên, năng lượng liên kết với trung tâm hoạt động

của VNPD_ID722 lớn hơn VNPD_ID929, ΔG = -8,6404 Kcal/mol.

VNPD_ID722 được tìm thấy trong cây trôm leo (Byttneria aspera C.,

Sterculiaceae) (có tác dụng dân gian là giúp phụ nữ có thai dễ sinh nở) và cây vừng

(Sesamum indicum, Pedaliaceae) (đã được chứng minh là có khả năng ức chế enzym

amylase, điều trị đái tháo đường), nhưng chưa thấy có nghiên cứu ức chế tyrosinase

từ dịch chiết cây này tại Việt Nam. Hợp chất này đã được chứng minh tác dụng ức

chế tyrosinase với nồng độ ức chế 50% bằng 0,5 lần so với acid kojic trong các công

bố trước đó [61].

c. VNPD_ID889. Kaempferol

Hình 14: Mô phỏng cấu dạng của phức hợp trung tâm hoạt động enzym với

VNPD_ID889

29

Kết quả nghiên cứu trên mô hình sàng lọc ảo cho thấy, VNPD_ID889 có nhóm

chức p-hydroxy tạo phức chelat với 2 ion đồng nằm dưới đáy túi của trung tâm hoạt

động của enzym. Tương tự như VNPD_ID929, VNPD_ID889 cũng tạo được 2 liên

kết hydro với His263 và His61 giúp ổn định hơn cấu trúc của phức hợp. 2 liên kết

phối trí với ion đồng, đồng thời, VNPD_ID889 có mức năng lượng ΔG = -8,5998

Kcal/mol cao hơn so với VNPD_ID929 cho thấy khả năng ức chế tyrosinase của

VNPD_ID889 thấp hơn so với VNPD_ID929.

VNPD_ID889 đã được nghiên cứu và chứng minh tác dụng ức chế tyrosinase

với nồng độ ức chế 50% là 0,23mM cao hơn so với VNPD_ID929 (0,19mM) [71].

d. VNPD_ID723. Epigallocatechingallat

Hình 15: Mô phỏng cấu dạng của phức hợp trung tâm hoạt động enzym với

VNPD_ID723

VNPD_ID723 khi đi vào sâu trong trung tâm hoạt động, 2 nhóm m-hydroxy

và p-hydroxy của VNPD_ID723 tạo phức chelat với 2 ion Cu2+ do đó VNPD_ID723

có khả năng ức chế tyrosinase. Mức năng lượng dự đoán được là ΔG = -8,5137

Kcal/mol. So với VNPD_ID929, VNPD_ID723 chỉ tạo được 2 liên kết với 2 ion Cu2+,

nhưng lại tạo được 4 liên kết hydro với các chuỗi His244, His85, Glu322 và Arg268.

VNPD_ID723 được tìm thấy trong lá trà xanh (Camellia sinensis L.) với tác

dụng kháng khuẩn, kháng nấm, kìm hãm sự phát triển của tế bào ung thư. Ngoài ra,

đã có nghiên cứu về tác dụng ức chế ức chế tyrosinase của VNPD_ID723 và một số

hợp chất cùng nhóm với hợp chất này, kết quả cho thấy chúng đều thể hiện tác dụng

ức chế tyrosinase [61].

30

e. VNPD_ID1157. Quercetin

Hình 16: Mô phỏng cấu dạng của phức hợp trung tâm hoạt động enzym với

VNPD_ID1157

Dựa vào kết quả quá trình docking, VNPD_ID1157 được dự đoán là có khả

năng ức chế tyrsionase. Do cấu dạng của đáy túi enzym, VNPD_ID1157 chỉ có thể

tạo được cấu dạng mà tại đó chỉ có nhóm m-hydroxy tạo liên kết phối trí với 2 ion

Cu2+. Năng lượng liên kết ghi lại được là ΔG = -7,7230 Kcal/mol.

VNPD_ID1157 được tìm thấy trong nhiều loài thực vật ở Việt Nam như mục

ký ngũ hùng (Dendrophthoe pentandra L.), đảng sâm bắc (Codonopsis pilosula F.),

đại bi (Blumea balsamifera L.), bồ kết (Gleditsia australis)... Các nghiên cứu về hoạt

tính ức chế tyrosinase của VNPD_ID1157 cũng đã được thực hiện, kết quả cho thấy

VNPD_ID1157 có hoạt tính ức chế tyrosinase mạnh gấp 2 lần so với acid kojic [71].

31

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

KẾT LUẬN

Từ kết quả của quá trình sàng lọc ảo trên CSDL các hợp chất thiên nhiên Việt

Nam, chúng tôi rút ra kết luận sau:

1. Từ 1376 hợp chất trong CSDL, 174 hợp chất được xác định là có cấu trúc tương

đồng với các hợp chất ức chế mạnh thông qua phễu lọc tìm kiếm tương đồng.

2. 41 hợp chất được dự đoán là có khả năng ức chế thông qua mô hình QSAR phân

loại, 34 hợp chất được dự đoán là ức chế mạnh sử dụng mô hình QSAR hoạt tính

3. Cả 34 hợp chất đều có năng lượng liên kết âm trên các nghiên cứu docking. Phân

tích các hợp chất có năng lượng liên kết âm trên docking, đã phát hiện được 21 hợp

chất có khả năng ức chế tyrosinase mạnh.

KIẾN NGHỊ

Để tiếp tục phát triển các kết quả nghiên cứu của khóa luận trong tìm kiếm các

hợp chất thiên nhiên Việt Nam có hoạt tính ức chế enzym tyrosinase, chúng tôi xin

đưa ra các đề xuất sau:

1. Chiết tách, phân lập các hợp chất đã được dự đoán thông qua hệ thống sàng lọc ảo.

2. Tiến hành thử hoạt tính sinh học để kiểm chứng lại các kết luận của quá trình sàng

lọc ảo.

Tài liệu tham khảo

[1]. Andrawis A., Kahn V. (1986), "Effect of methimazole on the activity of mushroom

tyrosinase", Biochem J, 235(1), 91-96.

[2]. Asif M. S., Sabir W. A. (2003), "Irritant potential of some constituents from the seeds

of Caesalpinia bonducella (L.) Fleming", Journal of Asian Natural Products

Research, 5(1), 35-41.

[3]. AutoDock, The Scripps Research Institute.

[4]. Aysha Al K., Maciej H., John H. (2009), "Comparison of Nonbinary Similarity

Coefficients for Similarity Searching, Clustering and Compound Selection", Chem.

Inf. Model., 49, 1193-1201.

[5]. Badria F. A., Gayyar M. A. (2001), "A new type of tyrosinase inhibitors from natural

products as potential treatments for hyperpigmentation", Boll Chim Farm, 140(4),

267-271.

[6]. Balyan R., Kudugunti SK., Hamad HA., Yousef MS., Moridani MY. (2015),

"Bioactivation of luteolin by tyrosinase selectively inhibits glutathione S-

transferase", Chemico Biological Interactions, 240, 208-218.

[7]. Battiti R., Colla A. M. (1994), "Democracy in neural nets: voting schemes for

classification", Neural Networks 7, 691-708.

[8]. Breiman L. (1996), "Bagging predictors", Machine Learning, 24(2).

[9]. Canovas F. G., Garcia-Carmona F., Sanchez J. V., Pastor J. L., Teruel J. A. (1982),

"The role of pH in the melanin biosynthesis pathway", J Biol Chem, 257(15), 8738-

8744.

[10]. Casanola-Martin G. M., Le-Thi-Thu H., Marrero-Ponce Y., Castillo-Garit J. A.,

Torrens F., Rescigno A., Abad C., Khan M. T. (2014), "Tyrosinase enzyme: An

overview on a pharmacological target", Curr Top Med Chem, 14(12), 1494-1501.

[11]. CDK Descriptor Calculator GUI v1.4.6, Rajarshi Guha.

[12]. Chang T. S. (2009), "An updated review of tyrosinase inhibitors", Int J Mol Sci, 10(6),

2440-2475.

[13]. ChemBioDraw Ultra 12.0 CambridgeSoft (2010), PerkinElmer.

[14]. Chimera v1.11.2 - Extensible Molecular Modeling System (2016), Resource for

Biocomputing, Visualization, and Informatics.

[15]. Conrad J. S., Dawso S. R., Hubbard E. R., Meyers T. E., Strothkamp K. G. (1994),

"Inhibitor binding to the binuclear active site of tyrosinase: temperature, pH, and

solvent deuterium isotope effects", Biochemistry, 33(19), 5739-5744.

[16]. Criton M., Le Mellay-Hamon V. (2008), "Analogues of N-hydroxy-N'-phenylthiourea

and N-hydroxy-N'-phenylurea as inhibitors of tyrosinase and melanin formation",

Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters, 18(12), 3607-3610.

[17]. DeCaprio A. P. (1999), "The toxicology of hydroquinone relevance to occupational

and environmental exposure", Crit Rev Toxicol, 29(3), 283-330.

[18]. Dietterich T. G (2000), Ensemble methods in machine learning, Springer-Verlag,

Berlin Heidenberg.

[19]. DOCK, Irwin "Tack" Kuntz's Group, University of California, San Francisco.

[20]. Espin J. C., Wichers H. J. (2001), "Effect of captopril on mushroom tyrosinase activity

in vitro", Biochim Biophys Acta, 1544, 289-300.

[21]. Frankos V. H., Schmitt D. F., Haws L. C., McEvily A. J., Iyengar R., Miller S. A.,

Munro I. C., Clydesdale F. M., Forbes A. L., Sauer R. M. (1991), "Generally

recognized as safe (GRAS) evaluation of 4-hexylresorcinol for use as a processing

aid for prevention of melanosis in shrimp", Regul Toxicol Pharmacol, 14(2), 202-

212.

[22]. Frenk.E (1995), "Treatment of melasma with depigmenting agents ", Martin Dunitz,

London.

[23]. Genetic Optimization for Ligand Docking (GOLD), The Cambridge Crystallgraphic

Data Centre.

[24]. Girma M. W., Scott G. F., Fangqiu Z., Barbara N. T. (2003), "Inhibitory effect of

sterols from Ruprechtia triflora and diterpenes from Calceolaria pinnifolia on the

growth of Mycobacterium tuberculosis", Planta Med, 69, 628-631.

[25]. Gottesberge A. M. (1988), "Physiology and Pathophysiology of Inner Ear Melanin",

Pigment Cell Research, 1(4), 238-249.

[26]. Gutzeit H. O., Ludwig-Müller J. "Biological Functions and Practical Applications",

Plant Natural Products: Synthesis. Wiley Blackwell.

[27]. Hammerstone J. F., Lazarus S. A., Schmitz H. H. (2000), "Procyanidin content and

variation in some commonly consumed foods", The Journal of Nutrition, 130(8),

2086-2092.

[28]. Hansch C., Fujita T. (1964), "A method for the correlation of biological activity and

chemical structure.", J. Am. Chem. Soc., 86, 1616-1626.

[29]. Hany A., El-Shemy, Ahmed M. Aboul-Enein, Kounosuke F. (2007), "Willow Leaves'

Extracts Contain Antitumor Agents Effective against Three Cell Types", PLoS ONE,

2(1), 178.

[30]. Hert J., Willett P., Wilton D. J., Acklin P., Azzaoui K., Jacoby E., Schuffenhauer A.

(2004), "Comparison of fingerprint-based methods for virtual screening using

multiple bioactive reference structures", J Chem Inf Comput Sci, 44(3), 1177-1185.

[31]. Huang X.-H., Chen Q.-X., Wang Q., Song K.-K., Wang J., Sha L., Guan X. (2006),

"Inhibition of the activity of mushroom tyrosinase by alkylbenzoic acids", Food

Chem, 94, 1-6.

[32]. Hung TM, Luan TC, Vinh BT, Cuong TD, Min BS (2011), "Labdane-type diterpenoids

from Leonurus heterophyllus and their cholinesterase inhibitory activity", Phytother

Res, 25(4), 611-615.

[33]. Huong Le-Thi-Thu, Gerardo M. Casañola-Martín, Yovani Marrero-Ponce, Antonio

Rescigno, Concepción Abad, Mahmud Tareq Hassan Khan (2014), "A Rational

Workflow for Sequential Virtual Screening of Chemical Libraries on Searching for

New Tyrosinase Inhibitors", Medicinal Chemistry, 14.

[34]. Huong Le-Thi-Thu, Isis Bonet Cruz, Yovani Marrero-Ponce, Nam Nguyen-Hai, Hai

Pham-The, Hai Nguyen-Thanh, Tung Bui Thanh, Gerardo M. Casañola-Martin

(2015), "Multi-Criteria Decision Making: The Best Choice for the Modeling of

Chemicals Against Hyper-Pigmentation?", Current Bioinformatics, 10(5), 13.

[35]. Internal Coordinate Mechanics (ICM) (2014), MolSoft LLC.

[36]. Ismaya W.T., Rozeboom H.J., Weijn A., Mes J.J., Fusetti F., Wichers H.J., Dijkstra

B.W. (2011), "Crystal structure of PPO3, a tyrosinase from Agaricus bisporus, in

deoxy-form that contains additional unknown lectin-like subunit, with inhibitor

Tropolone", Biochemistry, 50(24), 5477–5486.

[37]. James R. H. (2003), Natural Products: The Secondary Metabolites, UKRoyal Society

of Chemistry.

[38]. Jay D., Cuellar A., Zamorano R., Munoz E., Gleason R. (1991), "Captopril does not

scavenge superoxide: captopril prevents O2- production by chelating copper", Arch

Biochem Biophys, 290(2), 463-467.

[39]. John F., Robert A. (2005), Using the R Statistical Computing Environment to Teach

Social Statistics Courses, Department of Sociology, McMaster University.

[40]. Johnson M.A., Maggiora G.M. (1990), Concepts and Applications of Molecular

Similarity, John Wiley & Sons, New York.

[41]. Jonsdottir S. O., Jorgensen F. S., Brunak S. (2005), "Prediction methods and databases

within chemoinformatics: emphasis on drugs and drug candidates", Bioinformatics,

21(10), 2145-2160.

[42]. Kahn V., Andrawis A. (1985), "Inhibition of mushroom tyrosinase by tropolone",

Phytochemistry, 24, 905-908.

[43]. Kahn V. (1995), "Effect of kojic acid on the oxidation of DL-DOPA, norepinephrine,

and dopamine by mushroom tyrosinase", Pigment Cell Res, 8(5), 234-240.

[44]. Kamal U. Zaidi, Ayesha S. Ali, Sharique A. Ali (2014), "Purification and

Characterization of Melanogenic Enzyme Tyrosinase from Button Mushroom",

Enzyme Research.

[45]. Kanteev M., Goldfeder M., Fishman A. (2015), "Structure-function correlations in

tyrosinases", Protein Sci, 24(9), 1360-1369.

[46]. Karl-Hein A., Memmert K. (2008), Natural Compounds as Drugs, Basel. Boston.

BerlinBirkhauser.

[47]. Kenneth M. Merz, Dagmar Ringe, Charles H. Reynolds (2010), Drug design: Structure

and ligand-based approaches, Cambridge University Press.

[48]. Khan M. T. H. (2007), "Molecular design of tyrosinase inhibitors: A critical review of

promising novel inhibitors from synthetic origins", Pure and Applied Chemistry,

79(12).

[49]. Kim Y. J., Uyama H. (2005), "Tyrosinase inhibitors from natural and synthetic

sources: structure, inhibition mechanism and perspective for the future", Cell Mol

Life Sci, 62(15), 1707-1723.

[50]. Kima Y. J., Uyama H. (2005), "Tyrosinase inhibitors from natural and synthetic

sources: structure, inhibition mechanism and perspective for the future", Cellular

and Molecular Life Sciences, 62(1707-1723).

[51]. Kitchen D. B., Decornez H., Furr J. R., Bajorath J. (2004), "Docking and scoring in

virtual screening for drug discovery: methods and applications", Nat Rev Drug

Discov, 3(11), 935-949.

[52]. Kubo I., Kinst-Hori I. (1999), "2-Hydroxy-4-methoxybenzaldehyde: a potent

tyrosinase inhibitor from African medicinal plants", Planta Med, 65(1), 19-22.

[53]. Kubo I., Kinsy-Hori I., Chaudhuri S. K., Kubo Y., Sánchez Y., T. Ogura (2000),

"Flavonols from Heterotheca inuloides: tyrosinase inhibitory activity and structural

criteria", Bioorg. Med. Chem., 8(1749-1755).

[54]. Kuncheva L. I. (2004), Combining Pattern Classifiers, Wiley Interscience.

[55]. Lovstad R. A. (1976), "Effect of penicillamine on the conversion of dopa to

dopachrome in the presence of tyrosinase or ceruloplasmin", Biochem Pharmacol,

25(5), 533-535.

[56]. Maeda K., Fukuda M. (1991), "In vitro effectiveness of several whitening cosmetic

components in human melanocytes", J. Soc. Cosmet. Chem, 42, 361-368.

[57]. Mc Quarrie D. A., Simon J. D. (1997), Physical Chemistry: A Molecular Approach,

University Science Books.

[58]. McGee T. D. Jr., Yi H. A. , Allen W. J., Jacobs A., Rizzo R. C. (2017), "Structure-

based identification of inhibitors targeting obstruction of the HIVgp41 N-heptad

repeat trimer", Bioorg Med Chem Lett, 7, 503-506.

[59]. Molecular Operating Environment (MOE) (2009.10), Chemical Computing Group:

Suite 910, 1010 Sherbrooke St. W, Montreal, Quebec H3A 2R7, Canada.

[60]. Nataraj S. P., Khajamohiddin S., Jack T. (2017), "Software for molecular docking: a

review", Biophys Rev.

[61]. No JK., Soung DY., Kim YJ., Shim KH., Jun YS., Rhee SH., Yokozawa T., Chung

HY. (1999), "Inhibition of tyrosinase by green tea components", Life Science, 65(21),

241-246.

[62]. Odugbemi T. (2008), A Textbook of Medicinal Plants from Nigeria, University of

Lagos Press.

[63]. Ortonne J. P., Nordlund J. J. (1998), "Mechanisms that cause abnormal skin color",

The Pigmentary System: Physiology and Pathophysiology. Oxford University Press,

489-502.

[64]. Patrick G. (2006), "Computer in medicinal chemistry", An introduction to medicinal

chemistry. Oxford University Press, UK.

[65]. Pawelek J. M. (1991), "After dopachrome?", Pigment Cell Res, 4(2), 53-62.

[66]. Prota G. (1998), "Progress in the chemistry of melanins and related metabolites",

Medicinal Research Reviews, 8(4), 525-556.

[67]. Release 2000.2, MDL Information MACCS Drug Data Report.

[68]. Sánchez-Ferrer A., Rodríguez-López J. N., Garcia-Canovas F., Garcia-Carmona

(1995), "Tyrosinase: a comprehensive review of its mechanism", Biochimica et

Biophysica Acta, 1247(1), 1-11.

[69]. Schallreuter K. U., Wood J. W. (1990), "A possible mechanism of action for azelaic

acid in the human epidermis", Arch Dermatol Res, 282(3), 168-171.

[70]. Sheridan R. P., Kearsley S. K. (2002), "Why do we need so many chemical similarity

search methods?", Drug Discov Today, 7(17), 903-911.

[71]. Solimine J., Garo E., Wedler J., Rusanov K., Fertig O., Hamburger M., Atanassov I.,

Butterweck V. (2016), "Tyrosinase inhibitory constituents from a polyphenol

enriched fraction of rose oil distillation wastewater", Science Direct, 108, 13-19.

[72]. Supakorn A., Cholpisut T., Kwanjai K., Kasem S., Somdej K. (2017), "A new

xanthone from the fungus Apiospora montagnei", Natural Product Research.

[73]. SwissDock, Molecular Modeling Group of the Swiss Institute of Bioinformatics,

Lausanne, Switzerland.

[74]. Thai KM, Bui QH, Tran TD, Huynh TN (2012), "QSAR modeling on

benzo[c]phenanthridine analogues as topoisomerase I inhibitors and anti-cancer

agents.", Medicinal Chemistry, 17(5), 5690-5712.

[75]. Tony C. Smith, Eibe Frank (2016), "Introducing Machine Learning Concepts with

WEKA", Statistical Genomics - Methods and Protocols. Springer, New York, 353-

378.

[76]. VanWaterbeemd H. (1995), Chemometric methods in molecular design, Wiley-VCH,

New York.

[77]. Verallo-Rowell V. M., Verallo V., Graupe K., Lopez-Villafuerte L., Garcia-Lopez M.

(1989), "Double-blind comparison of azelaic acid and hydroquinone in the treatment

of melasma", Acta Derm Venereol Suppl, 143, 58-61.

[78]. Walter C., Quevedo Jr, Thomas B. Fitzpatrick, Kowichi Jimbow (1985), "Human skin

color: Origin, variation and significance", Journal of Human Evolution, 14(1), 43-

56.

[79]. Willet P., Barnard J.M., Downs G.M. (1998), "Chemical similarity searching", Journal

of Chemical Information and Computer Sciences, 38(6), 983-996.

[80]. Willett P. (2011), Similarity searching using 2D structural fingerprints, Springer

Protocols, New York.

[81]. Yagi A., Kanbara T., Morinobu N. (1987), "Inhibition of mushroom-tyrosinase by aloe

extract", Planta Med, 53(6), 515-517.

[82]. Ying-Yong Z., Li Z., Jia-Rong M., Xiao-Hong C., Rui-Chao L., Yongmin Z., Wen-Ji

S. (2011), "Ergosta-4,6,8(14),22-tetraen-3-one isolated from Polyporus umbellatus

prevents early renal injury in aristolochic acid-induced nephropathy rats", Journal of

Pharmacy and Pharmacology, 63(1581-1586).

[83]. Yong-Doo P., You-Jeong L., Hwa-Sun H., Myong-Joon H., Jun-Mo Y. (2012),

"Complex Inhibition of Tyrosinase by Thiol-Composed Cu2+ Chelators: A Clue for

Designing Whitening Agents", Journal of Biomolecular Structure and Dynamics,

24(2), 131-138.

[84]. Yovani M. P., Francisco T. "Novel 2D TOMOCOMD-CARDD Descriptors: Atom-

based Stochastic and non-Stochastic Bilinear Indices and their QSPR Applications ".

[85]. Zang S. Z., Yang Y. R., Zhao S. S., Li Y. X., Gao X. Y., Zhong C. L. (2017), "In silico

insight into EGFR treatment in patients with lung carcinoma and T790M mutations",

Ther Med, 13(5).

Phụ lục

Phụ lục 1: Cấu trúc hóa học các hợp chất mẫu ức chế mạnh tyrosinase

Ref1. Acid kojic

Ref2. L-mimosin

Ref3. L-Tropolon

Ref4. N-

cyclopenthyl-N-

nitrosohydroxyl-

amin

Ref5. Methyl este của

acid gentisic

Ref6.Kurarinon

Ref7. Phenyl-

thioure

Ref8. 8´-epi-cleomiscosin

A

Ref9. Isolongifolen-4-on

Ref10. 4'-

Prenyloxyresveratr

ol

Ref11. N-(2,4-

dihydroxybenzyl)-3,5-

dihydroxybenzylbenzami

d

Ref12. 3-Hydroxy-4-methoxy

benzaldehyd thiosemicarbazon

hemihydrat

Phụ lục 2.a: Tham số phân tử sử dụng cho mô hình QSAR phân loại

No TSPT Ý nghĩa

1 VEqh1

Lực

vander

Waals

Nguyên tử

ngoại lai

Chỉ

số

bậc 2

Có nguyên

tử hydro

Đếm

bước:

1

Không

ngẫu

nhiên

2 VHq2

Lực

vander

Waals

Nguyên tử

ngoại lai liên

kết với hydro

Chỉ

số

bậc 2

Không có

nguyên tử

hydro

Đếm

bước:

2

Không

ngẫu

nhiên

3 VHq14

Lực

vander

Waals

Nguyên tử

ngoại lai liên

kết với hydro

Chỉ

số

bậc 2

Không có

nguyên tử

hydro

Đếm

bước:

14

Không

ngẫu

nhiên

4 PHq5

Khả năng

phân cực

Nguyên tử

ngoại lai liên

kết với hydro

Chỉ

số

bậc 2

Không có

nguyên tử

hydro

Đếm

bước:

5

Không

ngẫu

nhiên

5 PHq15

Khả năng

phân cực

Nguyên tử

ngoại lai liên

kết với hydro

Chỉ

số

bậc 2

Không có

nguyên tử

hydro

Đếm

bước:

15

Không

ngẫu

nhiên

6 KEq2

Độ âm

điện

Muliken

Nguyên tử

ngoại lai

Chỉ

số

bậc 2

Không có

nguyên tử

hydro

Đếm

bước:

2

Không

ngẫu

nhiên

7 GEq11

Độ âm

điện

Paulin

Nguyên tử

ngoại lai

Chỉ

số

bậc 2

Không có

nguyên tử

hydro

Đếm

bước:

11

Không

ngẫu

nhiên

8 MHq1s

Khối

lượng

phân tử

Nguyên tử

ngoại lai liên

kết với hydro

Chỉ

số

bậc 2

Không có

nguyên tử

hydro

Đếm

bước:

1

Ngẫu

nhiên

9 KEqh3s

Độ âm

điện

Muliken

Nguyên tử

ngoại lai

Chỉ

số

bậc 2

Có nguyên

tử hydro

Đếm

bước:

1

Ngẫu

nhiên

10 KEqh8s

Độ âm

điện

Muliken

Nguyên tử

ngoại lai

Chỉ

số

bậc 2

Có nguyên

tử hydro

Đếm

bước:

8

Ngẫu

nhiên

11 KEq0s

Độ âm

điện

Muliken

Nguyên tử

ngoại lai

Chỉ

số

bậc 2

Không có

nguyên tử

hydro

Đếm

bước:

0

Ngẫu

nhiên

Phụ lục 2.b: Tham số phân tử sử dụng cho mô hình QSAR hoạt tính

No TSPT Ý nghĩa

1 Mqh13

Khối

lượng

phân tử

Tất cả nguyên

tử

Chỉ

số

bậc 2

Có nguyên

tử hydro

Đếm

bước:

13

Không

ngẫu

nhiên

2 Mq15

Khối

lượng

phân tử

Tất cả nguyên

tử

Chỉ

số

bậc 2

Không có

nguyên tử

hydro

Đếm

bước:

15

Không

ngẫu

nhiên

3 KEq5

Độ âm

điện

Muliken

Nguyên tử

ngoại lai

Chỉ

số

bậc 2

Không có

nguyên tử

hydro

Đếm

bước:

5

Không

ngẫu

nhiên

4 KEq11

Độ âm

điện

Muliken

Nguyên tử

ngoại lai

Chỉ

số

bậc 2

Không có

nguyên tử

hydro

Đếm

bước:

11

Không

ngẫu

nhiên

5 Mqh1s

Khối

lượng

phân tử

Tất cả nguyên

tử

Chỉ

số

bậc 2

Có nguyên

tử hydro

Đếm

bước:

1

Ngẫu

nhiên

6 Mqh4s

Khối

lượng

phân tử

Tất cả nguyên

tử

Chỉ

số

bậc 2

Có nguyên

tử hydro

Đếm

bước:

4

Ngẫu

nhiên

7 Mqh6s

Khối

lượng

phân tử

Tất cả nguyên

tử

Chỉ

số

bậc 2

Có nguyên

tử hydro

Đếm

bước:

6

Ngẫu

nhiên

8 MHq4s

Khối

lượng

phân tử

Nguyên tử

ngoại lai liên

kết với hydro

Chỉ

số

bậc 2

Không có

nguyên tử

hydro

Đếm

bước:

4

Ngẫu

nhiên

9 MHq5s

Khối

lượng

phân tử

Nguyên tử

ngoại lai liên

kết với hydro

Chỉ

số

bậc 2

Có nguyên

tử hydro

Đếm

bước:

5

Ngẫu

nhiên

10 MHq8s

Khối

lượng

phân tử

Nguyên tử

ngoại lai liên

kết với hydro

Chỉ

số

bậc 2

Có nguyên

tử hydro

Đếm

bước:

8

Ngẫu

nhiên

11 KEqh2s

Độ âm

điện

Muliken

Nguyên tử

ngoại lai

Chỉ

số

bậc 2

Có nguyên

tử hydro

Đếm

bước:

2

Ngẫu

nhiên

12 KEqh9s

Độ âm

điện

Muliken

Nguyên tử

ngoại lai

Chỉ

số

bậc 2

Có nguyên

tử hydro

Đếm

bước:

9

Ngẫu

nhiên

13 KEq14s

Độ âm

điện

Muliken

Nguyên tử

ngoại lai

Chỉ

số

bậc 2

Không có

nguyên tử

hydro

Đếm

bước:

14

Ngẫu

nhiên

14 GEqh3s

Độ âm

điện

Paulin

Nguyên tử

ngoại lai

Chỉ

số

bậc 2

Có nguyên

tử hydro

Đếm

bước:

3

Ngẫu

nhiên

Phụ lục 3.a: Kết quả các tham số phân tử sử dụng trong QSAR phân loại

VEqh1 VHq2 VHq1

4

PHq

5

PHq1

5 KEq2 GEq11

MHq1

s KEqh3s KEqh8s KEq0s

Dự

đoán Số đăng ký

3920.86 0 0 0 0 334.03 1083185.92 0 100.02 104.49 120.16 InA VNPD_ID1

4152.19 0 0 0 0 344.06 595335.51 0 118.97 123.65 146.86 InA VNPD_ID7

5442.34 0 0 0 0 410.82 595548.69 0 131.05 146.10 173.57 InA VNPD_ID25

6809.59 0 0 0 0 654.79 1245847.11 0 155.17 169.99 213.62 InA VNPD_ID27

3766.62 0 0 0 0 367.37 744111.07 0 80.56 94.39 106.81 InA VNPD_ID28

851.19 0 0 0 0 126.96 992198.27 0 19.48 20.48 26.70 Act VNPD_ID38

1032.11 0 0 0 0 187.08 4206578.88 0 17.68 21.51 26.70 Act VNPD_ID45

1367.25 0 0 0 0 243.81 2053367.30 0 27.04 34.27 40.05 Act VNPD_ID46

3069.65 0 0 0 0 253.84 537386.37 0 76.36 83.77 93.46 InA VNPD_ID53

3069.65 0 0 0 0 253.84 537386.37 0 76.36 83.77 93.46 InA VNPD_ID54

2888.74 0 0 0 0 240.49 536833.74 0 82.49 85.47 93.46 InA VNPD_ID55

1367.25 0 0 0 0 113.52 295432.18 0 31.25 36.42 40.05 InA VNPD_ID90

1960.42 0 0 0 0 160.30 137009.86 0 61.86 67.60 66.75 InA VNPD_ID112

2734.51 0 0 0 0 200.35 138123.91 0 68.83 77.54 80.11 InA VNPD_ID120

4255.99 0 0 0 0 404.19 1615078.65 0 104.75 110.59 133.51 InA VNPD_ID167

3947.54 0 0 0 0 347.22 314976.20 0 76.52 99.98 106.81 InA VNPD_ID173

2064.23 0 0 0 0 173.65 138106.36 0 36.70 47.63 53.40 InA VNPD_ID176

4255.99 0 0 0 0 387.52 850949.05 0 102.13 111.10 133.51 InA VNPD_ID181

1702.39 0 0 0 0 250.52 1221374.03 0 37.19 40.67 53.40 Act VNPD_ID183

1367.25 0 0 0 0 243.80 2085946.51 0 27.02 34.24 40.05 Act VNPD_ID184

516.05 0 0 0 0 93.54 786199.27 0 10.03 11.21 13.35 Act VNPD_ID194

4128.46 0 0 0 0 734.74 3808546.01 0 81.13 90.33 106.81 InA VNPD_ID230

4128.46 0 0 0 0 734.74 3646141.20 0 81.50 90.09 106.81 InA VNPD_ID232

3947.54 0 0 0 0 420.69 588241.54 0 75.84 101.38 106.81 InA VNPD_ID237

1702.39 0 0 0 0 126.88 55403.95 0 45.28 52.33 53.40 InA VNPD_ID240

2734.51 0 0 0 0 240.49 537377.60 0 61.73 70.41 80.11 InA VNPD_ID248

6293.54 0 0 0 0 618.05 1678858.43 0 156.58 165.21 200.28 InA VNPD_ID249

3250.57 0 0 0 0 287.26 2370315.01 0 69.34 79.86 93.46 InA VNPD_ID250

2915.43 0 0 0 0 213.70 138676.55 0 62.70 75.84 80.11 InA VNPD_ID260

1032.12 0 0 0 0 183.68 639733.19 0 21.53 23.38 26.70 Act VNPD_ID291

1032.12 0 0 0 0 183.68 745742.81 0 19.32 22.80 26.70 Act VNPD_ID297

1367.26 0 0 0 0 217.10 953823.42 0 27.66 32.80 40.06 Act VNPD_ID298

1032.12 0 0 0 0 183.68 1243720.48 0 17.24 23.81 26.70 Act VNPD_ID313

1367.26 0 0 0 0 207.07 896665.07 0 26.72 32.01 40.06 Act VNPD_ID314

2734.51 0 0 0 0 260.55 2369753.60 0 60.84 68.22 80.11 InA VNPD_ID323

7298.97 0 0 0 0 775.12 2238180.62 0 187.72 193.62 240.33 InA VNPD_ID324

335.14 0 0 0 0 33.41 99518.34 0 9.36 8.43 13.35 InA VNPD_ID337

6166.00 0 0 0 0 711.36 1651350.16 0 121.67 150.77 173.57 InA VNPD_ID340

5985.09 0 0 0 0 651.23 1080451.30 0 122.22 150.03 173.57 InA VNPD_ID341

5442.34 0 0 0 0 584.47 1626129.97 0 145.29 158.61 173.57 InA VNPD_ID343

3766.63 0 0 0 0 273.83 266388.10 0 81.72 96.83 106.81 InA VNPD_ID347

6139.31 0 0 0 0 644.76 1937142.05 0 135.59 149.81 186.92 InA VNPD_ID348

2734.51 0 0 0 0 230.45 996929.03 0 62.47 71.26 80.11 InA VNPD_ID358

2399.37 0 0 0 0 207.07 265256.51 0 50.09 60.18 66.76 InA VNPD_ID366

2399.37 0 0 0 0 207.07 265256.51 0 50.09 60.18 66.76 InA VNPD_ID369

851.20 0 0 0 0 126.96 1649843.85 0 18.72 18.73 26.70 Act VNPD_ID395

670.28 0 0 0 0 66.83 490597.77 0 18.48 15.87 26.70 InA VNPD_ID412

2037.54 0 0 0 0 160.30 137009.87 0 66.46 67.61 66.76 InA VNPD_ID419

4256.00 0 0 0 0 467.63 887704.14 0 101.96 113.53 133.52 InA VNPD_ID442

4745.37 0 0 0 0 484.38 1367972.62 0 139.37 136.23 160.22 InA VNPD_ID451

4256.00 0 0 0 0 471.02 765632.99 0 99.18 115.39 133.52 InA VNPD_ID462

4075.08 0 0 0 0 457.67 765080.36 0 105.31 117.10 133.52 InA VNPD_ID463

4075.08 0 0 0 0 420.94 1488024.74 0 106.47 109.96 133.52 InA VNPD_ID465

5107.20 0 0 0 0 584.56 2793216.88 0 129.19 136.57 160.22 InA VNPD_ID467

4410.22 0 0 0 0 434.29 1233986.41 0 129.80 129.80 146.87 InA VNPD_ID493

4410.22 0 0 0 0 464.39 3673028.59 0 123.06 123.74 146.87 InA VNPD_ID495

3739.94 0 0 0 0 394.16 970680.25 0 94.99 104.27 120.17 InA VNPD_ID517

4772.06 0 0 0 0 461.00 668316.42 0 107.60 118.32 146.87 InA VNPD_ID528

5288.11 0 0 0 0 527.83 3982651.78 0 117.06 126.15 160.22 InA VNPD_ID571

1032.12 0 0 0 0 183.69 522846.29 0 22.28 22.39 26.70 Act VNPD_ID577

5469.03 0 0 0 0 581.16 6105169.93 0 109.85 129.54 160.22 InA VNPD_ID579

8331.08 0 0 0 0 952.17 5273928.78 0 217.13 219.35 267.03 Act VNPD_ID580

335.14 0 0 0 0 33.42 145132.74 0 9.78 7.57 13.35 InA VNPD_ID582

2915.43 0 0 0 0 367.29 499030.31 0 49.73 80.04 80.11 InA VNPD_ID587

3766.63 0 0 0 0 313.97 2626003.15 0 82.96 95.50 106.81 Act VNPD_ID615

2580.29 0 0 0 0 450.88 3023907.85 0 50.10 57.13 66.76 Act VNPD_ID616

2553.60 0 0 0 0 247.21 1932322.48 0 71.52 69.58 80.11 InA VNPD_ID625

2372.68 0 0 0 0 193.72 491389.90 0 75.36 74.46 80.11 InA VNPD_ID627

4772.06 0 0 0 0 484.30 806826.30 0 107.82 129.02 146.87 InA VNPD_ID637

2553.60 0 0 0 0 237.17 2494809.43 0 68.41 69.97 80.11 InA VNPD_ID644

4410.22 0 0 0 0 434.29 1488033.51 0 121.10 123.31 146.87 InA VNPD_ID646

516.06 0 0 0 0 93.54 752514.79 0 9.53 13.28 13.35 Act VNPD_ID648

5777.48 0 0 0 0 651.40 1854733.48 0 140.78 145.59 186.92 InA VNPD_ID651

5469.03 0 0 0 0 654.64 3461984.25 0 118.92 126.76 160.22 InA VNPD_ID653

3223.88 0 0 0 0 367.45 970118.84 0 86.49 92.62 106.81 InA VNPD_ID661

6216.43 0 0 0 0 644.76 1281324.63 0 154.19 166.94 200.28 InA VNPD_ID664

5469.03 0 0 0 0 614.50 1009562.84 0 119.51 141.98 160.22 Act VNPD_ID699

2526.91 0 0 0 0 146.95 49881.51 0 94.44 87.05 93.46 Act VNPD_ID722

4229.31 0 0 0 0 337.27 509289.94 0 145.00 143.31 146.87 Act VNPD_ID723

516.06 0 0 0 0 93.54 1445432.62 0 9.39 11.02 13.35 Act VNPD_ID725

3250.57 0 0 0 0 257.16 997490.44 0 71.88 83.15 93.46 InA VNPD_ID735

1856.63 0 0 0 0 190.32 204659.53 0 61.42 66.60 66.76 InA VNPD_ID761

670.28 0 0 0 0 56.81 277853.10 0 17.81 16.25 26.70 InA VNPD_ID766

2372.68 0 0 0 0 173.65 137018.64 0 81.09 80.96 80.11 InA VNPD_ID770

6474.46 0 0 0 0 668.15 2013541.01 0 151.32 163.21 200.28 InA VNPD_ID791

4256.00 0 0 0 0 447.56 697974.56 0 95.53 111.83 133.52 InA VNPD_ID797

5107.20 0 0 0 0 474.35 1489147.55 0 123.47 133.25 160.22 InA VNPD_ID798

2372.68 0 0 0 0 263.96 760934.81 0 60.49 61.24 80.11 InA VNPD_ID799

6293.54 0 0 0 0 654.80 1330693.45 0 158.79 167.09 200.28 InA VNPD_ID825

4128.46 0 0 0 0 327.24 1213360.58 0 70.13 92.39 106.81 InA VNPD_ID855

3069.66 0 0 0 0 233.78 1203737.70 0 78.17 84.69 93.46 InA VNPD_ID856

2399.37 0 0 0 0 230.38 871428.02 0 50.40 58.25 66.76 InA VNPD_ID861

4745.37 0 0 0 0 477.75 3673037.37 0 137.69 137.09 160.22 InA VNPD_ID868

6628.68 0 0 0 0 698.25 4354956.61 0 173.17 178.23 213.63 InA VNPD_ID869

6628.68 0 0 0 0 698.25 4200446.40 0 173.12 178.45 213.63 InA VNPD_ID870

4926.28 0 0 0 0 491.10 3673590.00 0 131.56 135.39 160.22 InA VNPD_ID871

5931.71 0 0 0 0 611.42 1864302.74 0 158.17 161.53 200.28 InA VNPD_ID875

1702.40 0 0 0 0 190.32 205203.40 0 40.66 51.55 53.41 InA VNPD_ID880

3894.17 0 0 0 0 380.89 1372092.99 0 111.80 112.89 133.52 InA VNPD_ID882

2218.46 0 0 0 0 203.75 996367.62 0 54.89 59.86 66.76 InA VNPD_ID883

4410.22 0 0 0 0 464.39 2860858.08 0 119.47 120.27 146.87 InA VNPD_ID887

2707.83 0 0 0 0 247.21 2368657.10 0 87.73 84.98 93.46 Act VNPD_ID889

6112.62 0 0 0 0 671.55 4354395.21 0 164.67 166.58 200.28 InA VNPD_ID890

6112.62 0 0 0 0 671.55 4345414.23 0 164.24 166.87 200.28 InA VNPD_ID892

7144.74 0 0 0 0 835.17 5714172.37 0 186.23 192.81 226.98 InA VNPD_ID893

4410.22 0 0 0 0 464.39 3673028.59 0 123.06 123.74 146.87 Act VNPD_ID894

5777.48 0 0 0 0 648.16 4015608.73 0 151.76 153.06 186.92 InA VNPD_ID896

6112.62 0 0 0 0 671.55 4199884.99 0 164.62 166.80 200.28 InA VNPD_ID898

7479.88 0 0 0 0 825.21 4550266.78 0 187.42 194.73 240.33 InA VNPD_ID899

6112.62 0 0 0 0 671.55 4085944.56 0 160.59 162.81 200.28 InA VNPD_ID900

4410.22 0 0 0 0 464.39 3673028.59 0 123.06 123.74 146.87 InA VNPD_ID901

2372.68 0 0 0 0 193.72 491389.90 0 75.68 74.88 80.11 InA VNPD_ID911

4075.08 0 0 0 0 320.60 945604.06 0 121.06 125.90 133.52 InA VNPD_ID912

3378.11 0 0 0 0 280.55 944490.01 0 118.69 115.96 120.17 InA VNPD_ID913

2734.51 0 0 0 0 230.46 996929.03 0 63.38 71.50 80.11 InA VNPD_ID916

1548.17 0 0 0 0 267.20 3761684.24 0 24.55 33.38 40.06 Act VNPD_ID921

1548.17 0 0 0 0 267.20 3513991.17 0 25.04 32.56 40.06 Act VNPD_ID922

1548.17 0 0 0 0 267.20 3761684.24 0 24.55 33.38 40.06 Act VNPD_ID923

2372.68 0 0 0 0 203.75 995823.76 0 75.64 74.92 80.11 Act VNPD_ID929

1186.34 0 0 0 0 150.35 2328060.66 0 26.29 28.64 40.06 InA VNPD_ID935

1032.12 0 0 0 0 183.69 805909.96 0 21.51 22.64 26.70 Act VNPD_ID938

1032.12 0 0 0 0 183.69 805909.96 0 21.51 22.64 26.70 Act VNPD_ID940

516.06 0 0 0 0 93.54 1094008.75 0 9.17 13.60 13.35 Act VNPD_ID943

4410.22 0 0 0 0 424.26 756369.76 0 123.35 125.59 146.87 InA VNPD_ID948

6112.62 0 0 0 0 631.41 1280771 0 164.91 168.64 200.27 InA VNPD_ID950

5107.19 0 0 0 0 517.72 822396 0 116.63 131.51 160.22 InA VNPD_ID952

4410.22 0 0 0 0 471.02 1367963 0 124.73 122.87 146.86 InA VNPD_ID961

3713.25 0 0 0 0 380.80 580937 0 112.20 117.92 133.51 InA VNPD_ID964

4229.30 0 0 0 0 364.13 513296 0 131.87 132.28 146.86 InA VNPD_ID966

1702.39 0 0 0 0 190.32 870313 0 45.55 53.43 53.40 InA VNPD_ID974

2037.54 0 0 0 0 203.67 293300 0 59.08 70.25 66.75 InA VNPD_ID975

1856.62 0 0 0 0 146.94 478951 0 66.64 64.94 66.75 InA VNPD_ID992

3894.16 0 0 0 0 350.78 513287 0 117.24 118.93 133.51 InA VNPD_ID1021

1032.11 0 0 0 0 183.68 639794 0 21.53 23.35 26.70 Act VNPD_ID1022

851.19 0 0 0 0 116.92 1566778 0 17.83 17.30 26.70 Act VNPD_ID1023

5080.50 0 0 0 0 561.33 2473787 0 133.59 136.50 173.57 InA VNPD_ID1027

5080.50 0 0 0 0 561.33 2882248 0 133.07 137.17 173.57 InA VNPD_ID1028

6112.62 0 0 0 0 671.54 4199884 0 164.64 166.67 200.27 InA VNPD_ID1031

3559.02 0 0 0 0 380.80 970127 0 101.11 105.97 120.16 InA VNPD_ID1038

6809.59 0 0 0 0 711.60 4200999 0 167.01 176.61 213.62 InA VNPD_ID1056

3069.65 0 0 0 0 273.91 2369762 0 75.46 81.56 93.46 InA VNPD_ID1057

2372.68 0 0 0 0 233.856 2368648 0 73.09 71.62 80.11 Act VNPD_ID1157

3069.65 0 0 0 0 273.91 2369762 0 75.46 81.56 93.46 InA VNPD_ID1158

5261.42 0 0 0 0 604.62 4638087 0 147.92 149.39 173.57 InA VNPD_ID1159

3250.57 0 0 0 0 287.26 2625441 0 74.45 83.85 93.46 InA VNPD_ID1163

4410.22 0 0 0 0 454.36 3593743 0 128.85 127.52 146.86 Act VNPD_ID1166

4410.22 0 0 0 0 444.32 3596169 0 127.58 127.29 146.86 InA VNPD_ID1167

1005.42 0 0 0 0 40.05 26.31 0 43.88 40.05 40.05 InA VNPD_ID1177

3069.65 0 0 0 0 273.91 2369762 0 75.46 81.56 93.46 InA VNPD_ID1178

5777.48 0 0 0 0 628.09 2135679 0 148.55 153.01 186.92 InA VNPD_ID1179

6447.76 0 0 0 0 684.89 4199893 0 179.25 180.15 213.62 InA VNPD_ID1188

1186.34 0 0 0 0 163.61 204641 0 32.16 39.89 40.05 InA VNPD_ID1193

3920.85 0 0 0 0 434.21 1363076 0 88.27 95.24 120.16 InA VNPD_ID1220

1032.11 0 0 0 0 183.68 745795 0 19.31 22.80 26.70 Act VNPD_ID1237

516.05 0 0 0 0 93.5424 1137237 0 9.79 10.67 13.35 Act VNPD_ID1256

1032.11 0 0 0 0 187.08 3203544 0 18.96 21.02 26.70 Act VNPD_ID1257

335.14 0 0 0 0 33.41 145132 0 9.78 7.57 13.35 InA VNPD_ID1261

1883.31 0 0 0 0 140.23 55956 0 39.15 50.63 53.40 InA VNPD_ID1272

2218.45 0 0 0 0 217.02 205764 0 49.15 63.19 66.75 InA VNPD_ID1277

516.05 0 0 0 0 93.54 759970 0 9.21 14.50 13.35 Act VNPD_ID1285

1032.11 0 0 0 0 183.68 640057 0 21.53 23.35 26.70 Act VNPD_ID1286

4591.14 0 0 0 0 427.57 825738 0 117.36 123.73 146.86 InA VNPD_ID1290

4591.14 0 0 0 0 437.61 1695386 0 117.09 121.32 146.86 InA VNPD_ID1291

3096.34 0 0 0 0 287.26 594290 0 59.05 64.09 80.11 InA VNPD_ID1292

5442.34 0 0 0 0 628.01 4740552 0 145.25 150.61 173.57 InA VNPD_ID1306

1702.39 0 0 0 0 190.32 205203 0 40.66 51.54 53.40 InA VNPD_ID1333

1367.25 0 0 0 0 113.52 55395 0 30.65 38.98 40.05 InA VNPD_ID1334

5492.76 0 0 0 0 547.98 1686539 0 156.46 155.29 186.92 InA VNPD_ID1346

3894.16 0 0 0 0 380.88 1372092 0 111.79 112.88 133.51 InA VNPD_ID1347

5596.56 0 0 0 0 578.00 1906974 0 152.19 155.73 186.92 InA VNPD_ID1353

1032.11 0 0 0 0 183.68 639733 0 21.53 23.35 26.70 Act VNPD_ID1359

516.05 0 0 0 0 93.54 503618 0 10.92 10.46 13.35 Act VNPD_ID1365

2372.68 0 0 0 0 263.95 760934 0 60.50 61.30 80.11 InA VNPD_ID1376

335.14 0 0 0 0 33.41 145132 0 9.78 7.57 13.35 InA VNPD_ID1277

Phụ lục 3.b: Kết quả các tham số phân tử sử dụng cho QSAR hoạt tính

Mqh13 Mq15 KEq5 KEq11 Mqh1s Mqh4s Mqh6s MHq4s MHq5s MHq8s KEqh2s KEqh9s KEq14s GEqh3s Dự

đoán Số đăng ký

131685078 74088271 712.08 56841 2825.65 3372.32 3360.76 0 0 0 88.77 94.27 87.51 79.43 S VNPD_ID38

373453496 1193264631 2377.55 581442 4400.03 5280.82 5273.15 0 0 0 144.71 149.12 146.16 122.24 S VNPD_ID45

1533293874 12378636791 4138.51 2699307 2548.92 3448.42 3442.58 0 0 0 72.61 73.17 70.24 62.20 S VNPD_ID46

1533320515 12378637176 4148.54 2699317 2837.14 3643.92 3638.08 0 0 0 85.96 87.80 83.59 74.45 S VNPD_ID395

1162052157 6273089776 2197.42 1139077 2683.94 3388.09 3384.54 0 0 0 76.25 75.54 75.62 63.79 S VNPD_ID184

10620049931 26758296968 2056.95 731761 3961.26 4437.93 4377.85 0 0 0 24.57 22.21 22.26 18.10 S VNPD_ID889

2909158858 17909224772 7621.09 4183298 4097.22 5100.51 5099.83 0 0 0 128.32 125.75 116.45 104.67 S VNPD_ID291

2836022685 17744905691 7283.66 4093242 4232.24 5130.62 5119.54 0 0 0 130.70 131.62 122.00 109.38 S VNPD_ID297

14987773481 58863895874 2087.05 1134929 3760.13 4172.67 4120.28 0 0 0 20.97 16.41 14.65 16.40 S VNPD_ID298

16626229863 72510013454 4307.45 4804225 3574.19 3831.24 3812.51 0 0 0 22.46 21.69 22.19 15.10 S VNPD_ID313

13092624188 47121046803 4033.62 2348752 3951.36 4390.86 4330.74 0 0 0 34.71 26.26 29.96 23.06 S VNPD_ID314

9756695042 18365704529 3468.33 1396777 6055.01 6544.12 6462.95 0 0 0 44.29 36.52 42.34 31.40 W VNPD_ID194

12606146239 39484602362 4053.69 2386017 4053.81 4494.19 4422.95 0 0 0 34.71 27.00 30.83 23.05 S VNPD_ID577

10145561706 24822910898 1485.01 899297 3437.80 3800.14 3746.21 0 0 0 10.96 10.06 10.04 8.48 W VNPD_ID580

9777906029 26758296968 2056.95 731761 3982.16 4452.97 4393.05 0 0 0 24.57 22.24 22.26 18.10 S VNPD_ID894

8861068916 16429060102 2187.39 853021 5148.81 5413.57 5380.36 0 0 0 24.11 20.52 26.04 16.36 S VNPD_ID921

11845020449 29142532582 2849.62 1091034 5343.80 5787.69 5733.84 0 0 0 34.22 28.29 33.56 23.43 S VNPD_ID648

12098154429 30964150331 2859.66 1422634 4377.65 5366.84 5318.38 0 0 0 23.56 18.05 23.55 14.79 S VNPD_ID923

12529630471 28194141940 2689.08 1025654 6778.03 7236.51 7183.31 0 0 0 34.84 27.42 33.18 22.72 S VNPD_ID722

8460353217 24620320777 2384.51 1884905 3467.66 3713.94 3690.83 0 0 0 21.25 18.73 18.94 15.76 S VNPD_ID723

9525594734 20294261923 1836.20 598060 3858.81 4201.60 4179.36 0 0 0 24.75 22.96 22.48 18.66 S VNPD_ID725

5482676829 22758157933 14086.49 6008624 7485.25 8573.54 8542.75 0 0 0 228.88 223.20 208.35 184.51 W VNPD_ID610

10787512983 44417106573 6501.96 4110534 3985.05 4373.73 4315.56 0 0 0 73.75 61.60 63.02 50.29 W VNPD_ID616

9374403388 30845147647 6294.48 3456660 3831.85 4116.98 4076.84 0 0 0 60.29 55.19 55.85 42.41 W VNPD_ID1022

9088766776 17679132586 1685.69 860767 3540.24 3906.57 3861.21 0 0 0 10.81 9.93 11.31 8.13 S VNPD_ID922

8115827494 21497708815 2337.89 983494 3234.24 3488.52 3453.79 0 0 0 35.56 29.67 26.25 25.12 W VNPD_ID691

20527387875 81392843648 1725.83 1653363 3384.49 3639.04 3634.14 0 0 0 11.82 9.56 8.72 7.95 S VNPD_ID929

10254377398 46529267021 5267.47 4298340 2945.79 3185.11 3152.75 0 0 0 34.89 28.43 30.60 21.22 S VNPD_ID938

10109370857 44775836172 5006.59 4014868 2945.79 3207.34 3176.37 0 0 0 35.04 29.12 30.56 21.55 S VNPD_ID940

10254377398 46529267021 5267.47 4298340 2945.79 3185.11 3152.75 0 0 0 34.89 28.43 30.60 21.22 S VNPD_ID943

10563405602 27705137299 2097.08 921843 3982.15 4427.01 4376.85 0 0 0 24.57 21.74 19.81 18.08 S VNPD_ID1166

11668490781 30097541263 2097.08 921843 4003.05 4445.83 4398.53 0 0 0 24.57 21.74 19.76 18.08 S VNPD_ID1023

12952167120 35321509200 1765.96 1251386 3562.95 3936.29 3903.61 0 0 0 11.69 9.72 9.78 7.83 S VNPD_ID1157

10853746070 27919918470 2056.95 731831 3961.25 4404.70 4360.32 0 0 0 24.57 22.21 22.24 18.10 W VNPD_ID183

8046722520 32881762267 2107.12 1791351 1868.28 2067.34 2075.11 0 0 0 21.88 19.19 16.90 15.09 S VNPD_ID1237

9109233974 16832538718 2187.39 853081 5251.25 5547.39 5513.71 0 0 0 24.11 20.52 26.01 16.36 S VNPD_ID1256

8758505004 22844311402 1685.69 1300833 3396.00 3657.98 3632.82 0 0 0 10.96 10.32 11.34 8.28 S VNPD_ID1257

10864877386 40850307413 3865.96 3657304 3653.92 3917.76 3890.38 0 0 0 21.77 21.52 22.86 16.09 S VNPD_ID1285

11636676456 30200099420 1685.69 869296 3521.16 3950.56 3915.20 0 0 0 11.69 10.24 10.34 7.87 S VNPD_ID1286

10663164059 27610612228 2056.95 732132 3961.25 4457.91 4404.77 0 0 0 24.57 22.20 22.29 18.10 S VNPD_ID1359

9824639912 2165445877 1244.20 576065 3437.80 3707.88 3692.81 0 0 0 11.19 10.17 9.64 9.15 S VNPD_ID1365

Phụ lục 4: Kết quả của quá trình sàng lọc qua phễu lọc mô hình QSAR

STT Số đăng ký Tc Xếp hạng

độ tương đồng

Phân

loại

Hoạt

tính

1 VNPD_ID992 0.966666667 1 InA -

2 VNPD_ID1277 0.916666667 2 InA -

3 VNPD_ID880 0.913043478 3 InA -

4 VNPD_ID1333 0.913043478 3 InA -

5 VNPD_ID167 0.904761905 4 InA -

6 VNPD_ID1 0.9 5 InA -

7 VNPD_ID297 0.894736842 6 Act S

8 VNPD_ID1237 0.894736842 6 Act S

9 VNPD_ID798 0.88372093 7 InA -

10 VNPD_ID869 0.88372093 7 InA -

11 VNPD_ID975 0.88 8 InA -

12 VNPD_ID240 0.875 9 InA -

13 VNPD_ID577 0.868421053 10 Act S

14 VNPD_ID343 0.860465116 11 InA -

15 VNPD_ID664 0.860465116 11 InA -

16 VNPD_ID825 0.860465116 11 InA -

17 VNPD_ID870 0.860465116 11 InA -

18 VNPD_ID871 0.860465116 11 InA -

19 VNPD_ID1291 0.860465116 11 InA -

20 VNPD_ID1376 0.857142857 12 InA -

21 VNPD_ID938 0.842105263 13 Act S

22 VNPD_ID1257 0.842105263 13 Act S

23 VNPD_ID791 0.840909091 14 InA -

24 VNPD_ID1056 0.840909091 14 InA -

25 VNPD_ID1290 0.840909091 14 InA -

26 VNPD_ID587 0.84 15 InA -

27 VNPD_ID974 0.84 15 InA -

28 VNPD_ID1256 0.837837838 16 Act S

29 VNPD_ID1365 0.837837838 16 Act S

30 VNPD_ID517 0.837209302 17 InA -

31 VNPD_ID890 0.837209302 17 InA -

32 VNPD_ID900 0.837209302 17 InA -

33 VNPD_ID1179 0.837209302 17 InA -

34 VNPD_ID1220 0.837209302 17 InA -

35 VNPD_ID1272 0.833333333 18 InA -

36 VNPD_ID571 0.829787234 19 InA -

37 VNPD_ID913 0.828571429 20 InA -

38 VNPD_ID395 0.825 21 Act S

39 VNPD_ID722 0.825 21 Act S

40 VNPD_ID340 0.822222222 22 InA -

41 VNPD_ID341 0.822222222 22 InA -

42 VNPD_ID580 0.822222222 22 Act W

43 VNPD_ID53 0.820512821 23 InA -

44 VNPD_ID181 0.818181818 24 InA -

45 VNPD_ID462 0.818181818 24 InA -

46 VNPD_ID653 0.818181818 24 InA -

47 VNPD_ID875 0.818181818 24 InA -

48 VNPD_ID892 0.818181818 24 InA -

49 VNPD_ID45 0.815789474 25 Act S

50 VNPD_ID291 0.815789474 25 Act S

51 VNPD_ID1286 0.815789474 25 Act S

52 VNPD_ID1359 0.815789474 25 Act S

53 VNPD_ID495 0.813953488 26 InA -

54 VNPD_ID646 0.813953488 26 InA -

55 VNPD_ID868 0.813953488 26 InA -

56 VNPD_ID887 0.813953488 26 InA -

57 VNPD_ID894 0.813953488 26 Act S

58 VNPD_ID898 0.813953488 26 InA -

59 VNPD_ID901 0.813953488 26 InA -

60 VNPD_ID929 0.813953488 26 Act S

61 VNPD_ID948 0.813953488 26 InA -

62 VNPD_ID950 0.813953488 26 InA -

63 VNPD_ID1031 0.813953488 26 InA -

64 VNPD_ID1188 0.813953488 26 InA -

65 VNPD_ID314 0.80952381 27 Act S

66 VNPD_ID528 0.808510638 28 InA -

67 VNPD_ID579 0.808510638 28 InA -

68 VNPD_ID799 0.804878049 29 InA -

69 VNPD_ID249 0.804347826 30 InA -

70 VNPD_ID442 0.804347826 30 InA -

71 VNPD_ID7 0.8 31 InA -

72 VNPD_ID38 0.8 31 Act S

73 VNPD_ID90 0.8 31 InA -

74 VNPD_ID1023 0.8 31 Act S

75 VNPD_ID1353 0.8 31 InA -

76 VNPD_ID324 0.795454545 32 InA -

77 VNPD_ID463 0.795454545 32 InA -

78 VNPD_ID248 0.794871795 33 InA -

79 VNPD_ID723 0.794871795 33 Act S

80 VNPD_ID313 0.794871795 33 Act S

81 VNPD_ID323 0.794871795 33 InA -

82 VNPD_ID940 0.794871795 33 Act S

83 VNPD_ID1022 0.794871795 33 Act S

84 VNPD_ID1057 0.794871795 33 InA -

85 VNPD_ID1178 0.794871795 33 InA -

86 VNPD_ID176 0.791666667 34 InA -

87 VNPD_ID465 0.790697674 35 InA -

88 VNPD_ID797 0.790697674 35 InA -

89 VNPD_ID1159 0.790697674 35 InA -

90 VNPD_ID1346 0.790697674 35 InA -

91 VNPD_ID112 0.783783784 35 InA -

92 VNPD_ID260 0.783783784 35 InA -

93 VNPD_ID627 0.783783784 35 InA -

94 VNPD_ID644 0.783783784 35 InA -

95 VNPD_ID725 0.783783784 35 Act S

96 VNPD_ID911 0.783783784 35 InA -

97 VNPD_ID25 0.782608696 36 InA -

98 VNPD_ID348 0.782608696 36 InA -

99 VNPD_ID1193 0.782608696 36 InA -

100 VNPD_ID1334 0.782608696 36 InA -

101 VNPD_ID347 0.780487805 37 InA -

102 VNPD_ID896 0.780487805 37 InA -

103 VNPD_ID1167 0.777777778 38 InA -

104 VNPD_ID28 0.775510204 39 InA -

105 VNPD_ID952 0.775510204 39 InA -

106 VNPD_ID54 0.775 40 InA -

107 VNPD_ID55 0.775 40 InA -

108 VNPD_ID889 0.775 40 Act S

109 VNPD_ID250 0.775 40 InA -

110 VNPD_ID358 0.775 40 InA -

111 VNPD_ID366 0.775 40 InA -

112 VNPD_ID369 0.775 40 InA -

113 VNPD_ID582 0.775 40 InA -

114 VNPD_ID610 0.775 40 InA -

115 VNPD_ID735 0.775 40 InA -

116 VNPD_ID856 0.775 40 InA -

117 VNPD_ID916 0.775 40 InA -

118 VNPD_ID1158 0.775 40 InA -

119 VNPD_ID1163 0.775 40 InA -

120 VNPD_ID1261 0.775 40 InA -

121 VNPD_ID1277 0.775 40 InA -

122 VNPD_ID637 0.772727273 41 InA -

123 VNPD_ID651 0.772727273 41 InA -

124 VNPD_ID935 0.772727273 41 InA -

125 VNPD_ID27 0.770833333 42 InA -

126 VNPD_ID899 0.770833333 42 InA -

127 VNPD_ID120 0.769230769 43 InA -

128 VNPD_ID861 0.769230769 43 InA -

129 VNPD_ID883 0.769230769 43 InA -

130 VNPD_ID183 0.76744186 44 Act W

131 VNPD_ID230 0.76744186 44 InA -

132 VNPD_ID232 0.76744186 44 InA -

133 VNPD_ID298 0.76744186 44 Act S

134 VNPD_ID616 0.76744186 44 Act W

135 VNPD_ID661 0.76744186 44 InA -

136 VNPD_ID766 0.76744186 44 InA -

137 VNPD_ID855 0.76744186 44 InA -

138 VNPD_ID882 0.76744186 44 InA -

139 VNPD_ID921 0.76744186 44 Act S

140 VNPD_ID922 0.76744186 44 Act S

141 VNPD_ID923 0.76744186 44 Act S

142 VNPD_ID964 0.76744186 44 InA -

143 VNPD_ID966 0.76744186 44 InA -

144 VNPD_ID1021 0.76744186 44 InA -

145 VNPD_ID1038 0.76744186 44 InA -

146 VNPD_ID1292 0.76744186 44 InA -

147 VNPD_ID1347 0.76744186 44 InA -

148 VNPD_ID893 0.765957447 45 InA -

149 VNPD_ID1157 0.763157895 46 Act S

150 VNPD_ID419 0.763157895 46 InA -

151 VNPD_ID625 0.763157895 46 InA -

152 VNPD_ID648 0.763157895 46 Act S

153 VNPD_ID770 0.763157895 46 InA -

154 VNPD_ID912 0.763157895 46 InA -

155 VNPD_ID943 0.763157895 46 Act S

156 VNPD_ID46 0.761904762 47 Act S

157 VNPD_ID184 0.761904762 47 Act S

158 VNPD_ID412 0.761904762 47 InA -

159 VNPD_ID691 0.761904762 47 InA -

160 VNPD_ID451 0.760869565 48 InA -

161 VNPD_ID961 0.760869565 48 InA -

162 VNPD_ID761 0.76 49 InA -

163 VNPD_ID1177 0.75862069 50 InA -

164 VNPD_ID194 0.756756757 51 Act W

165 VNPD_ID1285 0.756756757 51 Act S

166 VNPD_ID173 0.756097561 52 InA -

167 VNPD_ID237 0.756097561 52 InA -

168 VNPD_ID337 0.756097561 52 InA -

169 VNPD_ID493 0.756097561 52 InA -

170 VNPD_ID1027 0.756097561 52 InA -

171 VNPD_ID1028 0.756097561 52 InA -

172 VNPD_ID467 0.755555556 53 InA -

173 VNPD_ID1306 0.755555556 53 InA -

174 VNPD_ID1166 0.755555556 53 Act S

Trong đó, Act: có hoạt tính ức chế tyrosinase; InA: không có hoạt tính ức chế

tyrosinase; S: hoạt tính ức chế tyrosinase mạnh; W: hoạt tính ức chế tyrosinase yếu

Phụ lục 5: Mô phỏng cấu dạng docking và năng lượng liên kết (Kcal/mol) của 34

hợp chất với trung tâm hoạt động của enzym tyrosinase

1.VNPD_ID722

ΔG = -8,6404

2.VNPD_ID723

ΔG = -8,5137

3.VNPD_ID1157

ΔG = -7,230

4.VNPD_ID889

ΔG = -8,5998

5.VNPD_ID929

ΔG = -8,7921

6.VNPD_ID1359

ΔG = -4,9933

7.VNPD_ID894

ΔG = -8,7538

8.VNPD_ID1166

ΔG = -8,1534

9.VNPD_ID38

ΔG = -5,2493

10.VNPD_ID45

ΔG = -5,8310

11.VNPD_ID46

ΔG = -5,3657

12.VNPD_ID184

ΔG = -5,8818

13.VNPD_ID291

ΔG = -5,4977

14.VNPD_ID297

ΔG = -7,9121

15.VNPD_ID298

ΔG = -6,9306

16.VNPD_ID313

ΔG = -5,9711

17.VNPD_ID314

ΔG = -8,6825

18.VNPD_ID395

ΔG = -6,3335

19.VNPD_ID577

ΔG = -6,4105

20.VNPD_ID648

ΔG = -4,9127

21.VNPD_ID725

ΔG = -5,7037

22.VNPD_ID921

ΔG = -5,4323

23.VNPD_ID922

ΔG = -6,2830

24.VNPD_ID923

ΔG = -5,3499

25.VNPD_ID938

ΔG = -5,7722

26.VNPD_ID940

ΔG = -5,8188

27.VNPD_ID943

ΔG = -4,3292

28.VNPD_ID1023

ΔG = -3,8160

29.VNPD_ID1237

ΔG = -7,7862

30.VNPD_ID1256

ΔG = -5,6756

31.VNPD_ID1257

ΔG = -6,3540

32.VNPD_ID1285

ΔG = -4,5574

33.VNPD_ID1286

ΔG = -5,4154

34.VNPD_ID1365

ΔG = -5,2966