BỘ Y TẾ TRƢỜNG ĐẠI HỌC DƢỢC HÀ NỘI ********** CAO THỊ DUYÊN 1101088 DỰ ĐOÁN SINH KHẢ DỤNG CỦA THUỐC DỰA TRÊN CẤU TRÚC HÓA HỌC, TƢƠNG TÁC THUỐC GLYCOPROTEIN P VÀ TƢƠNG TÁC THUỐC - CYP3A4 KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƢỢC SĨ HÀ NỘI - 2016 BỘ Y TẾ TRƢỜNG ĐẠI HỌC DƢỢC HÀ NỘI ********** CAO THỊ DUYÊN 1101088 DỰ ĐOÁN SINH KHẢ DỤNG CỦA THUỐC DỰA TRÊN CẤU TRÚC HÓA HỌC, TƢƠNG TÁC THUỐC - GLYCOPROTEIN P VÀ TƢƠNG TÁC THUỐC - CYP3A4 KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP DƢỢC SĨ Người hướng dẫn: TS Phạm Thế Hải DS Trịnh Tuấn Dũng Nơi thực hiện: Bộ môn Dƣợc lực Bộ môn Hóa Dƣợc HÀ NỘI - 2016 Lời cảm ơn Trước hết với lòng kính trọng biết ơn sâu sắc, em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới TS.Phạm Thế Hải, người thầy trực tiếp hướng dẫn, dành nhiều thời gian tâm huyết tận tình giúp đỡ em suốt trình thực đề tài Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến DS.Trịnh Tuấn Dũng, người theo sát em suốt tiến trình giúp em vượt qua khó khăn, bỡ ngỡ Em cảm ơn thầy cô môn Dược lực,bộ môn Hóa dược PGS.TS.Nguyễn Thu Hằng, em Hoàng Văn Quân - N3K67 hỗ trợ, giúp đỡ em trình thực đề tài Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Ban giám hiệu nhà trường, thầy cô trường giảng dạy, truyền đạt kiến thức dìu dắt em suốt năm rèn luyện học tập trường Cuối xin gửi lời cảm ơn đến bạn bè, gia đình người thân quan tâm chăm sóc, tạo điều kiện tốt cho em suốt trình học tập Hà Nội, ngày tháng năm 2016 Sinh viên Cao Thị Duyên MỤC LỤC Trang DANH MỤC CÁC CHỮ, CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH ĐẶT VẤN ĐỀ CHƢƠNG TỔNG QUAN 1.1 DƢỢC ĐỘNG HỌC TRONG NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN THUỐC 1.2 SINH KHẢ DỤNG CỦA THUỐC UỐNG 1.3 HẤP THU QUA THÀNH RUỘT 1.3.1 Khuếch tán thụ động 1.3.2 Vận chuyển tích cực 1.4 ẢNH HƢỞNG CỦA GLYCOPROTEIN P (PGP) VÀ CYTOCHROM P450 CYP3A4 LÊN SINH KHẢ DỤNG THUỐC UỐNG 1.4.1 Glycoprotein P (Pgp) 1.4.2 Cytochrom P450 CYP3A4 1.4.3 Tính hiệp đồng Pgp CYP3A4 1.5 MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM DỰ ĐOÁN SINH KHẢ DỤNG 1.6 MÔ HÌNH MÁY TÍNH DỰ ĐOÁN SINH KHẢ DỤNG (IN SILICO) 11 1.6.1 Mô hình dược động học sinh lý (PBPK) 11 1.6.2 Mô hình hoá tin (Cheminformatics) 12 1.6.3 Tình hình nghiên cứu xây dựng mô hình QSPR dự đoán sinh khả dụng 14 CHƢƠNG NGUYÊN LIỆU, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18 2.1 NGUYÊN LIỆU 18 2.2 NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18 2.2.1 Tính toán tham số phân tử đặc trưng cho cấu trúc (TSPT) 18 2.2.2 Phát triển mô hình QSPR 19 2.2.2.1 Thiết kế tập huấn luyện tập kiểm tra 20 2.2.2.2 Lựa chọn tham số phân tử 20 2.2.2.3 Xây dựng mô hình QSPR 21 2.2.2.4 Đánh giá mô hình xây dựng 22 CHƢƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN 24 3.1 MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN CƠ CHẤT PGP VÀ CYP3A4 24 3.2 MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN SINH KHẢ DỤNG 26 3.2 ĐỘ TIN CẬY CỦA MÔ HÌNH VÀ SO SÁNH VỚI CÁC NGHIÊN CỨU ĐÃ ĐƢỢC THỰC HIỆN TRÊN THẾ GIỚI 41 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 42 DANH MỤC CÁC CHỮ, CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT QSAR/QSPR Tƣơng quan định lƣợng cấu trúc tác dụng/tính chất F Sinh khả dụng thuốc Fa Phần trăm hấp thu thuốc ruột Fg Phần trăm thuốc không bị chuyển hóa ruột Fh Phần trăm thuốc không bị chuyển hóa bƣớc gan ADME Hấp thu, phân bố, chuyển hóa, thải trừ Pgp Glycoprotein P CYP3A4 Cytochrom P450 3A4 LogP Logarit hệ số phân bố dầu nƣớc In situ Nghiên cứu quan cô lập In silico Nghiên cứu máy tính In vitro Nghiên cứu ống nghiệm In vivo Nghiên cứu thể động vật OECD Tổ chức Hợp tác Phát triển Kinh tế CSDL Cơ sở liệu TSPT Tham số phân tử LDA Mô hình phân lớp tuyến tính CT Mô hình định ∆P Xác xuất hậu nghiệm Q Tỉ lệ phần trăm dự đoán xác Se Độ nhạy Sp Độ đặc hiệu FPrate Tỉ lệ dƣơng tính giả ROC Đƣờng cong đặc trƣng hoạt động thu AUC Diện tích dƣới đƣờng cong DANH MỤC CÁC BẢNG STT Tên bảng Bảng 3.1 Mô hình dự đoán chất Pgp CYP3A4 Bảng 3.2 Ý nghĩa TSPT đƣợc lựa chọn mô hình Bảng 3.3 Ma trận mờ kết dự đoán mô hình tập kiểm tra Bảng 3.4 Cơ sở liệu tập huấn luyện Bảng 3.5 Cơ sở liệu tập kiểm tra Trang 24 26 29 30 39 DANH MỤC CÁC HÌNH STT Tên hình Trang Hình 1.1 Quá trình hấp thu thuốc qua đƣờng tiêu hóa Hình 1.2 Các chế vận chuyển thuốc qua niêm mạc ruột Hình 1.3 Ƣu nhƣợc điểm mô hình thực nghiệm dự đoán sinh khả dụng thuốc uống ngƣời 10 Hình 2.1 Sơ đồ tổng quát mô hình định 22 Hình 3.1 Sơ đồ phân lớp sinh khả dụng (12 nút trong, 14 nút lá) Hình 3.2 Độ xác (%Q) mô hình sau đánh giá nội đánh giá ngoại 26 28 ĐẶT VẤN ĐỀ Sinh khả dụng (F) thông số quan trọng hấp thu, đƣợc tính tỷ lệ (%) thuốc vào đến vòng tuần hoàn chung dạng hoạt tính so với liều dùng Nhận biết yếu tố hạn chế trình hấp thu thuốc nhƣ dự đoán xác sinh khả dụng thuốc thách thức lớn ngƣời làm khoa học đòi hỏi nghiên cứu mới, hƣớng bên cạnh phƣơng pháp truyền thống nhằm phát triển thuốc hiệu an toàn cho ngƣời bệnh Một phƣơng pháp mới, đƣợc ứng dụng thành công dự đoán sớm sinh khả dụng nhƣ tính chất dƣợc động học độc tính khác thuốc mô hình tƣơng quan định lƣợng cấu trúc tính chất thuốc (Quantitative Structure–Property Relationship- QSPR) Mô hình QSPR đƣợc dùng để dự đoán sinh khả dụng cho tập hợp lớn hợp chất, cần tính toán đƣợc tham số phân tử chúng Ngoài ra, mô hình QSPR cho phép nghiên cứu sâu chất lý/hóa tƣơng tác trình dƣợc động học Do phƣơng pháp đƣợc áp dụng toàn trình phát phát triển thuốc tiền lâm sàng, từ tối ƣu hóa hit tới sàng lọc hợp chất cho thử nghiệm in vivo Mặt khác, nhiều yếu tố tham gia trình chuyển hóa bƣớc nhƣ protein vận chuyển màng tế bào (ABC, SLC, SLCO ) hay cytochrome P450 (CYP2C, CYP2D, CYP3A ), bơm tống xuất glycoprotein P (Pgp) enzyme chuyển hóa CYP3A4 hai yếu tố hạn chế hấp thu thuốc Đa số thuốc thị trƣờng có tƣơng tác với hai yếu tố Cơ chế hoạt động Pgp CYP3A4, nhiều tranh cãi nhƣng thể tính hiệp đồng mạnh chuyển hóa bƣớc thuốc ruột gan Để đánh giá khả hấp thu thuốc dùng đƣờng uống, không xét đến hai yếu tố Tuy nhiên mô hình QSPR dự đoán sinh khả dụng đƣợc phát triển bỏ qua tƣơng tác thuốc quan trọng này, đặc biệt thuốc chất Pgp CYP3A4 Điều dẫn đến độ xác mô hình không cao tính ứng dụng hạn chế Do đó, hƣớng tới nâng cao chất lƣợng mô hình QSPR tiến hành đề tài “Dự đoán sinh khả dụng thuốc dựa cấu trúc hóa học, tƣơng tác thuốc - glycoprotein P tƣơng tác thuốc - CYP3A4” với mục tiêu: - Xây dựng đƣợc mô hình dự đoán sinh khả dụng thuốc dựa cấu trúc hóa học, tƣơng tác thuốc – Glycoprotein P tƣơng tác thuốc – CYP3A4 CHƢƠNG TỔNG QUAN 1.1 DƢỢC ĐỘNG HỌC TRONG NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN THUỐC Nghiên cứu phát triển thuốc trình khó khăn, tốn thời gian tiền bạc Ƣớc tính phải 15 năm để đƣa hoạt chất thị trƣờng, với chi phí khoảng 800 triệu – 1,7 tỷ USD [52] Tuy nhiên, tỷ lệ thành công nghiên cứu phát triển thuốc lại thấp Mỗi năm có hàng triệu hợp chất đƣợc thử nghiệm công ty dƣợc toàn giới nhƣng số lƣợng thuốc đến đƣợc với thị trƣờng vỏn vẹn khoảng 25 đầu thuốc [8] Một nguyên nhân gây nên hiệu suất thấp trình nghiên cứu phát triển thuốc ứng viên không thỏa mãn tiêu chí dƣợc động học cần thiết Trong thập kỷ 90 có tới 40% chất gặp vấn đề liên quan đến hấp thu, phân bố, chuyển hóa hay thải trừ (gọi chung ADME) phải dừng bƣớc đƣờng thành thuốc Sau năm 2000, giới quan tâm đến vấn đề Tuy nhiên tỷ lệ thất bại nguyên nhân liên quan đến ADME cao (trên 10%) [21], [36], [56] Do đó, nhà nghiên cứu cố gắng tìm phƣơng pháp nhằm sàng lọc loại bỏ thuốc có dƣợc động học không phù hợp, trƣớc tiếp tục thực thử nghiệm lâm sàng 1.2 SINH KHẢ DỤNG CỦA THUỐC UỐNG Hấp thu giai đoạn trình dƣợc động học thuốc Nó đƣợc định nghĩa vận chuyển thuốc từ vị trí đƣa thuốc vào hệ tuần hoàn chung thể Hình 1.1 minh họa cho trình thuốc dạng rắn từ sau uống xâm nhập vào vòng tuần hoàn 36 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 Cyclobenzaprin Dapson Delaviridin Diazepam Dihydroergotamin Disopyramid Dofetilid Dolasetron Donepezil Enalapril Ergotamin Ethinylestradiol Ethosuximid Exemestan Felodipin Fentanyl Finasterid Fluvastatin Galantamin Ifosfamid Imatinib Imipramin Isotretinoin Isradipin Itraconazol Lansoprazol Letrozol Levonorgestrel Lisurid Medroxyprogesteron Miconazol Mifepriston Mirtazapin Nateglinid 55 93 85 95 83 98 90 93 51 51 95 42 15 70 24 95 96 98 45 33 19 55 83 100 94 14 15 25 69 50 73 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 37 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 Nisoldipin Nitrendipin Norethindron Omeprazole Oxybutynin Oxycodon Pantoprazol Pioglitazon Pravastatin Propafenon Rabeprazol Repaglinid Sildenafil Tamoxifen Testosteron Theophylin Tiagabin Tramadol Trazodon Triazolam Trimetrexat Voriconazol Warfarin Zaleplon Zidovudin Ziprasidon Zonisamid Anastrozol Atomoxetin Bisoprolol Bosentan Bufuralol Diclofenac Dihydrocodein 14 64 47 60 77 83 18 12 52 60 39 100 96 92 70 75 50 45 96 93 31 65 60 100 100 79 90 50 46 54 23 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 38 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 Doxepin Ethanol Felbamat Fluoxetin Gemfibrozil Gestoden Meloxicam Metoclopramid Mianserin quinin Nitrazepam Olanzapin Penbutolol Phenacetin Ropinirol Roxithromycin Sulfamethoxazol Sulfinpyrazon Troglitazon Tropisetron Valdecoxib Venlafaxin Zopiclon 29 80 90 60 98 93 90 76 22 92 78 60 93 25 50 92 100 100 45 66 83 45 80 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 39 Bảng 3.5 Cơ sở liệu tập kiểm tra (58 thuốc) [5], [7], [11], [17], [22], [23], [24], [26], [27], [32], [35], [37], [49], [50] Cơ chất Cơ chất ST Thuốc F(%) Pgp CYP3A4 T Flunitrazepam 85 1 Darunavir 37 1 Everolimus 16 1 KR-31831 41 1 Maraviroc 23 1 Silodosin 32 1 Silymarin 30 1 Tipranavir [...]... tất cả các thuốc là cơ chất của cả CYP3A4 và Pgp, độ chính xác của mô hình trong dự đoán các thuốc có sinh khả dụng th p (50%) Điều đó nói lên rằng, mô hình QSPR dự đoán sinh khả dụng phải đƣợc xây dựng dựa trên nhận biết tiền nghiệm về tƣơng tác giữa thuốc là cơ chất của CYP3A4 và Pgp 18 CHƢƠNG 2 NGUYÊN LIỆU, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PH P NGHIÊN CỨU 2.1 - NGUYÊN... CỨU VÀ BÀN LUẬN 3.1 MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN CƠ CHẤT PGP VÀ CYP3A4 Các mô hình QSPR đƣợc xây dựng bằng phƣơng ph p LDA, sử dụng thuật toán Stepwise để lựa chọn TSPT đƣa vào mô hình Cấu trúc của 2 mô hình tốt nhất nhằm phân biệt thuốc là cơ chất của Pgp (M1) và cơ chất của CYP3A4 (M2) cùng các thông số thống kê đƣợc biểu diễn nhƣ bảng 3.1 Bảng 3.1 Mô hình dự đoán cơ chất Pgp và CYP3A4 (*) Mô hình Q Se Sp FPrate... các cấu trúc trong CSDL, xác suất hậu nghiệm P của từng h p chất đƣợc xác định và quy về giá trị -1 và +1 H p chất có P = +1 đƣợc định nghĩa là cơ chất của Pgp (Pgp Subs) hay CYP3A4 (CYP3A4 Subs), ngƣợc lại với giá trị -1 Phƣơng ph p mã hóa này trên thực tế đã phản ánh đƣợc đặc điểm của một thuốc là cơ chất hay không của các yếu tố chuyển hóa CYP3A4/ Pgp Bên cạnh khả năng dự đoán, mô hình M1 và M2... phân l p sinh khả dụng 27 Mô hình cây cho thấy mức độ ảnh hƣởng của CYP3A4 lên sinh khả dụng cao hơn so với Pgp Tuy nhiên Pgp lại là yếu tố quyết định gây nên sinh khả dụng th p Trong nhiều trƣờng h p, đặc điểm hóa lý của phân tử thuốc cho ph p nó đi vào vòng tuần hoàn với lƣợng lớn, không phụ thuộc vào việc nó có là cơ chất của CYP3A4 hay không Từ Bảng 3.1, dựa trên định nghĩa và công thức tính TSPT,... h p và thử nghiệm hoạt tính với cơ hội thành công cao hơn Mô hình QSPR có thể đƣợc dùng để dự đoán sinh khả dụng cho t p h p rất lớn các h p chất, chỉ cần tính toán đƣợc các tham số phân tử của chúng Vì vậy phƣơng ph p QSPR gi p tiết kiệm chi phí và rút ngắn thời gian phát triển một thuốc mới Ngoài khả năng dự đoán cấu trúc, các mô hình QSPR cho ph p nghiên cứu sâu bản chất lý /hóa và các tƣơng tác của. .. luyện và t p kiểm nghiệm, (2) Lựa chọn các tham số phân tử và (3) Xây dựng và đánh giá mô hình Mục tiêu là xây dựng mô hình QSPR dự đoán %F tích h p 3 yếu tố: đặc điểm cấu trúc hóa học, tƣơng tác với Pgp và CYP3A4 Do đó, 3 mô hình QSPR đƣợc xây dựng theo các bƣớc nhƣ sau: - Bƣớc 1: Xây dựng 2 mô hình phân tích phân l p tuyến tính (Linear discriminant analysis- LDA), dựa trên các tham số phân tử nhằm phân... sử dụng trong bài báo của Ma et al mặc dù số liệu đã tăng lên g p 3 lần (tới 692 thuốc và h p chất giống thuốc) , lại bao gồm rất nhiều cơ chất của enzyme cytochrome CYP3A4 và các protein tống xuất, đặc biệt là Pgp [38], [58] Các phân tích nói trên làm rõ một vấn đề mà các nghiên cứu dự đoán sinh khả dụng đang g p phải, đó là việc bỏ qua tƣơng tác thuốc/ CYP3A4 và thuốc/ Pgp Tuy nhiên, việc nhận biết và. .. (iv) thƣớc đo độ thích h p, độ chuẩn xác và khả năng dự đoán của mô hình, (v) giải thích tham số, nếu có thể [30] 1.6.3 Tình hình nghiên cứu xây dựng mô hình QSPR dự đoán sinh khả dụng Nhằm khảo sát tình hình nghiên cứu trên thế giới liên quan đến ứng dụng và phát triển các mô hình QSPR dự đoán độ h p thu và sinh khả dụng của thuốc, chúng tôi đã tiến hành rà soát các công bố dựa trên tham chiếu chéo từ... điển và kỹ thuật học máy và cũng mới đƣợc sử dụng trong xây dựng mô hình QSPR dự đoán tính chất ADME, đặc biệt là phần trăm h p thu, tính thấm và sinh khả dụng của thuốc Không chỉ cho kết quả tốt, Cây quyết định cũng cho ph p ngƣời dùng đánh giá tác động của từng yếu tố đƣợc lựa chọn trong mô hình, gi p diễn giải kết quả và phân tích đƣợc bản chất của mối tƣơng quan giữa sinh khả dụng và cấu trúc hóa. .. Ngƣợc lại, trên tế bào gan, thuốc sẽ ti p xúc với lƣợng lớn CYP3A4 nội bào, trƣớc khi bị vận chuyển đa số tới mật nhờ Pgp Do đó, thuốc là cơ chất của cả CYP3A4 và Pgp thƣờng có sinh khả dụng rất th p [43] 1.5 MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM DỰ ĐOÁN SINH KHẢ DỤNG Trong thực nghiệm, sinh khả dụng có thể đƣợc xác định trực ti p bằng mô hình động vật thí nghiệm in vivo hoặc tính toán gián ti p từ các thông số h p thu đo