Khảo sát ảnh hưởng của cấu trúc các dẫn xuất novobiocin lên hoạt tính kháng tế bào ung thư tuyến tiền liệt PC3-MM2

Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 19 * Phụ bản của Số 2 * 2015 Chuyên Đề Răng Hàm Mặt 354 KHẢO SÁT ẢNH HƯỞNG CỦA CẤU TRÚC CÁC DẪN XUẤT NOVOBIOCIN LÊN HOẠT TÍNH KHÁNG TẾ BÀO UNG THƯ TUYẾN TIỀN LIỆT PC3-MM2 Nguyễn Trương Công Minh*, Lê Thị Xuân Thảo*, Nguyễn Thị Mai*, Bùi Thọ Thanh** TÓM TẮT Mở đầu: Ung thư tuyến tiền liệt đặc biệt phổ biến ở dòng tế bào ung thư PC3-MM2 là bệnh lý ác tính thường thấy ở hệ sinh sản của nam giới với tỷ lệ mắc bệnh và tử vong chỉ xếp sau ung thư phổi. Việc nghiên cứu các hợp chất kháng ung thư mới có nguồn gốc tự nhiên, với hoạt tính vượt trội so với các hợp chất cũ, điển hình là novobiocin, sẽ mở ra khả năng điều trị hiệu quả và an toàn hơn cho dạng ung thư này. Mục tiêu: Thiết lập mô hình biểu diễn sự liên hệ chặt chẽ giữa cấu trúc hóa học và hoạt tính kháng ung thư PC3-MM2 của các hợp chất coumarin nhờ kết hợp giữa phương pháp thống kê cổ điển và phương pháp xử lý dữ liệu hiện đại bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo (Mạng nơron nhân tạo – ANN). Phương pháp nghiên cứu: khảo sát cấu trúc của 23 dẫn xuất novobiocin, kèm theo dữ liệu sẵn có về hoạt tính kháng tế bào ung thư PC3-MM2 (IC50). Sau đó thực hiện tính toán và xử lý dữ liệu thống kê bằng các phần mềm bao gồm: Hyperchem 8.0.10, PaDel-Descriptor 2,17 và MathLab R2012a. Kết quả: phương pháp ANN 3-2-1 xác định được mối liên hệ chặt chẽ (R2 = 88%) giữa hoạt tính kháng ung thư PC3-MM2 với 3 thông số cấu trúc ảnh hưởng quan trọng bao gồm: ALogP2, minHBint7 và Weta1,mass. Kết luận: Hoạt tính kháng tế bào ung thư PC3-MM2 của các hợp chất novobiocin khảo sát có tương quan mật thiết với 3 thông số cấu trúc được sàng lọc bằng phương pháp thống kê cổ điển là ALogP2, minHBint7 và Weta1,mass. Kết hợp với mô phỏng ANN cho thấy mô hình phi tuyến 3-2-1 giải thích được 88% các yếu tố cấu trúc giữ vai trò quan trọng quyết định đến hoạt tính kháng ung thư của các hợp chất này. Từ khóa: ANN, PC3-MM2, hoạt tính kháng ung thư, novobiocin. ABSTRACT THE CORRELATION BETWEEN THE STRUCTURE AND ANTICANCER ACTIVITY AGAINST BREAST CANCER CELL PC3-MM2 OF NOVOBIOCIN COMPOUNDS Nguyen Truong Cong Minh, Le Thi Xuan Thao, Nguyen Thi Mai, Bui Tho Thanh * Y Hoc TP. Ho Chi Minh * Vol. 19 - Supplement of No 2 - 2015: 354 - 360 Background: Prostate cancer is particularly common in cancer cell line PC3-MM2 which is a malignant disease in the reproductive system of males with high morbidity and mortality ranked after lung cancer. The studying of the prostate cancer resistance compounds of natural origin, especially novobiocin, is included with activity superior to the known compounds; It will open up the possibility of effective and safer treatment for this kind of cancer. Objects: Setting the model showing quantitative relationship between chemical structure and anticancer activity against PC3-MM2 of 23 novobiocin derivative by conjugating between simple statistical methods and artificial intelligence technology (Artificial Neural Network – ANN). Methods: structuring 23 novobiocin derivatives, together with available data on the activity against cancer cell line PC3-MM2 (IC50). The next step is the calculation and processing statistical data by the software include: * Bộ môn Hoá Sinh, Khoa Y, Đại học Y Dược TPHCM Tác giả liên lạc: ThS Nguyễn Trương Công Minh ĐT: 01269635368 Email: congminh.ngtruong@gmail.com Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 19 * Phụ bản của Số 2 * 2015 Nghiên cứu Y học Chuyên Đề Răng Hàm Mặt 355 Hyperchem 8.0.10, PaDel-Descriptor 2,17 and Matlab R2012a. Results: 3-2-1 ANN method identified close relationship (R2 = 88%) between activity against PC3-MM2 cancer with 3 structural parameters which have important influences including ALogP2, minHBint7 and Weta1.mass. Conclusion: activity against cancer cell line PC3-MM2 of the novobiocin compounds closely correlated with 3 structural parameters being screened using classical statistical methods including ALogP2, minHBint7 and Weta1,mass, Combining with ANN simulation shows 3-2-1 nonlinear model explained 88% of the structural elements which have an important role in determining antitumor activity of these compounds. Key words: QSAR, ANN, novobiocin, antitumor activity. MỞ ĐẦU Ung thư tuyến tiền liệt đặc biệt phổ biến ở dòng tế bào ung thư PC3-MM2 là bệnh lý ác tính thường thấy ở hệ sinh sản của nam giới với tỷ lệ mắc bệnh và tử vong chỉ xếp sau ung thư phổi. Nguy cơ nam giới mắc ung thư tuyến tiền liệt ở độ tuổi 50-59 là 10%, nguy cơ mắc này sẽ tăng lên đến 70% ở nam giới độ tuổi 80-90(6). Coumarin là thành phần hóa học phổ biến trong nhiều loài thực vật, có hoạt tính kháng virus, kháng khuẩn, kháng viêm và đặc biệt là khả năng kháng ung thư. Trong những năm gần đây, hầu hết các dẫn xuất từ coumarin, đặc biệt phải kể đến các hợp chất novobiocin có mang nhóm hóa học quinolinone hay quinolone có sẵn trong nhiều loại cây thuốc tự nhiên như quinine, campothecin và cinchonidine đều thể hiện hoạt tính sinh học ưu việt bao gồm khả năng kháng khuẩn, kháng viêm và nhất là hoạt tính ức chế nhiều loại tế bào ung thư đã được các nhà khoa học chứng minh(7). Bhaskar Reddy Kusuma và đồng nghiệp đã tổng hợp, nghiên cứu hoạt tính kháng tế bào ung thư tuyến tiền liệt PC3-MM2 của 23 hợp chất novobiocin(7), đồng thời công bố trong tạp chí Hóa Dược và Hóa Sinh Hữu Cơ (Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters) vào cuối năm 2013. Dựa theo kết quả của công trình trên, mục tiêu đặt ra cho nghiên cứu này là khảo sát ảnh hưởng của cấu trúc các hợp chất novobiocin này lên hoạt tính của chúng, từ đó đặt nền tảng cho các nhà y dược học nghiên cứu thêm nhiều cấu trúc mới dựa trên thành phần dẫn xuất novobiocin có nguồn gốc từ dược liệu tự nhiên với hoạt tính cao hơn, đồng thời hỗ trợ trong điều trị ung thư đặc biệt là ung thư tuyến tiền liệt PC3-MM2. ĐỐI TƯỢNG - PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Đối tượng nghiên cứu 23 hợp chất novobiocin kèm theo hoạt tính kháng tế bào ung thư PC3-MM2, được xác định bằng nồng độ ức chế 50% khả năng phát triển tế bào ung thư (IC50. M). Phương pháp tiến hành Cơ sở dữ liệu Hình 1: Cấu trúc tổng quát của hợp chất novobiocin. Mô phỏng cấu trúc của 23 hợp chất novobiocin bằng phần mềm Hyperchem 8.0.10(4) theo phương pháp bán kinh nghiệm PM3(3,5). Tính toán 17 thông số lượng tử của các hợp chất bằng Hyperchem 8.0.10 và 1745 thông số cấu trúc bằng phần mềm PaDel Descriptor 2.17(2). Sử dụng công cụ thống kê trong Statgraphics Centurion XVI 16.1.18(12), phân tích và lựa chọn mô hình hồi quy giữa các thông số cấu trúc đã tính toán với hoạt tính (IC50) kháng tế bào ung Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 19 * Phụ bản của Số 2 * 2015 Chuyên Đề Răng Hàm Mặt 356 thư PC3-MM2 tương ứng của từng hợp chất. Trên cơ sở đó sàng lọc ra các thông số cấu trúc đặc trưng có ảnh hưởng quan trọng nhất đến hoạt tính của 23 hợp chất này. Sử dụng phần mềm Math-Lab R2012a (7.14.0.739)(8) khảo sát tương quan giữa cấu trúc – hoạt tính bằng phương pháp Mạng Nơron Nhân Tạo (ANN)(1,9,9), đồng thời đề nghị cấu trúc dẫn xuất novobiocin mới có hoạt tính IC50 tối ưu hơn. KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN Ý nghĩa các thông số cấu trúc có liên quan ALogP2 Thuộc loại biến cấu trúc mô tả tính chất ưa dầu của hóa chất thông qua việc khảo sát sự phân tách của 1 hợp chất hóa học giữa 2 pha: pha nước và pha dầu(10,11). Phân tử có tính háo nước càng tăng thì ALogP2 càng giảm. minHBint7 Thuộc thông số cấu trúc mô tả trạng thái topo điện tử của tập hợp các nhóm liên kết hydrogen trong phân tử(10,11). Phân tử có các nhóm liên kết hydrogen càng mạnh thì minHBint7 càng tăng. Weta1.mass Thuộc nhóm biến cấu trúc 3D mô tả trọng lượng và kích thước trong không gian của tập hợp các nguyên tử trong phân tử, tính trên 1 đơn vị khối lượng phân tử(10,11). Phân tử có phân tử khối càng lớn thì Weta1.mass càng lớn. Sàng lọc thông số cấu trúc bằng Statgraphics Centurion XVI 16.1.18 Sau khi đã tối ưu hóa cấu trúc 23 hợp chất novobiocin và tính toán các thông số cấu trúc bằng phần mềm Hyperchem 8.0.10 và PaDel Descriptor 2.17, các mô hình hồi quy thể hiện sự tương quan giữa cấu trúc và hoạt tính IC50 của các hợp chất novobiocin, với hệ số tương quan (R) và sai số bình phương trung bình (MSE) được thiết lập bằng phần mềm Statgraphics Centurion XVI 16.1.18 dựa trên cơ sở các thông số cấu trúc đã lựa chọn bằng phương pháp phân tích tương quan đa biến (điều kiện p < 0,05). Các mô hình hồi quy tương ứng với giá trị MSE: MÔ HÌNH BIẾN CẤU TRÚC MSE CD C = minHBint7; D = -minHdsCH 0,082 ACI A = ALogP2; C = minHBint7; I = -Weta1,mass 0,074 CDEF C = minHBint7; D = -minHdsCH; E = -maxsssN; F = -ETA_BetaP_s 0,067 CDEFH C = minHBint7; D = -minHdsCH; E = -maxsssN; F = -ETA_BetaP_s; H = -MLFER_BH 0,063 MSE: Sai số bình phương trung bình Sử dụng phương pháp ANN để thiết lập các mô hình tương quan phi tuyến tương ứng giữa các biến cấu trúc đã lựa chọn trong từng mô hình hồi quy nêu trên với hoạt tính Log(IC50) của 23 hợp chất novobiocin. Bảng 1: Giá trị hoạt tính IC50 và LOG(IC50) của 23 hợp chất novobiocin STT PC3-MM2 X = N; R1|R IC50 (M) LOG(IC50) 1 4,91 0,69 2 0,26 -0,59 3 5,75 0,76 4 8,48 0,93 5 12,47 1,10 6 6,05 0,78 7 5,49 0,74 8 29,76 1,47 9 3,95 0,60 10 0,68 -0,17 11 1,41 0,15 Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 19 * Phụ bản của Số 2 * 2015 Nghiên cứu Y học Chuyên Đề Răng Hàm Mặt 357 12 14,12 1,15 13 1,78 0,25 14 2,08 0,32 15 1,33 0,12 16 1,54 0,19 X R1 R 17 2,23 0,35 18 2,46 0,39 19 1,93 0,29 20 1,75 0,24 21 1,74 0,24 22 1,75 0,24 23 2,40 0,38 Mô hình tương quan phi tuyến theo ANN Lần lượt sử dụng 4 trường hợp mô hình hồi quy CD, ACI, CDEF, CDEFH tương ứng với các thông số cấu trúc đã lựa chọn bao gồm: ALogP2, minHBint7, Weta1.mass, minHdsCH, maxsssN, ETA_BetaP_s, MLFER_BH để thiết lập tương quan phi tuyến với hoạt tính Log(IC50) bằng phương pháp Mạng nơron nhân tạo. Kết quả thu được mô hình ANN 3-2-1 dựa trên 3 thông số cấu trúc: ALogP2, minHBint7, Weta1,mass như sau: Mô hình R 2 dữ liệu 23 hợp chất R 2 dữ liệu kiểm tra (6 hợp chất) Mse dữ liệu kiểm tra ANN 3-2-1 88.00 % 94,10% 0,019 Giá trị Log(IC50) thực nghiệm và Log(IC50) tính toán bằng ANN 3-2-1 Bảng 2: Giá trị Log(IC50) thực nghiệm và Log(IC50) tính toán bằng ANN 3-2-1 Log(IC50) THUCNGHIEM ALogP2 minHBint7 Weta1,mass Log(IC50) TINHTOAN SAI SỐ 0,69 1,75 2,51 0,26 0,65 0,04 -0,59 10,96 2,51 0,30 -0,59 0 0,93 1,17 2,62 0,17 0,97 -0,04 1,10 0,05 2,53 0,15 1,08 0,02 0,78 4,87 2,52 0,28 0,57 0,21 0,74 0,94 2,55 0,36 0,73 0,01 1,47 0,47 0,84 0,40 1,51 -0,04 -0,17 0,059 0,88 0,35 0,22 -0,05 0,15 0,58 2,40 0,31 0,22 -0,07 1,15 0,75 0,57 0,39 0,98 0,17 0,25 1,84 2,53 0,35 0,22 0,03 0,32 0,08 1,35 0,39 0,54 -0,22 0,35 0,41 0,96 0,38 0,22 0,13 0,39 0,079 2,59 0,48 0,24 0,15 0,28 0,094 0,88 0,38 0,53 -0,25 0,24 0,50 0,95 0,52 0,22 0,02 0,38 0,56 0,84 0,32 0,16 0,22 0,76* 2,84 2,76 0,24 0,47* 0,29 0,60* 3,00 2,60 0,24 0,46* 0,14 Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 19 * Phụ bản của Số 2 * 2015 Chuyên Đề Răng Hàm Mặt 358 Log(IC50) THUCNGHIEM ALogP2 minHBint7 Weta1,mass Log(IC50) TINHTOAN SAI SỐ 0,12* 4,78 2,61 0,25 0,22* -0,10 0,19* 5,15 2,58 0,42 0,22* -0,03 0,24* 0,48 2,68 0,17 0,22* 0,02 0,24* 1,41 0,85 0,36 0,22* 0,02 MSE (DỮ LIỆU KIỂM TRA) 0,019 Log(IC50)*: hoạt tính dữ liệu kiểm tra Đánh giá tương quan cấu trúc – hoạt tính của 23 hợp chất novobiocin kháng tế bào ung thư PC3-MM2. Mô hình ANN 3-2-1 đưa ra mức độ và xu hướng ảnh hưởng của 3 thông số cấu trúc ALogP2, minHBint7, và Weta1.mass lên hoạt tính Log(IC50) (hình 4). Vùng diện tích có màu đỏ càng lớn thì hoạt tính kháng ung thư càng cao: Ảnh hưởng của ALogP2 lên hoạt tính Log(IC50) Ảnh hưởng của minHBint7 lên hoạt tính Log(IC50) Ảnh hưởng của Weta1,mass lên hoạt tính Log(IC50) Hình 2: Xu hướng ảnh hưởng của 3 biến cấu trúc lên hoạt tính kháng ung thư Log(IC50) Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 19 * Phụ bản của Số 2 * 2015 Nghiên cứu Y học Chuyên Đề Răng Hàm Mặt 359 Như vậy hoạt tính kháng ung thư sẽ tăng tương ứng với sự thay đổi các biến cấu trúc như sau: BIẾN CẤU TRÚC XU HƯỚNG ẢNH HƯỞNG KHOẢNG GIÁ TRỊ TỐI ƯU ALogP2 Có giá trị càng gần 4, hoạt tính càng tăng 3,5 < ALogP2 < 5,0 minHBint7 Càng lớn, hoạt tính càng tăng > 2 Weta1,mass Càng nhỏ, hoạt tính càng tăng < 0,2 Dự đoán cấu trúc dẫn xuất novobiocin mới có hoạt tính kháng tế bào ung thư PC3-MM2 cao hơn 23 hợp chất novobiocin đã tổng hợp. Trong 23 hợp chất novobiocin đã tổng hợp, chọn 1 hợp chất điển hình có hoạt tính kháng ung thư cao nhất (IC50 = 0,258 M) để khảo sát (hình 3): Hình 3: Cấu trúc dẫn xuất novobiocin có IC50 (PC3- MM2) = 0,258 M Dữ liệu 3 biến cấu trúc ALogP2, minHBint7, Weta1.mass: ALogP2 3,00 minHBint7 2,60 Weta1,mass 0,24 Vậy để tăng hoạt tính của dẫn xuất này cần tăng giá trị ALogP2, và giảm giá trị Weta1.mass. Giảm Weta1.mass: giảm khối lượng phân tử. Tăng ALogP2: giảm tính háo nước của phân tử. Cấu trúc đề nghị là: Hình 4: Cấu trúc dẫn xuất novobiocin dự đoán có hoạt tính IC50 (PC3-MM2) < 0,258 M Dữ liệu 3 biến cấu trúc ALogP2, minHBint7, Weta1.mass: ALogP2 4,98 minHBint7 2,62 Weta1,mass 0,21 Hoạt tính IC50 tính toán là: IC50 = 0,126 μM. KẾT LUẬN Hoạt tính kháng tế bào ung thư PC3-MM2 của các hợp chất novobiocin có tương quan với các thông số cấu trúc phân tử của mỗi dẫn xuất novobiocin, được so sánh dựa trên mô hình tương quan phi tuyến được thiết lập bằng phương pháp Mạng Nơron Nhân Tạo (ANN 3-2-1). Kết quả cho thấy hoạt tính kháng tế bào ung thư PC3-MM2 của các dẫn xuất novobiocin thay đổi và phụ thuộc phức tạp vào 3 biến cấu trúc khác nhau (hình 4) bao gồm: ALogP2, minHBint7 và Weta1.mass. Tuy nhiên, mô hình ANN 3-2-1 đã thiết lập chỉ có thể dự đoán được 88% (R2 = 88,0%) hoạt tính kháng ung thư tương ứng với mức độ ảnh hưởng của 3 biến cấu trúc kể trên. Nghĩa là, muốn đánh giá chính xác hoạt tính kháng tế bào ung thư PC3-MM2 của các dẫn xuất novobiocin này cần nghiên cứu thêm ảnh hưởng của môi trường xung quanh đến khả năng ức chế tế bào ung thư PC3-MM2 bên cạnh ảnh hưởng của các biến cấu trúc có liên quan. Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 19 * Phụ bản của Số 2 * 2015 Chuyên Đề Răng Hàm Mặt 360 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Chtita S, Ghamali M (2013), “Prediction of biological activity of imidazo(1,2-a)pyrazine derivatives by combining DFT and QSAR results”, International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 2(12). 2. Chun Wei (2001), “PaDEL-Descriptor”, National University of Singapore. 3. “Hyperchem® Computational Chemistry”, Hypercube, Inc. (1996). 4. “Hyperchem® Release 7 for Windows®”, Hypercube, Inc. (2002). 5. James BF, Frisch AE (1996), “Exploring Chemistry With Electronic Structure Methods 2nd Edition”. 6. Kaighn, M,E,, et al (1979), "Establishment and characterization of a human prostatic carcinoma cell line (PC-3),", Invest Urol,, 17(1), 16–23. 7. Kusuma BR, Khandelwal A,, et al (2014), “Synthesis and biological evaluation of coumarin replacements of novobiocin as Hsp90 inhibitors”, Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters, 22(4), 1441-1449. 8. Mark HB, Martin TH, Howard BD (2013), “Neural Network ToolboxTM User’s Guide”, The MathWorks, Inc. 9. Qin Yu, Deng H, Yan H, Zhong R (2011), “An accurate nonlinear QSAR model for the antitumor activities of chloroethylnitrosoureas using neural networks”, Journal of Molecular Graphics and Modelling, 29(6), 826-833. 10. Rakesh Bhatia, “A Review on role of molecular descriptors in QSAR: A computational methods approach”, PharmaTutor – Pharmacy Infopedia. 11. Roberto Todeschini, Viviana Consonni (2000), “Handbook of Molecular Descriptors”, Methods and Principles in Medicinal Chemistry, 11. 12. “Statgraphics® Centurion XVI User Manual”, StatPoint Technologies, Inc. (2010). Ngày nhận bài báo: 30/10/2014 Ngày phản biện nhận xét bài báo: 30/10/2014 Người phản biện: TS.BS. Lê Xuân Trường Ngày bài báo được đăng: 10/04/2015