Mô hình 2d-Qsar các chất ức chế enzym plasmepsin II của plasmodium falciparum

Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 18 * Phụ bản của Số 2 * 2014 Chuyên Đề Dược Học 324 MÔ HÌNH 2d-QSAR CÁC CHẤT ỨC CHẾ ENZYM PLASMEPSIN II CỦA PLASMODIUM FALCIPARUM Thái Khắc Minh*, Nguyễn Thị Hà Ngân*, Hứa Ngọc Minh Tuyền*, Nguyễn Văn Minh Nhựt*, Đoàn Cao Sơn** TÓM TẮT Mở đầu: Plasmepsin II – một enzym tham gia quá trình tiêu hóa hemoglobin của Plasmodium falciparum được xem là mục tiêu phát triển thuốc điều trị sốt rét mới. Nhiều nhóm hợp chất có khả năng ức chế Plasmepsin II in vitro đã được công bố tuy nhiên chưa có nghiên cứu nào so sánh tác dụng của các nhóm chất trên. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Trong nghiên cứu này, tổng cộng 200 dẫn chất thuộc 8 nhóm cấu trúc với hoạt tính ức chế Plasmepsin II in vitro được thu thập và tiến hành xây dựng mối quan hệ định lượng giữa cấu trúc và hoạt tính ức chế enzym bằng thuật toán bình phương tối thiểu từng phần tích hợp trong phần mềm MOE. Kết quả và bàn luận: Nghiên cứu 2D QSAR xây dựng được 2 mô hình để dự đoán khả năng ức chế plasmepsin II có với giá trị R2 = 0,77, RMSE = 0,43 (tập xây dựng mô hình gồm 70 chất) dựa vào 3 thông số mô tả phân tử và R2 = 0,60, RMSE = 0,60 (tập xây dựng mô hình gồm 94 chất) dựa vào 4 thông số mô tả phân tử. Hai mô hình QSAR xây dựng được ứng dụng trên tập hợp 1.127 chất kháng sốt rét, kết quả dự đoán cho thấy 5 nhóm chất có khả năng ức chế plasmepsin II in silico có khả năng sử dụng cho các nghiên cứu tiếp theo trên đích tác động Plasmepsin II. Kết luận: Nghiên cứu 2D QSAR trên các chất ức chế plasmepsin II cho cái nhìn tổng thể về mo61u quan hệ cấu trúc – hoạt tính của các chất ức chế enzym plasmepsin II. Kết quả của nghiên cứu này có thể giúp thiết kế các cấu trúc mới có khả năng ức chế plasmepsin II hiệu quả và mục đích cuối cùng là thiết kế các thuốc kháng sốt rét mới. Từ khóa: Plasmepsin II, sốt rét, P. falciparum, QSAR, chất ức chế enzym ABSTRACT 2D-QSAR STUDIES ON PLASMODIUM FALCIPARUM PLASMEPSIN II INHIBITORS Thai Khac-Minh, Nguyen Thi Ha Ngan, Hua Ngoc Minh Tuyen, Nguyen Van Minh Nhut , Doan Cao Sơn* Y Hoc TP. Ho Chi Minh * Vol. 18 - Supplement of No 2 - 2014: 324 - 328 Introduction: Malaria and the antimalarial drug resistance are current serious problems. Numbers of new targets for antimalarial drugs are being studied, one of them is plasmepsin II - an enzyme in hemoglobin degradation process of Plasmodium falciparum. Several structural groups that inhibit plasmepsin II in vitro have been reported, however there is no research for comparing the efficiency of them. Material and methods: A total of 200 compounds belonging 8 structural groups with plasmepsin II in vitro inhibitory activity was collected and carried out 2D QSAR study using partial least square algorithm in MOE package. Results and discussion: Two 2D QSAR models was build and results with predictive parameters R2 = 0.77, RMSE = 0.43 and R2 = 0.60, RMSE = 0.60, respectively. A dataset containing 1,127 antimalarial ∗ Khoa Dược, Đại học Y Dược TP. Hồ Chí Minh ** Viện Kiểm nghiệm Thuốc TW Tác giả liên lạc: TS. Thái Khắc Minh ĐT: 0909680385 Email: thaikhacminh@gmail.com Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 18 * Phụ bản của Số 2 * 2014 Nghiên cứu Y học Chuyên Đề Dược Học 325 compounds were screened for Plasmepsin II via using two QSAR models. Predictive results indicated that five chemcial structures could be used for further study aimed at design of new Plasmepsin inhibitors. Conclusion: 2D QSAR modelling on plasmepsin II inhibitors provided an overview on activity as well as chemical structures. The results of this study could be used for designing high-affinity new plasmepsin II inhibitors and resulted in the new antimalarial drugs. Keywords: Plasmepsin II, malaria, Plasmodium falciparum, QSAR, enzyme inhibitor ĐẶT VẤN ĐỀ Enzym Plasmodium falciparum plasmepsin II (Pf PM II) – enzym trong không bào tiêu hóa của Pf, đóng vai trò quan trọng trong quá trình giải độc hem của Plasmodium falciparum (Pf).1, 2-3 Với 18 cấu trúc tinh thể protein đã công bố trên ngân hàng cơ sở dữ liệu protein (Protein Data Bank) cùng nhiều nhóm cấu trúc các chất ức chế PfPM II, PfPM II hiện đang là đích tác động có nhiều sự quan tâm. Nhiều nhóm hợp chất có khả năng ức chế PfPM II in vitro đã được công bố. Trong nghiên cứu này, các chất ức chế PfPM II được thu thập và tiến hành xây dựng mô hình mối quan hệ định lượng giữa cấu trúc hóa học và tác dụng ức chế enzym QSAR với mục đích định hướng thiết kế ra các chất có khả năng tác động tốt trên PfPM II. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Cơ sở dữ liệu Tổng cộng 200 chất ức chế PfPM II thuộc 8 nhóm cấu trúc được thu thập từ 13 bài báo khoa học(6,4). Cấu trúc hóa học gồm các nhóm allophenylnorstatin (67 chất)(6,9) ,amin bậc 3 (66 chất)(5,10), exo-3-amino-7-azabicyclo(2.2.1)heptan (7 chất)(15) ,benzimidazol (10 chất)(12) ,phân tử kép “primaquin – statin” (6 chất)(11), hydrazin- hydrazid (6 chất)(1) ,chalcon (25 chất)(14,16) và statin nghịch đảo (12 chất bao gồm các dạng đồng phân (R,R), (S,S) của pepstatin A chứa cấu trúc hydroxyethylamin và statin)(4). Tổng cộng 172 chất có IC50 được lựa chọn từ tập dữ liệu ban đầu để tiến hành nghiên cứu 2D QSAR. Cơ sở dữ liệu này được chia thành 2 tập hợp theo phương pháp xác định IC50 và chi tiết trình bày ở Bảng 1. Xây dựng mô hình QSAR Quá trình tiến hành xây dựng mô hình QSAR trên MOE ( được tiến hành bao gồm (i) Xây dựng cấu trúc; (ii) Tính toán thông số mô tả phân tử; (iii) Phân chia tập hợp (tập dữ liệu ban đầu được chia làm 2 phần bao gồm tập huấn luyện chứa 80% tập dữ liệu và phần còn lại là tập kiểm tra bằng phương pháp phân chia ngẫu nhiên); (iv) Lựa chọn thông số thông số mô tả phân tử; (v) Xây dựng mô hình QSAR của các chất ức chế PfPM II bằng thuật toán bình phương tối thiểu từng phần PLS; (vi) Đánh giá mô hình QSAR; và (vii) Ứng dụng mô hình 2D QSAR. Bảng 1: Đặc điểm hai tập dữ liệu để xây dựng mô hình 2D QSAR Tập dữ liệu Tập cơ sở dữ liệu 1 Tập cơ sở dữ liệu 2 Phương pháp xác định IC50 Dùng cơ chất có màu (CRET) Dùng cơ chất phát huỳnh quang (FRET) Tổng số chất 70 102 pIC50 4,17 – 8,01 4,00 – 8,22 Tập nội 56 75 Tập ngoại 14 19 KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN Mô hình QSAR trên nhóm chất có IC50 xác định bằng phương pháp CRET Trên cơ sở dữ liệu 70 chất, sau khi lọc thô và tiến hành QSAR Contingency kết hợp PCA, 7 thông số mô tả được lựa chọn được trình bày ở Bảng 2 và tương quan giữa chúng và tương quan với giá trị hoạt tính ức chế enzym PfPM II được trình bày ở Bảng 3. Các mô hình xây dựng từ chỉnh hợp 7 thông số trên bằng phương pháp bình phương tối thiểu từng phần đều có R2 và RMSE chấp nhận được nên không thực hiện loại các chất gây Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 18 * Phụ bản của Số 2 * 2014 Chuyên Đề Dược Học 326 nhiễu bằng PCA. Kết quả thu được 4 mô hình có khả năng dự đoán tốt, mô hình tốt nhất gồm 3 thông số chiral_u, PEOE_VSA+3, logP(o/w) (mô hình 1). Phương trình QSAR (1): pIC50 CRET = 1,448*(Chiral_u) – 0,322* (PEOE_VSA+3) + 0,498* (logP(o/w)) + 6,009 và kết quả trình bày ở bảng 4. Ba mô hình còn lại, gồm một mô hình chỉ có một thông số chiral_u và hai mô hình hai thông số, đều có khả năng dự đoán tốt với r2m và R2 > 0,5, RMSE < 0,6. Cả ba mô hình đều có thông số chiral_u. Điều này thể hiện vai trò quan trọng của số trung tâm chiral tự do (chiral_u) với hoạt tính ức chế PfPM II. Bảng 2: Thông số mô tả sử dụng cho tập hợp 1 Thông số mô tả phân tử Ý nghĩa a_nO Số nguyên tử O PEOE_VSA+3 Tổng diện tích bề mặt VDW có điện tích trong vùng (0,15 ; 0,20) PEOE_VSA-2 Tổng diện tích bề mặt VDW có điện tích trong vùng (-0,15 ; -0,10) KierA3 Chỉ số hình dạng đã điều chỉnh α3 SlogP_VSA4 Tổng diện tích bề mặt VDW có trong vùng (0,1 ; 0,15) logP(o/w) Log hệ số phân bố octanol/nước (bao gồm cả hydro ẩn) Chiral_u Số trung tâm chiral tự do Bảng 4: Kết quả mô hình QSAR 1 Tập huấn luyện Đánh giá chéo Tập kiểm tra Toàn bộ cơ sở dữ liệu N (số chất) 56 56 14 70 RMSE 0,369 0,418 0,451 0,429 R2/Q2 0,818 0,766 0,801 0,769 r2m 0,744 0,742 0,570 0,722 r’m 2 0,576 0,507 0,562 ∆r2m 0,168 0,063 0,160 0,660 0,539 0,642 Mô hình có khả năng dự đoán tốt với bình phương hệ số tương quan trung bình đã điều chỉnh của toàn tập xây dựng mô hình là 0,642 > 0,5, Δr2m = 0,16 < 0,2. Sai số giữa giá trị dự đoán và giá trị thực nghiệm của toàn tập xây dựng mô hình là RMSE = 0,429 0,5(10) .Từ hệ số ai của các thông số mô tả trong phương trình cho thấy số trung tâm bất đối trong phân tử càng nhiều thì hoạt tính ức chế PfPM II càng mạnh và phân tử mang tính kỵ nước cũng làm tăng khả năng ức chế PfPM II. Bảng 3: Mối tương quan của các thông số xây dựng mô hình QSAR trên tập CRET STT Tên 1 2 3 4 5 6 7 1 a_nO 1 2 PEOE_VSA+ 3 0,58 1 3 PEOE_VSA- 2 0,19 0,26 1 4 KierA3 0,62 0,16 0,25 1 5 SlogP_VSA4 -0,24 -0,33 -0,69 -0,09 1 6 logP(o/w) 0,04 -0,28 -0,52 0,44 0,7 1 7 Chiral_u 0,69 0,39 0,67 0,65 -0,69 -0,13 1 8 pIC50 CRET 0,57 0,16 0,49 0,70 -0,45 0,15 0,85 Mô hình QSAR trên nhóm chất có IC50 xác định bằng phương pháp FRET Trên cơ sở dữ liệu 102 chất, sau khi lọc thô và tiến hành QSAR Contingency kết hợp PCA, 5 thông số mô tả được lựa chọn được trình bày ở Bảng 5 và các tương quan giữa chúng và tương quan với giá trị hoạt tính ức chế enzym PfPM II được trình bày ở Bảng 6. Bảng 5: Thông số mô tả phân tử được lựa chọn cho tập hợp 2 FRET Thông số mô tả phân tử Ý nghĩa Rings Số cấu trúc vòng PEOE_VSA+2 Tổng diện tích bề mặt Van der Waals có điện tích trong vùng (0,1 ; 0,15) PEOE_VSA-0 Tổng diện tích bề mặt Van der Waals có điện tích trong vùng (0,00 ; 0,05) KierA2 Chỉ số hình dạng α2 SMR_VSA1 Tổng diện tích bề mặt Van der Waalsvới Ri trong vùng (0,11 ; 0,26) Sử dụng 5 thông số mô tả trên để xây dựng phương trình 2D QSAR bằng phương pháp bình phương tối thiểu từng phần, mô hình thu được có Q2=0,446 và XRMSE cao (0,813) với số chất trong tập huấn luyện là 82 chất. Kết quả Q2 có thể cải thiện bằng cách loại trừ các chất có cấu trúc nằm ngoài không gian của toàn bộ cấu trúc trong cơ sở dữ liệu, do đó, thuật toán PCA được áp dụng để loại các cấu trúc gây nhiễu và kết quả được trình bày ở hình 1. Sau khi loại 8 chất gây nhiễu (6, 15, 18, 25, 40, 62, 84, 102) trong tập Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 18 * Phụ bản của Số 2 * 2014 Nghiên cứu Y học Chuyên Đề Dược Học 327 dữ liệu. Mô hình mới thu được có Q2 = 0,609, XRMSE = 0,596 với số chất trong tập huấn luyện là 75 chất. Khi loại thêm chất gây nhiễu thì kết quả RMSE tăng lên và Q2 giảm đi nên không tiến hành loại tiếp. Tập dữ liệu sau khi loại chất gây nhiễu được dùng để xây dựng mô hình 2D QSAR. Phương trình QSAR xây dựng được gồm 4 thông số. Phương trình QSAR (2): pIC50 FRET = 1,434*(Rings) – 0,531*( PEOE_VSA-0) + 3,574*( KierA2) -1,473*( SMR_VSA1) + 3,105. Mô hình QSAR 2 (Bảng 7) có khả năng dự đoán trung bình với bình phương hệ số tương quan trung bình đã điều chỉnh của tập xây dựng mô hình < 0,5, sai số giữa giá trị pIC50 tiên đoán và giá trị thực nghiệm RMSE > 0,5, Δr2m = 0,252 > 0,2.(10) Từ phương trình trên có thể kết luận chất có chỉ số hình dạng α2 (KierA2) lớn sẽ có hoạt tính ức chế PfPM II cao. Bảng 7: Kết quả mô hình QSAR 2 Tập huấn luyện Đánh giá chéo Tập kiểm tra Toàn bộ cơ sở dữ liệu N (số chất) 75 75 19 94 RMSE 0,572 0,617 0,529 0,602 R2/Q2 0,648 0,593 0,665 0,603 r2m 0,572 0,574 0,590 0,581 r’m 2 0,319 0,405 0,329 ∆r2m 0,253 0,185 0,252 0,446 0,498 0,455 Hình 1: Đồ thị phân bố các chất trong tập FRET theo 2 thành phần chính từ PCA. Các chất gây nhiễu loại bỏ được ký hiệu hình tam giác. Bảng 6: Mối tương quan của các thông số xây dựng mô hình QSAR trên tập FRET STT Tên 1 2 3 4 5 1 Rings 1 2 PEOE_VSA+2 0,17 1 3 PEOE_VSA-0 0,21 0,25 1 4 KierA2 -0,25 0,55 0,21 1 5 SMR_VSA1 0,08 -0,19 -0,36 -0,27 1 6 pIC50 FRET 0,46 0,04 -0,05 0,02 0,22 Ứng dụng mô hình Tập hợp 1.127 chất đang được nghiên cứu tác dụng kháng sốt rét được ứng dụng trên 2 mô hình xây dựng được. Kết quả 4 nhóm chất trong tập ứng dụng có khả năng ức chế PfPM II gồm dẫn xuất của acid cholic, dẫn xuất bisquinolin của cloroquin, dẫn xuất 9-N của azithromycin và dẫn xuất alkyl hóa của bis-ure và bis-thioure. Các nhóm chất này nên được thử nghiệm hoạt tính ức chế PfPM II để khẳng định độ chính xác của nghiên cứu. Kết quả sàng lọc bằng mô hình 2D QSAR 1 cho thấy các chất có số trung tâm bất đối tự do trên 4 và giá trị diện tích bề mặt Van der Waals có điện tích trong khoảng 0,15 – 0,20 từ 40 – 80 là các chất có khả năng ức chế PfPM II. KẾT LUẬN Nghiên cứu 2D QSAR sử dụng 172 chất ức Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Tập 18 * Phụ bản của Số 2 * 2014 Chuyên Đề Dược Học 328 chế PfPM II in vitro làm tập xây dựng đưa ra hai mô hình dự đoán hoạt tính ức chế PfPM II. Mô hình QSAR 1 xây dựng trên tập hợp 70 chất gồm 3 thông số mô tả chiral_u, PEOE_VSA+3, logP(o/w) có khả năng dự đoán tốt với R2 và > 0,5, RMSE < 0,5. Mô hình QSAR 2 xây dựng trên tập hợp 94 chất gồm 4 thông số mô tả rings, KierA2, PEOE_VSA-0, SMR_VSA1 có khả năng dự đoán không tốt với giá trị trên toàn tập R2 > 0,5 nhưng 0,5. Kết quả có thể sử dụng để tìm kiếm các chất có khả năng ức chế PfPM II. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Ahmed W et al. (2010). Characterisation of hydrazides and hydrazine derivatives as novel aspartic protease inhibitors. J. Enz. Inhib. Med. Chem., 25(5), 673–678. 2. Asojo OA, et al. (2003). Novel uncomplexed and complexed structures of plasmepsin II, an aspartic protease from Plasmodium falciparum. J. Mol. Biol., 327(1), 173-181 3. Boss C et al. (2006). Achiral, Cheap, and Potent Inhibitors of Plasmepsins I, II, and IV. ChemMedChem, 1, 1341-1345 4. Dahlgren A et al. (2003). Solid-Phase Library Synthesis of Reversed-Statine Type Inhibitors of the Malarial Aspartyl Proteases Plasmepsin I and II. Bioorg. Med. Chem., 11, 827–841. 5. Fah C et al. (2009). New organofluorine building blocks: inhibition of the malarial aspartic proteases plasmepsin II and IV by alicyclic a,a-difluoroketone hydrates. Org. Biomol. Chem. 7, 3947–3957. 6. Gupta D et al. (2010), "Mechanism-based inhibitors of the aspartyl protease plasmepsin II as potential antimalarial agents. J. Med. Chem. 53(10), 4234-4247. 7. Hidaka K et al. (2008) Antimalarial activity enhancement in hydroxymethylcarbonyl (HMC) isostere-based dipeptidomimetics targeting malarial aspartic protease plasmepsin Bioorg. Med. Chem. 16, 10049–10060. 8. Hidaka K., et al. (2007) Additional interaction of allophenylnorstatine-containing tripeptidomimetics with malarial aspartic protease plasmepsin II. Bioorg. Med. Chem. Lett., 17:3048–3052. 9. Miura T et al. (2010) Improvement of both plasmepsin inhibitory activity and antimalarial activity by 2- aminoethylamino substitution. Bioorg. Med. Chem. Lett., 20:4836–4839. 10. Ojha PK, Mitra I, Das RN, Roy K (2011), Further exploring rm2 metrics for validation of QSPR models. Chemometr. Intell. Lab. 107: 194–205 11. Romeo S et al. (2004). Plasmepsin II inhibition and antiplasmodial activity of Primaquine–Statine ‘double- drugs’. Bioorg. Med. Chem. Lett., 14, 2931–2934. 12. Saify ZS et al. (2012), "New benzimidazole derivatives as antiplasmodial agents and plasmepsin inhibitors: Synthesis and analysis of structure–activity relationships. Bioorg. Med. Chem. Lett., 22: 1282–1286. 13. Silva AM., et al.(1996). Structure and inhibition of plasmepsin II, a hemoglobin-degrading enzyme from Plasmodiumfalciparum. Proc. Nat. Aca. Sci. U.S.A., 93: 10034-10039. 14. Sriwilaijaroen et al. (2006). Plasmepsin II inhibitory activity of alkoxylated and hydroxylated chalcones. Southeast Asian J. Tropical Med. Pub. Health, 37(4): 607- 612. 15. Steiner D, Oostenbrink C, Diederich F, Zürcher M, Gunsteren WFV (2011), "Calculation of Binding Free Energies of Inhibitors to Plasmepsin II. J. Comput. Chem., 32(9): 1801–1812. 16. Tiwari HK, Upadhyay S, Upadhyay RK, Rawat M, Sharma A (2011). Chalcones induced inhibition of plasmepsin II, a hemoglobin-degrading malarial aspartic protease from Plasmodium falciparum. J. Pharm. Res., 4(4): 1253-1258. Ngày nhận bài báo: 11.12.2012 Ngày phản biện đánh giá báo cáo: 24.12.2012 Ngày bài báo được đăng: 10.03.2014