DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ 2 3.1 Sơ đồ Venn thể hiện các đích tác dụng của cây Dành dành 4 3.3 Sơ đồ mạng lưới tương tác protein - protein PPI của các đích tác dụng trên HCCH của cây Dành dà
TỔNG QUAN
Tổng quan về hội chứng chuyển hóa
1.1.1 Khái niệm và tiêu chuẩn chẩn đoán hội chứng chuyển hóa
Những năm 1920, Eskil Kylin - một bác sĩ người Thụy Điển đã đưa ra những mô tả đầu tiên về các rối loạn chuyển hóa trong cơ thể, bao gồm tăng huyết áp (THA), tăng đường huyết, gút và đây cũng là các yếu tố nguy cơ của bệnh tim mạch [59] Sau đó, vào năm
1947, Jean Vague đã mô tả béo bụng có liên quan đến các rối loạn chuyển hóa ở những người bắc bệnh tim mạch và đái tháo đường typ 2 [103] Hội chứng chuyển hóa vô cùng phức tạp vì nó có thể biểu hiện dưới nhiều hình thức khác nhau, tùy thuộc vào yếu tố cấu thành nên hội chứng [23] Định nghĩa và tiêu chí để đánh giá hội chứng chuyển hóa vẫn tồn tại nhiều tranh cãi và ý kiến trái chiều Đến năm 1998, các tổ chức đã cố gắng để đạt được ý kiến đồng thuận, cung cấp bộ công cụ đánh giá cho các bác sĩ lâm sàng và các nhà nghiên cứu Tổ chức Y tế thế giới (WHO) đã đề xuất bộ tiêu chí đầu tiên vào năm 1998 [3] Sau đó, Chương trình quốc gia giáo dục về Cholesterol (NCEP: ATP III) [24] và Nhóm nghiên cứu đề kháng Insulin ở châu Âu (European Group for the Study of Insulin Resistance - EGIR) [6] đã đề xuất các định nghĩa và bộ tiêu chí đánh giá mới, trong đó có một số sự thay đổi so với tiêu chí của WHO Các định nghĩa này thống nhất về các yếu tố cấu thành nên hội chứng như: không dung nạp glucose, béo phì, tăng huyết áp và rối loạn lipid máu, nhưng khác nhau về các tiêu chí đánh giá
+ Rối loạn glucose máu lúc đói, rối loạn dung nạp glucose hoặc ĐTĐ typ 2 hoặc kháng insulin Kèm ≥ 2 tiêu chuẩn sau:
+ Tỉ lệ vòng bụng/ vòng mông: > 0,9 đối với nam và > 0,85 đối với nữ và/hoặc BMI > 30 kg/m 2 (người châu Âu, châu Mỹ) hoặc > 27 kg/m 2 (người châu Á)
+ Tăng huyết áp: Huyết áp tâm thu ≥ 140 mmHg và/ hoặc huyết áp tâm trương ≥ 90 mmHg + Rối loạn chuyển hóa lipid: Triglycerid ≥ 1,7 mmol/l (150 mg/dl) và/ hoặc HDL-C < 0,9 mmol/L (35 mg/dl) ở nam, < 1,0 mmol/l (39 mg/dl) ở nữ
+ Microalbumin niệu dương tớnh ≥ 20 àg/phỳt hoặc tỉ số albumin/ creatinin ≥ 30 mg/g
1.1.2 Cơ chế bệnh sinh của HCCH
Cơ chế bệnh sinh của hội chứng chuyển hóa và các bệnh liên quan chưa được làm sáng tỏ Bên cạnh một số nguyên nhân như chế độ ăn uống, hoạt động thể chất, di truyền, béo phì vùng trung tâm và kháng insulin được coi là những yếu tố gây bệnh chính [90]
Insulin là một loại hormon peptid được tiết ra bởi các tế bào beta tuyến tụy để điều hòa lượng glucose trong máu bằng cách ức chế quá trình phân giải lipid và tân tạo glucose ở gan, đồng thời tăng hấp thu glucose ở gan, cơ và mô mỡ [25] Tình trạng kháng insulin ở mô mỡ làm giảm sự ức chế phân giải lipid qua trung gian insulin, dẫn đến sự gia tăng các acid béo tự do (FFA), điều này càng ức chế thêm tác dụng chống phân hủy lipid của insulin Trong cơ, FFA ảnh hưởng đến hoạt động PI3K liên quan đến chất nền thụ thể insulin (IRS- 1), dẫn đến giảm sự dịch chuyển GLUT-4 lên bề mặt, do đó giảm sự hấp thu glucose [36] FFA tác động lên gan thúc đẩy quá trình tạo glucose và tạo mỡ Kết quả là tăng sản sinh insulin để duy trì nồng độ glucose trong máu ở mức bình thường Tuy nhiên, quá trình bù đắp không thành công, dẫn đến giảm nồng độ insulin, điều này càng trở nên trầm trọng hơn do tác dụng gây độc của FFA trên tế bào beta của tuyến tụy [10], [102]
Nồng độ FFA cao kích thích tổng hợp cholesterol este, triglycerid và VLDL giàu TG, gây rối loạn cân bằng lipoprotein Kháng insulin làm suy yếu tác dụng giãn mạch, tăng co mạch do FFA gây ra, góp phần vào bệnh cao huyết áp Ngoài ra, kháng insulin làm tăng độ nhớt huyết thanh, gây đông máu và giải phóng cytokin tiền viêm từ mô mỡ, thúc đẩy bệnh tim mạch và đái tháo đường tuýp 2.
Béo phì trung tâm có liên quan chặt chẽ đến HCCH Mô mỡ được chia thành các mỡ dưới da và mỡ nội tạng [85] Nghiên cứu cho thấy các tế bào mỡ tạo ra các chất có hoạt tính sinh học, được gọi là adipocytokin hoặc adipokin Sự tích tụ các tế bào mỡ dẫn đến rối loạn sản xuất adipokin, góp phần phát triển hội chứng chuyển hóa [81] Các adipokin khác nhau được giải phóng bao gồm các hormon (leptin, adiponectin), peptid (angiotensinogen, apelin, resistin và chất ức chế hoạt hóa plasminogen (PAI)-1) và các cytokin gây viêm (interleukin (IL) -6, yếu tố hoạt tử khối u alpha (TNF-α), visfatin, omentin và chemerin) Tất cả các yếu tố trên đều đóng vai trò quan trọng trong sinh lý bệnh của tình trạng kháng insulin và HCCH [99]
Ngoài ra, trong HCCH, các phản ứng viêm cũng tăng Sự gia tăng các dấu hiệu viêm như IL-6, protein phản ứng C (CRP) và TNF-α được phát hiện ở những người mắc HCCH [43]
1.1.3 Điều trị hội chứng chuyển hóa Ức chế sự hấp thụ của carbohydrat và chất béo trong chế độ ăn uống
Việc tiêu thụ quá nhiều thực phẩm giàu carbohydrat, cholesterol và triglycerid dẫn đến hình thành các mô mỡ nội tạng, tăng các acid béo, tăng tiết các cytokin gây viêm ở cấp độ tế bào làm suy giảm chức năng thụ thể insulin, từ đó dẫn đến tình trạng kháng insulin [13] Kháng insulin làm lượng đường trong máu tăng cao sau bữa ăn, phát triển bệnh đái tháo đường typ 2 và các bệnh về tim mạch [28], [51], [63], [86] Do đó, sử dụng các sản phẩm từ tự nhiên hoặc chiết xuất từ thực vật để ức chế sự hấp thu của carbohydrat và chất béo trong chế độ ăn uống (cholesterol và triglycerid) tạo thành một chiến lược trị liệu để ngăn ngừa hoặc kiểm soát tình trạng kháng insulin ở hội chứng chuyển hóa
Bảo vệ tế bào β tuyến tụy
Hội chứng chuyển hóa bao gồm tình trạng tăng đường huyết và kháng insulin Khi gặp tình trạng kháng insulin, các tế bào β trong tuyến tụy cần tiết ra nhiều insulin hơn để làm giảm đường huyết, lâu dần gây độc với tế bào β tuyến tụy dẫn đến tạo ra các phản ứng các loại oxy và cuối cùng là bệnh đái tháo đường typ 2 [101] Đồng thời, tình trạng kháng insulin tạo điều kiện cho sự bài tiết các acid béo không được este hóa từ các mô mỡ nội tạng, gây ra tình trạng “nhiễm độc lipid”, góp phần vào rối loạn chức năng của tế bào β [8], [68] Do đó, bảo vệ tế bào β tuyến tụy để duy trì khả năng tiết insulin tạo thành một chiến lược điều trị để ngăn ngừa hội chứng chuyển hóa
Cải thiện tình trạng kháng insulin và tích lũy triglycerid, cholesterol tại gan
Béo phì tạo điều kiện sản xuất các loại oxy phản ứng, acid béo không este hóa trong huyết tương, yếu tố hoại tử khối u alpha và interleukin-6 Hoạt động của các yếu tố này dẫn đến tình trạng kháng insulin ở gan [44] Khi đó, insulin không có khả năng ức chế quá trình phân giải mỡ trong tế bào và kích hoạt enzym lipoprotein lipase nội mô Điều này làm tăng sản xuất các lipoprotein tỉ trọng thấp ở gan và tăng lipid máu do xơ vữa động mạch [27], [37], [70] Sự dư thừa glucose máu và triglycerid trong hội chứng chuyển hóa là kết quả của quá trình tích tụ acid béo trong gan Đây là nguyên nhân gây ra sự rối loạn chức năng của tế bào gan, dẫn đến bệnh gan nhiễm mỡ không do rượu [49] Do đó, ức chế kháng insulin và giảm sự tích lũy triglycerid, cholesterol trong gan bằng các sản phẩm tự nhiên tạo thành một phương pháp điều trị chiến lược để ngăn ngừa hoặc kiểm soát tình trạng kháng insulin trong hội chứng chuyển hóa Ức chế sự lắng đọng lipoprotein tỉ trọng thấp và bảo vệ chức năng nitric oxid trong động mạch
Oxit nitric (NO) do tế bào nội mạc mạch máu sản xuất, có tác dụng giãn mạch tại chỗ, ức chế sự phát triển cơ trơn, tăng sinh tế bào nội mô và ức chế oxy hóa lipoprotein tỉ trọng thấp liên quan đến hình thành mảng xơ vữa động mạch, bảo vệ hệ tim mạch Trong hội chứng chuyển hóa, các yếu tố như tăng đường huyết, sản phẩm glycat hóa cuối, lipoprotein tỉ trọng thấp, cytokine tiền viêm, oxy phản ứng làm giảm chức năng NO, gây tổn thương nội mô mạch máu Ngoài ra, tăng lipid máu làm lắng đọng và oxy hóa lipoprotein tỉ trọng thấp trong nội mạc động mạch, kích thích tế bào nội mạc tạo phân tử bám dính, tăng xâm nhập tế bào bạch cầu đơn nhân, hình thành tế bào bọt, gây xơ vữa động mạch, tăng nguy cơ đột quỵ và bệnh mạch vành Do đó, ức chế sự lắng đọng lipoprotein tỉ trọng thấp và bảo vệ chức năng NO trong động mạch là chiến lược điều trị ngăn ngừa các bệnh lý tim mạch liên quan đến đái tháo đường và béo phì.
Tổng quan về cây Dành dành (Gardenia jasminoides J.Ellis)
Dành dành (Gardenia jasminoides J.Ellis) là một loại cây bụi thuộc họ Rubiaceae, được trồng lần đầu tiên ở khu vực phía nam Trung Quốc, hiện phân bố rộng rãi ở các nước châu Á [98] Cho đến nay, ở Việt Nam, Dành dành cũng được trồng rộng rãi ở các tỉnh miền núi phía Bắc như Cao Bằng, Lào Cai, Hòa Bình, Điện Biên…[60]
Theo nghiên cứu, có 162 hợp chất đã được tìm thấy trong cây Dành dành, bao gồm iridoid glycosid, flavonoid, monoterpenoid, crocin, triterpenoid, acid hữu cơ và các hợp chất dễ bay hơi Trong đó, iridoid glycosid, flavonoid, crocin là những hợp chất đáng chú ý [15], [108] Thông tin về 162 hợp chất có trong cây Dành dành được trình bày cụ thể ở Phụ lục 1
Iridoid glycosid có nhiều trong Dành dành (Gardenia jasminoides J.Ellis) Các irodoid glycosid bao gồm genipin, geniposid và gardenosid [108] Hàm lượng của iridoid glycosid có thể thay đổi theo các vùng địa lý khác nhau vào khoảng 5 - 6% [114] Trong một nghiên cứu cụ thể, khi tiến hành định lượng các thành phần có trong 68 mẫu lấy từ các vùng khác nhau của Trung Quốc và Hàn Quốc, kết quả cho thấy hàm lượng của geniposid, gardenosid, acid geniposidic lần lượt là 56,37 ± 26,24 𝜇g/mg, 49,57 ± 18,78 𝜇g/mg, 3,15 ± 3,27 𝜇g/mg [61]
16 flavonoid đã được tìm thấy và phân lập từ cây Dành dành (Gardenia jasminoides J.Ellis), được tổng hợp ở bảng 1.1 [15]
Bảng 1.1 Các hợp chất flavonoid trong cây Dành dành
Tên hợp chất Công thức cấu tạo Bộ phận dùng
Tên hợp chất Công thức cấu tạo Bộ phận dùng
Sắc tố vàng Gardenia chủ yếu chiết xuất từ cây Dành dành (Gardenia jasminoides J.Ellis) và là hỗn hợp carotenoid cùng các hợp chất liên quan Trong đó, crocin và crocetin đóng vai trò là hoạt chất chính, có khả năng cải thiện tình trạng tăng lipid máu và hạ đường huyết Những tác dụng này đã được chứng minh qua quá trình phân lập crocin và crocetin từ quả Dành dành.
Một số nhóm hợp chất khác
Một số nhóm chất khác có trong Dành dành có thể kể đến như monoterpenoid [2], [16], [65], [74], [106], [112], sesquiterpenoid [65], [111], các acid hữu cơ và dẫn xuất của chúng [58]
1.1.2 Tác dụng của dịch chiết và các hoạt chất trong cây Dành dành trên Hội chứng chuyển hóa Ức chế sự hấp thu carbohydrat và chất béo
Lee, In-Ah và cộng sự (2005) tiến hành nghiên cứu về tác dụng ức chế sự hấp thu carbohydrat và chất béo của các hoạt chất từ quả Dành dành, sử dụng chất đối chứng là orlistat Kết quả nghiên cứu cho thấy, crocin và crocetin phân lập từ quả cây Dành dành có tác dụng ức chế enzym lipase của tuyến tụy với giá trị IC50 lần lượt là 2,7 và 2,1 mg/mL (trong khi đó, giá trị IC50 của orlistat là 0,8 mg/mL) Tiến hành thử nghiệm trên chuột ICR có chế độ ăn giàu chất béo trong vòng 5 tuần Crocin và crocetin dùng bằng đường uống
9 với mức liều 50 mg/kg/ngày đã làm giảm nồng độ triglycerid trong máu từ 160,4 xuống 114,6 và 111,9 mg/dL (bình thường: 74,9 mg/dL; orlistat liều 10 mg/kg/ngày: 81,1 mg/dL); nồng độ cholesterol toàn phần từ 248 mg/dL xuống 170,5 mg/dL và 159,1 mg/dL (bình thường: 93,1 mg/dL; orlistat liều 10 mg/kg/ngày: 159,6 mg/dL) [62]
Cải thiện tình trạng kháng insulin và sự tích lũy triglycerid, cholesterol tại gan
Nghiên cứu trên chuột kháng insulin cho thấy chiết xuất Dành dành cải thiện tình trạng kháng insulin Chuột được cho uống chiết xuất Dành dành 200 mg/kg có nồng độ glucose máu giảm đáng kể sau 60 phút (113,6 mg/dl) so với nhóm chứng (153,7 mg/dl) Chiết xuất Dành dành cũng tăng hoạt động của PPARγ, một protein truyền tín hiệu insulin quan trọng trong biệt hóa tế bào mỡ, dự trữ glycogen và giảm giải phóng glucose từ gan Do đó, Dành dành được xác định là nguồn dược liệu tiềm năng để cải thiện tình trạng kháng insulin.
Bảo vệ tế bào β tuyến tụy
Nghiên cứu của Guo, Lx., Xia, Zn., Gao, X và cộng sự (2011) đã được thực hiện nhằm tìm hiểu tác dụng của geniposid với quá trình tiết insulin trong tế bào u tụy nội tiết INS-1 của chuột và vai trò của thụ thể GLP-1 Kết quả chứng minh rằng, geniposid làm tăng tiết insulin phụ thuộc vào liều lượng sử dụng Tại nồng độ 10 μmol/L, geniposid cũng làm tế bào INS-1 tăng cường tiết insulin khi có thêm glucose kích thích.Bên cạnh đó, thụ thể GLP-1 đóng vai trò quan trọng trong quá trình này GLP-1 là một incretin, được giải phóng để đáp ứng với lượng carbohydrat và chất béo đưa vào cơ thể và tăng cường tiết insulin do glucose kích thích, đồng thời có tác dụng làm tăng khối lượng và chức năng tế bào β tuyến tụy Geniposid là chất chủ vận của thụ thể GLP-1 Khi thụ thể GLP-1 bị ức chế, tác dụng làm tăng tiết insulin của geniposid trong tế bào INS-1 giảm đi Từ đó có thể thấy rằng, geniposid làm tăng tiết insulin thông qua các thụ thể GLP-1 trong tế bào insulinoma INS-1 của chuột [39]
Tác dụng lên hệ tim mạch
Năm 2014, Higashino và cộng sự đã nghiên cứu về tác dụng giảm huyết áp và điều chỉnh rối loạn chức năng nội mô của crocetin từ quả Dành dành trên chuột có nguy cơ tăng huyết áp và đột quỵ Nghiên cứu đã chứng minh được tác dụng của crocetin trong việc điều trị trầm cảm, tăng huyết áp và bệnh huyết khối thông qua cơ chế tăng cường hoạt động của
NO [41] Trong nghiên cứu khác, điều trị bằng crocetin (mức liều 15 hoặc 30 mg/kg) được dùng cho thỏ với chế độ ăn giàu cholesterol trong 8 tuần Kết quả cho thấy mức độ giãn mạch có phụ thuộc vào liều crocetin sử dụng Hơn nữa, phương pháp điều trị này làm tăng nồng độ NO huyết thanh và tăng hoạt động của mạch Trong các thử nghiệm tiếp theo, tiến hành sử dụng crocetin (với các mức 0,1, 1 hoặc 10 mM) được chiết xuất từ quả Dành dành với tế bào nội mô động mạch chủ của bò trong trường hợp LDL bị oxy hóa Kết quả cho thấy việc sản xuất NO và điều hòa biểu hiện mRNA của eNOS đều tăng đáng kể [93].
Tổng quan về Dược lý mạng (Network pharmacology)
1.3.1 Khái niệm dược lý mạng
Lịch sử tìm kiếm và phát triển thuốc dựa trên các hợp chất tự nhiên đã đóng vai trò quan trọng do tính đa dạng về mặt hóa học và tính an toàn của chúng so với các hợp chất hóa học tổng hợp [115] Các hợp chất tự nhiên hoạt động thông qua việc tác dụng vào nhiều mục tiêu thay vì một mục tiêu duy nhất Nhưng trong quá trình tìm kiếm và phát triển thuốc, các hoạt chất sinh học được tách riêng và chỉ tập trung vào tính đặc hiệu của chúng với mục tiêu mà bỏ qua tác dụng hiệp đồng của chúng Theo các nhà nghiên cứu, các bệnh do rối loạn chức năng của nhiều loại protein Vì vậy, điều quan trọng là phải giải quyết được nhiều mục tiêu để có thể đạt được tác dụng điều trị hiệu quả Do đó, cần phải chuyển chiến lược tiếp cận một thuốc/ một mục tiêu/ một tác dụng sang cách tiếp cận mới là khám phá công thức, tác dụng đa mục tiêu, hiệp đồng tác dụng [73]
Dược lý mạng (Network pharmacology - NP) ra đời nhằm tìm hiểu tác dụng và tương tác của thuốc với nhiều mục tiêu [42] Dược lý mạng sử dụng sức mạnh của công cụ tính toán để tạo ra mạng lưới tương tác của các phân tử thuốc trong tế bào sống, nhằm mở ra các hướng điều trị mới [113]
1.3.2 Cơ sở dữ liệu và công cụ phân tích
Nghiên cứu về dược lý mạng được hỗ trợ bởi các cơ sở dữ liệu sinh học lớn nhằm cung cấp các thông tin về hợp chất có trong đối tượng nghiên cứu, hay tương tác giữa các hợp chất với nhau và với mục tiêu [71], [110]
Một số cơ sở dữ liệu thường được sử dụng trong nghiên cứu dược lý mạng như:
- STRING: Là cơ sở dữ liệu về các tương tác protein đã biết và dự đoán (Trang web: http://string-db.org/)
- PDB: Là ngân hàng dữ liệu protein, trong đó chứa cấu trúc phân tử sinh học 3D của protein (Trang web: http://www.rcsb.org/pdb/)
- OPHID: Là cơ sở dữ liệu trực tuyến dự đoán tương tác giữa các protein của người, hiện chứa 23889 tương tác đã được dự đoán (Trang web: http://ophid.utoronto.ca)
Swiss Target Prediction là kho lưu trữ về thông tin của hơn 360.000 hợp chất có hoạt tính thử nghiệm trên hơn 3.000 mục tiêu cao phân tử, do đó có thể dự đoán mục tiêu protein cao phân tử.
- OMIM: Tóm tắt toàn diện về gen người và kiểu hình di truyền (Trang web: http://www.omim.org/)
Một số công cụ phân tích chính được sử dụng để phân tích mạng, chẳng hạn như Pajek, Ucinet và NetMiner Hầu hết các công cụ đều dựa trên tập lệnh ngôn ngữ Java (Cytoscape) hoặc Python (NetworkX, NetMiner, Guess), cho phép các nhà nghiên cứu mở rộng chức năng phân tích mạng bằng cách phát triển các chương trình hoặc ứng dụng cụ thể [71], [110] Một số công cụ phân tích thông dụng như:
- Cytoscape: Là một phần mềm để phân tích và trực quan hóa các mạng lưới tương tác phân tử, các con đường sinh học, mở rộng chức năng phân tích mạng
- NetworkX: Tích hợp nhiều phương pháp phân tích mạng bao gồm cấu trúc mạng và các biện pháp phân tích
- NetMiner: Một phần mềm ứng dụng để phân tích và trực quan hóa dữ liệu mạng lớn: bao gồm 73 mô-đun phân tích mạng, 25 mô-đun phân tích thống kê và khai thác, 28 loại thuật toán trực quan hóa, 21 loại mô-đun chuyển đổi dữ liệu
- Ucinet: Cung cấp nhiều phương pháp phân tích mạng cũng như số liệu thống kê đa biến
Xây dựng mạng lưới nghiên cứu bao gồm sàng lọc các hợp chất có hoạt tính sinh học, phát hiện mục tiêu và trực quan hóa mạng lưới [64]
Sơ đồ mạng lưới có thể biểu diễn và tính toán được mối liên hệ khác nhau giữa các hợp chất và mục tiêu liên quan đến bệnh, đặc biệt là trong các hệ thống sinh học phức tạp Một số đặc tính trong mạng lưới bao gồm [83]:
• “Nút” (Node): biểu thị cho gen, protein, hợp chất trong dược liệu, kiểu hình của bệnh
• “Cạnh” (Edge): thể hiện sự liên kết, tương tác được xác định trong mạng lưới
• “Bậc” (Degree): của một nút là số cạnh được kết nối với nó
• “Tính trung tâm” (Betweenness): của một nút là số đường đi ngắn nhất đi qua một nút nhất định
• “Con đường ngắn nhất” (Shortest path): là khoảng cách ngắn nhất giữa hai nút bất kỳ trong mạng lưới
Các nút có tính trung tâm cao (ví dụ: bậc, cấu trúc mô-đun và tính trung tâm) có thể được xem là các nút chính trong mạng Các tham số mạng như bậc, tính trung tâm, đường đi ngắn nhất và mô-đun có thể được sử dụng để dự đoán tương tác của các hợp chất với mục tiêu hay các tương tác protein chính [83].
Tổng quan về Gene Ontology (GO) và Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)
1.4.1 Gene Ontology (Bản thể gen - GO) và chức năng sinh học
Ontology (Bản thể học) là một công cụ cần thiết để sắp xếp, mô tả và phân tích dữ liệu trong lĩnh vực sinh học phân tử Bản thể học mô tả và phân loại các vấn đề trong lĩnh vực khoa học dưới dạng dữ liệu mà máy tính có thể truy cập được Dữ liệu có thể được chú thích ở các mức độ khác nhau tùy thuộc vào số lượng và tính đầy đủ của nó [97]
Gene Ontology (GO) là một trong những công cụ quan trọng nhất để biểu diễn và xử lý thông tin về các sản phẩm và chức năng của gen [87] Cơ sở dữ liệu Gene Onology (GO) cung cấp đầy đủ các khái niệm để mô tả các chức năng của gen từ mọi sinh vật [4] Bản thể gen xem xét đến ba khía cạnh riêng biệt của chức năng gen: chức năng phân tử (molecular function - MF), thành phần tế bào (cellular component - CC) và quá trình sinh học (biological process - BP) [97]
Chức năng phân tử (MF): được hiểu là hoạt động sinh hóa (bao gồm các liên kết cụ thể với các phối tử hoặc cấu trúc) của một sản phẩm gen [5]
Thành phần tế bào (CC): mô tả vị trí trong tế bào mà sản phẩm gen hoạt động Vị trí của các sản phẩm gen được mô tả theo hai cách: (1) liên quan đến cấu trúc tế bào (ví dụ: tế bào chất của màng sinh chất) hoặc các ngăn (ví dụ: ty thể) và (2) thành phần của phức hợp cao phân tử ổn định (ví dụ: ribosom) [97]
Quá trình sinh học (BP): đề cập đến mục tiêu sinh học mà gen hoặc sản phẩm gen thực hiện Quá trình được thực hiện thông qua một hoặc nhiều chức năng phân tử [5]
1.4.2 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)
Năm 1995, cơ sở dữ liệu KEGG (Bách khoa toàn thư về gen và bộ gen ở Kyoto) được xây dựng KEGG thuộc Chương trình bộ gen người của Nhật Bản, nhằm cung cấp một cơ sở kiến thức tham khảo để giải thích các dữ liệu sinh học từ trình tự gen Ứng dụng ban đầu của KEGG là tạo ra một cơ sở kiến thức tham khảo về quá trình trao đổi chất và các quá trình tế bào, sau đó có thể sử dụng chúng để suy ra các chức năng cao hơn từ dữ liệu trình tự bộ gen KEGG bao gồm 15 cơ sở dữ liệu chính được duy trì trong cơ sở dữ liệu nội bộ của Oracle Chúng được phân loại thành: cơ sở thông tin hệ thống (Con đường, Brite và Module), thông tin về bộ gen (Orthology, Genome và Genes), thông tin hóa học (Hợp Chất, Glycan, Phản ứng, Rpair, Rclass và Enzym) và thông tin sức khỏe (Bệnh, Thuốc Và Môi Trường) [53] Với sự xuất hiện của sinh học thông lượng cao, KEGG đã trở thành một trong những cơ sở dữ liệu sinh học được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới [54]
Trong số các cơ sở dữ liệu chính của KEGG, nổi bật là KEGG PATHWAY - con đường KEGG Con đường KEGG lưu trữ thông tin chức năng bậc cao hơn, biểu diễn các quá trình tế bào, chẳng hạn như trao đổi chất, vận chuyển qua màng, truyền tín hiệu và chu kỳ tế bào [52] Ứng dụng nổi bật của con đường KEGG là: nhờ các công nghệ thông lượng cao, biểu hiện khác nhau của danh sách hàng nghìn được đơn giản hóa xuống chỉ còn vài trăm con đường; giải thích rõ hơn kết quả các nghiên cứu thông qua việc xác định các con đường bị ảnh hưởng nhiều nhất trong điều kiện xác định [34], [56].
Tổng quan về kỹ thuật docking phân tử
Mô hình tính toán Docking phân tử dự đoán xu hướng liên kết giữa các phân tử, đặc biệt là khi tương tác để tạo thành phức hợp ổn định Kỹ thuật này hỗ trợ dự đoán cấu trúc ba chiều của phức hợp dựa trên liên kết của phân tử đến và phân tử đích.
Mô hình tạo ra các chất tiềm năng khác nhau, được phân loại và đánh giá bằng cách sử dụng thang điểm của phần mềm docking [1]
Phương pháp sàng lọc thường được sử dụng các tương tác giữa thụ thể (Receptor) - hợp chất (Ligand) để tìm ra các hợp chất có cấu trúc được dự đoán liên kết với thụ thể tốt nhất thể hiện qua mức năng lượng ΔG thấp nhất [1] Để thực hiện docking phân tử, chủ yếu có hai loại phương pháp được sử dụng Phương pháp thứ nhất sử dụng máy tính để mô phỏng để tính toán năng lượng liên kết giữa ligand và phân tử mục tiêu Ligand sẽ di chuyển vào các khe của receptor, mỗi lần di chuyển sẽ tạo ra một năng lượng tổng của hệ thống Các năng lượng này được so sánh để tìm ra dạng liên kết tốt nhất với năng lượng liên kết tối thiểu Trong khi đó, phương pháp thứ hai
14 sử dụng một kỹ thuật tính toán sự phù hợp về hình dạng giữa ligand và receptor Phương pháp thay đổi hình dạng cho phép cả hai loại docking: flexible docking và rigid docking [1]
- Flexible ligand docking: trong đó đích được giữ nguyên như một phân tử cứng Đây là phương pháp được sử dụng phổ biến nhất trong docking
- Rigid body docking: trong đó cả mục tiêu và ligand đều được giữ nguyên như các phân tử cứng
- Flexible docking: trong đó cả hai phân tử tương tác đều được coi là linh hoạt
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nguyên liệu, thiết bị
- Máy tính: máy tính xách tay HP core i3
- Pubmed ( https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ )
- GeneCards ( https://www.genecards.org/ )
- PubChem ( https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/ )
- STRING ( https://string-db.org/ )
- RCSB Protein Data Bank ( https://www.rcsb.org/ )
- SwissTargetPrediction ( http://www.swisstargetprediction.ch/ )
- SwissADME ( http://www.swissadme.ch/ )
- ShinyGo v0.75 (http://bioinformatics.sdstate.edu/go75/)
Nội dung nghiên cứu
2.2.1 Nội dung 1: Tìm kiếm và thu thập các gen liên quan đến Hội chứng chuyển hóa 2.2.2 Nội dung 2: Thu thập thông tin về thành phần hóa học và các đích tác dụng của các hợp chất trong cây Dành dành
2.2.3 Nội dung 3: Xây dựng mạng lưới hợp chất - đích tác dụng của cây Dành dành 2.2.4 Nội dung 4: Xây dựng mạng lưới tương tác protein - protein (PPI) của các đích tác dụng tiềm năng của cây Dành dành Từ đó xác định các đích trung tâm của mạng
2.2.5 Nội dung 5: Phân tích GO và con đường KEGG có sự tham gia của các đích tác dụng tiềm năng của cây Dành dành
2.2.6 Nội dung 6: Xây dựng mạng lưới hợp chất tác dụng lên đích trung tâm - đích trung tâm
2.2.7 Nội dung 7: Mô phỏng tương tác phân tử của các hợp chất tác dụng lên đích trung tâm với các đích trung tâm
Sơ đồ thiết kế nghiên cứu được trình bày ở hình 2.1
Hình 2.1 Sơ đồ thiết kế nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu
2.3.1 Phương pháp tìm kiếm và thu thập các gen liên quan đến Hội chứng chuyển hóa
GeneCards là nguồn cơ sở dữ liệu cung cấp cho người dùng thông tin về gen người, được khai thác từ hơn 80 nguồn dữ liệu Khi sử dụng từ khóa "hội chứng chuyển hóa" trên GeneCards, người dùng sẽ tìm thấy tập hợp các gen liên quan trực tiếp đến hội chứng này.
2.3.2 Phương pháp thu thập thông tin về các thành phần hóa học có trong cây Dành dành, sàng lọc các hợp chất đạt yêu cầu về sinh khả dụng đường uống và phù hợp quy tắc Lipinski
Thông tin về các thành phần hóa học có trong cây Dành dành được tổng hợp từ các tài liệu khoa học đã công bố trên cơ sơ dữ liệu Pubmed
Các hợp chất thu được sẽ được chuẩn hóa công thức dưới dạng SMILES bằng cách tìm kiếm trên cơ sỡ dữ liệu PubChem SMILES (Hệ thống nhập dòng đầu vào phân tử đơn giản hóa) là một phương pháp ký hiệu dòng để biểu diễn các phân tử cũng như các phản ứng Đây là một trong những phương pháp phổ biến nhất để biểu diễn các phân tử vì tính đơn giản của chúng [76] Một số hợp chất không tìm thấy sẽ được vẽ lại và thể hiện dưới dạng SMILES bằng phần mềm ChemDraw Sau đó, từ công thức dạng SMILES sẽ dự đoán được đặc tính sinh khả dụng của các hợp chất thông qua công cụ SwissADME SwissADME là một trong những công cụ ứng dụng trên trang web cho phép mô tả các đặc tính hóa lý cũng như dự đoán các thông số dược động học, tính giống thuốc của các phân tử hợp chất [67] Trong nghiên cứu này, hai thông số GI absortion và Lipinski được sử dụng để đánh giá sinh khả dụng đường uống và đặc tính giống thuốc của các hợp chất Theo quy tắc Lipinski, phân tử có hoạt tính sinh học đáp ứng các điều kiện để có thể được sử dụng làm thuốc cho đường uống Khả năng hấp thụ hoặc thẩm thấu kém sẽ xảy ra nếu [47]:
- Trọng lượng phân tử > 500 Dalton
- Số lượng nhóm nhận liên kết Hydro > 10
- Số lượng nhóm cho liên kết Hydro > 5
- Hệ số phân bố dầu nước LogP > 5 Điều kiện để lựa chọn hợp chất là GI absortion cao và không vi phạm điều kiện nào của quy tắc Lipinski
2.3.3 Phương pháp thu thập thông tin về đích tác dụng của các hợp chất trong cây Dành dành Xác định tập hợp các đích có liên quan đến hội chứng chuyển hóa
Sau khi xác định được các hợp chất thỏa mãn yêu cầu, đích tác dụng của từng hợp chất sẽ được thu thập nhờ công cụ SwissTargetPrediction SwissTargetPrediction là một
18 trang web dự đoán chính xác mục tiêu sinh học[32] sau đó ta lựa chọn loài là Homo sapiens với dữ liệu được đưa vào là công thức SMILES của các hợp chất Sau cùng sẽ thu thập những phân tử có chỉ số Probability > 0 vào CSDL2.
Sơ đồ Venn được sử dụng để xác định phần giao nhau của CSDL1 và CSDL2 Đó chính là tập hợp “Đích tác dụng của các hợp chất trong cây Dành dành có liên quan đến hội chứng chuyển hóa”
2.3.4 Phương pháp xây dựng các mạng lưới hợp chất - đích tác dụng
Mạng lưới hợp chất - đích tác dụng và mạng lưới hợp chất tác dụng lên đích trung tâm - đích trung tâm được xây dựng bằng phần mềm Cytoscape 3.10.1 Ứng dụng CytoNCA tích hợp trong Cytoscape sẽ tính toán các tham số DC (bậc - dgree), BC (độ trung tâm ở giữa - Betweenness Centrality) và CC (độ gần ở giữa - Closeness Centrality) Trong đó,
BC chỉ ra vị trí các nút trong mạng và khả năng kết nối các thành phần hoặc nhóm trong mạng Phân tích để chọn ra các hợp chất trung tâm trong mạng lưới, tiêu chí lựa chọn là các giá trị DC, BC, CC đều lớn hơn giá trị trung bình
2.3.5 Phương pháp xây dựng mạng lưới tương tác protein - protein (PPI)
Cơ sở dữ liệu STRING được sử dụng để đánh giá sự tương tác giữa các protein Với cài đặt loài là “Homo sapiens”, mức độ tin cậy cao nhất là 0,9, dữ liệu đầu ra của cơ sở sẽ được đưa vào phần mềm Cytoscape 3.10.1 để phân tích Dựa trên các giá trị DC, BC, CC, lựa chọn các đích có giá trị DC, BC, CC lớn hơn giá trị trung bình Các đích này được xem là các đích trung tâm có ảnh hưởng đến toàn bộ mạng lưới
2.3.6 Phương pháp mô phỏng tương tác phân tử của các hợp chất tác dụng lên đích trung tâm với các đích trung tâm
Việc lắp ghép phân tử được tiến hành để tính toán năng lượng lắp ghép giữa các mục tiêu trung tâm và các hợp chất tương ứng của chúng Bằng phầm mềm AutoDock Tool 1.5.6 và Autodock Vina, quá trình mô phỏng được thực hiện qua 4 bước: Lựa chọn và chuẩn bị protein; chuẩn bị phối tử; mô phỏng tương tác; đánh giá kết quả tương tác
Lựa chọn và chuẩn bị protein: Các phân tử protein của các đích trung tâm được thu thập từ cơ sở dữ liệu RCSB Protein Data Bank Cơ sở dữ liệu này cung cấp cho nhà nghiên cứu cấu trúc 3D của protein, dữ liệu đầu ra dưới dạng tệp PDB [80] Cấu trúc được lựa chọn dựa vào các nghiên cứu khoa học đã được công bố Sau đó, tiến hành loại nước, loại phối tử, thêm hydro và gắn trường lực trên phần mềm AutoDock Tool Protein sau khi xử lý
19 được xuất ra dưới dạng PDBQT Phối tử ở tệp dữ liệu này được sử dụng để xác định vùng trung tâm hoạt động của protein
Lựa chọn phối tử phù hợp là công đoạn quan trọng trong quá trình nghiên cứu docking phân tử Công thức SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System) của phối tử được nhập vào phần mềm Discovery Studio 4.5 để mô tả cấu trúc 3D của phối tử Cấu trúc 3D này được lưu dưới dạng tệp PDB (Protein Data Bank), một định dạng chuẩn thường được sử dụng trong nghiên cứu cấu trúc protein Để có thể sử dụng trong phần mềm AutoDock, tệp PDB cần được chuyển đổi sang định dạng PDBQT thông qua phần mềm AutoDock Tool.
Mô phỏng tương tác: Đưa tệp dữ liệu PDBQT của protein - phối tử vào phần mềm
AutoDock Tools 1.5.6 Gridbox (hộp) được cài đặt sao cho bao trùm được trung tâm hoạt động của protein Khi đó, các giá trị tọa độ không gian x, y, z sẽ hiển thị, các phối tử được mô phỏng tương tác với protein tại vùng hoạt động theo tọa độ không gian x, y, z Kết quả thu được là các năng lượng liên kết tương ứng Đánh giá kết quả tương tác: Giá trị năng lượng liên kết càng nhỏ (càng âm) thì khả năng liên kết giữa protein và phối tử càng lớn, tức là tương tác càng có ý nghĩa Nghiên cứu này đặt ra giả thiết mức năng lượng có ý nghĩa là -7 kcal/mol
2.3.7 Phương pháp phân tích làm giàu GO và con đường KEGG
THỰC NGHIỆM, KẾT QUẢ
Kết quả thu thập thông tin về đích tác dụng liên quan đến hội chứng chuyển hóa
Sau khi tìm kiếm từ cơ sở dữ liệu GeneCards, kết quả thu được 2243 gen có liên quan đến hội chứng chuyển hóa Danh sách 2243 gen được trình bày ở Phụ lục 2.
Kết quả nghiên cứu in silico mối liên quan giữa thành phần hóa học và tác dụng trên hội chứng chuyển hóa của cây Dành dành
3.2.1 Thành phần hóa học của cây Dành dành thỏa mãn yêu cầu về sinh khả dụng đường uống và phù hợp quy tắc Lipinski
Thông tin về thành phần hóa học thu được của cây Dành dành được tìm kiếm và tổng hợp theo phương pháp ghi ở mục 2.3.2 Kết quả thu được 162 hợp chất (Phụ lục 1) Sàng lọc 162 hợp chất theo phương pháp mô tả ở mục 2.3.2, có 37 hợp chất với giá trị sinh khả dụng đường uống cao và không vi phạm quy tắc Lipinski Các hợp chất được mã hóa bằng ID tương ứng Kết quả 37 hợp chất được trình bày ở bảng 3.1
Bảng 3.1 Danh sách 37 hợp chất đạt yêu cầu về sinh khả dụng đường uống và quy tắc Lipinski
ID Tên hợp chất ID Tên hợp chất
D9 5,4′-dihydroxyl-7,3′,5′- trimethoxyflavon D28 Acid 3,4-dihydroxybenzoic D10 5,7,3′,4′,5′-pentame-thoxyflavon D29 Acid shikimic
D12 5,7,3’,4’-tetrahydroxy-6, 8- dimethoxy flavon D31 Acid 3,4-dimethoxybenzoic
3.2.2 Thông tin về đích tác dụng của các hợp chất trong cây Dành dành Tập hợp các đích có liên quan đến hội chứng chuyển hóa
Trong quá trình tìm kiếm đích tác dụng của 37 hợp chất theo phương pháp mô tả ở mục 2.3.3, 8 hợp chất không tìm thấy đích tác dụng trên cơ sở dữ liệu bao gồm Catechin (ID: D7); 5,7,3’,4’-tetrahydroxy-6,8-dimethoxy flavon (ID: D12); 3,5,6,4′- tetrahydroxy-3′,5′-dimethoxyflavon (ID: D14); Genipin (ID: D14); Jasminosid C (ID: D21); Jasminosid E (ID: D22); 2-hydroxyethyl gardenamid A (ID: D24); Gardenon (ID: D25) Danh sách đích tác dụng của 29 hợp chất còn lại được trình bày tại Phụ lục 3 Sau khi loại bỏ các đích trùng nhau, kết quả thu được 472 đích tác dụng khác nhau được trình bày tại Phụ lục 4.
Tiến hành xây dựng sơ đồ Venn để tìm ra tập hợp các đích có liên quan đến hội chứng chuyển hóa, là phần giao nhau giữa tập hợp gen liên quan đến hội chứng chuyển hóa (Phụ lục 2) và các đích tác dụng của hợp chất trong cây Dành dành (Phụ lục 4) Kết quả thu được sơ đồ ở hình 3.1
Hình 3.1 Sơ đồ Venn thể hiện các đích tác dụng của cây Dành dành liên quan đến HCCH
Từ sơ đồ Venn ở hình 3.1, có thể thấy 241 là đích tác dụng của cây Dành dành liên quan đến HCCH, được trình bày cụ thể ở bảng 3.2.
Bảng 3.2 Danh sách 241 đích tác dụng của cây Dành dành liên quan đến HCCH
STT Đích tác dụng STT Đích tác dụng STT Đích tác dụng
3.2.3 Kết quả xây dựng mạng lưới hợp chất - đích tác dụng
Mạng lưới hợp chất - đích tác dụng của cây Dành dành được xây dựng theo phương pháp mô tả ở mục 2.3.4 Mạng lưới được thể hiện trong hình 3.2
Hình 3.2 Mạng lưới hợp chất - đích tác dụng
Nhận xét: Mạng lưới trong hình 3.2 thể hiện tương tác giữa 29 hợp chất và 241 đích tác dụng Hình chữ nhật màu hồng bên trái biểu thị cho ID hợp chất tương ứng Hình chữ nhật màu cam bên phải thể hiện cho 241 đích Mạng lưới gồm 270 nút, tương ứng với 29 hợp chất và 241 đích Mỗi cạnh thể hiện liên kết giữa một chất và một đích, sơ đồ trên bao gồm 1020 cạnh, tương ứng với 1020 liên kết
25 Sau khi tiến hành lựa chọn theo tiêu chí đề ra, kết quả thu được 7 hợp chất có giá trị DC, BC, CC cao hơn giá trị trung bình (DC = 35.1724 ; BC = 0.0533 ; CC = 0.3653) Phụ lục 5 sẽ trình bày kết quả cụ thể các giá trị DC, BC, CC của 29 hợp chất
Kết quả của 7 hợp chất quan trọng được trình bày ở bảng 3.3
Bảng 3.3 Các hợp chất quan trọng trong mạng lưới hợp chất - đích tác dụng
ID Tên hợp chất DC BC CC
D34 Acid 3β,19α,23-trihydroxy-urs-12-en-28-oic 59 0.1366 0.4033
3.2.4 Kết quả xây dựng mạng lưới tương tác protein - protein (PPI)
Xây dựng mạng lưới tương tác protein - protein (PPI) của 241 đích tác dụng có liên quan đến hội chứng chuyển hóa của cây Dành dành theo phương pháp mô tả ở mục 2.3.5, sơ đồ mạng lưới PPI được thể hiện trong hình 3.3
Hình 3.3 Sơ đồ mạng lưới tương tác protein - protein (PPI) của các đích tác dụng trên
HCCH của cây Dành dành
48 đích tác dụng đơn lẻ, không tương tác với các đích còn lại bị loại bỏ Dữ liệu đầu ra của sơ đồ PPI bao gồm 193 đích được chuyển qua Cytoscape 3.10.1 để tiến hành tính toán các tham số DC (bậc - dgree), BC (độ trung tâm ở giữa - Betweenness Centrality ) và
CC (độ gần ở giữa - Closeness Centrality) Kết quả cho thấy có 11 đích tác dụng có giá trị
DC, BC, CC lớn hơn giá trị trung bình (DC = 4.9533; BC = 0.0346; CC = 0.3294) Kết quả tham số DC, BC, CC của 193 đích được trình bày tại Phụ lục 6
27 Bảng 3.4 trình bày kết quả các giá trị DC, BC, CC của 11 đích tác dụng trung tâm của mạng lưới tương tác PPI
Bảng 3.4 Các giá trị DC, BC, CC của 11 đích tác dụng trung tâm
STT Đích DC BC CC
3.2.5 Kết quả xây dựng mạng lưới hợp chất tác dụng lên đích trung tâm - đích trung tâm
Với mỗi đích trong 11 đích tác dụng trung tâm ở bảng 3.4, tra cứu các hợp chất tác dụng tương ứng dựa vào phụ lục 3 Danh sách các hợp chất tác dụng lên các đích trung tâm được trình bày ở bảng 3.5 Trong đó, các ô màu vàng là tên của 11 đích tác dụng trung tâm, bên dưới là các hợp chất tác dụng lên các đích tương ứng
Bảng 3.5 Các hợp chất tác dụng lên các đích trung tâm
SRC AKT1 PIK3R1 STAT3 ESR1 EGFR MAPK1 MAPK8 IL6 TNF GAPDH D2 D2 D2 D16 D1 D1 D6 D32 D15 D15 D16
Xây dựng mạng lưới hợp chất tác dụng lên đích trung tâm - đích trung tâm với các hợp chất và đích tác dụng ở bảng 3.5 bằng phần mềm Cytoscape 3.10.1 Kết quả sơ đồ mạng lưới mạng lưới hợp chất tác dụng lên đích trung tâm - đích trung tâm được trình bày trong hình 3.4
Hình 3.4 Mạng lưới hợp chất tác dụng lên đích trung tâm - đích trung tâm
Qua phân tích mạng lưới, 17 hợp chất tiềm năng được lựa chọn dựa trên giá trị DC, BC, CC cao nhất Những hợp chất này sẽ tiến hành mô phỏng tương tác phân tử với 11 đích tác động trung tâm được liệt kê trong Bảng 3.5.
17 hợp chất tiềm năng tương ứng với từng đích
Bảng 3.6 Danh sách các đích tác dụng trung tâm và các hợp chất tương ứng Đích Hợp chất tương ứng (ID)
3.2.6 Mô phỏng tương tác phân tử của các hợp chất tác dụng lên đích trung tâm với các đích trung tâm
Tiến hành mô phỏng tương tác phân tử giữa 11 đích trung tâm và 17 hợp chất (Bảng 3.6) theo phương pháp mô tả ở mục 2.3.6 Cấu trúc 3D của phối tử (hợp chất) và thụ thể protein (mục tiêu) được lựa chọn với từng đích tiềm năng: SRC (PDB: 3F3V); AKT1 (PDB: 4EKL); PIK3R1 (PDB: 5FI4); STAT3 (PDB: 6NJS); ESR1 (PDB: 1UOM); EGFR (PDB: 1M17); MAPK1 (PDB: 4G6O); MAPK8 (PDB: 4G1W); IL6 (PDB: 5FUC); TNF (PDB: 2AZ5); GAPDH (PDB: 1ZNQ) Giả thiết của nghiên cứu: nếu năng lượng liên kết của protein và phối tử nhỏ hơn -7 kcal/mol thì tương tác càng mạnh Kết quả mô phỏng tương tác phân tử của các đích tiềm năng và hợp chất liên quan được trình bày trong bảng 3.7
Bảng 3.7 Mô phỏng tương tác phân tử của các hợp chất tác dụng lên đích trung tâm với các đích trung tâm
ID Năng lượng liên kết (kcal/mol)
SRC AKT1 PIK3R1 STAT3 ESR1 EGFR MAPK1 MAPK8 IL6 TNF GAPDH
Từ bảng 3.7, có 15 hợp chất có giá trị năng lượng liên kết với ít nhất một đích tiềm năng ≤ - 7 kcal/mol Các hợp chất D15 và D27 có giá trị năng lượng liên kết với các đích đều lớn hơn -7 kcal/mol Đích EGFR là đích được nhiều hợp chất tương tác nhất với khả năng tương tác mạnh Các đích tiềm năng nhất là các hợp chất có giá trị năng lượng liên kết với tất cả các đích đều ≤ - 7 kcal/mol, bao gồm 9 hợp chất: D1; D2; D3; D4; D5; D8; D11; D35; D36 Các đích tác dụng tiềm năng nhất là: EGFR; SRC; AKT1; PIK3R1; ESR1.
3.2.7 Phân tích làm giàu GO và con đường KEGG
Danh sách 241 đích tác dụng của cây Dành dành liên quan đến HCCH (bảng 3.2) được phân tích làm giàu GO và con đường KEGG bằng công cụ ShinyGO v0.75 Lựa chọn loài (species) là người (human), giá trị FDR là 0,05 10 quá trình sinh học, 10 thành phần tế bào, 10 chức năng phân tử được dự đoán có liên quan nhiều các đích tác dụng tiềm năng được mô tả trong hình 3.5, hình 3.6 và hình 3.7
Hình 3.5 Phân tích GO quá trình sinh học liên quan đến đích tác dụng tiềm năng trên
HCCH của cây Dành dành
Hình 3.6 Phân tích GO thành phần tế bào liên quan đến đích tác dụng tiềm năng trên
HCCH của cây Dành dành
Hình 3.7 Phân tích GO chức năng phân tử liên quan đến đích tác dụng tiềm năng trên
HCCH của cây Dành dành
Trong biểu đồ ở các hình 3.5, hình 3.6 và hình 3.7, trục y biểu thị tên của các quá trình, chức năng hay thành phần tương ứng Trục x biểu thị giá trị Fold enrichment, Fold enrichment càng lớn - khả năng các đích tác dụng được phân tích đại diện cho quá trình càng cao Độ lớn của các chấm tròn thể hiện số gen tham gia vào quá trình đó Tương tự như vậy, phân tích con đường KEGG giúp dự đoán 20 con đường có khả năng liên quan nhiều đến các đích tác dụng tiềm năng Kết quả được trình bày trong hình 3.8
Hình 3.8 Phân tích con đường KEGG của các đích tác dụng tiềm năng trên HCCH của cây Dành dành
BÀN LUẬN
4.1 Về danh sách các hợp chất tiềm năng trong cây Dành dành có liên quan đến HCCH
Kết quả nghiên cứu bao gồm 2 danh sách các hợp chất tiềm năng trong cây Dành dành có liên quan đến HCCH Bao gồm: (1) 7 hợp chất quan trọng tương tác với nhiều đích tác dụng trong mạng lưới hợp chất - đích tác dụng; (2) 9 hợp chất tác dụng lên các đích tiềm năng trong mạng lưới tương tác protein - protein (PPI) với năng lượng liên kết bền vững
4.1.1 Các hợp chất tương tác với nhiều đích tác dụng trong mạng lưới hợp chất - đích tác dụng
Kết quả phân tích của mạng lưới hợp chất - đích tác dụng được trình bày ở mục 3.2.3 cho thấy có 7 hợp chất quan trọng tương với nhiều đích tác dụng trong mạng lưới, bao gồm: Acid 3β,19α,23-trihydroxy-urs-12-en-28-oic (ID: D34); 6β-Hydroxygenipin (ID: D15); Genistein (ID: D1); 5,4′-Dihydroxyl-7,3′,5′-trimethoxyflavon (ID: D9); (1R,7R,10S)-11- O-β-D-Glucopyranosyl-4-guaien-3-on (ID: D32); Dibutyl phthalat (ID: D17) và Jasminodiol (ID: D26) Từ kết quả có thể cho thấy, các hợp chất trên có ảnh hưởng đến nhiều đích tác dụng trên HCCH Ví dụ giá trị DC của Genistein là 56, có nghĩa là Genistein có tương tác với 56 đích tác dụng trong mạng lưới Tuy nhiên, kết quả chỉ cho thấy sự ảnh hưởng của các hợp chất lên các mục tiêu, tương tác ức chế hay hoạt hóa là vấn đề cần nghiên cứu thêm Do hạn chế mà nghiên cứu này không tiến hành nghiên cứu cụ thể về khả năng liên kết của 7 hợp chất trên với các đích tác dụng
4.1.2 Các hợp chất tác dụng lên các đích tiềm năng trong mạng lưới tương tác protein - protein (PPI) với năng lượng liên kết bền vững
Các đích tiềm năng là các đích có tương tác nhiều với các đích còn lại trong mạng lưới Điều này giúp các nhà nghiên cứu thuận lợi hơn trong việc đánh giá các mục tiêu Phương pháp điều trị nhắm đến một đích tiềm năng sẽ có khả năng tác động lên nhiều đích khác liên quan đến nó Do vậy, hiệu quả điều trị cũng sẽ cao hơn Bên cạnh đó, mỗi đích đều do một hoặc nhiều hợp chất trong cây Dành dành tác dụng lên Các hợp chất tiềm năng là các hợp chất tác dụng lên các đích tiềm năng trong mạng lưới tương tác protein - protein (PPI) với năng lượng liên kết bền vững, đã được trình bày cụ thể ở mục 3.2.6, bao gồm 9 hợp chất: Genistein (ID: D1); 5,7,3’,4’-Tetrahydroxy-6,8-dimethoxy flavon (ID: D2); 5,7,3′,5′-Tetrahydroxy-6,4′-dimethoxy flavon (ID: D3); Quercetin (ID: D4); 4’,5,6,7-Tetrahydroxy-3,3’,5’-trimethoxyflavon (ID: D5); Kaempferol (ID: D8); 3,5,6,4′-Tetrahydroxy-3′,5′-dimethoxyflavon (ID: D11); Emodin (ID: D35); Physcion (ID: D36)
37 trong bảng 3.7 Tuy nhiên, hiệu quả trên lâm sàng vẫn cần được chứng minh qua các thí nghiệm thực tiễn
Trong số 7 hợp chất quan trọng tương tác với nhiều đích tác dụng trong mạng lưới hợp chất - đích tác dụng và 9 hợp chất tác dụng lên các đích tiềm năng trong mạng lưới tương tác protein - protein (PPI) với năng lượng liên kết bền vững được trình bày ở trên, phần lớn là các hợp chất thuộc nhóm flavonoid, bao gồm các hợp chất có ID: D1; D2; D3; D4; D5; D8; D9; D11 Ngoài ra, phần lớn các hợp chất tiềm năng phân bố trong quả Dành dành, bao gồm các hợp chất có ID: D15; D1; D9; D32; D17; D26; D2; D3; D5; D11 Từ đó cho thấy rằng trong các bộ phận dùng của cây Dành dành, quả là bộ phận hứa hẹn nhiều tiềm năng đối với tác dụng trên HCCH Flavonoid cũng là một nhóm hợp chất chính trong Dành dành Tuy nhiên, nghiên cứu về tác dụng của falvonoid trong Dành dành trên HCCH vẫn còn hạn chế Một số nghiên cứu về tác dụng điều trị các thành phần của HCCH bằng flavonoid được đưa ra, nhằm làm rõ thêm tác dụng trên HCCH của Dành dành [35] Các nghiên cứu đã chỉ ra lợi ích của flavonoid trên hệ tim mạch, thần kinh và các tế bào ung thư nhờ vào đặc tính chống oxy hóa, chống viêm và cải thiện huyết áp [72], [66], [105] Bên cạnh đó, các nghiên cứu dịch tễ học cũng chỉ ra mối liên quan giữa việc tăng cường tiêu thụ các thực phẩm giàu flavonoid với việc giảm tỷ lệ mắc bệnh và tử vong do tim mạch
4.2 Về các đích tác dụng tiềm năng
Kết quả 11 đích tiềm năng được trình bày ở mục 3.2.6 Trong đó, 5 đích bao gồm: EGFR; SRC; AKT1; PIK3R1; ESR1 là các đích tiềm năng nhất nhờ khả năng tương tác mạnh với các hợp chất tiềm năng
Kích hoạt thụ thể yếu tố tăng trưởng biểu bì (EGFR) gây ra tác động đến sự thay đổi sinh lý của hệ thống tim mạch Ức chế hoạt động của EGFR là một chiến lược điều trị tiềm năng để điều trị các bệnh bao gồm tăng huyết áp, phì đại tim và phình động mạch chủ bụng Mặc dù EGFR là thành phần cần thiết cho sự phát triển và cân bằng nội môi tim mạch, nhưng việc kích hoạt EGFR kéo dài có thể gây ra tổn thương nghiêm trọng cho nhiều cơ quan khác nhau Việc loại bỏ EGFR trong cơ trơn mạch máu có lợi trong việc điều trị các mô hình động vật bị tăng huyết áp, xơ vữa động mạch Các nghiên cứu thực hiện ức chế thụ thể EGFR ở đối tượng mắc bệnh tim mạch Kết quả cho thấy tình trạng bệnh ở các mô: cơ trơn mạch máu, nội mô, tim và thận được cải thiện [29]
AKT1 là một trong ba kinase AKT Con đường truyền tín hiệu PI3K/AKT trong các cơ quan não, gan, cơ, mô mỡ và tuyến tụy đóng vai trò quan trọng trong quá trình trao đổi
38 chất và có ảnh hưởng lớn đến bệnh béo phì và đái tháo đường typ 2 Hình 4.1 mô tả rõ hơn về cơ chế kháng insulin theo con đường truyền tín hiệu PI3K/AKT [45]
Hình 4.1 Cơ chế kháng insulin theo con đường truyền tín hiệu PI3K/AKT
Theo mô tả trong hình 4.1, dư thừa năng lượng quá mức là nguyên nhân gây ra tình trạng kháng insulin Khi đó, lipid tích tụ và dẫn đến sự gia tăng phân giải lipid trong mô mỡ, gây ra dư thừa FFA Sự tích tụ lipid trong cơ xương làm giảm vận chuyển glucose và tổng hợp glycogen; FFA tăng quá mức cũng phá hủy chức năng tế bào β và bài tiết insulin ở tụy Sự ức chế truyền tín hiệu insulin và tích tụ lipid bên ngoài gan gây ra sự gia tăng HGP và DNL Tại não, FFA dư thừa sẽ gây rối loạn chuyển hóa glucose và lipid Cuối cùng, tất cả những điều đó làm suy giảm tín hiệu PI3K/AKT, gây ra tình trạng kháng insulin và tình trạng kháng insulin càng làm trầm trọng thêm sự suy giảm tín hiệu PI3K/AKT, tạo thành một vòng luẩn quẩn [45]
PIK3R1 mã hóa các tiểu đơn vị của lớp Ia phosphoinositide 3-kinase (PI3K), là yếu tố quan trọng trong truyền tín hiệu insulin [12], [96] Đột biến PIK3R1 ở người dẫn đến tình trạng kháng insulin nghiêm trọng [96] Đồng thời, một nghiên cứu trên chuột đã chỉ ra
39 tình trạng thiếu PIK3R1 làm dẫn đến tăng khả năng dung nạp glucose và độ nhạy insulin [30]
Trong một nghiên cứu khác trên động vật, việc kích hoạt SRC dẫn đến sự tích lũy collagen và con đường truyền tín hiệu protein kinase, cho thấy nó có thể là mục tiêu điều trị cho bệnh tiểu đường [95] Các biến thể trong thụ thể gen estrogen-α (ESR1) có liên quan đến các thành phần của hội chứng chuyển hóa, bao gồm béo phì [89], cholesterol HDL [40], chuyển hóa LDL [57], huyết áp [48], [75] và đái tháo đường typ 2 [89]
Ngoài ra, năm mục tiêu tiềm năng (EGFR; SRC; AKT1; PIK3R1; ESR1) đã được kiểm tra bằng phương pháp mô phỏng tương tác phân tử Các mục tiêu tiềm năng này liên kết ổn định với các hợp chất hoạt có hoạt tính sinh học tương ứng
4.3 Về phân tích con đường KEGG
Các đích tác dụng của cây Dành dành tham gia vào vào các con đường KEGG được trình bày trong hình 3.8 Trong đó, các con đường quan trọng có ảnh hưởng lớn đến cơ chế và bệnh lý mắc kèm của HCCH như: Con đường truyền tín hiệu AGE - RAGE trong biến chứng bệnh đái tháo đường; Con đường kháng insulin
Con đường truyền tín hiệu AGE - RAGE trong biến chứng bệnh đái tháo đường:
AGE (sản phẩm cuối của quá trình glycat hóa tiên tiến) là chất trung gian phát tín hiệu qua thụ thể miễn dịch RAGE trong hầu hết các tế bào Ở bệnh nhân tiểu đường tuýp 2, AGE tăng cao trong huyết thanh do kiểm soát đường huyết kém, góp phần vào các biến chứng mạch máu, thần kinh và tim mạch Sự tích tụ AGE quá mức làm suy giảm chức năng nội mô, gây xơ vữa động mạch và các vấn đề tim mạch.
Tỷ lệ mắc các biến cố tim mạch có mối tương quan thuận với nồng độ AGEs trong huyết thanh [55] Bên cạnh sự lắng đọng trực tiếp AGEs trong mô gây tổn thương cơ quan, AGEs cũng gây độc cho tế bào, kích hoạt tín hiệu nội bào bằng cách tương tác với thụ thể AGEs (RAGE) ở nhiều tế bào tại vị trí khác nhau trên cơ thể [11] Ngoài ra, RAGE thúc đẩy quá trình chuyển đổi các đại thực bào thành tế bào bọt, hình thành mảng xơ vữa động mạch và liên quan đến biến chứng mạch máu ở bệnh nhân đái tháo đường [19]