Sàng lọc và đánh giá tác dụng của một số chất trên dòng tế bào ung thư phổi không tế bào nhỏ

TỔNG QUAN

Phương pháp sàng lọc hoạt chất kháng ung thư bằng mô hình in silico

1.2.1 Nguyên lý và phương thức hoạt động

Sự tiến bộ trong khoa học máy tính, đặc biệt là hóa tin học và tin sinh học, đã trở thành yếu tố thiết yếu trong các dự án phát triển thuốc của các công ty dược phẩm lớn.

Các phương pháp in silico sử dụng công cụ toán học để trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu hóa, sinh học lớn, giúp tăng tốc quá trình sàng lọc và tối ưu hóa thuốc mới, đồng thời giảm chi phí nghiên cứu Ngoài ra, các mô hình mô phỏng còn hỗ trợ phát hiện và nâng cao hiểu biết về các hiện tượng sinh học liên quan đến thuốc ở mức độ phân tử và sâu hơn.

Nguyên lý và phương thức hoạt động của phương pháp này được mô tả trong Hình 1 9 Quá trình sàng lọc được thực hiện thông qua 2 bước chính [64]:

Hình 1 9 Quy trình sàng lọc tìm kiếm hoạt chất có độc tính trên nhiều dòng tế bào ung thư

Thu thập cơ sở dữ liệu độc tính tế bào từ ChEMBL

Quá trình xây dựng mô hình QSAR dự đoán độc tính cho từng dòng tế bào

Các thư viện hóa học thương mại được sử dụng để sàng lọc kiếm hoạt chất có độc tính đồng thời trên ba dòng tế bào 1, 2, 3

Xây dựng hàm tối ưu hóa:

 Mỗi hợp chất i đặc trưng bởi tập hợp (D i , Y 1 , Y 2 , Y 3 )

Tìm điểm tối ưu (đại diện cho ứng viên lý tưởng)

Thử nghiệm in vitro trên 3 dòng tế bào

1, 2 và 3 Chọn lọc các hoạt chất có hoạt tính mạnh nhất để tiếp tục phát triển

Xếp hạng các ứng viên được sàng lọc

Chọn ~30 ứng viên gần nhất với điểm tối ưu

Xây dựng mô hình dự đoán hoạt tính là bước quan trọng trong nghiên cứu tế bào ung thư, trong đó mỗi dòng tế bào được thiết lập một mô hình QSAR dựa trên mối liên hệ giữa cấu trúc và hoạt tính Các mô hình này giúp dự đoán độc tính trên các dòng tế bào đã chọn và đóng vai trò làm đầu vào cho quá trình tối ưu hóa độc tính đa dòng tế bào sau này.

Mô hình QSAR được sử dụng như một hàm số đánh giá trong tối ưu hóa hoạt tính, với giá trị hoạt tính của mỗi dòng tế bào được điều chỉnh từ 0 đến 1 thông qua hàm mong muốn của Derringer Các biến được tổng hợp bằng trung bình nhân để đánh giá kỳ vọng tổng thể cho từng hợp chất, và kỳ vọng này được tối ưu hóa bằng các thuật toán Monte Carlo Kết quả là tập hợp các giá trị của tham số phân tử cho ứng viên lý tưởng, với k thuộc tính đạt giá trị tối ưu Thông tin này hỗ trợ trong việc sàng lọc hợp chất dẫn đường mới có độc tính đa dòng tế bào, và các ứng viên khác sẽ được xếp hạng dựa trên sự tương đồng với ứng viên lý tưởng đã xác định.

1.2.2 Ứng dụng của mô hình in silico

Các phương pháp in silico đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện các hợp chất mới có hoạt tính sinh học thông qua quá trình "sàng lọc ảo" Đặc biệt, với mục tiêu tìm kiếm các ứng viên tiềm năng cho thuốc kháng ung thư đa đích, các phương pháp tối ưu hóa đa đối tượng (MOOP) sử dụng công cụ máy tính đang ngày càng được chú ý.

Trong nghiên cứu dược lý, "đối tượng" đề cập đến các tính chất dược lý, sinh học hoặc hoá lý mà các nhà nghiên cứu tìm cách tối ưu hoá Một số nghiên cứu tiêu biểu bao gồm phát triển ứng dụng Pareto Ligand Designer của Sean Ekins nhằm tối ưu hóa đặc điểm ADME/Tox; nghiên cứu của Nicolotti và cộng sự về sàng lọc dẫn xuất 3-amidinophenylalanine để tìm hoạt chất ức chế thrombin và trypsin; và thiết kế hợp chất đa đích của Bryan Roth vào năm 2012, tập trung vào 12 serotonin receptor, 3 α1-adrenoreceptor và 5 dopamin receptor Vào đầu năm 2018, các nhà khoa học từ Đại học Dược Hà Nội và các đối tác quốc tế đã công bố quy trình sàng lọc hoạt chất đa độc tính trên ba loại tế bào ung thư dạ dày, sử dụng phương pháp tối ưu hóa đa đối tượng MOOP-DESIRE dựa trên hàm mong đợi của Derringer.

Nhóm phát triển phương pháp này nhằm mục đích đối phó với sự đa dạng của các đích phân tử trong các dòng tế bào ung thư, vì hầu hết thuốc điều trị ung thư có tác dụng đa đích Độc tính với tế bào u ác tính là yếu tố quan trọng hàng đầu trong việc lựa chọn hợp chất tiềm năng cho các thử nghiệm tiền lâm sàng in vivo Việc sàng lọc trên nhiều dòng tế bào cùng loại ung thư không chỉ giảm thiểu sai số mà còn tận dụng được ưu điểm của từng mô hình tế bào trong quá trình kiểm tra độc tính.

Một số phương pháp đánh giá tác dụng chống ung thư in vitro

1.3.1 Một số phương pháp đánh giá tác dụng gây độc tế bào ung thư

Nhiều phương pháp in vitro đã được phát triển để đánh giá hiệu quả chống ung thư, bao gồm phương pháp nhuộm thuốc xanh Trypan, thử nghiệm Lactic dehydrogenase (LDL), MTT và Sulforhodamine B (SRB) Trong số đó, MTT và SRB là hai phương pháp phổ biến nhất được sử dụng trong nghiên cứu.

Phương pháp nhuộm thuốc xanh Trypan

Nguyên lý của phương pháp này dựa trên khả năng bắt màu của tế bào: các tế bào chết sẽ hấp thụ thuốc nhuộm xanh Trypan, trong khi các tế bào sống không bị nhuộm Nhờ đó, phương pháp này cho phép ước lượng tỷ lệ tế bào sống một cách hiệu quả.

Để tiến hành thí nghiệm, cho các tế bào với số lượng xác định vào đĩa và ủ với chất thử Sau đó, thêm thuốc nhuộm xanh tryphan (0,4%) vào và để trong 1 phút Cần lưu ý rằng nếu để lâu hơn, các tế bào sống cũng sẽ bắt màu thuốc nhuộm Phần trăm tăng trưởng sự ức chế được tính toán dựa trên kết quả thu được.

Phương pháp thử nghiệm Lactic dehydrogenase (LDL)

Phương pháp đánh giá sự tăng tính thấm của màng tế bào liên quan đến sự chết tế bào, dẫn đến giải phóng enzyme lactate dehydrogenase (LDH) Trong tế bào sống, LDH không thấm qua màng và vẫn tồn tại bên trong Việc xác định LDH được thực hiện bằng cách đo quang phổ tại bước sóng 340 nm.

Phương pháp sulforhodamine B (SRB) được Philip Skehan và cộng sự phát triển vào năm 1990, nhằm đánh giá độc tính của các chất nghiên cứu và khả năng phát triển của tế bào trong sàng lọc thuốc quy mô lớn.

Phương pháp SRB dựa trên khả năng nhuộm màu của SRB lên protein, thông qua sự liên kết tĩnh điện và sự phụ thuộc vào pH của các dư lượng amino acid Trong môi trường axit nhẹ, SRB liên kết với các dư lượng amino acid trên protein của tế bào cố định bằng trichloroacetic acid (TCA) Sau đó, sử dụng bazơ yếu như Tris-base để hòa tan và đo mật độ quang của dịch chiết từ tế bào một cách định lượng.

Phương pháp MTT (3-(4,5-dimethythiazol-2-yl)-2,5-diphenyl tetrazolium bromide) là một kỹ thuật đo lường sự sống của tế bào thông qua việc xác định độ giảm màu vàng của MTT Khi tham gia phản ứng oxy hoá khử với ty thể, MTT tạo ra các tinh thể formazan Để phân tích, các tinh thể này được hòa tan trong dung môi hữu cơ như isopropanol, giúp phá hủy màng tế bào Cuối cùng, độ hấp thụ quang học của dung dịch được đo ở bước sóng 570 nm, cho phép xác định tỷ lệ thuận với số lượng tế bào sống trong môi trường nuôi cấy.

1.3.2 Một số phương pháp đánh giá tác dụng gây chết theo chương trình

Quá trình apoptosis diễn ra thông qua một chuỗi tín hiệu phức tạp và được điều chỉnh chặt chẽ, dẫn đến nhiều phương pháp đánh giá hoạt động của các protein liên quan Các phương pháp phát hiện apoptosis được phân loại thành sáu nhóm chính, mỗi nhóm bao gồm nhiều phương pháp đánh giá khác nhau.

Các phương pháp đánh giá sự thay đổi hình thái tế bào bao gồm nhuộm tế bào bằng eosin, xanh methylene và Hoechst, cho phép quan sát sự biến đổi hình thái tế bào thông qua kính hiển vi.

Phương pháp TUNEL (Terminal dUTP Nick End-Labeling) là một kỹ thuật hiệu quả để phát hiện sự phân mảnh DNA thông qua việc kiểm tra các sản phẩm phân cắt endonuclease sợi DNA Tuy nhiên, phương pháp này có nhược điểm là chi phí cao và có nguy cơ xảy ra hiện tượng dương tính giả từ các tế bào bị hoại tử hoặc các tế bào đang trong quá trình sửa chữa DNA và phiên mã gen.

Các phương pháp phát hiện caspase, cùng với các chất kích hoạt và ức chế trong chuỗi tín hiệu của quá trình apoptosis, đã được nghiên cứu kỹ lưỡng Hơn 13 loại caspase đã được xác định và có thể được phát hiện thông qua nhiều phương pháp khác nhau như Western blot và PCR (Gurtu và cộng sự, 1997).

Các phương pháp phát hiện sự thay đổi của màng tế bào bao gồm việc kết hợp thuốc nhuộm Annexin V – FITC với PI để phân biệt các tế bào đã trải qua giai đoạn apoptosis Sau đó, tỷ lệ các tế bào apoptotic được xác định thông qua đo lưu lượng tế bào (flow cytometric).

Các phương pháp phát hiện apoptosis trong mô phổi bao gồm việc sử dụng thuốc nhuộm như cam acridine (AO), sulfat xanh Nile (NBS) và đỏ trung tính (NR) (Zucker và cộng sự, 2000) Những loại thuốc nhuộm này có tính ưa axit, dẫn đến việc chúng tập trung tại các vùng có hoạt tính lysosome và thực bào cao Tuy nhiên, nhược điểm của chúng là không thể phân biệt giữa lysosome phân hủy mảnh vụn apoptotic và sự phân hủy các mảnh vụn khác như vi sinh vật Ngoài ra, các hóa chất nhuộm này cũng có tính độc hại.

Các phương pháp đánh giá sự thay đổi trong ty thể bao gồm việc sử dụng kính hiển vi huỳnh quang, cho phép phát hiện và quan sát những biến đổi diễn ra trong cấu trúc của ty thể.

1.3.3 Phương pháp đánh giá tác dụng trên protein

Phương pháp Western blot đã được đưa ra bởi Towbin, et al vào năm

Kỹ thuật Western blotting, ra đời vào năm 1979, đã trở thành phương pháp chuẩn để phân tích protein Tính đặc hiệu trong tương tác giữa kháng thể và kháng nguyên giúp xác định protein mục tiêu trong hỗn hợp protein phức tạp Phương pháp này cung cấp dữ liệu định tính và bán định lượng về protein quan tâm, với kết quả dễ hiểu và rõ ràng.

Do đó, phương pháp thường được sử dụng một mình, hoặc cùng với các xét nghiệm miễn dịch khác, trong các cơ sở nghiên cứu và lâm sàng [54], [48]

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương tiện nghiên cứu

- Các dòng tế bào NSCLC (A549, H1299, H1975) được cung cấp bởi trường đại học Quốc gia Kangwon, Hàn Quốc H1299 và A549 là tế bào biểu hiện

WT EGFR; dòng tế bào H1975 có đột biến kép L858R / T790M [38]

- PBS (phosphate bufferred saline, g/L) (Gibco, Mỹ)

- FBS (Fetal bovine serum) (Gibco, Mỹ)

- MTT (3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2,5-diphenyltetrazolium bromide) (DUCHEFA biochemie, Hà Lan)

- Phosphate buffer saline (Gibco, Mỹ)

- Dung dịch hoechst 33342 (Bio-rad, Mỹ)

- Dead Cell Apoptosis Kit (Thermo, Mỹ)

- Fetal Bovine Serum (Gibco, Mỹ)

- Western blotting membrane (0.45 mm) (Thermo, USA)

- EGFR, EGF, tubulin antibody (Thermo, USA)

- Anti mouse antibody (Thermo, USA)

- Enhanced Chemiluminescent kit (GE Healthcare, UK)

- Camptothecin (Chengdu Biopurify Phytochemicals, số lô 15041704)

- Một số dung môi hóa chất khác đạt tiêu chuẩn dược dụng

2.2.2 Thiết bị và dụng cụ

- Phần mềm: Danh sách các phần mềm sử dụng bao gồm:

+ Phần mềm NovoExpress + SwissADME (www.swissadme.ch)

- Thiết bị tính toán: máy tính Dell Vostro 1450 – Hệ điều hành Ubuntu

- Phiến 96 giếng (SPL Life Sciences, Hàn Quốc)

- Ống ly tâm 1.5 ml, 2 ml

- Đĩa nuôi cấy đã xử lý bề mặt

- Micropipettes, pipettes đa kênh, đầu tip pipette, pasteur pipets (Isolab, Đức)

- Buồng đếm hemocytometer, máy đếm tế bào (improved Neubauer)

- Tủ ủ CO2 PANASONIC (MCO19AIC)

- Máy đọc ELISA (ELISA Bio-Rad machine, Mỹ)

- Nồi hấp khử trùng, tủ sấy

- Các dụng cụ thí nghiệm khác.

Nội dung nghiên cứu

Để thực hiện 2 mục tiêu đề ra, đề tài gồm các nội dung như sau:

Để đạt được mục tiêu sàng lọc các chất độc tính trên ba dòng tế bào ung thư phổi không tế bào nhỏ A549, H1299 và H1975, nghiên cứu này sử dụng phương pháp in silico và in vitro.

 Sàng lọc được một số chất có độc tính trên 3 dòng tế bào ung thư phổi không tế bào nhỏ: A549, H1299, H1975 bằng Phương pháp in silico

 Sàng lọc được một số chất có độc tính trên 3 dòng tế bào ung thư phổi không tế bào nhỏ: A549, H1299, H1975 bằng phương pháp MTT

Để đạt được mục tiêu đánh giá tác dụng ức chế thụ thể EGFR và ảnh hưởng đến quá trình apoptosis, nghiên cứu sẽ tập trung vào chất có tác dụng rõ rệt nhất.

 Xác định giá trị IC50, để lựa chọn chất có tác dụng rõ rệt nhất

 Đánh tác dụng trên quá trình chết theo chương trình (apoptosis):

 Phân tích hình thái apoptosis bằng phương pháp nhuộm Hoechst

 Phương pháp đo lưu lượng tế bào (Flow cytometric)

 Đánh giá tác dụng ức chế thụ thể EGFR

 Phương pháp mô phỏng docking

Nội dung nghiên cứu được thể hiện trong Hình 2.1:

Hình 2.1: Sơ đồ thiết kế nghiên cứu

Điều kiện thí nghiệm

- Các phương pháp sàng lọc mô hình in silico được tiến hành tại bộ môn Hóa Dược, trường Đại học Dược Hà Nội

Tại phòng thí nghiệm của trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội, thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, các phương pháp sàng lọc và đánh giá tác dụng bằng mô hình in vitro được thực hiện một cách bài bản.

Phương pháp nghiên cứu

2.5.1 Sàng lọc các hợp chất có hoạt tính gây độc tế bào bằng Phương pháp in silico

2.5.1.1 Thiết lập Phương pháp dự đoán hợp chất có độc tính tốt trên 3 dòng tế bào ung thư

Các bước tiến hành như Hình 2.1:

- Bước 1: Thu thập dữ liệu độc tính tế bào

Trong bước này, dữ liệu từ cơ sở dữ liệu LIFECHEMICALS đã được thu thập về độc tính trên ba dòng tế bào ung thư phổi A549, H1299 và H1975 Các số liệu này được phân loại dựa trên tiêu chí hoạt tính, được đo bằng giá trị EC50 (nồng độ ức chế 50% tế bào nuôi cấy) hoặc KI (phần trăm ức chế tăng trưởng tế bào ở một nồng độ cố định).

Tiêu chuẩn lựa chọn các chất có hoạt tính dựa trên giá trị EC50 và KI Cụ thể, các chất có EC50 ≤ 1μM hoặc KI ≥ 50% ở nồng độ ≤ 1μM được phân loại là có hoạt tính Ngược lại, các chất có EC50 > 10 μM hoặc KI < 50% tại nồng độ > 10μM được xem là không có hoạt tính Những chất nằm giữa hai khoảng này được xếp vào nhóm có hoạt tính trung bình yếu.

Bước 2 là tính toán các tham số phân tử đặc trưng cho cấu trúc của các chất trong cơ sở dữ liệu, sử dụng phần mềm ISIDA Structural Molecular Fragments (ISIDA SMFs) hoặc phiên bản 6.0 của DRAGON.

Bước 3 trong quy trình là xây dựng phương pháp tính toán độc tính cho từng dòng tế bào theo công thức Yi = f(Xi) (với i đại diện cho từng dòng tế bào), sử dụng thuật toán bình phương máy học véc tơ hỗ trợ (Least Squares Support Vector Machines - LSSVM) [72].

Bước 4 là thiết lập hàm tối ưu nhằm dự đoán độc tính trên các dòng tế bào ung thư Hàm này chuyển đổi vấn đề tối ưu hóa đa biến thành một vấn đề đơn biến, với mục tiêu tối đa hóa tổng D trên các biến số độc lập Hàm tối ưu được biểu diễn rõ ràng để đạt được kết quả chính xác trong nghiên cứu.

D i mong muốn tổng cộng được tối ưu hóa với bằng tùy biến “Sử dụng hàm tối ưu hóa tổng” [37], [43], [58]

Bước 5 là sử dụng hàm tối ưu để dự đoán và xếp hạng các hợp chất cần sàng lọc, dựa trên sự tương đồng của chúng với các ứng viên lý tưởng đã được xác định trong quá trình tối ưu hóa đa mục tiêu ở Bước 4.

- Bước 6 Chọn lựa khoảng 20 hợp chất tiềm năng nhất cho quá trình thử nghiệm trên Phương pháp tế bào in vitro của 3 dòng tế bào A549, H1299 và

2.5.1.2 Sàng lọc cơ sở dữ liệu LIFECHEMICALS

Quy trình sàng lọc in silico được mô tả như trong Hình 2.2

Hình 2 2 Quy trình sàng lọc in silico

- Bước 1: Đánh giá các đặc điểm hoá lý phù hợp phát triển thành thuốc

Cơ sở dữ liệu LIFECHEMICALS là thư viện hóa dược phục vụ cho các nghiên cứu sàng lọc hiệu năng cao (high-throughput screening, HTS)

Cơ sở dữ liệu LIFECHEMICALS hỗ trợ đánh giá các đặc điểm hóa lý cần thiết cho việc phát triển thuốc thông qua các quy tắc “giống thuốc” của Lipinski, Oprea và Veber Các tiêu chí “giống thuốc” yêu cầu hợp chất không vi phạm quá 2 điều kiện, giúp xác định tính khả thi trong quá trình phát triển dược phẩm.

+ Khối lượng phân tử (MW ≤ 800 g/mol)

+ Số các nguyên tử cho (nHBDon ≤ 7) và nhận (nHBAc ≤ 12) các liên kết hydrô

+ Số liên kết có thể quay được (nRotB < 10)

Bước 2 trong quy trình nghiên cứu là dự đoán hoạt tính chống ung thư cho từng dòng tế bào ung thư bằng cách sử dụng các phương pháp QSAR đã được thiết lập Trong bước này, cấu trúc các hợp chất sẽ được nén vào tệp dữ liệu SDF và sau đó được nhập vào phần mềm ISIDA và DRAGON để tính toán các tham số phân tử liên quan Từ những tham số này, kết quả dự đoán độc tính trên từng dòng tế bào ung thư sẽ được tính toán cho tất cả các hợp chất.

- Bước 3: Tối ưu hóa hoạt tính trên đồng thời 3 dòng tế bào và xếp hạng các chất được dự đoán hoạt tính tốt nhất

Hàm được sử dụng để tìm kiếm ứng viên ảo lý tưởng với hoạt tính mạnh nhất trên ba dòng tế bào, nhằm xác định giá trị thấp nhất Các hợp chất được phát hiện trong bước 2 sẽ được đánh giá và xếp hạng so với ứng viên ảo.

- Bước 4: Chọn lựa hợp chất cho thử nghiệm in vitro

Chọn lựa khoảng 20 hợp chất tiềm năng nhất và đặt hàng tổng hợp từ ASINEX EUROPE B.V Tiến hành thử nghiệm trên phương pháp tế bào in vitro với 3 dòng tế bào A549, H1299 và H1975, đồng thời kiểm tra tác dụng của các hợp chất đối với đích EGFR Các hợp chất này cần có hoạt tính được dự đoán tốt nhất trên cả 3 dòng tế bào và có cấu trúc hóa học mới so với các thuốc hiện có.

2.5.2 Đánh giá tác dụng của các hợp chất trên một số dòng tế bào NSCLC

2.5.2.1 Đánh giá tác dụng gây độc tính tế bào NSCLC bằng phương pháp MTT mult

Phương pháp thử độc tính tế bào MTT: được Viện Ung thư Quốc gia Hoa

Kỳ (NCI) là một phép thử quan trọng được sử dụng để sàng lọc và phát hiện các chất có khả năng ức chế sự phát triển hoặc tiêu diệt tế bào ung thư trong điều kiện in vitro.

Phương pháp MTT (3-(4,5-dimethythiazol-2-yl)-2,5-diphenyl tetrazolium bromide) là một kỹ thuật đo lường sự sống của tế bào bằng cách xác định độ giảm màu vàng của MTT Khi MTT tham gia phản ứng oxy hóa khử với ty thể, nó sẽ tạo ra các tinh thể formazan Để phá hủy màng tế bào và hòa tan các tinh thể này, có thể sử dụng dung môi hữu cơ như isopropanol Cuối cùng, độ hấp thụ quang học của dung dịch được đo ở bước sóng 570nm, cho phép xác định tỷ lệ thuận với số lượng tế bào sống trong môi trường nuôi cấy.

Hình 2.3 Nguyên lý hoạt động của phương pháp MTT

Nuôi cấy các dòng tế bào:

- Tế bào được cất giữ trong nitơ lạnh, rã đông trong tủ ổn nhiệt 37ºC, ly tâm 1000 rpm trong 5 phút, bỏ dịch nổi, thu tế bào

- Tế bào ung thư được nuôi cấy in vitro theo phương pháp của Berridge và cộng sự [15], [56] Các dòng tế bào nuôi cấy ở 37 o C trong môi trường RPMI

1640 có bổ sung huyết thanh nhau phôi bò 10% (FBS), 100 U/ml penicillin và

100 àg/ml streptomycin trong tủ nuụi cấy CO 2 5% trong 48 giờ

Kiểm tra hàng ngày, khi tế bào đạt 75 - 80% thể tích dung dịch môi trường nuôi cấy, tiến hành cấy chuyển tế bào sang đĩa nuôi cấy mới.

Tỷ lệ chết của tế bào dưới 10% được coi là đạt yêu cầu cho việc cấy chuyển, giúp tế bào tiếp tục nhân lên đủ số lượng cần thiết để thực hiện các thí nghiệm in vitro.

- Tế bào được nuôi cấy 48 giờ trong môi trường RPMI 1640 ở 37 o C, 5%

The cells were cultured in a 96-well plate with a volume of 200 µL, using a medium containing 10% FBS, penicillin at 100 units/mL, and streptomycin sulfate at 100 µg/mL, achieving a density of 2.0 x 10^4 cells per well.

- Sau 24 giờ, chúng được ủ với các hợp chất pha sẵn ở các nồng độ khác nhau trong DMSO

- Sau 48 giờ, cho phản ứng với 0,5 mg/mL MTT (pha trong PBS), ủ 4 giờ ở 37 o C và 5% CO 2

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Sàng lọc được một số hợp chất có độc tính trên 3 dòng tế bào NSCLC bằng mô hình in silico

Tổng số 81206 hợp chất hóa học với phân tử lượng