Mô hình in silico dự đoán hoạt tính kháng sốt rét

11 9 0

Vn Doc 2 Gửi tin nhắn Báo tài liệu vi phạm

Tải lên: 57,242 tài liệu

  • Loading ...
1/11 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 20/01/2020, 07:05

Trong đề tài này với mục tiêu nhằm nghiên cứu vấn đề xây dựng các mô hình QSAR để dự đoán hoạt tính kháng sốt rét của một số dẫn chất mới trên các chủng P. falciparum khác nhau. Mời các bạn cùng tham khảo bài viết để nắm rõ nội dung chi tiết. Y Học TP Hồ Chí Minh * Tập 15 * Phụ Số * 2011 Nghiên cứu Y học MƠ HÌNH IN SILICO DỰ ĐỐN HOẠT TÍNH KHÁNG SỐT RÉT Thái Khắc Minh*, Võ Vân Anh*, Nguyễn Đắc Chí* TĨM TẮT Giới thiệu: Sốt rét bệnh dịch nguy hiểm nước phát triển nhu cầu cấp thiết tìm thuốc có hiệu dòng Plasmodium falciparum đề kháng, giá phải Mục tiêu: Xây dựng mơ hình QSAR để dự đốn hoạt tính kháng sốt rét số dẫn chất chủng P falciparum khác Phương pháp: Nghiên cứu tiến hành thu thập liệu gần 1700 chất thuộc nhóm cấu trúc khác từ nhiều báo ứng dụng thuật tốn bình phương tối thiểu phần để xây dựng mơ hình hồi qui tuyến tính dự đốn hoạt tính kháng sốt rét máy tính Các mơ hình xây dựng từ nhóm chất có hoạt tính kháng sốt rét thử nghiệm dòng tế bào đề kháng chloroquin (K1, FcB1, NF54, Dd2, W2) với phương pháp thử nghiệm đo độ hấp thu phóng xạ, đo quang đếm huỳnh quang Kết quả: Kết mơ hình (K1-1, FcB1-1, NF54-1, Dd2-1, W2-1) có giá trị R2 tập xây dựng, đánh giá chéo tập ngoại khoảng 0,57 – 0,86, RMSE khoảng từ 0,28 – 0,94, cho thấy khả dự đoán 50% sai số giá trị dự đoán giá trị thực nghiệm chấp nhận Các mơ hình ứng dụng dự đốn hoạt tính kháng sốt rét 11 dẫn chất nhóm chalcon, từ rút mối quan hệ cấu trúc – tác dụng nhóm dẫn chất Kết luận: Mơ hình QSAR/PLS cho thấy khả ứng dụng tốt dự đốn hoạt tính kháng sốt rét số dẫn chất chalcon Kết sử dụng định hướng thiết kế tổng hợp phân tử có hoạt tính kháng sốt rét mạnh Từ khóa: Dược tin học, QSAR, PLS, Plasmodium falciparum, bệnh sốt rét ABSTRACT IN SILICO MODEL FOR PREDICTION OF ANTIMALARIAL ACTIVITY Thai Khac-Minh, Vo Van Anh, Nguyen Dac Chi * Y Hoc TP Ho Chi Minh * Vol 15 - Supplement of No - 2011: 395 - 405 Background: Malaria is a dangerous infectious desease in developing countries and that finding the new affordable drug with effection on resistant Plasmodium falciparum is essential Objective: The aim of this study is the development of a relevant computational model to predict antimalarial activity of chalcone derivatives This model could be applied to screen and design new antimalarial drugs Method: In this study, nearly 1700 compounds were collected with variable structures from several papers and applicating partial least squares algorithm to build linear regression models to predict antimalarial in silico These were performed from structure groups with antimalarial defined on Plasmodium falciparum strains, including chloroquin resistant (K1, FcB1, NF54, Dd2, W2) by bio-assay methods, including (H3Hypoxanthin)-uptake assay, parasite lactate dehydrogenase activity measuring and flow cytometry Results: Resulting in models (K1-1, FcB1-1, NF54-1, Dd2-1, W2-1) with R2 of training set, LOO and external set in the range of 0.57 – 0.86, RMSE in the range of 0.28 – 0.94, indicated that the ability of prediction Bộ mơn Hóa Dược – Khoa Dược – Đại học Y Dược TP Hồ Chí Minh Tác giả liên hệ: TS Thái Khắc Minh ĐT: 0909 680 385 Email: thaikhacminh@gmail.com Chuyên Đề Dược Khoa 395 Nghiên cứu Y học Y Học TP Hồ Chí Minh * Tập 15 * Phụ Số * 2011 over 50% and the bias between predicted antimalarial and experiment antimarial approved These models were applied to predict antimalarial of 11 chalcon derivatives and finding out their structure-activity relationship Conclusion: The PLS models could be applied to predict antimalarial activity of new chalcone compounds These models may be used as an in silico tool to design and develop the new potent antimalarial novels Keywords: Pharmacoinformatics, QSAR, PLS, Plasmodium falciparum, Malaria ĐẶT VẤN ĐỀ Sốt rét số bệnh dịch nguy hiểm nước phát triển, đặc biệt châu Phi đối tượng nhạy cảm trẻ em tuổi Bệnh sốt rét nguyên nhân hậu nghèo đói Hiện nay, thuốc trị sốt rét rẻ tiền giảm hiệu điều trị tình trạng đề kháng Vấn đề đặt cần tìm thuốc có hiệu điều trị dòng đề kháng giá phải chăng(1) Dược tin học góp phần giúp việc khám phá thuốc rút ngắn thời gian giảm chi phí Nghiên cứu sử dụng thuật tốn bình phương tối thiểu phần xây dựng mơ hình cung cấp thông tin mối liên hệ cấu trúc – tác dụng nhiều nhóm cấu trúc thu thập gần 1700 chất từ báo khoa học dòng tế bào P falciparum nhạy cảm NF54, D10, 3D7, đề kháng K1, FcB1, Dd2, W2 với phương pháp thử hoạt tính kháng sốt rét đo độ hấp thu phóng xạ, đo quang đếm huỳnh quang Những mơ hình ứng dụng sàng lọc số lượng lớn chất sẵn có ngân hàng liệu, định hướng thiết kế tổng hợp nhằm tìm hoạt chất phát triển thành thuốc trị sốt rét mong đợi PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Chuẩn bị sở liệu Cấu trúc hóa học 2D (ChemBioDraw Ultra 11.0) Hoạt tính sinh học (pIC50) Tối thiểu hóa lượng Tính tốn giá trị thông số mô tả 2D (MOE 2008.10) Phân chia tập hợp Tập xây dựng mơ hình (Training set) – Tập đánh giá ngoại (External set) Ngẫu nhiên (random), phân phối đa dạng (diverse) Chọn lọc thô thông số mơ tả Tập xây dựng mơ hình (Training set) Loại bỏ thơng số có > 15% giá trị (Excell) Loại bỏ thơng số có tương quan chéo ≥ 90% (RapidMiner 5) Chia tỉ lệ thông số mơ tả Tập xây dựng mơ hình (Training set) Chia tỉ lệ khoảng 0-1 (RapidMiner 5) Chọn lọc thơng số mơ tả Tập xây dựng mơ hình (Training set) Phân tích ngẫu nhiên (QSAR-Contingency – MOE 2008.10) Tổ chức tìm kiếm lấy thêm chiến thuật phản hồi (Weka 3.7.0) Xây dựng mơ hình 2D-QSAR hồi quy tuyến tính Tập xây dựng mơ hình (Training set) Bình phương tối thiểu phần (PLS – MOE 2008.10) Đánh giá chéo nội (Bỏ-một-ra – MOE 2008.10): XR , XRMSE Loại chất gây nhiễu (outlier) Tập xây dựng mô hình (Training set) Dựa vào Z-score (Plot – MOE 2008.10) Quy trình thực nghiên cứu QSAR Mơ hình hồi qui tuyến tính dự đốn hoạt tính kháng sốt rét xây dựng theo bước Hình Đánh giá khả dự đoán ngoại Tập ngoại (External set) R2, RMSE Ứng dụng mơ hình dự đốn Hình Các bước xây dựng mơ hình dự đốn hoạt tính kháng sốt rét 396 Chuyên Đề Dược Khoa Y Học TP Hồ Chí Minh * Tập 15 * Phụ Số * 2011 Chuẩn bị sở liệu Từ nhiều báo khoa học sàng lọc gần 1700 hợp chất có hoạt tính kháng sốt rét thuộc nhiều nhóm cấu trúc khác nhau, lựa chọn xếp lại theo tiêu chí: (i) cách đánh giá hoạt tính kháng sốt rét (IC50), (ii) đơn vị đo hoạt tính (nM), (iii) phương pháp xác định hoạt tính, (iv) có giá trị chất đối chiếu tương đương Các chất thuộc nhiều báo để tạo đa dạng, số lượng chất cho tập hợp khơng q (≥ 50) Nghiên cứu xây dựng 10 mơ hình dự đốn hoạt tính kháng sốt rét sở 10 tập hợp liệu gồm cấu trúc có tài liệu tham khảo kèm theo Bảng Dựa vào chất đối chiếu quy đổi giá trị hoạt tính kháng sốt rét chất theo quy tắc tam suất chênh lệch giá trị hoạt tính chất đối chiếu (như chloroquin) báo khác từ năm lần trở lên IC50 đổi thành pIC50 = log10(IC50) sử dụng nghiên cứu Nghiên cứu Y học (Molecular Operating Environment phiên 2008.10) Phân chia tập hợp Để xây dựng mơ hình 2D-QSAR đánh giá mơ hình xây dựng, tập liệu ban đầu phân chia thành: tập xây dựng mơ hình (80%) tập ngoại (20%) theo kiểu phân chia ngẫu nhiên (random) phân chia đa dạng (diverse) phần mềm MOE 2008.10 Lọc thô thông số mô tả Để loại thơng số khơng có ý nghĩa khiến mơ hình tốt giả tạo, thông số mô tả tập xây dựng mơ hình loại thơ: - Loại bỏ thơng số có >15% chất chứa giá trị phần mềm Excell 2007 - Loại bỏ thơng số có giá trị tất chất giống phần mềm Rapid Miner - Loại bỏ hai thơng số có tương quan chéo với ≥ 90% phần mềm RapidMiner Tính thơng số mơ tả Chia tỉ lệ thông số mô tả Thông số mơ tả thể cấu trúc hóa học hay tính chất vật lý phân tử giá trị số, có ảnh hưởng tới tác dụng sinh học Cấu trúc 2D hợp chất xây dựng phần mềm ChemBioDraw Ultra 11.0 2008, tối thiểu hóa lượng tính 184 thơng số 2D thuộc nhóm phần mềm MOE 2008.10 Để loại bỏ trọng số liên quan đến đơn vị dùng để biểu thị biến riêng biệt, thông số nghiên cứu chia tỉ lệ khoảng 0-1 cơng thức bình thường hóa (nomalization)(10) Bảng Dữ liệu để xây dựng mơ hình dự đốn hoạt tính kháng sốt rét Stt 10 Mơ hình K1-1 FcB1-1 NF54-1 Dd2-1 W2-1 W2-2 W2-3 D10-1 D10-2 3D7-1 Tài liệu tham khảo (13-24) (14,25-35) (21,36-41) (42-45) (46-49) (13,50-54) (55-58) (22,59-60) (13,50,52,53,61,62) (13,23,63) Dòng tế bào P f K1 đề kháng FcB1 đề kháng NF54 đề kháng Dd2 đề kháng W2 đề kháng W2 đề kháng W2 đề kháng D10 nhạy cảm D10 nhạy cảm 3D7 nhạy cảm : giá trị thông số j chất thứ i; : giá trị tại; Phương pháp xác định IC50 Phóng xạ(5) Phóng xạ Phóng xạ Phóng xạ Phóng xạ Đo quang(7) Đếm huỳnh quang Phóng xạ Đo quang Đo quang Số hợp chất 261 170 95 55 50 114 52 52 119 122 : giá trị lớn nhỏ khoảng giá trị Chuyên Đề Dược Khoa 397 Nghiên cứu Y học Y Học TP Hồ Chí Minh * Tập 15 * Phụ Số * 2011 Chia tỉ lệ tiến hành phần mềm Excel 2007 Lựa chọn thông số mô tả phân tử Chọn thông số mô tả công cụ QSAR – Contingency phần mềm MOE công cụ select attributes phần mềm WEKA 3.7.0 Xây dựng mô hình dự đốn hoạt tính kháng sốt rét thuật tốn bình phương tối thiểu phần Sử dụng cơng cụ QSAR – Model phần mềm MOE để xây dựng mơ hình thơng số mơ tả chọn Lựa chọn lại thông số mô tả cách loại dần theo hệ số tương quan với pIC50 đánh giá đánh giá chéo bỏ-một-ra Dùng giá trị Z-score để loại chất gây nhiễu Xây dựng lại mô hình với tập loại nhiễu Đánh giá mơ hình dự đốn Để thẩm định khả dự đốn, mơ hình cần đánh giá nội (đánh giá chéo bỏmột-ra) đánh giá tập ngoại Các thông số đánh giá chéo gồm: (i) giá trị trung bình bình phương hệ số tương quan mơ hình thứ cấp Q2, (ii) RMSE tiến hành đồng thời với xây dựng mơ hình MOE; thơng số đánh giá tập ngoại gồm: (iii) bình phương hệ số tương quan R2, (iv) RMSE công cụ model evaluate MOE KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN Xây dựng đánh giá mơ hình Với mơ hình, tập liệu bao gồm cơng thức hóa học hai chiều, pIC50, thông số mô tả lưu trữ dạng *.mdb chương trình MOE Mỗi tập liệu chia thành hai tập hợp: xây dựng mơ hình đánh giá ngoại theo tỉ lệ 4:1 Với mô hình, tập xây dựng tiến hành trình bày PPNC Lượng thông số mô tả chọn tối đa 1/5 số lượng chất tập hợp Kết số lượng chất tập hợp số lượng thơng số mơ tả cho mơ hình tóm tắt Bảng 398 Bảng Số chất tập hợp cách thức phân chia ứng với mơ hình stt Mơ hình Số hợp Kiểu phân Tập Tập chất phối xây ngoại dựng K1-1 261 Ngẫu nhiên 210 51 FcB1-1 170 Ngẫu nhiên 136 34 NF54-1 95 Ngẫu nhiên 76 19 Dd2-1 55 Ngẫu nhiên 44 11 W2-1 50 Đa dạng 40 10 Số thông số 5 Phương trình hồi qui thể mối liên quan định lượng cấu trúc (thông số mô tả) tác dụng kháng sốt rét, có dạng: y=a0+aixi Trong a0 hệ số chặn phương trình, tất thơng số mơ tả xi=0 hoạt tính y=a0; hệ số hồi qui thông số xi, thể tỉ lệ chiều hướng thay đổi hoạt tính sinh học giá trị thơng số thay đổi Cụ thể, dương cấu trúc có thơng số mơ tả xi cho hoạt tính tăng ngược lại Phương trình hồi quy mơ hình trình bày dạng bảng (các Bảng 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 21, 22) bao gồm thông tin hệ số tương quan chéo cặp thông số mô tả, tất nhỏ 0.90 (90%) Khả dự đoán mơ hình thể hiện: (i) bậc hai sai số chuẩn (RMSE), (ii) bình phương hệ số hồi qui (R2), (iii) giá trị p tập xây dựng Để đánh giá lại khả dự đoán dùng thơng số trình bày phần PPNC Các giá trị thể Bảng 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23 tương ứng cho mơ hình Đường thẳng tương quan pIC50 dự đốn – pIC50 thực nghiệm tập xây dựng (góc trái) tập ngoại (góc phải) thể Hình 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24 Hai đường thẳng song song hai bên đường hồi quy thể 95% dự đoán R2 (%) tùy mơ hình Mơ hình K1-1: dự đốn hoạt tính kháng sốt rét P.f dòng K1 đề kháng CQ với phương pháp thử hoạt tính đo độ hấp thu phóng xạ Mơ hình K1-1 xây dựng tập xây dựng gồm 210 chất thuộc nhiều nhóm cấu trúc (PPNC) Tập xây dựng có giá trị p
- Xem thêm -

Xem thêm: Mô hình in silico dự đoán hoạt tính kháng sốt rét, Mô hình in silico dự đoán hoạt tính kháng sốt rét

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn