Nghiên cứu xây dựng mô hình sàng lọc ảo nhóm dẫn chất quinolyl benzamid có tác dụng ức chế 11-β-hsd1

Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 23 * Số 2 * 2019 Nghiên cứu Y học Chuyên Đề Dược 339 NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH SÀNG LỌC ẢO NHÓM DẪN CHẤT QUINOLYL BENZAMID CÓ TÁC DỤNG ỨC CHẾ 11-Β-HSD1 Trần Thành Đạo*, Lê Minh Trí*, Trần Thị Thuý Nga**, Thái Khắc Minh* TÓM TẮT Mở đầu - Mục tiêu: Trong những năm gần đây, 11-beta-hydroxysteroid dehydrogenase 1 (11-β- HSD1), enzym quan trọng trong hoạt động glucocorticoid tại mô, được chứng minh là một đích tác động tiềm năng trong điều trị hội chứng chuyển hóa. Trong đề tài này, mô hình 2D-QSAR và docking trên nhóm dẫn chất quinolyl benzamid được xây dựng nhằm xác định tương tác của các chất ức chế với acid amin tại khoang gắn kết của 11-β-HSD1, đồng thời sàng lọc, dự đoán các chất có khả năng ức chế 11-β-HSD1. Đối tượng -Phương pháp nghiên cứu: Mô hình 2D-QSAR được xây dựng dựa trên thuật toán bình phương tối thiểu từng phần PLS (phần mềm MOE) trên cơ sở dữ liệu gồm 55 chất thuộc nhóm cấu trúc quinolyl benzamid có giá trị IC50. Công cụ FlexX tích hợp trong LeadIT được sử dụng để nghiên cứu mô hình mô tả phân tử docking của nhóm dẫn chất này lên enzym 11-β-HSD1. Mô hình 2D-QSAR và docking sau khi xây dựng được ứng dụng để sàng lọc trên thư viện gồm 64229 chất để tìm ra những chất có tiềm năng ức chế tốt enzym 11-β-HSD1. Kết quả: Nghiên cứu xây dựng được mô hình 2D-QSAR trên nhóm dẫn chất quinolyl benzamid với giá trị R2 là 0,71. Các giá trị đánh giá mô hình cho thấy mô hình đều có khả năng dự đoán đúng và sai số giữa giá trị dự đoán và giá trị thực nghiệm nhỏ hơn 0,5. Mặt khác, phân tích kết quả docking trên cấu trúc 11-β-HSD1 cho thấy các acid amin đóng vai trò quan trọng trong việc gắn kết với ligand bao gồm Ser170, Tyr177, Tyr183. Kết quả ứng dụng mô hình 2D-QSAR và docking trên thư viện 64229 chất tìm thấy một số chất được dự đoán có tác dụng ức chế tốt cũng như khả năng gắn kết tốt với enzym 11-β-HSD1. Kết luận: Khả năng dự đoán của mô hình 2D-QSAR và mô hình docking trong nghiên cứu có sự tương quan với nhau. Dựa trên các kết quả thu được, nghiên cứu đề nghị bán tổng hợp và thiết kế các cấu trúc mới tiềm năng để tiếp tục thử hoạt tính ức chế enzym 11-β-HSD1. Từ khóa: 11-beta-hydroxysteroid dehydrogenase, hội chứng chuyển hóa, 2D-QSAR, docking, quinolyl benzamid. ABSTRACT VIRTIUAL SCREENING ON QUINOLYL BENZAMIDE DERIVATIVES FOR 11-Β-HSD1 INHIBITORY ACTIVITIES Tran Thanh Dao, Le Minh Tri, Tran Thi Thuy Nga, Thai Khac Minh * Ho Chi Minh City Journal of Medicine * Supplement of Vol. 23 - No 2- 2019: 339 – 345 Background and objectives: Currently, 11beta-hydroxysteroide dehydrogenase 1 (11-β-HSD1), a crucial enzyme in glucocorticoid activity, has been demonstrated as a target in metabolic syndrome treatment. In this study, 2D-QSAR models and molecular docking on quinolyl benzamide derivatives were utilized to analyze interactions among inhibitors and amino acids of the binding site in 11-β-HSD1 structure and to predict novel 11-β-HSD1 inhibitors. Materials and methods: The 2D-QSAR models were developed by Partial Least Squares algorithm in *Khoa Dược, Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh **Trường Đại học Kỹ thuật Y Dược Đà Nẵng Tác giả liên lạc: Thái Khắc Minh ĐT: 0909680385 Email: thaikhacminh@ump.edu.vn Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 23 * Số 2 * 2019 Chuyên Đề Dược 340 MOE in quinolyl benzamide set with 55 compounds. FlexX software integrated in LeadIT was used for molecular docking of these two data sets. Then, 2D-QSAR models and docking were applied for screening a 64229 compounds library and identifying innovative 11-β-HSD1 inhibitors. Results and discussions: In term of ligand-based design, the 2D-QSAR models were obtained with R2 of 0.71. Validation results showed that the developed models had high predictive ability, and the deviations between predicted value and experimental value were lower than 0.5. Docking results indicated that the amino acids played a significant role in the binding site were Ser170, Tyr177, and Tyr183. 2D-QSAR models and docking were applied for virtual screening on a 64229 compounds library and the results showed that several diterpenoids were predicted to inhibit 11-β-HSD1 with low IC50 values and good docking scores. Conclusions: Predictability of the 2D-QSAR models and docking models in this study were correlated. Based on the results, semi-synthesizing and designing potential diterpenoids to conduct in vitro and in vivo assessment for 11-β-HSD1 inhibition are proposed. Key words: 11-beta-hydroxysteroid dehydrogenase, metabolic syndrome, 2D-QSAR, docking, quinolyl benzamide. ĐẶT VẤN ĐỀ Trong những năm gần đây, nhiều nghiên cứu đã chứng minh hoạt động glucocorticoid tại mô (sự chuyển hóa qua lại giữa dạng cortison bất hoạt và dạng cortisol hoạt động) đóng vai trò quan trọng trong hội chứng chuyển hóa (HCCH)(2,10,13,17,18).Vì thế, các chất đối kháng cortisol được quan tâm nghiên cứu với mong muốn tìm ra phương pháp điều trị mới cho các rối loạn của HCCH(1). Trong đó không thể không kể đến các chất ức chế enzym 11beta- hydroxysteroid dehydrogenase 1 (11-β- HSD1). Đây được xem là nhóm chất đối kháng cortisol tiềm năng nhất cho điều trị đái tháo đường typ 2 và béo phì(6,8,14). Nhiều nhóm cấu trúc khác nhau được chứng minh có khả năng ức chế enzym 11-β-HSD1 ở người như dẫn chất của acid glycyrrhetinic(3), adamantyl, quinolyl benzamid(9), triazol, thiazolon, sulfon, sulfonamid, piperidin(4,11,15), các chất có cấu trúc khác. Tuy nhiên, cho đến nay, không có nhiều nghiên cứu thiết kế thuốc trên enzym 11-β-HSD1 được công bố. Trong nghiên cứu này, mô hình 2D-QSAR và docking trên các chất ức chế 11-β-HSD1 được tiến hành trên nhóm cấu trúc quinolyl benzamid. ĐỐI TƯỢNG - PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Mô hình 2D-QSAR được xây dựng dựa trên thuật toán bình phương tối thiểu từng phần PLS bằng phần mềm MOE (www.chemcomp.com) trên cơ sở dữ liệu gồm 55 dẫn chất quinolyl benzamid(9,15) có giá trị IC50. Cấu trúc 11-β-HSD1 được lấy từ ngân hàng dữ liệu protein (Protein Data Bank www.rcsb.org/pdb) có mã là 3D3E (độ phân giải 2.6 Å) và 2ILT (độ phân giải 2.3 Å)(12). Công cụ FlexX tích hợp trong LeadIT (www.certara.com) được sử dụng để nghiên cứu mô hình mô tả phân tử docking của hai tập chất này. Mô hình 2D-QSAR và docking sau khi xây dựng được ứng dụng để sàng lọc trên thư viện các chất được phân lập từ các bài thuốc cổ truyền Trung Hoa(7) và Drugbank (www.drugbank.ca) gồm 64229 chất để tìm ra những chất có tiềm năng ức chế enzym 11-β- HSD1. KẾT QUẢ Mô hình 2D-QSAR Cơ sở dữ liệu ban đầu gồm 60 chất có cùng cấu trúc benzamid và phương pháp thử nghiệm tính IC50, được thu thập từ bài báo(9). Kết quả xây dựng mô hình loại được 5 chất Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 23 * Số 2 * 2019 Nghiên cứu Y học Chuyên Đề Dược 341 gây nhiễu, từ tập hợp 55 chất còn lại, sau khi lọc, lựa chọn được 4 thông số mô tả là VDistMa, BCUT_PEOE_0, chiral và Q_VSA_FHYD. Chi tiết về thông số mô tả tham khảo ở www.chemcomp.com. Sự tương quan giữa các thông số nhỏ hơn 0,5, chứng tỏ các thông số độc lập với nhau, vì vậy sử dụng cả 4 thông số để xây dựng mô hình dự đoán. Kết quả từ cơ sở dữ liệu 55 chất xây dựng được mô hình QSAR với phương trình hồi quy: pIC50 = 4,53139 + 1,41407 × VDistMa - 0,82614 × BCUT_PEOE_0 − 1,50404 × chiral + 0,44803 × Q_VSA_FHYD Mô hình có giá trị R2 = 0,71 (lớn hơn 0,5) và RMSE = 0,36 (nhỏ hơn 0,5), chứng tỏ phương trình hồi quy có ý nghĩa(5,7,19). Tiếp theo đánh giá khả năng dự đoán của mô hình thông qua kết quả đánh giá nội Bảng 1. Tuy giá trị Δ = 0,22 gần với mức yêu cầu (< 0,2)(19). Cùng với các tham số đạt yêu cầu khác, mô hình QSAR chứng tỏ có tính ổn định và khả năng dự đoán các hợp chất. Hệ số tương quan phù hợp CCC= 0,83 tương đối gần với mức cần đạt (≥ 0,85). Vì vậy, mô hình QSAR vẫn chứng tỏ có khả năng dự đoán, có thể ứng dụng trong sàng lọc ảo. Đường thẳng tương quan pIC50 thực nghiệm và dự đoán của toàn tập quinolyl benzamid theo mô hình Q được biểu diễn trong Hình 1. Đa số các dẫn chất đều nằm trong khoảng ± 5% so với đường tuyến tính của tập dữ liệu. Bảng 1: Kết quả và chỉ tiêu tham khảo của các tham số đánh giá Tham số Kết quả Chỉ tiêu tham khảo Đánh giá R 2 0,71 > 0,6 Đạt RMSE 0,36 < 0,5; tốt nhất <0,3 Đạt 0,63 > 0,5 Đạt RMSELOO 0,41 < 0,5; tốt nhất <0,3 Đạt 0,62 > 0,5 Đạt 0,36 < 0,5; tốt nhất <0,3 Đạt (Y- Scrambling) 0,64 > 0,2 Đạt 0,59 > 0,5 Đạt Δ 0,22 < 0,2 Không đạt CCC 0,83 ≥ 0,85 Không đạt Hình 1: Đường biểu diễn sự tương quan giữa giá trị pIC50 thực nghiệm và dự đoán theo mô hình Q Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 23 * Số 2 * 2019 Chuyên Đề Dược 342 Mô hình mô tả phân tử docking Tập dẫn chất quinolyl benzamid cũng được dock trên hai cấu trúc 3D3E và 2ILT. Kết quả docking trên hai protein có sự chênh lệch khá lớn. Đối với 3D3E có 59 chất docking thành công vào khoang gắn kết, riêng chất JMC-2005-6696-93 không dock được, trong khi ở 2ILT, tất cả 60 chất đều docking thành công vào khoang. Điểm số docking thay đổi từ - 20,88 kJ/mol đến -5,19 kJ/mol đối với 3D3E và từ -25,75 kJ/mol đến -9,32 kJ/mol với 2ILT. Các chất có điểm số docking tốt (<-20 kJ/mol) của 3D3E chiếm tỷ lệ thấp (5%), ngược lại tỷ lệ này ở 2ILT rất cao (33%). Đa số các dẫn chất quinolyl benzamid đều tương tác với 4 acid amin Ser170, Tyr177 Tyr183, Gly216 cho thấy vai trò quan trọng của các acid amin này trong khoang gắn kết. Trong 60 chất của tập dẫn chất quinolyl benzamid, JMC-2005-6696-81 là chất có điểm số docking tốt nhất (-20,88 kJ/mol) Hình 2 (A,B). Trong khi đó, JMC-2005-6696-33 vì cấu trúc phân tử cồng kềnh nên không thể đi vào sâu trong khoang gắn kết, kết quả là chất này có điểm số docking cao nhất trong các dẫn chất quinolyl benzamid Hình 2 (C,D). (A) (B) (C) (D) Hình 2: Tương tác của JMC-2005-6696-81 (A,B) và JMC-2005-6696-33 (C,D) với các acid amin trong khoang gắn kết Ứng dụng của mô hình docking và QSAR Tập ứng dụng để sàng lọc có 64229 chất, gồm: 57423 chất từ Thư viện các chất phân lập từ những bài thuốc cổ truyền Trung Hoa(7) và 6806 chất từ Ngân hàng dữ liệu thuốc Drug Bank 4.0 và kết quả các chất có giá trị IC50 dự đoán tốt trình bày ở Bảng 2. Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 23 * Số 2 * 2019 Nghiên cứu Y học Chuyên Đề Dược 343 Bảng 2: Các chất được dự đoán có hoạt tính tốt theo mô hình QSAR Tên chất Cấu trúc pIC50 dự đoán IC50 dự đoán (nM) TCM21919 7,65 22,15 TCM21929 7,61 24,71 TCM21932 7,57 27,02 TCM21914 7,56 27,32 TCM21156 7,57 26,90 DB04835 Maraviroc 7,38 41,87 DB02673 7,04 92,17 BÀN LUẬN Kết quả phân tích mô hình mô tả phân tử và mô hình QSAR có thể rút ra kết luận về sự liên quan giữa cấu trúc các dẫn chất quinolyl benzamid và khả năng gắn kết với 11-β-HSD1 như sau: Nhóm −C=O hay −SO2 cần thiết để tạo liên kết hydro với Ser170 hay Tyr183; nhóm −NH2 tạo liên kết hydro với Gly216; nếu Nghiên cứu Y học Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 23 * Số 2 * 2019 Chuyên Đề Dược 344 trong cấu trúc có nhiều nhân thơm, dị vòng thì tạo được nhiều liên kết với các acid amin, tăng khả năng gắn kết, tuy nhiên cấu trúc phân tử không nên quá cồng kềnh sẽ làm phân tử khó đi vào sâu trong khoang liên kết của 11-β- HSD1. Mặt khác, xét về tương quan giữa điểm số docking và pIC50 thì kết quả tương quan tương đối thấp ở cả hai cấu trúc (< 50%). Cụ thể, với 3D3E, tương quan giữa pIC50 của 60 chất và điểm số docking là 3,3%, còn với 2ILT là 6,8%. Kết quả sàng lọc từ bảng 2 cho thấy một số chất có chung khung cấu trúc methoxybenzylpiperidin như TCM21914, TCM21919, TCM21929, TCM21932 được dự đoán có khả năng ức chế tốt enzym 11-β- HSD1. Tuy nhiên khi phân tích docking các chất này thì hai chất TCM21919, TCM21929 không dock được vào khoang gắn kết của 11- β-HSD1, hai chất TCM21914, TCM21932 có điểm số docking dương. Tương tự, maraviroc và DB02673 cũng được dự đoán có khả năng ức chế enzym 11-β-HSD1 nhưng lại không dock được vào khoang gắn kết của 11-β- HSD1. Do vậy, các chất này có thể tương tác với 11-β-HSD1 theo một cơ chế khác, cần được nghiên cứu thêm. Riêng chất TCM21156 (7-cyclohexyl-2-hydroxy-1-(4-hydroxy-3-(2- hydroxyethoxy) phenyl)-7-(4-hydroxy-3- methoxyphenyl)-5-oxoheptan-3-yl acetat) vừa được dự đoán có khả năng ức chế enzym 11-β-HSD1 tốt (IC50 = 26,90 nM), vừa có điểm số docking tốt (pdb 3D3E, -8,67 kJ/mol). Khi phân tích docking, TCM21156 tạo liên kết với các acid amin quan trọng của khoang gắn kết Ser170, Tyr177, Tyr183, Gly216. Như vậy, đây là một chất có tiềm năng ức chế tốt enzym 11-β-HSD1, cần được tổng hợp để tiến hành thử hoạt tính ức chế 11-β-HSD1. KẾT LUẬN Như vậy, nghiên cứu đã xây dựng được mô hình 2D-QSAR trên nhóm dẫn chất quinolyl benzamid với khả năng dự đoán tin cậy. Mô tả sự liên quan giữa cấu trúc dẫn chất quinolyl benzamid và khả năng gắn kết trong khoang 11-β-HSD1 của các chất ức chế enzym này. Kết quả sàng lọc ảo trên thư viện 64229 chất gợi ý một số cấu trúc hóa học có khả năng phát triển thành các chất có hoạt tính ức chế 11-β-HSD1. Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Phát triển khoa học và công nghệ Quốc gia (NAFOSTED) trong đề tài mã số 106-YS.05-2015.31 (Thái Khắc Minh). TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Anagnostis P, Athyros VG, Tziomalos K, Karagiannis A, Mikhailidis DP (2009). Clinical review: The pathogenetic role of cortisol in the metabolic syndrome: a hypothesis. J Clin Endocrinol Metab, 94: pp.2692-2701. 2. Anagnostis P, Katsiki N, Adamidou F, Athyros VG, Karagiannis A, Kita M, Mikhailidis DP (2013). 11-β- hydroxysteroid dehydrogenase type 1 inhibitors: novel agents for the treatment of metabolic syndrome and obesity-related disorders? Metabolism, 62: pp.21-33. 3. Andrews RC, Rooyackers O, Walker BR (2003) Effects of the 11-β-hydroxysteroid dehydrogenase inhibitor carbenoxolone on insulin sensitivity in men with type 2 diabetes. J Clin Endocrinol Metab, 88: pp.285-291. 4. Atanasov AG, Dzyakanchuk AA, Schweizer RA (2006). Coffee inhibits the reactivation of glucocorticoids by 11-β- hydroxysteroid dehydrogenase type 1: a glucocorticoid connection in the anti-diabetic action of coffee? FEBS Lett, 580: pp.4081-4085. 5. Baldi P, Nasr R (2010). When is chemical similarity significant? The statistical distribution of chemical similarity scores and its extreme values. J Chem Inf Model, 50: pp.1205-1222. 6. Bays H. E, Chapman R. H, Grandy S (2007). The relationship of body mass index to diabetes mellitus, hypertension and dyslipidaemia: comparison of data from two national surveys. Int J Clin Pract, 61: pp.737-747. 7. Chen CY (2011). TCM Database@Taiwan: The World's Largest Traditional Chinese Medicine Database for Drug Screening In silico. PLoS ONE, 6(1): pp.e15939 8. Chirico N, Gramatica P (2012). Real external predictivity of QSAR models. Part 2. New intercomparable thresholds for different validation criteria and the need for scatter plot inspection. J Chem Inform Model, 52: pp.2044-2058. Y Học TP. Hồ Chí Minh * Phụ Bản Tập 23 * Số 2 * 2019 Nghiên cứu Y học Chuyên Đề Dược 345 9. Chu JW, Matthias DF, Belanoff J, Schatzberg A, Hoffman AR, Feldman D (2001). Successful long-term treatment of refractory Cushing’s disease with high-dose mifepristone (RU 486). J Clin Endocrinol Metab, 86: pp.3568-3573. 10. Coppola GM, Kukkola PJ, Stanton JL, Neubert AD, Marcopulos N (2005). Perhydroquinolylbenzamides as novel inhibitors of 11-β-hydroxysteroid dehydrogenase type 1. J Med Chem, 48: pp.6696-6712. 11. Day C (2007). Metabolic syndrome, or What you will: definitions and epidemiology. Diab Vasc Dis Res, 4: pp.32-38. 12. Diederich S, Grossmann C, Hanke B (2000). In the search for specific inhibitors of human 11-β-hydroxysteroid dehydrogenases (11-β-HSDs): chenodeoxycholic acid selectively inhibits 11-β-HSD1. Eur J Endocrinol, 142: pp.200-207. 13. Draper N, Walker EA, Bujalska IJ. (2003). Mutations in the genes encoding 11-β-hydroxysteroid dehydrogenase type 1 and hexose-6-phosphate dehydrogenase interact to cause cortisone reductase deficiency. Nat Genet, 34: pp.434-439. 14. Eckel RH, Grundy SM, Zimmet PZ. (2005). The metabolic syndrome. Lancet, 365: pp.1415-1428. 15. Epel ES, McEwen B, Seeman T, Matthews K, Castellazzo G, Brownell K. D, Bell J, Ickovics JR (2000) Stress and body shape: stress-induced cortisol secretion is consistently greater among women with central fat. Psychosom Med, 62(5): pp.623-632. 16. Flyrén K, Bergquist LO, Castro VM, et al. (2007) Piperidine amides as 11β-hydroxysteroid dehydrogenase type 1 inhibitors. Bioorg Med Chem Lett, 17(12), pp.3421- 3425. 17. Ford ES (2005). Risks for all-cause mortality, cardiovascular disease, and diabetes associated with the metabolic syndrome: a summary of the evidence. Diabetes Care, 28(7): pp.1769-1778. 19 18. Gathercole LL, Lavery GG, Morgan SA, Cooper MS, Sinclair AJ, Tomlinson JW, Stewart PM (2013). 11-β- hydroxysteroid dehydrogenase 1: Translational and therapeutic aspects. Endocrine Rev, 34: pp.525-555. 19. Ojha PK, Mitra I, Das RN, Roy K (2011). Further exploring rm2 metrics for validation of QSPR models. Chemomet Intell Lab Sys, 107: pp.194-205. Ngày nhận bài báo: 18/10/2018 Ngày phản biện nhận xét bài báo: 01/11/2018 Ngày bài báo được đăng: 15/03/2019