Dự đoán cấu trúc protein
tải về 363.9 Kb.
|
- Điều hướng trang này:
- Dự đoán cấu trúc protein
- Molnupiravir, remdersivir và favipiravir
- Sàng lọc chất ức chế tiềm năng kháng SARS-CoV-2 Mpro sử dụng phương pháp docking phân tử
|
Bộ gen của SARS-CoV-2 có độ dài khoảng 25-32 kilobase, đây là virus có bộ gen lớn nhất trong số các virus RNA. Bộ gen bao gồm các vùng: vùng 5’UTR, khung đọc mở, vùng 3’UTR và cuối cùng là Đuôi-poly (A). Hai phần ba đầu tiên của bộ gen mã hóa cho các protein phi cấu trúc từ 2 khung mở đọc ORF1a và ORF1b. 1/3 cuối của bộ gen mã hóa cho các protein cấu trúc. Có 4 protein cấu trúc được bảo tồn trên các CoV đó là protein (S), protein màng (M), protein vỏ (E) và nucleocapsid (N) protein (Hình 1). Protein S chịu trách nhiệm liên kết với tế bào vật chủ và là thụ thể để virus xâm nhập vào tế bào vật chủ. Các protein M, E và N là một phần của nucleocapsid của các hạt virus. Dự đoán cấu trúc protein là một ứng dụng quan trọng nữa của Tin Sinh học, dựa vào kỹ thuật mô phỏng tương đồng giữa một protein đã biết với một thông tin trình tự mới. Ngoài ra kỹ thuật mô phỏng tương đồng còn rất hữu ích trong việc mô phỏng thiết kế thuốc, giúp mô phỏng hợp chất thuốc nào tương tác tốt với protein gây bệnh, từ đó làm giảm đáng kể thời gian nghiên cứu tìm kiếm thuốc mới. Hiện tại, nhiều đơn vị lâm sàng trong Bệnh viện Bạch Mai đã triển khai tiếp nhận điều trị bệnh nhân Covid-19. Molnupiravir, remdersivir và favipiravir là những thuốc kháng virus đã được Bộ Y tế đưa vào phác đồ điều trị Covid-19. Molnupiravir và favipiravir được khuyến cáo chỉ định điều trị cho bệnh nhân người lớn mức độ nhẹ đến trung bình và có ít nhất một yếu tố nguy cơ làm bệnh tiến triển nặng. Remdersivir được khuyến cáo chỉ định cho người bệnh nội trú, mức độ nhẹ và có nguy cơ tiến triển nặng; mức độ trung bình và nặng Sàng lọc chất ức chế tiềm năng kháng SARS-CoV-2 Mpro sử dụng phương pháp docking phân tử Docking phân tử thường được sử dụng để xác định nhanh vị trí và ái lực liên kết của các hợp chất thử với enzyme mục tiêu. Do sử dụng tài nguyên tính toán ít, docking phân tử có thể được sử dụng để nghiên cứu tương tác của hàng ngàn đến hàng triệu chất hướng tới mục tiêu. Ngay khi có cấu trúc thực nghiệm của SARS-CoV-2 Mpro, hàng loạt nghiên cứu docking phân tử đã được tiến hành nhằm dự toán chất ức chế tiềm năng cho protein mục tiêu này. Trong đó, có thể kể đến công bố của Thúy và cs (2020) [6] sử dụng phần mềm docking phân tử dự toán các hợp chất chiết xuất từ tỏi có khả năng ức chế SARS-CoV-2 Mpro. Các hợp chất được dự đoán có ái lực cao với Mpro đều là các hợp chất có chứa nguyên tố lưu huỳnh, như allyl disulfide, allyl trisulfide, allyl (E)-1-propenyl disulfide... Calligari và cs (2020) [7] cũng công bố kết quả nghiên cứu ái lực liên kết của các thuốc trong cơ sở dữ liệu nghiên cứu bệnh cúm (Influenze Research Database) sử dụng AutoDock Vina - một trong những phần mềm docking phân tử miễn phí phổ biến nhất. công nghệ tin sinh học (Docking với phần mềm AutoDock) để sàng lọc các hoạt chất chính có trong các thảo dược có ái lực liên kết mạnh với các đích phân tử, là các phân tử liên quan tới quá trình xâm nhập và tăng sinh của virus SARS-CoV-2 CSDL trên thế giới lưu trữ rất nhiều thông tin, VLDT của các virus gây bệnh viêm đường hô hấp tác nhân gây nhiễm -> giải trình tự -> có trình tự mà mình nghĩ là tác nhân gây bệnh -> tìm trên ngân hàng dữ liệu bộ gene của vr gây bệnh đường hô hấp -> phát hiện chi corona vr, nhưng khác với các vr đã đc phát hiện -> con mới, khác bao % và ntn so vs những con cũ chức năng bộ gene: mã hóa cái gì, có những vùng nào, có giống những corona vr trc đây hay không -> chung cấu trc vs vr 1 nhưng cũng có phần khác nhau -> đưa ra cấu trc trình tự bộ gene cov2 tin sinh đưa ra cấu trúc pro, dựa trên biến động trình từ coV -> đưa ra đc cấu trúc pro S trên coV 1, do vr sản xuất ra, cho phép vr xâm nhiễm vào tb chủ thông qua tt vs 1 thụ thể trên tb chủ Dựa trên cấu trúc pro -> domain nào tt chặt chẽ và chính quyết định việc xâm nhiễm của vr vào tb chủ, thụ thể trên tb chủ mà nó gắn vào -> pro ACE2 trên màng của tb chủ Cơ chế gây bệnh: vr tt vs thụ thể -> xâm nhiễm tb -> nhân lên trong tb -> phá màng tb -> thoát ra ngoài -> xâm nhiễm các tb khác Ko cho nó xâm nhập Cứ để cho xâm nhập -> ngăn ko cho nó nhân lên trong tb chủ Mô phỏng cấu trúc dựa trên trình tự của thụ thể trên tb chủ và cov2, mô phỏng sự tt của 2 cấu trúc này -> tìm kiếm các phân tử điều trị (ko chế thuốc mới, tái sd thuốc cũ theo mục tiêu mới, csdl về thuốc hiện giờ, phân tử mục tiêu hiện giờ) đã có có thể chống lại sự xâm nhiễm Lấy cấu trúc đã có của các thuốc điều trị đã có -> docking (thử sự tt) Remdesivir: ngăn chặn cơ chết nhân lên trong tb chủ, ức chế sự sao chép rna của cov2 Bắt đầu: SARS-CoV-2 là chủng coronavirus gây ra Bệnh viêm đường hô hấp cấp do virus corona 2019 (COVID-19). Giống với các chủng virus khác trong nhóm coronavirus, bộ gen của SARS-CoV-2 mã hóa protein gai S, protein vỏ, protein màng và nucleocapsid protein. Protein gai S đứng đầu trong danh sách các protein ở CoV tạo đáp ứng miễn dịch và tạo kháng thể. Protein gai S là một glyprotein có khối lượng 141 kDa, là một thụ thể quan trong giúp cho việc lây nhiễm của CoV lên tế bào vật chủ. Trong quá trình xâm nhập vào tế bào vật chủ, protein gai S sẽ được cắt để tạo thành tiểu đơn vị S1 và S2, trong đó S1 giúp cho việc tương tác với thụ thể trên bề mặt tế bào vật chủ và S2 giúp cho quá trình nhập màng. SARS-CoV-2 đã được chứng minh là sử dụng thụ thể này để bám vào thụ thể bề mặt angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) trên tế bào vật chủ. Việc thay đổi cấu trúc của protein S này sau khi tương tác với thụ thể ở tế bào vật chủ đã giúp SARS-CoV-2 xâm nhập vào tế bào vật chủ. Khi đại dịch bùng phát, tin sinh học đã nhanh chóng được phát triển đặc biệt để nghiên cứu SARS-CoV-2, từ phát hiện đến đột biến gen. Những kết quả đã được cung cấp công khai miễn phí ở các CSDL lớn trên thế giới để thúc đẩy nghiên cứu thêm. Phát triển một loại thuốc mới cần trải qua các giai đoạn: bắt đầu từ việc xác định các tác nhân gây bệnh, phát hiện các hợp chất tiềm năng, tối ưu hóa thuốc thông qua các thử nghiệm tiền lâm sàng và lâm sàng để đánh giá hiệu quả và độ an toàn của thuốc mới được phát triển. Để trải qua tất cả các giai đoạn trên cần một quá trình lâu dài, phức tạp, tốn kém và có rủi ro cao.
Xây dựng các cấu trúc 3 chiều của các phân tử protein, các hợp chất hóa học dựa trên các phương pháp: dựa trên những cấu trúc tương đồng (homology modeling) và dự đoán những cấu trúc hoàn toàn mới (De novo protein structure prediction). Mô phỏng các phản ứng gắn kết (docking) của các hoạt chất với các protein gây bệnh. Hiện nay việc nghiên cứu mô phỏng các phản ứng của thuốc đang được phát triển rộng rãi ở nhiều công ty dược. Mục đích chính của các nghiên cứu này là tìm ra một hợp chất hóa học có thể gắn kết chặt chẽ với protein mục tiêu (cả về cấu trúc hình học và liên kết hóa học), từ đó làm bất hoạt các protein này. Đích đến của các phân tử thuốc thường là những phân tử protein hoặc enzyme liên quan đến một trạng thái bệnh lý riêng biệt và thuộc hệ thống truyền tín hiệu tế bào hoặc trao đổi chất đặc trưng. Do vậy, các loại thuốc được thiết kế để ức chế, hồi phục hoặc biến đổi cấu trúc hoặc phương thức hoạt động của protein, enzyme liên quan đến bệnh lý. Sau khi tạo được một ngân hàng cấu trúc của các phân tử thuốc, những phân tử có hoạt tính sinh học mong muốn có thể được sàng lọc Quy trình sàng lọc, tìm kiếm các thuốc tiềm năng có khả năng kháng virus không thể bỏ qua ứng dụng công nghệ máy tính để sàng lọc từ cơ sở dữ liệu nhằm định hướng tìm kiếm các loại thuốc tiềm năng. Hiện nay, việc đề kháng kháng sinh diễn ra khá phổ biến, chiến lược của các phác đồ điều trị của thuốc tân dược là nâng liều, phối hợp thuốc và đổi sang thuốc mới để tránh hiện tượng đề kháng kháng sinh. Sử dụng các thuốc cũ trong điều trị bệnh viêm đường hô hấp cấp nói chung và trị bệnh COVID-19 vẫn là phương án được giới y học thực hiện Slide 35: Sau khi xâm nhập được vào cơ thể, tế bào virus sẽ sao chép và nhân lên một cách nhanh chóng trong cơ thể người, từ đó gây ra các triệu chứng bệnh. Các loại thuốc kháng virus hoạt động bằng cách làm gián đoạn quá trình này. Ví dụ như remdesivir hoạt động bằng cách ức chế một loại enzyme mà virus cần nó để sao chép, đó là ức chế Enzyme RNA-dependent RNA polymerase (RdRp), là enzyme cực kỳ quan trọng giúp virus SARS-CoV-2 tiếp tục nhân đôi mã gene RNA. Khi enzyme này bị khóa lại khiến virus không thể tiếp tục nhân lên Kĩ thuật Protein docking là kĩ thuật mô hình hóa nhằm dự đoán vị trí và cấu hình thuận lợi mà phân tử cơ chất có thể gắn kết trên phân tử protein. Phân tử cơ chất được cho dịch chuyển trong không gian bao quanh phân tử protein để tìm vị trí có năng lượng gắn kết âm nhất sử dụng các hàm đánh giá và phương pháp tìm kiếm cực trị toàn cục khác nhau. Docking có vai trò quan trọng trong việc dự đoán ái lực và hoạt tính của các dược chất đối với protein, từ đó dự đoán khả năng hoạt hóa hoặc ức chế một protein chức năng. Bên cạnh đó docking cũng giúp dự đoán tâm hoạt động và vị trí, cấu hình thuận lợi của cơ chất tham gia phản ứng khi xem xét cơ chế xúc tác của enzyme (cũng là một loại protein chức năng). Docking trở thành bài toán tối ưu, tìm vị trí và cấu hình phù hợp nhất của một cơ chất gắn kết lên protein. Về mặt nhiệt động lực học, mục tiêu của docking là tìm ra cấu hình mà năng lượng tự do của toàn hệ là thấp nhất. Để tìm cấu hình phù hợp nhất cần phải liên hệ không gian cấu hình với các giá trị số đánh giá được khả năng gắn kết của cơ chất lên protein rồi mới áp dụng được các thuật toán tìm kiếm. Đích đến của các phân tử thuốc thường là những phân tử protein hoặc enzyme liên quan đến một trạng thái bệnh lý riêng biệt và thuộc hệ thống truyền tín hiệu tế bào hoặc trao đổi chất đặc trưng. Do vậy, các loại thuốc được thiết kế để ức chế, hồi phục hoặc biến đổi cấu trúc hoặc phương thức hoạt động của protein, enzyme liên quan đến bệnh lý. Sau khi tạo được một ngân hàng cấu trúc của các phân tử thuốc, những phân tử có hoạt tính sinh học mong muốn có thể được sàng lọc Phương pháp tính toán hóa học lượng tử và docking phân tử để nghiên cứu các tính chất hóa lý, hoạt tính sinh học của các loại thuốc tiềm năng và sử dụng với mục đích định hướng thực nghiệm. Quy trình sàng lọc, tìm kiếm các thuốc tiềm năng có khả năng kháng virus không thể bỏ qua ứng dụng công nghệ máy tính để sàng lọc từ cơ sở dữ liệu nhằm định hướng tìm kiếm các loại thuốc tiềm năng. Hiện nay, việc đề kháng kháng sinh diễn ra khá phổ biến, chiến lược của các phác đồ điều trị của thuốc tân dược là nâng liều, phối hợp thuốc và đổi sang thuốc mới để tránh hiện tượng đề kháng kháng sinh. Sử dụng các thuốc cũ trong điều trị bệnh viêm đường hô hấp cấp nói chung và trị bệnh COVID-19 vẫn là phương án được giới y học thực hiện Sử dụng phương pháp docking phân tử để dự đoán năng lượng docking và tương tác giữa thuốc (ligand) với enzyme/protein của virus từ đó đề nghị cơ chế ức chế virus của hệ nghiên cứu nhằm xác định các thành phần có thể ngăn ngừa lây nhiễm hoặc điều trị COVID-19 Sau khi xâm nhập được vào cơ thể, tế bào virus sẽ sao chép và nhân lên một cách nhanh chóng trong cơ thể người, từ đó gây ra các triệu chứng bệnh. Các loại thuốc kháng virus hoạt động bằng cách làm gián đoạn quá trình này. Ví dụ như remdesivir hoạt động bằng cách ức chế một loại enzyme mà virus cần nó để sao chép. Còn thuốc molnupiravir lại hoạt động thông qua sự "lừa dối". Tức là, trong khi các tế bào sẽ xây dựng những chuỗi virus RNA, thì molnupiravir sẽ thay thế một số phần cần thiết trong quá trình đó. Những phần tử "giả mạo" này tiếp tục đột biến trong virus mới sao chép khiến nó rơi vào bất ổn. Molnupiravir là một loại thuốc hoạt động bằng cách đưa các đột biến vào mã di truyền của vi rút SARS-CoV-2, ngăn chặn sự tái tạo của vi rút. Những đột biến ở protein gai của các biến thể SARS-CoV-2 làm tăng ái lực liên kết của vùng gắn thụ thể (receptor binding domain: RBD) ở protein gai của virus với thụ thể enzym chuyển 2 (angiotensin-converting enzyme 2: ACE2) của tế bào đường hô hấp của người tải về 363.9 Kb. Chia sẻ với bạn bè của bạn:
|