Монография под редакцией А. Л. Хохлова, Н. В. Пятигорской Отделение медицинских наук ббк 2. П86



Pdf көрінісі
бет72/334
Дата24.11.2023
өлшемі3,82 Mb.
#193454
түріМонография
1   ...   68   69   70   71   72   73   74   75   ...   334
Байланысты:
Хохлов 2

Глава 2. Прогнозирование свойств фармакологических веществ in silico
79


дели на основе обучающих выборок, содержащих информацию о структуре 
и количественных характеристиках активности (IC
50
, EC
50
, LD
50
и др.). В 
отличие от PASS, прогнозирующей вероятность наличия той или иной БА у 
анализируемого ХС на качественном уровне (активно/неактивно) на основе 
MNA дескрипторов и метода «наивный Байес», GUSAR предназначен для 
анализа количественных взаимосвязей структура-активность с использова-
нием QNA дескрипторов и метода самосогласованной регрессии. На ряде 
примеров продемонстрированы преимущества реализованного в GUSAR 
подхода по сравнению с широко используемыми для построения QSAR мо-
делей методами CoMFA, CoMSIA, Golpe/GRID, HQSAR и др. [288]. 
С использованием программ PASS и GUSAR нами реализован ряд 
веб-сервисов, объединенных в единую информационно-вычислительную 
платформу Way2Drug [65].
2.8. Веб-сервисы для прогнозирования
биологической активности и других свойств
фармакологических веществ
Появление свободно-доступных через Интернет баз данных, содержащих 
информацию о структуре и биологической активности химических соедине-
ний [253, 275, 440], создало необходимые предпосылки для развития методов 
дизайна лекарств, основанных на структуре лигандов и позволяющих про-
гнозировать профили биологической активности для новых веществ через 
Интернет [255, 460, 474, 475, 479, 480]. Для прогноза биологической активно-
сти используется либо анализ структурного сходства (например, Swiss Target 
Prediction), либо методы машинного обучения (например, ChemProt). 
Программа PASSOnline (исходное название PASS INet) стала первым в 
мире свободно-доступным веб-ресурсом [127, 394], позволявшим пользова-
телям осуществлять прогнозирование спектров биологической активности 
через Интернет, что было отмечено в недавней публикации Андреаса Бен-
дера с сотрудниками: «
One of the earliest and most widely used examples of 
datamining target elucidation is the continuously curated and expanded Prediction 
of Activity Spectra for Substances (PASS) software, which was assimilated from 
the bioactivites of more than 270,000 compound-ligand pairs
» [409]. 
В настоящее время с помощью свободно-доступного в интернете веб-ре-
сурса PASS Online можно прогнозировать около 4000 видов биологической 
активности со средней точностью прогноза ~95%. Число зарегистрирован-
ных пользователей PASS Online насчитывает свыше 23000 человек из 100 
стран мира; ими получены результаты прогноза спектров БА для более чем 
760000 молекул. Независимыми от разработчиков программы исследовате-
лями опубликовано свыше 600 работ, в которых приведены результаты про-
гноза спектров БА изучаемых ими ХС (частично работы, опубликованные 
в 2001–2013 г.г., рассмотрены в обзоре [287]). PASSOnline широко исполь-
80


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   68   69   70   71   72   73   74   75   ...   334




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет