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

чаев, не позволяет осуществить прогноз для новых веществ. В ряде работ 
были предложены модификации данного метода, детальное сопоставление 
которых было проведено Кубиньи и Керханом [386–388]. Показано, что эта 
модель эквивалентна модели Ханша, содержащей только члены первого по-
рядка. Несмотря на сравнительную простоту этого подхода, а может быть 
именно благодаря ей, различные модификации метода Фри-Вильсона при-
меняются в анализе связи «структура-активность» до настоящего времени 
(см., например, работу [434]). 
Кир использовал методы теоретического конформационного анализа для 
расчета устойчивых конформаций соединений обучающей выборки. Далее 
производился поиск фрагментов, имеющих сходное распределение зарядов, 
что позволило осуществить «картирование» активного центра. С использо-
ванием этого подхода Кир построил двумерные модели активных центров 
ацетилхолина, серотонина, гистамина, стероидов и др. [373, 374]. 
Около 70 примеров успешного применения QSAR к веществам из раз-
личных химических классов и разнообразным видам биологической актив-
ности приведено в книге [291]. Одним из примеров такого рода является 
построение регрессионных уравнений, описывающих взаимосвязь между 
ингибированием моноаминоксидазы и физико-химическими свойствами 
пропиниламинов [407]. На основе этих уравнений был выполнен прогноз 
величины биологической активности (pI
50
– отрицательный логарифм мо-
лярной концентрации, при которой происходит ингибирование 50% фер-
мента) для шести веществ, не включенных в выборку, по которой строи-
лись регрессионные уравнения. Для соединений (52–56) из данной работы 
экспериментальные величины pI
50
составили 5, 5; 4, 0; 3, 7; 3, 7; 3, 0; 2, 9, 
а расчетные 6, 1; 4, 1; 4, 4; 3, 6; 2, 4; 2, 9, соответственно [407], что свиде-
тельствует о достаточно высоком качестве предсказаний. Следует отметить, 
что рассмотренные в книге R. Franke виды биологической активности пре-
имущественно относятся к надмолекулярному уровню (антибактериальная, 
противогрибковая, антималярийная, цитостатическая, спазмолитическая, 
антигипертензивная, анальгетическая, и др.), что отражает преобладающие 
в тот период методики экспериментального тестирования биологической 
активности. 
В настоящее время (Q)SAR модели – классификационные или количе-
ственные модели, широко используются в фармацевтических исследова-
ниях и разработках для прогнозирования биологической активности (в том 
числе взаимодействия с мишенями) химических соединений. Традиционно, 
классификационное SAR моделирование применяют для разделения соеди-
нений на активные и неактивные по отношению к определенному свойству 
молекул (например, антигипертензивное, канцерогенное, мутагенное, анк-
сиолитическое действие и т.д.). QSAR модели применяют для оценки коли-
чественных величин активности (например, IC
50
). Модели строят на основе 
данных о биологической активности химических соединений, получен-
ных экспериментально. В начале 2000-х годов были разработаны критерии 

жүктеу/скачать 3,82 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: