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

(OECD принципы, Organisation for Economic Co-operation and Development) 
построения QSAR моделей (OECD (Q)SAR project) [425]:
1. Четко определенное свойство, для которого создается QSAR модель. 
2. Однозначный алгоритм построения зависимости «структура-актив-
ность». 
3. Определенная область применимости. 
4. Четкие критерии оценки надежности прогноза и предсказательной 
способности. 
5. Механистическая интерпретация (соответствие реальным механиз-
мам прогнозируемых взаимодействий, если это возможно). 
Применение (Q)SAR моделей в поиске новых фармакологических ве-
ществ основано на том, что фармакологические эффекты конкретного со-
единения, вызываемые его взаимодействием с молекулярной мишенью, 
зависят от особенностей его структуры. Следовательно, описав структуру 
соединения набором характерных элементов (молекулярных дескрипторов) 
и проанализировав ряд соединений, обладающих одинаковыми свойства-
ми, на основании схожести их структурной организации можно построить 
зависимость, вероятнее всего прогнозирующую проявление конкретного 
свойства. Построенная зависимость может быть использована для оценки 
наличия величины данного свойства для новых соединений и отбора «кан-
дидатов», согласно прогнозу, обладающих данным свойством. 
Таким образом, необходимыми элементами при построении (Q)SAR 
зависимостей являются дескрипторное описание химической структуры, 
представление биологической активности, математический метод для ана-
лиза взаимосвязей «структура-активность», наличие обучающей выборки. 
В настоящее время разработано несколько тысяч различных структур-
ных дескрипторов, включая структурные фрагменты, топологические ин-
дексы, различные физико-химические параметры, квантово-химические 
характеристики, и др. [489]. 
Представление биологической активности может быть качественным 
либо количественным. В первом случае, фиксируется факт наличия или 
отсутствия активности («активно/неактивно», «1/0»), и для анализа взаи-
мосвязей структура-активность используются классификационные модели, 
которые позволяют отнести новое соединение к категории «активных» или 
«неактивных» с оценкой соответствующих вероятностей. Во втором случае 
для оценки величины активности используют количественные параметры, 
характеризующие «выраженность» активности, такие как IC
50
, EC
50
, CC
50
, 
и др., которые рассматриваются в качестве независимых переменных при 
построении количественных зависимостей QSAR, например, с использова-
нием регрессионных моделей. 
Для оценки взаимосвязей «структура-активность» используют самые 
разные математические подходы, включая метод ближайших соседей, ис-
кусственные нейронные сети, деревья решений, множественную линейную 
регрессию, метод опорных векторов, Байесовскую статистику, глубокое ма-
шинное обучение, и др. 
64

жүктеу/скачать 3,82 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: