WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

ВАСИЛЬЕВ Павел Михайлович

ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ПРОГНОЗА ФАРМАКОЛОГИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ

ХИМИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ

14.00.25 – фармакология, клиническая фармакология

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

доктора биологических наук

Волгоград – 2009

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Волгоградский государственный медицинский университет Росздрава» и ГУ «Волгоградский научный центр Российской академии медицинских наук и Администрации Волгоградской области»

Научный консультант:        член-корреспондент РАМН,

       заслуженный деятель науки РФ,

       доктор медицинских наук,

       профессор Спасов Александр Алексеевич

Официальные оппоненты:        доктор биологических наук,

       кандидат физико-математических наук,

       профессор Поройков Владимир Васильевич

       заслуженный деятель науки РФ,

       доктор медицинских наук,

       профессор Резников Константин Михайлович

       доктор химических наук,

       профессор Озеров Александр Александрович

Ведущая организация:        Учреждение Российской академии наук

       «Центр теоретических проблем

       физико-химической фармакологии РАН»

Защита состоится «____»________________2009 г. в _____ ч. на заседании Диссертационного Совета Д 208.008.02 при ГОУ ВПО «Волгоградский государственный медицинский университет Росздрава» по адресу: 400131, г. Волгоград, пл. Павших борцов, 1

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Волгоградский государственный медицинский университет Росздрава»

Автореферат разослан «____»_________________ 2009 г.

Ученый секретарь

Диссертационного Совета,

доктор медицинских наук,

профессор        А. Р. Бабаева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Фундаментальная проблема соотношения биологической активности и структуры химических соединений и поиск на этой основе новых высокоактивных лекарственных веществ имеет принципиальное значение для современной фармакологии. На 01 марта 2008 г. получено свыше 34 млн. химических соединений [CAS®, 2008], выявлено более 5,6 тыс. видов рецепторов и ионных каналов [IUPHAR, 2008; EMBL-EBI, 2008] и почти 4,7 тыс. видов ферментов [IUBMB, 2008], а число видов биологической активности превысило 7,5 тыс. [Poroikov V. V. et al., 2005; Лагунин А. А., 2001]. Для поиска фармакологически активных веществ используются разные подходы, например, нейрохимические [Закусов В. В., 1973; Вальдман А. В. и др., 1987; Петров В. И. и др., 1997, 2001, 2003; Воронина Т. А., Середенин С. Б., 1998, 2002], биофизические [Пирузян Л. А., Ландау М. А., 1998], методы протеомики [Archakov A. I. et al., 2003], классический QSAR [Кабанкин А. С., 2004], математическое моделирование физиологических процессов [Ataullakhanov F. I. et al., 2005]. Выявление одного перспективного лекарственного вещества требует изучения не менее 10 тыс. соединений [Kubinyi H., 2001], разработка нового лекарства длится 12 - 15 лет, а затраты на это составляют от 500 млн. до 1,9 млрд. долл. [Chemoinformatics, 2003; Кубиньи Г., 2006]. Поэтому в настоящее время начальным этапом поиска фармакологически активных веществ, как правило, является использование доэкспериментальных методов in silico, предваряющих экспериментальные исследования in vitro и in vivo. Для этих целей разработаны специализированные информационные технологии и на их основе созданы интегрированные системы и программные среды [SYBYL®, 2008; Discovery Studio®, 2008; Flex* Software Library, 2008; Poroikov V. et al., 2005; Palyulin V. A. et al., 2000]. Российской академией наук на период с 2007 по 2011 гг. утверждены как приоритетные следующие направления фундаментальных исследований: математические модели в биологии, биоинформатика; химические проблемы создания фармакологически активных веществ нового поколения; в информационных технологиях – системный анализ, системы распознавания образов, принятие решений при многих критериях [Распоряжение Президиума РАН …, 2007]. Российская академия медицинских наук определила в качестве одного из перспективных направлений развития медицинской науки на период до 2025 г. разработку на основе технологий биоинформатики и компьютерного конструирования лекарств методов оценки безопасности и эффективности лекарственных препаратов [Прогноз развития медицинской науки …, 2008].

Таким образом, разработка и внедрение информационных технологий прогноза фармакологической активности химических соединений и компьютерного поиска новых лекарственных веществ является перспективным приоритетным направлением современной науки и имеет высокую степень актуальности.

Диссертационная работа выполнена в рамках Федеральной целевой научно-технической программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники гражданского назначения» (№ государственной регистрации 01200116045). Тема утверждена на заседании Ученого Совета ВолГМУ (протокол № 7 от 09 марта 2005 г.) и включена в план НИР.

Цель исследования. Создание информационной технологии компьютерного прогноза фармакологической активности химических соединений на основе комплексного подхода к прогнозу; использование этой технологии для направленного поиска веществ с высокой фармакологической активностью, прогноза их взаимодействия с сайтами связывания биомишеней и оценки их токсических эффектов.

Основные задачи исследования.

  1. Разработать теоретические основы новой информационной технологии – комплексную методологию компьютерного прогноза фармакологической активности химических соединений.
  2. В рамках комплексного подхода создать специализированный язык описания структуры химических соединений; разработать на основе теории распознавания образов и теории принятия решений математические методы, стратегии и алгоритмы прогноза; создать комплекс компьютерных программ для прогноза биологической активности химических соединений.
  3. Сформировать банки и базы данных: а) по структуре и различным видам активности известных лекарственных и биологически активных веществ; б) по структуре, фармакологической активности и острой токсичности новых производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов, адамантана, ГАМК и пирролидона; в) по структуре и канцерогенной опасности известных химических соединений.
  4. Исследовать применение новой информационной технологии для прогноза наличия/отсутствия и уровня рецепторного, пострецепторного, мембранного и иных видов фармакологической активности структурно-разнородных и структурно-сходных соединений разных химических классов, взаимодействующих с различными типами биомишеней, а также солей, молекулярных комплексов и смесей индивидуальных веществ – с экспериментальной проверкой результатов прогноза.
  5. Исследовать применение новой информационной технологии для анализа механизмов взаимодействия лигандов с сайтами связывания биомишеней и построения моделей этих сайтов.
  6. Исследовать применение новой информационной технологии для прогноза наличия/отсутствия и уровня токсических эффектов соединений разной химической природы, с экспериментальной проверкой результатов прогноза.
  7. Провести с использованием новой информационной технологии направленный поиск новых высокоактивных веществ по актуальным видам фармакологической активности среди неиспытанных соединений.

Научная новизна.

Cформировано научное направление в решении фундаментальной проблемы соотношения химической структуры и биологической активности на основе комплексного подхода к прогнозу фармакологической активности химических соединений. Впервые создана принципиально отличающаяся от существующих QSAR-подходов новая комплексная методология прогноза, основанная на совместном использовании различных по физико-химическому смыслу способах описания химической структуры, различных по сложности уровней этого описания и расширяющейся по параметрам избыточности такого описания; разных по математическому содержанию методов классификации; концептуальных по результату схем принятия решений. Разработаны основные теоретические концепции новой методологии.

Созданное научное направление расширяет представления о взаимодействии биологически активных веществ с живыми системами и открывает дополнительные возможности построения новых концепций, моделей и подходов, которые могут быть использованы для решения задач, связанных с проблемой «структура – активность». Комплексный подход к прогнозу и составляющие его теоретические концепции являются методологической основой для создания новых методов, компьютерных систем и информационных технологий прогноза биологической активности химических соединений.

Впервые создана новая информационная технология компьютерного прогноза фармакологической активности химических соединений (ИТ «Микрокосм»), основанная на комплексном подходе к прогнозу. Создан новый специализированный мультидескрипторный иерархический многоуровневый язык описания химической структуры QL. На основе теории распознавания образов разработаны четыре метода прогноза в коррелированных пространствах сверхбольшой размерности. На основе теории принятия решений созданы три стратегии прогноза – способы формирования интегральных решающих правил по спектру промежуточных прогнозных оценок. Разработаны соответствующие алгоритмы, создан специализированный программный комплекс.

С применением новой информационной технологии выполнен эффективный прогноз наличия и уровня различных видов фармакологической активности структурно-разнородных и структурно-сходных соединений разных химических классов.

Доказана возможность эффективного использования ИТ «Микрокосм» для прогноза наличия и уровня различных видов фармакологической активности простых и сложных солей и молекулярных комплексов структурно-разнородных и структурно-сходных химических соединений.

Впервые с помощью новой информационной технологии выполнен прогноз фармакологической активности смесей индивидуальных веществ, с учетом синергизма компонентов.

На основе 2D-фармакофоров-образов в ИТ «Микрокосм» выполнен анализ механизмов взаимодействия лигандов с сайтами связывания H1-, H2- и H3-гистаминовых рецепторов и построены их содержательные модели.

Доказана эффективность использования разработанной информационной технологии для прогноза острой токсичности и канцерогенной опасности соединений различных химических классов.

Научно-практическая значимость.

Созданная информационная технология используется: а) для направленного поиска новых высокоактивных веществ среди рассмотренных классов соединений по изученным видам фармакологической активности; б) для планирования синтеза новых высокоактивных веществ путем прогноза уровня заданного вида фармакологической активности предполагаемых к синтезу соединений; в) для оптимизации поиска высокоактивных соединений других химических классов и прогноза иных видов фармакологической активности, помимо рассмотренных в настоящем исследовании; г) для исключения соединений, обладающих нежелательными токсическими эффектами.

Технология позволяет оптимизировать вид солеобразующих остатков в органических солях, число и химическую структуру образующих молекулярные комплексы соединений, количественный состав смесей и химическую структуру входящих в них индивидуальных веществ – с целью достижения максимального уровня изучаемой фармакологической активности; она может быть применена для создания с использованием явления синергизма высокоэффективных и низкотоксичных многокомпонентных лекарственных средств.

ИТ «Микрокосм» позволяет проводить на основе языка QL анализ фармакофоров испытанных соединений и использовать выявленные признаки высокой активности для модификации структуры веществ-лидеров с целью повышения их активности, а также для выработки мотивированных заключений о возможных механизмах действия изучаемых соединений и построения моделей сайтов связывания взаимодействующих с этими соединениями биомишеней.

Созданы банки и базы данных: а) по структуре и 33 видам активности 10,3 тыс. известных лекарственных и биологически активных веществ; б) впервые по структуре и уровню 33 видов фармакологической активности и острой токсичности новых химических соединений – 1312 производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов, 123 производных адамантана, 52 производных ГАМК и пирролидона; в) по структуре и канцерогенной опасности 492 известных соединений.

Впервые с помощью новой информационной технологии проведен эффективный направленный поиск новых высокоактивных соединений: среди производных азотсодержащих гетероциклов найдено 48 веществ с высокой антиагрегантной активностью, 35 веществ с высокой антиаритмической активностью, 24 вещества с высокой антиоксидантной активностью, 23 вещества с высокой гемореологической активностью, 18 веществ с высокой P2Y1-антипуринергической активностью, 22 вещества с высокой -опиоидной агонистической активностью, 2 вещества с высокой 5-HT3-антисеротониновой активностью; среди производных адамантана найдено 3 вещества с потенциально высокой антиортовирусной активностью, 3 вещества с ноотропной активностью и 1 вещество с высокой антиоксидантной активностью; среди производных ГАМК и пирролидона найдено 3 вещества с высокой противоишемической активностью. Применение новой информационной технологии в направленном поиске новых высокоактивных веществ позволяет существенно, в несколько раз, сократить временные, финансовые и материальные затраты на поиск таких соединений. Тридцать наиболее активных из найденных в результате компьютерного прогноза веществ рекомендованы для углубленного изучения.

Реализация результатов исследования. Разработанная информационная технология и полученные с ее помощью методические рекомендации используются: в направленном поиске и при планировании синтеза новых химических соединений с высокой фармакологической активностью на кафедре фармакологии ВолГМУ, в НИИ фармакологии ВолГМУ, в Волгоградском НЦ РАМН и АВО, Волгоградском государственном техническом университете, Волжском политехническом институте ВолгГТУ, Кубанском государственном медицинском университете, НИИ физической и органической химии Южного федерального университета; в научно-производственной деятельности ОАО «Волжский оргсинтез». Наиболее существенные результаты работы легли в основу элективного курса «Молекулярные аспекты создания лекарственных препаратов» кафедры фармакологии ВолГМУ, включены в лекционные курсы на кафедрах фармацевтической и токсикологической химии, фармакологии и биофармации ФУВ ВолГМУ, в учебно-методические материалы на кафедрах технологии органического и нефтехимического синтеза ВолгГТУ, химии и общей химической технологии ВПИ ВолгГТУ.

Основные положения, выносимые на защиту.

  1. Комплексный подход к прогнозу и составляющие его теоретические концепции являются методологической основой для разработки компьютерных систем прогноза биологической активности химических соединений. В рамках комплексной методологии создана ИТ «Микрокосм» – высокоэффективная информационная технология прогноза фармакологической активности химических соединений.
  2. Новая информационная технология позволяет с высокой точностью проводить прогноз наличия и уровня 33 видов фармакологической активности структурно-разнородных соединений и 30 видов фармакологической активности структурно-сходных соединений и осуществлять на этой основе эффективный направленный поиск высокоактивных веществ с заданным фармакологическим действием – в том числе, для солей и молекулярных комплексов этих соединений.
  3. Разработанная информационная технология успешно использована для прогноза наличия и уровня фармакологической активности смесей индивидуальных веществ, с учетом синергизма компонентов.
  4. На основе созданной информационной технологии проведен анализ механизмов взаимодействия лигандов с сайтами связывания H1-, H2- и H3-гистаминовых рецепторов и построены содержательные модели этих сайтов.
  5. С помощью новой информационной технологии с высокой достоверностью выполнена оценка канцерогенной опасности производных сульфенамидов и уровень острой токсичности производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов.
  6. С применением новой информационной технологии среди производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов, адамантана, ГАМК и пирролидона в эксперименте найдены 182 вещества с высоким уровнем следующих видов активности: -опиоидной агонистической, P2Y1-антипуринергической, 5-HT3-антисеротониновой, антиагрегантной, гемореологической, антиаритмической, антиоксидантной, антиортовирусной, ноотропной, противоишемической; из них 30 соединений рекомендованы для углубленных экспериментальных фармакологических исследований.

Апробация работы. В 2000 - 2009 гг. материалы диссертации докладывались и обсуждались на V традиционной на­учно-технической конференции стран СНГ «Процессы и оборудование экологических производств», Волгоград, 2000; 13-й Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», Ростов-Великий, 2000; 1-й Российской электронной конференции по биоинформатике, Москва, 2000; Международном экологическом конгрессе «Новое в экологии и безопасности жизнедеятельности», Санкт-Петербург, 2000; Международной научно-технической конференции «Современ­ные информационные технологии», Пенза, 2000; Международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах», Новочеркасск, 2000; Международной научно-практической конференции «Современная техника и технологии в медицине и биологии», Новочеркасск, 2001; Международной научно-практической конференции «Развивающиеся интеллектуальные системы автоматизированного проектирования и управление», Новочеркасск, 2001; Международной научной конференции «Химия и технология каркасных соединений», Волгоград, 2001; Первой Национальной конференции «Информационно-вычислительные технологии в решении фундаментальных научных проблем и прикладных задач химии, биологии, фармацевтики, медицины», Москва, 2002; Международных научно-технических конференциях «Информационные технологии в образовании, технике и медицине», Волгоград, 2000, 2004; I и II Российских школах-конференциях «Молекулярное моделирование в химии, биологии и медицине», Саратов, 2002, 2004; Третьей Всероссийской с международным участием школе-конференции по физиологии кровообращения, Москва, 2004; 16-th International Congress of Chemical and Process Engineering, Praha, 2004; 1-м Международном форуме «Актуальные проблемы современной науки», Самара, 2005; X и XI Международных научно-технических конференциях «Наукоемкие химические технологии», Волгоград, 2004, Самара, 2006; II и III Всероссийских конференциях с международным участием «Новые информационные технологии в медицине», Волгоград, 2006, 2008; 2-й, 3-й, 4-й, 5-й и 6-й Всероссийских конференциях «Молекулярное моделирование», Москва, 2001, 2003, 2005, 2007, 2009; Fourth International Symposium on Computational Methods in Toxocology and Pharmacology Integrating Internet Recources, Moscow, 2007; III Съезде фармакологов России «Фармакология – практическому здравоохранению», Санкт-Петербург, 2007; IX, XI, XIV, XV и XVI Российском Национальном конгрессе «Человек и лекарство», Москва, 2002, 2004, 2007, 2008, 2009.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 152 печатные работы, в том числе 1 монография, 9 авторских свидетельств, 1 депонированная рукопись и 67 статей, из которых 15 статей в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ.

Объем и структура работы. Диссертация изложена на 428 страницах, иллюстрирована 84 таблицами и 56 рисунками, состоит из введения, обзора литературы (глава 1), экспериментальной части (главы 2 - 6), обсуждения результатов (глава 7), выводов, приложения и приложения на CD-ROM. Список литературы включает 218 отечественных и 404 зарубежных источника.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

Банки данных по структуре и активности химических соединений

По доступным первоисточникам сформированы 4 банка данных по структуре и биологической активности известных веществ: 1) 11629 лекарственных соединений, 1110 видов активности; 2) 275 соединений, испытанных на ноотропную активность; 3) 1992 соединения, испытанные на 7 видов антивирусной активности; 4) 1033 канцерогенных соединения. Исходные данные верифицировались по разработанной методике, включающей перекрестную проверку по разным первоисточникам структурных формул соединений и значений их активности. Химическая и фармакологическая информация вводилась в память компьютера с помощью редакторов GRR ИТ «Микрокосм» [Кочетков А. Н. и др., 1991], MDL® ISIS/Draw [Symyx® MDL, 2008] и ACD/ChemSketch Freeware [ACD/Labs, 2008]. Всего в созданных банках данных содержатся сведения о 14929 веществах по 1119 видам активности.

На основе банков данных сформированы рабочие базы данных (обучающие выборки) по 34 видам активности: нейролептическая, транквилизирующая, антидепрессантная, ноотропная, анальгетическая наркотическая, местноанестезирующая, спазмолитическая, антиангинальная, кардиотоническая, гипогликемическая, анаболическая, антисептическая, лепростатическая, туберкулостатическая, фунгицидная, анти-ВИЧ, антигерпесвирусная, антипарамиксовирусная, антипикорнавирусная, антиреовирусная, антиортовирусная, противолейкозная, противоопухолевая, антиоксидантная, -опиоидная агонистическая, 5-HT2-антисеротониновая, 5-HT3-антисеротониновая, H1-антигистаминная, H2-антигистаминная, H3-антигистаминная, H3-агонистическая, P2Y1-антипуринергическая, канцерогенная. Экспертная оценка уровня активности проводилась по следующим градациям: 1) «высокоактивно» – вещество проявляет длительный выраженный эффект в малых дозах/концентрациях (в сравнении с другими подобными соединениями), либо превосходит по активности общепринятый препарат сравнения; 2) «умеренноактивно» – вещество проявляет длительный выраженный эффект в больших дозах/концентрациях или кратковременный выраженный эффект в малых дозах/концентрациях, либо менее активно, чем препарат сравнения, но сопоставимо по активности с другими препаратами этой группы; 3) «активно» – оценка уровня активности вещества затруднительна из-за недостатка информации; 4) «неактивно» – вещество достоверно не имеет данной активности. Всего в 34 базах данных содержится 10703 структур соединений.

В ВолГМУ исследованы 1487 новых химических соединений (производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов, адамантана, ГАМК и пирролидона), которые были выборочно изучены на 36 видов фармакологической активности: антирадикальную, антиоксидантную, антирадиомиметическую, влияние на фосфодиэстеразу цАМФ, антикальмодулиновую, 5-HT2-антисеротониновую, 5-HT3-антисеротониновую, H1-антигистаминовую, H2-антигистаминовую, H3-гистаминовую агонистическую, P2Y1-антипуринергическую, -опиоидную агонистическую, блокирование кальциевых каналов, антиагрегантную, гемореологическую, спазмолитическую, антиаритмическую, миокардиальную антигипоксическую, противоишемическую, местноанестезирующую (поверхностную, инфильтрационную и проводниковую), гипотензивную, гипогликемическую, антисекреторную, противоязвенную, антидепрессантную, ноотропную, церебропротекторную, общую антигипоксантную, влияние на общую физическую работоспособность, острую токсичность (при двух способах введения), мутагенную. Эксперименты выполнены научными коллективами кафедры фармакологии ВолГМУ, НИИ фармакологии ВолГМУ, ВНЦ РАМН и АВО, кафедры фармакологии и биофармации ФУВ ВолГМУ, НИИ по биологическим испытаниям химических соединений (Купавна, Московской обл.), НИИ кардиологии Томского НЦ СО РАМН, кафедры фармакологии Кубанского государственного медицинского университета (Краснодар).

На основе этого массива информации сформированы 4 банка данных, содержащие структурные формулы новых соединений и экспериментальные данные по их фармакологической активности: 1) 1312 производных 17-ти типов конденсированных азотсодержащих гетероциклов, 32 вида активности; 2) 112 адамантил-производных имидовых кислот; 3) 11 адамантил-производных биологически активных веществ; 4) 52 производных ГАМК и пирролидона, 1 вид активности. Дополнительно в банки были включены полуколичественные оценки экспериментальных показателей активности веществ. Границы классов активности определялись: 1) в результате кластерного анализа непрерывных показателей двумя методами – гистограмм и расстояний [Мандель И. Д., 1988]; 2) на основе активности препаратов сравнения; 3) формальным способом. Всего в созданных банках данных содержатся сведения о 1487 соединениях по 33 видам активности.

На основе этих банков данных по каждому виду активности и каждому градированному ее показателю для испытанных соединений сформированы 43 рабочие базы данных (обучающие выборки) общим объемом 5881 структура.

По всем 77 базам данных созданы рабочие наборы файлов для последующей обработки в ИТ «Микрокосм». Структурные формулы всех соединений и оценки их активности приведены в CD-приложении к диссертации.

Новые химические соединения

По прогнозу были испытаны следующие существующие и вновь синтезированные вещества: 213 производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов (синтезированы в НИИ физической и органической химии Южного федерального университета, Ростов-на-Дону) – имидазола (5 веществ), индола (20 веществ), бензимидазола (14 веществ), N9-имидазо[1,2-a]бензимидазола (130 веществ), N1-имидазо-[1,2-a]бензимидазола (27 веществ), N9-2,3-дигидро-имидазо[1,2a]бензимидазола (5 веществ), 2,3,4,10-тетрагидро-пиримидо-[1,2a]бензимидазола (3 вещества), пиразоло[1,5-a]бензимидазола (2 вещества), пирроло[1,2-a]бензимидазола (3 вещества), 1,2,4-триазоло[1,5-a]бензимидазола (1 вещество), перимидина (1 вещество), имидазо[2,1-a]изохинолина (1 вещество), 1,2,4-триазино[3,2-a]бензимидазола (1 вещество); четыре 1-адамантил-производных имидовых кислот (синтезированы в Волгоградском государственном техническом университете); одно 1-адамантил-производное биологически активных соединений (синтезировано в Волжском политехническом институте ВолгГТУ); три производных 4-фенил-пирролидона-2 (синтезированы в Российском государственном педагогическом университете им. А. И. Герцена, Санкт-Петербург)*1. Изучаемые вещества представляют собой соли с неорганическими и органическими кислотами и основаниями, либо соединения без солеобразующих компонентов. Они являются порошками белого или желтого цвета, большинство растворимы в воде, на воздухе в твердом виде и в растворе устойчивы. Подтвержденная чистота образцов составляла не менее 98 %. Строение установлено современными методами хромато-масс-, ИК- и ЯМР-спектроскопии.

Методы экспериментального изучения фармакологической активности

Эксперименты выполнены на 750 половозрелых неинбредных белых мышах обоего пола массой 18 - 22 г, 482 половозрелых неинбредных белых крысах обоего пола массой 180 - 300 г, 21 половозрелой неинбредной морской свинке обоего пола массой 350 - 550 г, образцах крови 45 кроликов породы «Шиншилла» массой 4,0 - 4,5 кг, 15 беспородных кошках обоего пола массой 4,0 - 4,5 кг, 516 высевах индикаторных штаммов TA100, TA98 и TA97 Salmonella typhimurium. Животные содержались в условиях вивария ВолГМУ с естественным световым режимом на стандартной диете [ГОСТ Р 5025892], с соблюдением «Европейской конвенции о защите позвоночных животных, используемых для экспериментов или в иных научных целях» [2007] и правил лабораторной практики при проведении доклинических исследований в РФ [ГОСТ Р 51000.396, ГОСТ Р 51000.496]. Забой животных проводился согласно требований «Международных рекомендаций по проведению медико-биологических исследований с использованием животных» [2007].

Следующие эксперименты были проведены in vitro. Антиоксидантные свойства веществ исследовали на модели аскорбат-индуцируемого ПОЛ гомогенатов печени крыс [Ланкин В. З. и др., 1975]. Исследование 5-НТ3-антисеротониновой активности проводили на изолированных предсердиях морских свинок [Nishio H. et al., 1996]. Действие на P2Y1-рецепторы оценивали на модели АДФ-индуцированной активации тромбоцитов кролика методом малоуглового светорассеяния [Деркачев Э. Ф. и др., 1998]. Влияние на -опиоидные рецепторы определяли на модели активации тромбоцитов кролика методом малоуглового светорассеяния [Деркачев Э. Ф. и др., 1998]. Антиагрегантную активность определяли на тромбоцитах кролика методом [Born G., 1962] в модификации [Габбасов З. А. и др., 1989]. Гемореологическую активность изучали на модели гипертермического воспроизведения нарушений реологических свойств крови [Плотников М. Б. и др., 1996]. Спазмолитическую активность определяли по методу [Хаджай Я. И. и др., 1966] в модификации [Бобков Ю. Г. и др., 1967] на изолированной тонкой кишке крыс. Антиаритмическую активность оценивали на изолированном предсердии крыс по методу [Зайдлер Я. И., 1967]. Мутагенную активность проверяли в тесте Эймса [Maron D. M. et al., 1983; Оценка мутагенности …, 1994] на индикаторных штаммах Salmonella typhimurium.

Следующие исследования были проведены in vivo. Противоишемическую активность веществ изучали на кошках по методу [Голдштейне Г. Х. и др., 1984] в модели ишемии миокарда. Антидепрессантную активность исследовали на крысах-самках с использованием комплекса поведенческих тестов [Ковалев Г. В., 1990; Буреш Я. и др., 1991]. Ноотропную активность оценивали на крысах-самках в модели обучения животных по методу выработки условной реакции пассивного избегания [Ковалев Г. В., 1990]. Острую токсичность определяли на мышах по общепринятой методике [Беленький М. Л., 1963]*2.

Статистическую обработку результатов экспериментов проводили в пакете прикладных программ «Statistica 6.0» (StatSoft, США) с использованием стандартных параметрических и непараметрических методов.

Компьютерные программы прогноза фармакологической активности химических соединений

Использовались следующие оригинальные программы ИТ «Микрокосм». ActUtil – присваивает метки уровня активности соединениям обучающей или тестовой выборки и формирует рабочие файлы для прогноза заданного вида активности. MixUtil – формирует смеси разного качественного и количественного состава по структурам индивидуальных химических соединений. TranQL2 – транслирует структуры соединений обучающей или тестовой выборки в базовые дескрипторы языка QL. MakeData – разворачивает базовое QL-описание структуры соединений в полную матрицу данных, содержащую упакованное описание структуры всех соединений по всем 11 типам QL-дескрипторов. Testing – рассчитывает по обучающей выборке параметры решающих правил для различных стратегий прогноза; производит четырьмя способами автотестирования оценку распознающей и прогностической способностей трех стратегий и четырех методов прогноза; выполняет прогноз активности неиспытанных соединений с использованием любой стратегии или метода. TestPrognResult – проверяет спектр прогнозных оценок активности на непротиворечивость. FarmFor – проводит оценку по гипергеометрическому критерию статистической достоверности QL-признаков наличия/отсутствия заданного уровня активности (рассчитывает фармакофоры).

Всего программный комплекс ИТ «Микрокосм» (версия 4.3, сентябрь 2007 г.) состоит из 16 программ общим объемом более 43 тыс. строк.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Новая информационная технология была всесторонне апробирована на различных молекулярных системах. Это структурно-разнородные синтетические и природные соединения самых разнообразных химических классов; структурно-сходные синтетические производные 22 химических рядов; соли органических соединений с неорганическими и органическими кислотами и основаниями; смеси соединений; молекулярные комплексы; сайты связывания биомишеней. Впервые был выполнен прогноз активности солей с учетом влияния солеобразующего остатка и активности смесей с учетом синергизма компонентов.

Теоретические основы и методы компьютерного прогноза фармакологической активности химических соединений

Информационная технология прогноза свойств органических соединений «Микрокосм» есть совокупность теоретических концепций, математических методов и правил и основанных на них компьютерных алгоритмов и программ, позволяющих расчетным способом оценивать свойство химического соединения по его структурной формуле. Основой методики прогноза являются полученные методами ТРО закономерности, связывающие между собой факт наличия/отсутствия активности (в том числе, для полуколичественных градаций) и структуру соединений, представ­ленную в виде матрицы структурных де­скрипторов [Васильев П. М. , Спасов А. А. и др., 2004, 2005]. При прогнозе модель образа соединения сравнивается с моделями обобщенных образов классов активных/неактивных соединений и по результатам такого сравнения рассчитывается спектр прогнозных оценок активности.

Парадигма ИТ «Микрокосм». Биологическая активность химического соединения обусловлена комплексным воздействием этого соединения, как единого целого, на все компоненты биологической системы через множество характеристик его структуры. В парадигму входят восемь теоретических концепций.

1. Химическая динамическая система высокой сложности – совокупность очень большого числа химических соединений, находящихся в пространстве ограниченного объема, которые взаимодействуют между собой и внешней средой и отделены от нее и друг от друга полупроницаемыми поверхностями. Активность (свойство) химического соединения – способность вызывать изменение внешних параметров сложной химической системы при взаимодействии с ней соединения.

2. Обобщенный образ класса соединений с заданным свойством – совокупность всех соединений, проявляющих данное свойство, описанных совокупностью всех параметров, характеризующих эти соединения. Обобщенный образ является абстрактным объектом, число соединений и параметров в нем стремится к бесконечности. Можно построить модель этого образа, рассматривая как можно большее число активных соединений и их параметров. Для этого в ИТ «Микрокосм» используется специальный язык описания структуры химических соединений QL.

3. Мультидескрипторное иерархическое многоуровневое описание заключается в использовании для представления структуры соединений разных по физико-химическому смыслу способов описания – групп параметров, с одновременным разделением этих групп на несколько возрастающих по сложности уровней описания; каждый последующий уровень описания порождается из предыдущего. Расширяющаяся по параметрам избыточность описания (добавление новых групп параметров) обеспечивает увеличение мощности формируемой модели обобщенного образа. В ИТ «Микрокосм» язык QL обеспечивает 11 уровней описания химической структуры дескрипторами разной сложности и физико-химического смысла.

4. Концепция контекстно-зависимых локальных метрик предполагает, что каждый объект существует в собственном пространстве признаков, свойства которого определяются самим этим объектом [Дюк В., 1997]. Индивидуально сконструированные локальные метрики обеспечивают каждому объекту максимально возможную «область применимости», чего нельзя достигнуть при использовании общего пространства признаков и одинаковой метрики для всех объектов.

5. Мегамерное пространство – нелинейное пространство с переменной кривизной сверхбольшой размерности. Такое пространство является дискретно-непрерывным, сильно коррелированным, не ортогональным и не нормируемым.

6. Взаимодополнение решающих правил предполагает совместное использование для прогноза нескольких существенно различных математических методов, в результате чего происходит взаимная компенсация ошибок. В ИТ «Микрокосм» применяются четыре метода классификации: Байеса, расстояния, ближайшего соседа и локального распределения. Для каждого соединения каждый из методов дает 11 прогнозных оценок активности (по числу уровней QL-описания).

7. Стратегия прогноза – интегральное правило принятия решения об итоговой активности соединения по совокупности промежуточных прогнозных оценок его активности. В ИТ «Микрокосм» определены три стратегии: а) консервативная – учитывает наиболее устойчивые, характерные именно для данного вида свойств, закономерности и применяется для поиска новых высокоактивных, но типичных соединений; б) нормальная – учитывает как стандартные, так и специфические зависимости и используется для прогноза активности нетипичных структур; в) рисковая – учитывает наиболее тонкие, нестандартные закономерности, в частности, связанные с механизмом действия, максимально отражает особенности строения и степень новизны прогнозируемых соединений.

8. Комплексная методология прогноза свойств химических соединений. Адекватный прогноз активности химических соединений возможен только путем обобщения спектра прогнозных оценок, полученных несколькими существенно различающимися по математическому формализму методами для различных по сложности уровней и различных по физико-химическому смыслу способов описания структуры, с использованием всех доступных переменных описания и расширяющейся по параметрам избыточности такого описания, на основе нескольких концептуальных по результату схем принятия решений [Васильев П. М., Спасов А. А. и др., 2004]. Это центральная концепция ИТ «Микрокосм», которая представляет собой синтез всех предыдущих теоретических концепций и служит основой для построения прикладных составляющих технологии.

Данной концепции соответствует следующая схема построения прогнозных зависимостей: 1) формирование обучающей выборки из достоверно активных и неактивных соединений; 2) создание моделей обобщенных образов классов этих соединений на основе мегамерного многоуровневого описания их структуры группами параметров разного физико-химического смысла; 3) расчет ансамбля решающих правил с использованием нескольких существенно различающихся методов распознавания, отдельно для каждого уровня описания каждой группы параметров, по всем параметрам описания, без выявления «значимых» переменных; 4) вычисление спектра прогнозных оценок активности соединений обучающей выборки с применением всех полученных правил классификации; 5) построение с помощью различных стратегий по спектру прогнозных оценок интегральных многомодельных решающих правил и оценка их прогностической способности.

Использование комплексной методологии позволяет получать решающие правила, контекстно-независимые от состава обучающей выборки, способов описания структуры соединений и методов выявления зависимостей. В ИТ «Микрокосм» это реализовано посредством обобщения для каждого соединения с помощью трех стратегий прогноза спектра из 44 промежуточных прогнозных оценок активности, полученных четырьмя методами для 11 типов QL-дескрипторов.

Язык QL. Представляет собой специализированный мультидескрипторный иерархический многоуровневый язык описания структуры химических соединений с подструктурной нотацией [Васильев П. М., Спасов А. А., 2006].

Алфавит QL постулирован и задается тремя типами элемен­тарных дескрипторов. 1. Структурный дескриптор (СД) – фрагмент структуры соединения c лабильной электронной системой. Определено 4352 вида СД: 378 гетероатомных (напр., –NH2), 11 углеродных (напр., –CH3) и 3963 циклических (напр., CycAr06). 2. Дескриптор длины (ДД) – число связей ме­жду двумя СД или число общих атомов у циклического дескриптора и другого СД. Определено 197 значений ДД: от 1 до 99 и от -1 до 98. 3. Дескриптор связи (ДС) – тип электронной системы на ДД. Включает 4 индекса наличия кратных (p, P), аромати­ческих (a, A), нековалентных (n, N) связей и индекс сопряжения (0, 1). Определено 54 вида ДС (напр., pAn0).

Всего в QL определены 11 типов дескрипторов: 3 типа 1-го ранга (СД, ДД, ДС), 4 типа 2-го ранга (СД–ДД, СД1–СД2, СД–ДС и ДД–ДС), 3 типа 3-го ранга (СД1–ДД–СД2, СД1–ДД–ДС и СД1–СД2–ДС), 1 тип 4-го ранга (СД1–ДД–СД2–ДС). Структура соединения описывается совокупностью входящих в нее QL-дескрипто-ров. Модели обобщенных образов классов активных/неактивных соединений формируются по обучающей выборке в виде матрицы, каждым элементом которой является число QLдескрипторов данного вида в структуре конкретного соединения.

Методы прогноза. Разработаны четыре высокоточных метода распознавания, устойчиво работающие в мегамерных пространствах.

Метод Байеса. Логарифм вероятности принадлежности соеди­нения C к классу k = {a, n} при наличии в нем di дескрипторов i-го типа j-го вида Bij

,

где P(Bij | C  k) – априорная вероятность дескриптора Bij в классе k. Соединение C по деск­рипторам i-го типа принадлежит к тому классу, вероятность которого больше.

Метод расстояния. Взвешенное L1-расстояние Пирсона в пространстве дескрипторов i-го типа от соединения C до центра класса k

,

где cij – координаты соединения C по де­скриптору ij; zijk – координаты центра класса k по де­скриптору ij; wij = (zija + zijn)-1 – весовой коэффициент для дескриптора ij. Соединение C по деск­рипторам i-го типа принадлежит к тому классу, расстояние до центра которого меньше.

Метод ближайшего соседа. Расстояние Евклида в пространстве дескрипторов i-го типа от соединения C до каждого соединения Hl обучающей выборки

 ,   ,

где hijl – координаты соединения Hl по де­скриптору ij; N – число соединений в обучающей выборке. По дескрипторам i-го типа соединение С принадлежит к тому классу, активность которого имеет ближайшее к нему соединение обучающей выборки.

Метод локального распределения. Коэффициент сходства соединения C и каждого соединения Hl обучающей выборки в пространстве дескрипторов i-го типа

 ,    ,

где BijC – число де­скрипторов ij в соединении С; Bijl – число де­скрипторов ij в соединении Hl. Для каждого класса k формируется подмножество соединений, имеющих по дескрипторам i-го типа коэффициент сходства Qi(Hl)  0.8. На полученной локальной обучающей выборке производится классификация методом Байеса. Соединение C относят к тому классу, для которого больше локальная вероятность принадлежности соединения C к структурно сходному с ним подклассу.

Стратегии прогноза. Разработаны три концептуально разных стратегии для принятия решения об итоговой активности соединения.

Консервативная стратегия. Использует процедуру простого голосования, в которой все 44 прогнозных оценки считаются равнозначными, а решение принимается по большинству в 27 и более совпадающих оценок.

Нормальная стратегия. Основана на выборе по результатам автотестирования лучшего по точности метода прогноза, с обобщением 11 вычисленных каждым методом оценок с помощью взвешенного голосования с использованием Байесовского бинарного классификатора [Голендер В. Е. и др., 1978]

, .

Весовые коэффициенты    и  ,

где pkli = (nkli + 1)/(nail + nnli + 2) – априорная вероятность классификации соединения C по дескриптору i-го типа методом l в класс k; nkli – число соединений в классе k обучающей выборки, классифицированных методом l по дескриптору i-го типа как активные. В рамках метода l соединение C считается активным по всему QLописанию, если L(l)  0, и неактивным, если L(l) < 0.

Рисковая стратегия. Основана на выборе по результатам автотестирования, отдельно по каждому из 11 уровней QLописания, лучшего по точности метода прогноза с учетом типа дескрипторов. Процедуры итогового голосования нет, каждое из 44 прогнозных множеств рассматривается как самостоятельное информационное пространство. Классификационная метрика для соединения C рассчитывается по той формуле, которая соответствует выбранному методу.

Точность решающих правил оценивалась способами автопрогноза, скользящего, перекрестного и двойного скользящего контролей. Для повышения надежности прогноза итоговые оценки по всем трем стратегиям обобщались; для полуколичественных градаций активности результаты проверялись на непротиворечивость.

Фармакофоры-образы. Являются новым классом QSAR-объектов, каждый из которых включает в себя множество традиционных фармакофоров. Построение фармакофоров-образов происходит в два этапа [Спасов А. А. и др., 2007]: 1) рассчитываются списки статистически значимых по гипергеометрическому критерию QL-признаков активности; 2) формируются фармакофоры-образы путем пошагового объединения значимых QLпризнаков, имеющих структурно близкие особенности.

Прогноз и экспериментальная проверка вида и уровня фармакологической активности структурно-разнородных соединений

Разработанная технология была проверена в прогнозе наличия/отсутствия 34 видов активности на базе данных из структурно-разнородных известных лекарственных и биологически активных веществ. В скользящем контроле точность прогноза по консервативной стратегии изменяется от 65 до 100 %; по нормальной стратегии – от 69 до 100 %; по рисковой стратегии – от 67 до 100 %. При использовании консервативной стратегии найдена 31 адекватная прогнозная зависимость (точность прогноза не менее 60%). В случае нормальной стратегии все 34 зависимости достоверны. Для рисковой стратегии получены 33 адекватных прогнозных зависимости. При использовании лучшей из трех стратегий адекватный прогноз возможен для всех 34 видов активности.

Полученные решающие правила были проверены на 815 испытанных производных бензимидазола, ГАМК и пирролидона при прогнозе наличия/отсутствия 10 видов фармакологической активности – адекватно прогнозируются 8 видов. В частности, для H1-антигистаминной активности точность прогноза составила 73,7 %,  а для 5-HT2-антисеротониновой активности – 71,0 %.

Указанные решающие правила использованы для направленного поиска в ряду 112 адамантил-производных имидовых кислот соединений с психотропной активностью. При прогнозе совместно по трем стратегиям 76 % этих веществ с высокой достоверностью должны проявлять ноотропную активность. В результате последовательного применения рисковой стратегии и метода ближайшего соседа, совместно с правилом Липински [Lipinski C. A. et al., 1997], по прогнозу для испытаний было отобрано 4 соединения. После их экспериментального изучения оказалось, что три из них проявляют ноотропную активность, причем одно превосходит по активности препарат сравнения пирацетам. Следовательно, точность поиска производных адамантана с ноотропной активностью составила 75 %.

С помощью этих же решающих правил выполнен направленный поиск соединений с антивирусной активностью среди десяти адамантил-производных биологически активных веществ. При прогнозе 19 видов активности по трем стратегиям оказалось, что наиболее перспективной для изучения в данном ряду является антиортовирусная активность (83,3 % положительных оценок). По результатам прогноза совместно по трем стратегиям, с последующей оценкой 2D- и 3D-структурного сходства к реперному препарату тромантадину, к испытанию на антиортовирусную активность рекомендованы три вещества.

По этой же базе данных структурно-разнородных соединений для 19 видов активности была также проведена проверка точности прогноза высокого уровня активности, как наиболее интересного в практическом отношении. В скользящем контроле точность прогноза по консервативной стратегии изменяется от 83 до 99 %; по нормальной стратегии – от 72 до 97 %; по рисковой стратегии – от 73 до 99 %. При использовании консервативной стратегии получено 9 адекватных прогнозных зависимостей. Для нормальной и рисковой стратегий выявлено по 14 адекватных прогнозных зависимостей. При использовании лучшей из трех стратегий адекватный прогноз высокого уровня возможен для 16 из 19 видов активности.

С помощью найденных решающих правил выполнен направленный поиск производных адамантана с высокой антиоксидантной активностью. Среди десяти адамантановых аналогов биологически активных веществ только в структуре 3-(1-адамантиламино)-1H-пиразол-5-ола присутствует оксиароматическая группа, которая часто встречается в веществах-антиоксидантах. В связи с этим был выполнен прогноз уровня антиоксидантной активности этого соединения совместно по рисковой стратегии, методом ближайшего соседа и методом 2D-сходства к структурам трех известных антиоксидантных веществ. Оказалось, что данное производное адамантана должно проявлять выраженную антиоксидантную активность. В последующих экспериментах установлено, что это вещество превосходит по активности препараты сравнения: в 1,12 раза ионол и в 1,28 раза тролокс С.

Такая характеристика моделей обобщенных образов, как число видов QL-дескрипторов на одно соединение, является показателем химического разнообразия веществ различных фармакологических групп. Например, рассчитанное по обучающей выборке известных 5HT2антагонистов значение этого параметра равно 141,8. Данные соединения являются весьма структурно-разнородными, поэтому при поиске новых веществ с указанным видом активности лучше использовать рисковую стратегию прогноза, максимально учитывающую новизну химической струк­туры. Намного менее структурно-разнородными являются соединения-нейролептики, для которых найденный по обучающей выборке показатель разнообразия равен 14,1. При поиске новых веществ с этим видом активности рациональнее применять консервативную стратегию. Таким образом, уже на стадии предварительного анализа обучающих выборок можно определить принципиальные особенности поиска новых соединений с различными видами активности.

Прогноз и экспериментальная проверка вида фармакологической активности структурно-сходных соединений

Поскольку скрининг всегда планируется, большинство производных одного химического ряда в первичных испытаниях показывают наличие активности. В этом случае класс «активные» составляют соединения с выраженной активностью, т. е. очень высокоактивные, высокоактивные и умеренноактивные, а класс «неактивные» – вещества низкоактивные, неактивные и с инверсным эффектом. Процент найденных в первичном скрининге активных (высокоактивных) соединений является оценкой точности некомпьютерного, интуитивного поиска.

Проверка прогноза выраженной активности среди структурно-сходных производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов была проведена для 29 видов фармакологической активности. В скользящем контроле точность прогноза по консервативной стратегии колеблется от 47 до 95 %; по нормальной стратегии – от 61 до 90 %; по рисковой стратегии – от 61 до 93 %. При использовании разных стратегий найдено адекватных прогнозных зависимостей: для консервативной – 14, для нормальной – 15, для рисковой – 18. В случае применения лучшей из трех стратегий адекватный прогноз возможен для 22 из 29 видов активности.

Совпадение результатов прогноза по всем трем стратегиям существенно повышает надежность прогноза. В этом случае даже не очень достоверные решающие правила могут давать хорошие результаты. Указанный подход был проверен в скользящем контроле на 7 видах активности производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов, для которых не было получено адекватных прогнозных зависимостей. Прирост точности прогноза, в сравнении с консервативной стратегией, достиг 31,5 %, что свидетельствует об эффективности такой методики.

Дополнительно к основному методу совместного применения трех стратегий для прогноза в ИТ «Микрокосм» используются два вспомогательных подхода.

Метод сходства к эталонным структурам основан на сравнении структур новых соединений со структурами-стандартами. В качестве эталонов используются три наиболее хорошо прогнозируемых соединения, из класса активных, и три самых активных соединения. Например, для противоязвенной активности конденсированных азотсодержащих гетероциклов не получено адекватных решающих правил, а совместное применение трех стратегий не привело к увеличению точности прогноза. Однако методом сходства к эталонным структурам найдены три соединения с высокой противоязвенной активностью. Эталонные структуры могут выступать как основа для направленного конструирования новых высокоактивных соединений, типичных по строению для данного химического класса.

Прогноз по наличию фармакофоров – вероятность проявления активности увеличивается, если в структуре соединения присутствует один или несколько фармакофоров. ИТ «Микрокосм» позволяет выявлять потенциальные фармакофоры в виде статистически значимых QL-признаков активности. Например, для класса конденсированных азотсодержащих гетероциклов получено 195 значимых QL-признаков противоязвенной активности (p  0,05). Найдены три соединения, структуры которых включают потенциальные фармакофоры – все они оказались высокоактивными. Наряду с эталонными структурами, потенциальные фармакофоры также можно использовать для направленного конструирования новых высокоактивных соединений. Альбом фармакофоров по градациям «активно» и «высокоактивно» для разных показателей 29 видов фармакологической активности производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов приведен в CD-приложении к диссертации.

Среди неиспытанных соединений наиболее интересны те, для которых в прогнозе получена оценка «высокоактивно» по всем трем стратегиям. Отношение общего числа неиспытанных соединений к числу таких перспективных веществ отражает сокращение объема экспериментальных работ при использовании виртуального скрининга, в сравнении с полным испытанием всех соединений. Для 29 видов активности в классе конденсированных азотсодержащих гетероциклов этот показатель в среднем равен 39,0 раза, что свидетельствует о высокой эффективности использования ИТ «Микрокосм» для оптимизации экспериментальных исследований.

Направленный поиск активных производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов. Для семи актуальных в научном отношении и социально востребованных видов активности был проведен направленный поиск производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов с уровнем активности «высокая» (см. ниже). В этом случае процент найденных соединений с выраженной активностью характеризует экстраполяционную способность прогнозных зависимостей, а отношение экстраполяционной способности к точности интуитивного прогноза – эффективность компьютерного поиска.

Антиоксидантная активность. Из 831 нового соединения испытано по прогнозу в пяти сериях исследований 55 веществ. Точность прогноза выраженной активности (экстраполяционная способность) достигала 91,7 %, что в 2,03 раза превысило точность первичного некомпьютерного поиска.

-опиоидная агонистическая активность. Из 1219 новых соединений испытано по прогнозу в трех сериях исследований 43 вещества. Экстраполяционная способность достигала 72,2 %, что в 3,28 раза выше точности интуитивного прогноза.

Антиагрегантная активность. Из 842 новых соединений испытано по прогнозу в трех сериях исследований 65 веществ. В двух сериях экстраполяционная способность достигала 100 %, при эффективности прогноза 2,04 раза.

Гемореологическая активность. Из 1007 новых соединений испытано по прогнозу в трех сериях исследований 36 веществ. В этом случае экстраполяционная способность также достигала 100 %, а эффективность составила 1,63 раза.

Антиаритмическая активность. Из 862 новых соединений испытано по прогнозу в трех сериях исследований 44 вещества. Во всех сериях была достигнута экстраполяционная способность 100 %, при эффективности 2,07 раза.

P2Y1-антипуринергическая активность. Из 1174 новых соединений испытано по прогнозу в двух сериях исследований 36 веществ. Достигнута экстраполяционная способность 60 %, а эффективность – 1,16 раза.

5-HT3-антисеротониновая активность. Из 168 новых соединений испытано по прогнозу два вещества. Экстраполяционная способность составила 100%, эффективность 1,56 раза.

Итоги независимой экспериментальной проверки результатов компьютерного прогноза. Всего по прогнозу на 7 видов активности в 20 сериях исследований испытано 281 новое производное азотсодержащих гетероциклов (табл. 1). Максимальная средняя по сериям исследований экстраполяционная способность (точность прогноза выраженной активности) была получена для антиаритмической и 5-HT3-антисеротониновой активностей – 100 %; эффективность поиска составила 2,07 и 1,56 раза, соответственно. Однако наибольшая средняя эффективность поиска получена в случае -опиоидной агонистической активности – 2,96 раза. Средняя по всем видам активностей экстраполяционная способность составила 81,3 %, а эффективность поиска 1,79 раза.

       Таблица 1

Итоговые результаты независимой экспериментальной проверки наличия различных видов фармакологической активности у высокоактивных по прогнозу производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов

Вид активности

Число соединений

Экстраполяционная

способность, % 3)

Эффективность 4)

Испытанные 1)

Активные 2)

Антиоксидантная

55

35

63,6

1,41

-опиоидная агонистическая

43

28

65,1

2,96

Антиагрегантная

65

64

98,5

2,01

Гемореологическая

36

30

83,3

1,36

Антиаритмическая

44

44

100,0

2,07

P2Y1-антипуринергическая

36

21

58,3

1,13

5-HT3-антисеротониновая

2

2

100,0

1,56

Всего по семи активностям

281

224

81,3

1,79

Примечание. 1. Соединения с достоверной прогнозной оценкой «высокоактивно».

2. Соединения с высокой или умеренной экспериментальной активностью.

3. Отношение числа активных соединений к числу испытанных соединений.

4. Отношение экстраполяционной способности к точности интуитивного прогноза.

Прогноз и экспериментальная проверка уровня фармакологической активности структурно-сходных соединений

Наиболее интересным при направленном поиске в узких рядах является высокий уровень активности. В классе конденсированных азотсодержащих гетероциклов была выполнена проверка прогноза высокой фармакологической активности для 29 ее видов. В скользящем контроле точность прогноза по консервативной стратегии колеблется от 54 до 99 %; по нормальной стратегии – от 63 до 90 %; по рисковой стратегии – от 58 до 90 %. При использовании консервативной стратегии получено только 7 адекватных прогнозных зависимостей; при использовании нормальной стратегии – 18 адекватных прогнозных зависимостей; рисковой стратегии – 20 адекватных прогнозных зависимостей. При использовании лучшей из трех стратегий адекватный прогноз высокого уровня возможен для 24 из 29 видов активности.

Совместное применение трех стратегий с проверкой спектра прогнозных оценок на непротиворечивость. Основано на сопоставлении для прогнозируемых соединений расчетных спектров их активности, полученных для всех ее градаций по трем стратегиям прогноза, с экспериментально детерминированными шаблонами уровней активности. Чем выше соответствие спектра прогнозных оценок экспериментальному шаблону, тем более достоверен прогноз. При полном соответствии все прогнозные оценки градации «высокая» по трем стратегиям положительны, остальные значения в трех наборах оценок должны соответствовать шаблону. Структура с такими прогнозными характеристиками с очень высокой достоверностью должна обладать высокой активностью. Применение данного способа прогноза позволяет в значительной мере компенсировать ошибки классификации, которые возникают при использовании для прогноза недостаточно адекватных решающих правил.

Например, для высокого уровня антиагрегантной активности в ряду конденсированных азотсодержащих гетероциклов не получено ни одной адекватной прогнозной зависимости. С использованием указанного совместного подхода среди этих соединений был проведен эффективный направленный поиск веществ с высоким антиагрегантным действием (см. ниже). Для соединения RU-0101 расчетные оценки высокой активности положительны по всем трем стратегиям, а спектр прогнозных оценок полностью соответствует экспериментальному шаблону. При испытании это вещество оказалось в 1,86 раза более активным, чем препарат сравнения дипиридамол.

Направленный поиск высокоактивных производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов. Прогноз высокого уровня семи актуальных видов активности выполнялся по различным схемам, совместно по трем стратегиям, с проверкой спектра прогнозных оценок на непротиворечивость. Вещества для испытаний отбирались в порядке уменьшения числа расчетных оценок «высокоактивно» (от трех до одной) и коэффициента соответствия спектра прогнозных оценок (от единицы до нуля).

Антиагрегантная активность. Прогноз с применением совместного подхода высокого уровня этой активности оказался весьма эффективным, хотя адекватных решающих правил отдельно по стратегиям получить не удалось. Из 842 неиспытанных соединений по прогнозу в трех сериях исследований изучено 65 веществ, из которых 48 оказались высокоактивными. Из этих 48 соединений 12 более активны, чем препарат сравнения дипиридамол и ранее найденное вещество-лидер RU-1202, а 28 соединений сопоставимы по активности c дипиридамолом, из них 21 сопоставимо с RU-1202. Самое активное из найденных веществ RU-0101 (дигидрохлорид 2-фенил-3-гидроксиметил-9-диэтиламиноэтил-имидазо[1,2-a]бензимидазола) в 1,86 раза превышает по активности дипиридамол и в 1,84 раза RU-1202. Точность прогноза высокого уровня антиагрегантной активности достигает 82,6 %, что в 3,62 раза превышает точность интуитивного прогноза.

-опиоидная агонистическая активность. Адекватное решающее правило получено только для нормальной стратегии, но и в этом случае прогноз высокого уровня активности совместным способом оказался очень эффективным. Из 1219 новых соединений испытано по прогнозу в трех сериях исследований 43 вещества, из них 22 оказались высокоактивными. Три соединения более активны, чем препарат сравнения селективный опиоидный агонист U-50488 и ранее найденное без применения компьютерного прогноза вещество-лидер RU-0068; одно вещество сопоставимо с ними по активности. Наиболее активное из найденных веществ RU-1203 (дигидрохлорид 2-p-фторфенил-9-пирролидиноноэтил-имидазо[1,2-a]бенз-имидазола) в 3,84 раза более активно, чем U-50488 и в 5,37 раза, чем RU-0068. Максимальная точность прогноза высокого уровня -опиоидной агонистической активности составляет 55,6 %, что соответствует эффективности поиска 4,21 раза.

Антиоксидантная активность. Высокий уровень этой активности адекватно прогнозируется по всем трем стратегиям. По совместному методу прогноза из 831 нового соединения в пяти сериях экспериментов исследовано 55 веществ, из которых 24 показали высокую активность. Из них восемь более активны, чем препарат сравнения тролокс С, а 16 соединений сопоставимы с ним по активности. Три вещества превышают активность ранее найденного без применения ИТ «Микрокосм» соединения-лидера RU-0185, семь сопоставимы с ним. Самое активное из найденных веществ RU-0642 (сульфат 2-p-метоксифенил-3-фенил-4-морфолиноэтил-пирроло[1,2-a]бензимидазола) превышает активность тролокса С в 2,56 раза и RU-0185 в 1,47 раза. Наибольшая точность прогноза высокой антиоксидантной активности равна 75,0 %, а эффективность поиска достигает 3,29 раза.

Гемореологическая активность. Адекватное решающее правило удалось получить только по рисковой стратегии, поэтому также использовался совместный прогноз высокого уровня активности. Всего в трех исследованиях из 1007 неиспытанных соединений по прогнозу изучено 36 веществ, из которых 23 показали высокую активность. Среди этих 23 веществ 19 соединений более активны, чем препарат сравнения пентоксифиллин, 6 соединений сопоставимы с ним по активности. Три вещества сопоставимы по активности с ранее найденным соединением-лидером RU-1199. Самое активное из найденных веществ RU-0659 (гидрохлорид 9-(1-фенилэтанон-2-ил)-2,3-дигидро-имидазо[1,2-a]бензимидазола) в 2,27 два раза активнее пентоксифиллина. Точность прогноза высокого уровня гемореологической активности достигает 83,3 %, при эффективности 2,11 раза.

Антиаритмическая активность. По всем трем стратегиям высокий уровень прогнозируется адекватно. Из 862 новых соединений испытано по совместному прогнозу в трех сериях исследований 44 вещества, из которых 35 показали высокую активность. Среди этих 35 соединений 14 веществ более активны, чем препарат сравнения этмозин и 14 сопоставимы с ним по активности. Три вещества сопоставимы по активности с ранее найденным соединением-лидером RU-0703. Наиболее активное из найденных веществ RU-1275 (дигидрохлорид 2-p-фторфенил-1-пирролидинонопропил-имидазо[1,2-a]бензимидазола) в 3,92 раза активнее этмозина. Высокая антиаритмическая активность прогнозировалась с максимальной точностью 82,4 %, которой соответствовала эффективность 3,54 раза.

P2Y1-антипуринергическая активность. Адекватное решающее правило для прогноза высокого уровня активности было получено только для рисковой стратегии. По прогнозу совместным способом из 1174 неиспытанных соединений в двух сериях экспериментов изучено 36 веществ. Среди этих 36 соединений 18 показали высокую активность. 10 веществ более активны, чем препарат сравнения селективный P2Y-антагонист Reactive Blue 2, еще 10 соединений имеют равную с ним активность. Два соединения более активны, чем ранее найденное вещество-лидер RU-0355, 6 соединений сопоставимы с ним по активности. Наиболее активное вещество RU-0125 (динитрат 2-третбутил-9-диэтиламиноэтил-имидазо[1,2-a]бенз-имидазола) в 2,22 раза активнее Reactive Blue 2 и в 1,33 раза активнее RU-0355. Точность прогноза высокого уровня P2Y1-антипуринергической активности в обоих тестах равна 50,0 %, что в 2,16 раза выше точности интуитивного прогноза.

5-HT3-антисеротониновая активность. В рамках комплексной методологии прогноз высокого уровня этой активности был выполнен путем последовательного применения ИТ «Микрокосм» (совместно по трем стратегиям), системы PASS*3 [Филимонов Д. А., Поройков В. В., 2006] и метода 3D-геометрического сходства к эталонным структурам (четыре наиболее активных производных имидазо[1,2-a]бензимидазола). Из 168 новых соединений отобрано два вещества с минимальным средним по трем подходам прогнозным рангом. В эксперименте оба соединения показали высокую активность, точность прогноза составила 100,0 %, эффективность поиска 3,77 раза, в сравнении с интуитивным прогнозом. Одно из двух веществ равно по активности препарату сравнения трописетрону. Другое вещество RU-0026 (дигидрохлорид 2-метил-9-пирролидиноноэтил-имидазо[1,2-a]бензимид-азола) в 1,86 раза активнее трописетрона и сопоставимо по активности с ранее найденным соединением-лидером RU-0064.

Итоги направленного поиска in silico производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов с высокой фармакологической активностью. Точность прогноза с применением ИТ «Микрокосм» высокого уровня семи видов активности значительно превышает точность первичного скрининга (табл. 2).

       Таблица 2

Итоговые результаты независимой экспериментальной проверки прогноза

высокого уровня различных видов фармакологической активности

производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов

Вид активности

Число соединений

Показатели точности прогноза

Nhp 1)

Nht 2)

Fh 3)

Effh 4)

Антиагрегантная

65

48

73,8

3,24

-опиоидная агонистическая

43

22

51,2

3,88

Антиоксидантная

55

24

43,6

1,82

Гемореологическая

36

23

63,9

1,62

Антиаритмическая

44

35

79,5

3,41

P2Y1-антипуринергическая

36

18

50,0

2,16

5-HT3-антисеротониновая

2

2

100,0

3,77

Всего по семи активностям

281

172

66,0

2,84

Примечание. 1. Число испытанных соединений с достоверной прогнозной оценка «высокоактивно».

2. Число испытанных соединений с высокой экспериментальной активностью.

3. Точность прогноза высокой активности, %.

4. Эффективность прогноза высокой активности – отношение точности компьютерного

прогноза к точности интуитивного прогноза.

Показатель Fh изменяется от 43,6 % до 100,0 %, при среднем значении 66,0 %, что соответствует 172 высокоактивным веществам из 281 испытанного; эффективность прогноза Effh варьируется от 1,62 раза до 3,88 раза, составляя в среднем 2,84 раза.

Направленный поиск с применением ИТ «Микрокосм» очень высокоактивных соединений оказался весьма продуктивным (табл. 3).

       Таблица 3

Итоговые результаты направленного компьютерного поиска

производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов

с высоким уровнем различных видов фармакологической активности

Вид активности

Число испытанных соединений

Nhp

Активнее

препарата

сравнения

Сопоставимых

с препаратом

сравнения

Активнее

соединения

лидера

Сопоставимых

с соединением

лидером

Антиагрегантная

65

12

28

12

21

-опиоидная агонистическая

43

3

1

3

1

Антиоксидантная

55

8

16

3

7

Гемореологическая

36

19

6

3

Антиаритмическая

44

14

14

3

P2Y1-антипуринергическая

36

10

10

2

6

5-HT3-антисеротониновая

2

1

1

1

Всего по 7-ми активностям

281

67

76

20

42

Из 281 испытанных по прогнозу веществ 67 (23,8 %) оказались активнее препаратов сравнения, а 76 (27,0 %) сопоставимы c ними по активности – всего найдено 143 соединения (50,9 %) с очень высоким уровнем активности. Среди этих 143 веществ 20 соединений (14,0 %) превышают по активности ранее найденные соединения-лидеры, а 42 соединения (29,4 %) имеют одинаковую с ними активность – всего 62 соединения (43,4 %) являются кандидатами на более подробное изучение. Из них двадцать семь наиболее активных веществ рекомендованы для дальнейших углубленных экспериментальных фармакологических исследований.

Наиболее эффективная схема комплексного прогноза высокого уровня фармакологической активности химических соединений включает в себя следующие этапы: 1) выявление по обучающей выборке с помощью кластерного анализа границ классов основных уровней активности; 2) формирование дополнительных классов активности путем иерархической дизъюнкции основных градаций активности; 3) расчет для всех градаций активности по трем стратегиям прогноза решающих правил и их автотестирование; 4) формирование интегральной прогнозной зависимости в виде набора трех (по числу стратегий) решающих правил для высокого уровня активности и всех троек адекватных решающих правил для других градаций активности; 5) расчет для неиспытанных соединений с помощью интегрального решающего правила спектра итоговых прогнозных оценок градаций активности, соответствующих этому правилу; 7) итоговый прогноз для неиспытанных соединений высокого уровня активности путем обобщения результатов прогноза по трем стратегиям с проверкой спектра прогнозных оценок на непротиворечивость; 8) отбор наиболее перспективных для экспериментального изучения соединений, имеющих по всем трем стратегиям прогнозные оценки «высокоактивно», коэффициенты соответствия спектра прогнозных оценок 1,0 и высокие значения функции принадлежности к классу высокоактивных соединений по консервативной стратегии.

Направленное итеративное конструирование новых активных соединений проводится в несколько стадий: 1) модификация эталонных структур с использованием значимых QL-признаков высокой активности; 2) расчетная оценка активности сконструированных соединений; 3) синтез наиболее активных по прогнозу веществ; 4) их экспериментальное изучение. Указанная процедура повторяется несколько раз. Применение данной схемы позволяет повысить эффективность поиска активных соединений в уже исследованных рядах, а также конструировать новые структуры-основы с более высоким уровнем фармакологического эффекта.

Таким образом, ИТ «Микрокосм» позволяет эффективно решать следующие задачи, связанные с прогнозом фармакологической активности структурно-разнородных и структурно-сходных химических соединений: 1) выполнять прогноз вида и уровня (прежде всего, высокого) активности новых соединений; 2) проводить направленный поиск соединений с высокой активностью, в том числе, новых структур-лидеров; 3) рассчитывать эффективность виртуального скрининга; 4) оценивать перспективность разных химических классов как потенциальных источников новых веществ с определенным видом активности; 5) вычислять структурное разнообразие соединений различных фармакологических групп и определять особенности поиска новых веществ с разными видами активности; 6) использовать, для повышения точности и адекватности прогноза, многочисленные возможности комплексного подхода – иерархическое многоуровневое описание структуры соединений, разные методы и стратегии прогноза, совместное применение стратегий, проверку спектра итоговых прогнозных оценок на непротиворечивость, оптимизированную схему прогноза высокого уровня активности; 7) применять для повышения точности прогноза вспомогательные методы – сходства к эталонным структурам и фармакофорный подход; 8) проводить направленное конструирование соединений с высокой активностью путем модификации эталонных структур с помощью фармакофоров; 9) использовать в направленном поиске высокоактивных веществ, совместно с ИТ «Микрокосм», другие компьютерные QSAR-системы, в том числе, на основе 3D-молекулярного моделирования.

Прогноз фармакологической активности и исследование свойств сложных молекулярных систем

Перспективным методом создания новых препаратов является получение разных солей активного вещества, его молекулярных комплексов и смесей с другими веществами. Эти системы являются супрамолекулярными соединениями, в их стабильность существенный вклад вносят Ван-дер-Ваальсовские взаимодействия [Стид Дж. В. и др., 2007]. В языке QL предусмотрен специальный индекс наличия в структуре соединений нековалентных связей, поэтому ИТ «Микрокосм» позволяет успешно прогнозировать свойства сложных молекулярных систем.

Прогноз и экспериментальная проверка фармакологической активности солей органических соединений. Вышеперечисленные исследования по прогнозу вида и уровня активности структурно-разнородных и структурно-сходных соединений были выполнены для их солей, с использованием в расчетах связанного с основной структурой солеобразующего остатка. Предполагалось, что разная активность различных солей органического соединения объясняется тем, что в воде соль не диссоциирует, а взаимодействует с биосистемой в виде единого комплекса. В скользящем контроле для солей структурно-разнородных соединений точность прогноза вида активности достигала 100 %, а высокого ее уровня – 99 %; для солей структурно-сходных соединений – 99 % в обоих случаях.

Отдельно была выполнена проверка точности прогноза различных уровней трех видов активности для структур 303 производных имидазо[1,2a]бензимид-азола, с присоединенными к ним кислотными остатками и без них. В скользящем контроле прирост точности прогноза при учете наличия кислотного остатка достиг 12,5 %, а среднее максимальное увеличение составило 6,5 %.

Дополнительно для солей шести неорганических кислот двух производных имидазо[1,2-a]бензимидазола проведена проверка точности прогноза высокого уровня пяти видов активности. В скользящем контроле при учете вида кислотного остатка средняя точность прогноза по консервативной стратегии составила  70 %, по нормальной стратегии – 81 %, по рисковой стратегии – 87 %.

Прогноз и экспериментальная проверка фармакологической активности молекулярных комплексов. Соли органических соединений с органическими кислотами и основаниями являются молекулярными комплексами, поскольку в них солеобразующие остатки способны образовывать невалентные связи. Созданные базы данных по фармакологически активным соединениям, кроме неорганических солей, включают сложные органические соли и неионные межмолекулярные комплексы. Эти структуры также успешно обрабатываются в ИТ «Микрокосм», о чем свидетельствуют приведенные выше результаты проверки точности прогноза.

Специально была выполнена проверка точности прогноза высокого уровня 10 видов активности солей девяти производных имидазо[1,2-a]бензимидазола и 2,3,4,10-тетрагидро-пиримидо[1,2a]-бензимидазола с пятью органическими кислотами. В скользящем контроле точность прогноза по консервативной стратегии составила  84,4 %, по нормальной и рисковой стратегиям – 78,9 %.

Кроме того, для 16 солей карбоксильных производных 1,2,4-триазола и 2,3,6,7-тетрагидро-пурина с четырьмя органическими основаниями проведена проверка точности прогноза высокого уровня двух видов активности. В скользящем контроле точность прогноза по консервативной стратегии равна  100 %, по нормальной стратегии – 93,3 %, по рисковой стратегии – 100 %.

Поиск молекулярных комплексов производных ГАМК и пирролидона с высокой противоишемической активностью. По базе данных из 27 молекулярных комплексов производных ГАМК и пирролидона с органическими кислотами была выполнена проверка прогноза высокой противоишемической активности для трех ее показателей. В скользящем контроле точность прогноза по консервативной стратегии варьируется от 63 до 79 %; по нормальной стратегии – от 70 до 81 %; по рисковой стратегии – от 67 до 81 %. Полученные решающие правила использованы для прогноза активности 25 новых соединений, совместно по трем показателям и по трем стратегиям, с проверкой спектра прогнозных оценок на непротиворечивость. Испытано по прогнозу три вещества, все оказались сопоставимыми по активности с препаратом сравнения обзиданом, а два – с ранее найденным соединением-лидером RGPU-147. Точность поиска молекулярных комплексов производных ГАМК и пирролидона с высокой противоишемической активностью составила 100,0 %, что в 2,70 раза выше точности интуитивного прогноза.

Прогноз и экспериментальная проверка фармакологической активности смесей природных соединений. Разработка многокомпонентных лекарственных препаратов растительного происхождения является перспективным направлением современной фармакологии. Предполагалось, что субстанция является смесью, если она состоит из нескольких соединений, о виде молекулярных взаимодействий между которыми нельзя сделать каких-либо обоснованных предположений.

Прогноз и экспериментальная проверка спектра фармакологической активности экстракта грецких орехов. Данный экстракт является ветеринарным лекарственным препаратом тодикамп, в его состав входит 23 основных активных вещества [Горлов И. Ф. и др., 2002]. Для этих соединений по консервативной стратегии тремя методами выполнен прогноз 13 видов активности [Васильев П. М. и др., 2000, 2002]. Активность экстракта оценивали по большинству одинаковых оценок в спектре прогнозных оценок активности 23 соединений. По прогнозу тодикамп должен обладать высокой иммуностимулирующей, анаболической и адаптогенной активностями и способностью ускорять заживление ран. Экспериментальная проверка на 60 новорожденных бычках симментальской породы подтвердила результаты прогноза*4.

Прогноз и экспериментальная проверка гипогликемической активности экстракта Gymnema sylvestre. Этот экстракт является сахароснижающей композицией, в его состав входит семь основных веществ [Yoshikawa M. et al., 1997]. С помощью нормальной стратегии по выборке из известных гипогликемических препаратов проведен прогноз активности семи основных соединений экстракта и шести их смесей разного состава. Ожидаемый уровень активности оценивали по значению функции принадлежности. Результаты прогноза показали, что смесь активных и неактивных компонентов экстракта будет обладать более выраженной гипогликемической активностью, чем любой ее чистый компонент. Полученные результаты соответствуют экспериментальным данным других исследователей [Sugihara Y. et al., 2000; Kimura I., 2006]. Таким образом, ИТ «Микрокосм» позволяет прогнозировать синергетические эффекты в смесях лекарственных веществ. В литературе примеры подобных прогнозов найти не удалось.

Построение моделей сайтов связывания рецепторов и исследование механизмов действия. Комплексы «лиганд – белок» являются классическими супрамолекулярными соединениями [Стид Дж. В. и др., 2007]. Фармакофоры-образы позволяют анализировать механизмы взаимодействия соединений с биомишенями и создавать физико-химически содержательные модели их сайтов связывания. Например, для H1-, H2- и H3-гистаминовых рецепторов было найдено 90 селективных фармакофоров-образов (приведены в приложении к диссертации). Их анализ позволил определить: а) относительные размеры сайтов связывания этих рецепторов; б) характер межмолекулярных взаимодействий с ними различных соединений; в) влияние на селективность лигандов их размера, -избыточности и параметров заместителей в гетероароматическом ядре – геометрии, распределения зарядов, электроотрицательности, сопряжения. Полученные результаты хорошо согласуются с многочисленными экспериментальными данными других исследователей и подробно изложены в монографии [Спасов А. А. и др., 2007].

Таким образом, ИТ «Микрокосм» позволяет успешно решать следующие задачи, связанные с прогнозом фармакологической активности в сложных молекулярных системах: 1) выполнять прогноз активности солей органических соединений (с учетом влияния солеобразующих остатков), молекулярных комплексов, смесей веществ (с учетом синергизма компонентов); 2) оптимизировать состав многокомпонентных лекарственных препаратов; 3) создавать новые препараты на основе смесей нескольких активных соединений и потенцирующих их действие синергетических добавок; 4) формировать фармакофоры-образы различных видов активности, с их помощью анализировать механизмы взаимодействия лигандов с биомишенями и разрабатывать содержательные модели их сайтов связывания.

Прогноз токсических свойств химических соединений

Проверка прогноза в ИТ «Микрокосм» уровня двух видов острой токсичности LD50 была проведена для 414 производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов.

Для острой токсичности LD50(в/б) в скользящем контроле точность прогноза по консервативной стратегии колеблется от 63 до 94 %; по нормальной стратегии – от 61 до 84 %; по рисковой стратегии – от 60 до 79 %. При использовании консервативной и нормальной стратегии получено по две адекватных прогнозных зависимости. При использовании рисковой стратегии получено четыре адекватных прогнозных зависимости. Методом дополнения возможен прогноз всех уровней токсичности.

Для острой токсичности LD50(п/к) в скользящем контроле точность прогноза по консервативной стратегии изменяется от 70 до 90 %; по нормальной стратегии – от 61 до 90 %; по рисковой стратегии – от 57 до 88 %. При использовании консервативной стратегии получена одна адекватная прогнозная зависимость. При использовании нормальной и рисковой стратегий получено по четыре адекватных прогнозных зависимости. Методом дополнения также возможен прогноз всех уровней токсичности.

Новая технология была успешно использована для прогноза канцерогенной опасности сульфенамидных ускорителей вулканизации резин [Старовойтов М. К. и др., 2002; Vassiliev P. M. et al., 2004].  По консервативной стратегии четырьмя методами, с учетом внутренних нековалентных взаимодействий, был выполнен прогноз канцерогенной опасности для человека четырех сульфенамидов и четырех продуктов их термоокислительной деструкции, нитрозоаминов. Дополнительно была экспериментально изучена мутагенная активность чистых сульфенамидов. Совокупные результаты прогноза и экспериментальных исследований позволили с высокой степенью достоверности сделать следующее заключение: 1) сульфенамид М (2-морфолинтио-бензо[d]тиазол) при производстве резинотехнических изделий канцерогенен для человека; 2) сульфенамид ДЦ (2-дициклогексил-аминтио-бензо[d]тиазол) не является в этих условиях канцерогенным фактором.

Таким образом, ИТ «Микрокосм» позволяет успешно решать следующие задачи, связанные с прогнозом токсических свойств веществ: 1) прогнозировать уровень острой токсичности (при различных способах введения) в рядах структурно-сходных химических соединений; 2) выполнять прогноз канцерогенной опасности для человека химических соединений.

ВЫВОДЫ

  1. Комплексный подход к прогнозу фармакологической активности химических соединений является новым научным направлением в решении фундаментальной проблемы соотношения химической структуры и биологической активности, который принципиально отличается от существующих QSAR-подходов тем, что одновременно использует разные по физико-химическому смыслу и уровню сложности избыточные способы описания химической структуры и различные по математическому содержанию методы классификации и схемы принятия решений. Он является методологической основой для создания новых концепций, моделей, методов, компьютерных систем и информационных технологий прогноза фармакологической активности химических соединений. Разработаны основные теоретические концепции новой методологии.
  2. Создана основанная на комплексном подходе новая информационная технология компьютерного прогноза фармакологической активности химических соединений (ИТ «Микрокосм») как совокупность теоретических концепций, математических методов и правил и реализующих их алгоритмов и программ. В процессе разработки новой технологии создан специализированный язык QL описания химической структуры, разработаны четыре метода и три стратегии прогноза, создан специализированный программный комплекс.
  3. ИТ «Микрокосм» является высокоэффективным инструментом для прогноза наличия и уровня самых разных видов фармакологической активности структурно-разнородных и структурно-сходных соединений различных химических классов, что доказано вычислительным тестированием с использованием созданных баз данных (точность в скользящем контроле более 99 %) и экспериментальной проверкой результатов компьютерного прогноза (точность поиска выше 96 %).
  4. ИТ «Микрокосм» может быть успешно применена для прогноза наличия и уровня различных видов фармакологической активности солей, молекулярных комплексов и смесей индивидуальных химических соединений, с учетом синергизма компонентов, что доказано с помощью вычислительного тестирования и путем экспериментальной проверки результатов прогноза (точность превышает 94 %).
  5. ИТ «Микрокосм» позволяет проводить анализ механизмов взаимодействия лигандов с сайтами связывания рецепторов и выполнять построение адекватных и физико-химически содержательных моделей этих сайтов, что показано на примере H1-, H2- и H3-гистаминовых рецепторов.
  6. ИТ «Микрокосм» является универсальной QSAR-технологией и позволяет in silico выполнять поиск фармакологически активных веществ с общесистемными эффектами, имеющими множественные механизмы действия, а также веществ, селективно взаимодействующих с основными типами биомишеней, которые обуславливают рецепторные и пострецепторные механизмы действия, такими, как G-белок сопряженные рецепторы, лиганд-зависимые ионные каналы, ферменты.
  7. С помощью ИТ «Микрокосм» успешно выполняется прогноз наличия и уровня различных токсических эффектов в рядах структурно-разнородных и структурно-сходных соединений, что доказано на примере острой токсичности и канцерогенной опасности вычислительным и экспериментальным способами (точность прогноза более 92 %).
  8. Проведен эффективный направленный поиск высокоактивных соединений среди 1312 новых производных конденсированных азотсодержащих гетероциклов. Коэффициент эффективности виртуального скрининга в среднем равен 39 раз, максимальная эффективность компьютерного поиска высокоактивных соединений, в сравнении с интуитивным прогнозом, составляет 4,21 раза. Всего найдено 172 высокоактивных вещества, в том числе 143 соединения, сопоставимых по активности или активнее препаратов сравнения. Среди этих веществ 62 соединения сопоставимы либо превышают по активности ранее найденные соединения-лидеры. По видам активности: найдено 48 веществ с высокой антиагрегантной активностью, среди них 12 соединений превышают по активности препарат сравнения дипиридамол; 35 веществ с высокой антиаритмической активностью, из которых 14 соединений превосходят по активности препарат сравнения этмозин; 24 вещества с высокой антиоксидантной активностью, из них 8 соединений проявляют более высокую активность, чем препарат сравнения тролокс C; 23 вещества с высокой гемореологической активностью, среди которых 19 соединений более активны, чем препарат сравнения пентоксифиллин; 18 веществ с высокой P2Y1-антипуринергической активностью, в том числе 10 веществ активнее препарата сравнения Reactive Blue 2; 22 вещества с высокой -опиоидной агонистической активностью, из которых три соединения превышают по активности препарат сравнения U-50488; два вещества с высокой 5-HT3-антисеротониновой активностью, одно из которых активнее препарата сравнения трописетрона. Двадцать семь наиболее активных соединений этого ряда рекомендованы для углубленных экспериментальных фармакологических исследований, на них поданы заявки на патенты.
  9. Проведен направленный поиск среди 123 новых производных адамантана соединений с противовирусной, ноотропной и антиоксидантной активностью. Найдены три вещества с потенциально высокой антиортовирусной активностью, три вещества с ноотропной активностью, одно вещество с высокой антиоксидантной активностью.
  10. В ряду 52 производных ГАМК и пирролидона проведен направленный поиск соединений с высоким уровнем противоишемической активности. Выявлено три высокоактивных вещества, одно из которых рекомендовано для последующих углубленных фармакологических исследований.
  11. ИТ «Микрокосм» позволяет решать разнообразные фармакологические задачи, такие, как направленный поиск наиболее активных и наименее токсичных веществ разных химических классов; выявление или конструирование новых соединений-лидеров; оптимизация состава солей, межмолекулярных комплексов и смесей индивидуальных химических соединений; создание с учетом синергизма высокоэффективных и низкотоксичных многокомпонентных лекарственных средств; исследование механизмов действия и построение моделей сайтов связывания рецепторов с лигандами.

СПИСОК ОСНОВНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Монографии, обзоры, статьи в журналах списка ВАК

  1. Гистаминовые рецепторы (молекулярно-биологические и фармакологические аспекты): монография / А. А. Спасов, М. В. Черников, П. М. Васильев, В. А. Анисимова. – Волгоград: Изд-во ВолГМУ, 2007. – 152 с.
  2. Васильев, П. М. Языки фрагментарного кодирования структуры соединений для компьютерного прогноза биологической активности / П. М. Васильев, А. А. Спасов // Рос. хим. ж. (Ж. Рос. хим. об-ва им. Д. И. Менделеева). – 2006. – Т. 50. – № 2. – С. 108-127.
  3. Васильев, П. М. Применение компьютерной информационной технологии для прогноза фармакологической активности структурно разнородных химических соединений / П. М. Васильев, А. А. Спасов // Вестн. Волгогр. гос. мед. ун-та. – 2005. – № 1 (13). – С. 23-30.
  4. Васильев, П. М. Компьютерный прогноз и экспериментальная проверка антиоксидантной активности новых химических соединений с использованием QSAR-зависимостей / П. М. Васильев, А. А. Спасов [и др.] // Там же. – № 2 (14). – С. 16-19.
  5. Васильев, П. М. Компьютерный прогноз спектра фармакологических свойств активных соединений экстракта грецких орехов / П. М. Васильев, И. Ф. Горлов, О. С. Юрина // Докл. РАСХН. – 2002. – № 2. – С. 55-58.
  6. Горлов, И. Ф. Экспериментальная проверка результатов компьютерного прогноза фармакологической активности экстракта грецких орехов / И. Ф. Горлов, О. С. Юрина, П. М. Васильев // Там же. – № 5. – С. 45-47.
  7. Васильев, П. М. Прогноз канцерогенной опасности органических соединений методом шансов / П. М. Васильев, В. В. Орлов, В. Е. Дербишер // Хим.-фарм. журн. – 2000. – Т. 34. – № 7. – С. 19-22.
  8. Ковалев, Г. В. Синтез, прогноз и исследование биологической активности 1,3-ди-(тридиметоксифосфорилпропил) производных урацила и 6-метилурацила / Г. В. Ковалев, А. И. Рахимов, А. А. Озеров, В. И. Петров, А. А. Спасов, С. Г. Ковалев, М. С. Новиков, П. М. Васильев [и др.] // Там же. – 1990. – Т. 24. – № 6. – С. 25-27.
  9. Гурбанов, К. Г. Взаимосвязь между величиной отрицательного инотропного действия и химической структурой производных краун-эфиров / К. Г. Гурбанов, А. А. Паперно, А. А. Спасов, П. М. Васильев [и др.] // Эксперим. клин. фармакол. – 1993. – Т. 56. – № 3. – С. 32-34.
  10. Старовойтов, М. К. Компьютерный прогноз канцерогенной опасности сульфенамидных ускорителей вулканизации / М. К. Старовойтов, П. М. Васильев [и др.] // Каучук и резина. – 2002. – № 1. – С. 28-31.
  11. Васильев, П. М. Компьютерная мето­дика прогнозирования свойств ускорителей вулканизации / П.М.Васильев [и др.] // Там же. – 2001. – № 3. – С. 22-25.
  12. Орлов, В. В. Диагностика возможной активности производных адамантана в полимерных композициях методами молекулярного дизайна / В. В. Орлов, В. Е. Дербишер, Ю. Л. Зотов, П. М. Васильев [и др.] // Хим. пром-сть. – 2003. – Т. 80. – № 2. – С. 46-55 (98-107).
  13. Но, Б. И. Компьютерное конструирование и целенаправленный синтез адамантилсодержащих соединений – высокоэффективных добавок в полимерные композиции / Б. И. Но, П. М. Васильев [и др.] // Пласт. массы. – 2003. – № 4. – С. 27-32.
  14. Гермашев, И. В. Компьютерное конструирование активных добавок для поливинилхлорида / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер, Ю. Л. Зотов, М. Н. Цаплева, Е. В. Коннова, П. М. Васильев // Там же. – 2001. – № 7. – С. 36-38.
  15. Гермашев, И. В. Прогнозирование на основе вероятностных методов ак­тивности низкомолекулярных органических соединений в полимерных композициях / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер, П. М. Васильев // Теорет. основы хим. технологии. – 1998. – Т. 32. – № 5. – С. 563-567.
  16. Дербишер, В. Е. Конструирование банка данных по низко­молекулярным добавкам для полимерных материалов / В. Е. Дербишер, П. М. Васильев [и др.] // Изв. ВУЗов. Химия и хим. технология. – 1995. – Т. 38. – Вып. 4-5. – С. 129-133.

Авторские свидетельства

  1. А. с. 1121953 СССР, МПК C 07 D 487/04. Дигидро­хлориды 2-диметокси-фенилимидазо-(1,2-а)бензимидазолов, обладающие спазмолитической, антиоксидантной, антиферментной и противоаллергической активностью / В. А. Анисимова, М. В. Левченко, Г. В. Ковалев, А. А. Спасов, П. М. Васильев [и др.] (СССР). – № 3484750/23-04; заявл. 19.08.82; зарег. 01.07.84. – 22 с.
  2. А. с. 1103516 СССР, МПК C 07 D 487/04. Дигидрохлориды 3-(2,2,2-три-хлор-1-оксиэтил)имидазо(1,2-а)бензимидазолов, обладающие спазмолитической, антирадиомиметической, антиоксидантной и антиаритмической активностью / В. А. Анисимова, А. А. Спасов, Н. И. Авдюнина, Г. В. Ковалев, П. М. Васильев [и др.] (СССР). – № 3473843/23-04; заявл. 19.07.82; зарег. 15.03.84. – 22 с.
  3. А. с. 1100876 СССР, МПК C 07 D 487/04. Гидробромиды 3-теноил-2-метил-имидазо-(1,2-а)бензимидазолов, обладающие спазмолитической, антирадиомиметической, антиоксидант­ной, противоаллергической и антиферментной активностью / В. А. Анисимова, Г. В. Ковалев, А. А. Спасов, П. М. Васильев [и др.] (СССР). – № 3484748/23-04; заявл. 19.08.82; зарег. 01.03.84. – 14 с.
  4. А. с. 1094304 СССР, МПК C 07 D 487/04. Дигидрохлориды N,N-дизамещенных 3-аминоацетилимидазо(1,2-а)бензимидазола, обладающие спазмолитической, антирадиомиметической и антиоксидант­ной активностью / А. А. Спасов, В. А. Анисимова, Н. И. Авдюнина, Г. В. Ковалев, П. М. Васильев [и др.] (СССР). – № 3463771/23-04; заявл. 05.07.82; зарег. 22.01.84. – 13 с.
  5. А. с. 1081977 СССР, МПК C 07 D 487/04. Гидрохлориды 1-замещенных 3-винил-2-иминобензимидазолина, обладающие антиферментной, гипогликемической и спазмолитической активностью / В. А. Анисимова, Р. Е. Либинзон, Г. В. Ковалев, А. А. Спасов, И. Н. Карасева, С. Г. Антонян, Н. А. Богачев, П. М. Васильев [и др.] (СССР). – № 3450293/23-04; заявл. 10.06.82; зарег. 22.11.83. – 17 с.
  6. А. с. 1078862 СССР, МПК C 07 D 487/04. Соли 2-арил-9-диалкиламино-этилимидазо-(1,2-а)бензимидазолов, обладающие антирадиомиметической антиоксидантной, спазмолитической и противоаллергической ак­тивностью / В. А. Анисимова, И. Д. Ионов, А. А. Спасов, Г. В. Ковалев, В. В. Шайдров, П. М. Васильев [и др.] (СССР). – № 3484749/23-04; заявл. 19.08.82; зарег. 08.11.83. – 15 с.
  7. А. с. 803385 СССР, МПК C 07 D 487/04. Гидрохлориды 2-бензимидазолил-имидазо(1,2-а)бензимидазолов, повышающие резистентность миокарда к аноксии / В. А. Анисимова, А. А. Спасов, Г. В. Ковалев, А. М. Симонов, В. Г. Ватулин, П. М. Васильев (СССР). – № 2835243/23-04; заявл. 29.10.79; зарег. 08.10.80. – 9 с.
  8. А. с. 803384 СССР, МПК C 07 D 487/04. Гидрохлориды 3-алкиламино-ацетилимидазо-(1,2-а)бензимидазолов, повышаю­щие резистентность миокарда к аноксии / В. А. Анисимова, А. А. Спасов, Н. И. Авдюнина, Г. В. Ковалев, А. М. Симонов, П. М. Васильев (СССР). – № 2832817/25-04; заявл. 29.10.79; зарег. 08.10.80. – 10 с.
  9. А. с. 1018362 СССР, МПК C 07 D 487/04. Гидрохлориды аминоме­тил(этил)-адамантанкарбоновых кислот, обладаю­щие гипотензивной активностью / А. П. Хардин, И. А. Новаков, И. А. Кулев, С. С. Радченко, Г. В. Ковалев, И. Н. Тюренков, П. М. Васильев [и др.] (СССР). – № 3329850/23-04; заявл. 04.08.81; зарег. 14.01.83. – 8 с.

Депонированные рукописи

  1. Расчет эффективной дозы методом непараметрической рег­рессии / П. М. Васильев [и др.]; ВГМИ. – Волгоград, 1987. – 10 с. – Деп. в ВИНИТИ 23.04.87, №, 2897-В87. – Деп. науч. работы: Библиогр. указ. ВИНИТИ, 1987, № 8, б/о 293. – Фармакол. токсикол., 1988, № 3.

Статьи в журналах и сборниках материалов конференций 2009 - 2004 гг.

  1. Бутов, Г. М. Синтез и виртуальный скрининг биологической активности адамантилсодержащих производных триметилбицикло[2.2.1]гептан-2-она / Г. М. Бутов, П. М. Васильев [и др.] // Новые информационные технологии в медицине: Матер. 3-й Всероссийск. конф. с междунар. участием (Волгоград, 30 окт. 2008 г.) / ВолГМУ. – Волгоград, 2008 // Бюл. Волгогр. науч. центра РАМН и Адм. Волгогр. обл. – 2008. – № 3. – С. 67.
  2. Васильев, П. М. Миражи 3D-молекулярного моделирования / П. М. Васильев // Там же. – С. 69-71.
  3. Васильев, П. М. Направленный поиск в ИТ «Микрокосм» новых производных бензимидазола и индола с высокой P2Y1антипуринергической активностью / П. М. Васильев, А. Ю. Стуковина, А. А. Спасов [и др.] // Там же. – С. 71-72.
  4. Васильев, П. М. Компьютерный прогноз и экспериментальная проверка 5-HT3-антисеротониновой активности новых азотсодержащих гетероциклических соединений / П. М. Васильев, Д. С. Яковлев, А. А. Спасов [и др.] // Там же. – С. 72-73.
  5. Васильев, П. М. Сравнительный фармакофорный анализ противоишемической активности известных лекарственных веществ и молекулярных комплексов производных ГАМК / П. М. Васильев, В. Н. Перфилова, И. Н. Тюренков // Там же. – С. 73-75.
  6. Бутов, Г. М. Синтез, компьютерный прогноз и экспериментальная проверка биологической активности новых производных адамантана / Г. М. Бутов, П. М. Васильев [и др.] // Фармакология – практическому здравоохранению: Матер. III съезда фармакологов России (Санкт-Петербург, 23-27 сент. 2007 г.) / ООО «Архив». – Санкт-Петербург, 2007 // Психофармакол. биол. наркол. – 2007. – Т. 7. – Спец. вып. (сентябрь). – Ч. 1. – С. 1627.
  7. Васильев, П. М. Информационная технология компьютерного поиска новых лекарственных веществ / П. М. Васильев // Там же. – С. 1631-1632.
  8. Васильев, П. М. Итеративный компьютерный скрининг новых азотсодержащих гетероциклических соединений с высокой гемореологической активностью / П. М. Васильев [и др.] // Там же. – С. 1632.
  9. Гречко, О. Ю. Виртуальный скрининг и целенаправленный поиск соединений с высокой каппа-опиоидной активностью / О. Ю. Гречко, П. М. Васильев [и др.] // Там же. – С. 1666.
  10. Гурова, Н. А. Компьютерный прогноз и экспериментальная проверка антиаритмической активности производных азотсодержащих гетероциклов / Н. А. Гурова, П. М. Васильев, В. А. Анисимова // Там же. – С. 1671.
  11. Желтухина, А. Н. 3D-QSAR-анализ антагонистов 5-HT2-серотониновых рецепторов в ряду азотсодержащих гетероциклических соединений / А. Н. Желтухина, П. М. Васильев, А. А. Спасов [и др.] // Там же. – С. 1691.
  12. Косолапов, В. А. Экспериментальная проверка точности компьютерного прогноза антиоксидантной активности новых гетероциклических соединений / В. А. Косолапов, П. М. Васильев [и др.] // Там же. – С. 1743.
  13. Кучерявенко, А. Ф. Компьютерный поиск гетероциклических соединений с высокой антиагрегантной активностью / А. Ф. Кучерявенко, П. М. Васильев [и др.] // Там же. – С. 1760.
  14. Самохина, М. П. QSAR-моделирование синергизма активных соединений экстракта Gymnema sylvestris / М. П. Самохина, П. М. Васильев, Н. И. Чепляева // Там же. – Ч. 2. – С. 1936.
  15. Стуковина, А. Ю. QSAR-анализ новых антагонистов P2Y1-пуриновых рецепторов / А. Ю. Стуковина, П. М. Васильев [и др.] // Там же. – С. 1968.
  16. Бутов, Г. М. Компьютерный прогноз биологической активности новых производных адамантана с помощью информационной технологии «Микрокосм» / Г. М. Бутов, П. М. Васильев [и др.] // Новые информационные технологии в медицине: Матер. Всероссийск. конф. с междунар. участием (Волгоград, 25-27 мая 2006 г.) / ВолГМУ. – Волгоград, 2006 // Бюл. Волгогр. науч. центра РАМН и Адм. Волгогр. обл. – 2006. – № 2. – С. 5-6.
  17. Васильев, П. М. Информационная технология прогноза биологической активности химических соединений «Микрокосм» / П. М. Васильев // Там же. – С. 6-7.
  18. Черников, М. В. Компьютерный скрининг новых производных бензимидазола с высокой 5-HT3-антисеротониновой активностью на базе информационной технологии «Микрокосм» / М. В. Черников, П. М. Васильев // Там же. – С. 7-8.
  19. Васильев, П. М. Применение информационной технологии «Микрокосм» для прогноза фармакологической активности новых гетероциклических соединений / П. М. Васильев, А. А. Спасов [и др.] // Информационные технологии в образовании, технике и медицине: Матер. междунар. конф. (Волгоград, 18-22 окт. 2004 г.) / ВолгГТУ. – Вол­гоград, 2004. – Т. 3. – С. 180-186.

Статьи в сборниках трудов ВУЗов 2009 - 2004 гг.

  1. Бутов, Г. М. Виртуальный скрининг фармакологической активности производных адамантана / Г. М. Бутов, П. М. Васильев [и др.] // Современная инновационная медицина – населению Волгоградской области: Сб. науч. тр. / Под ред. акад. РАМН В. И. Петрова / Изд-во ВолГМУ. – Волгоград, 2008. – С. 134-135.
  2. Васильев, П. М. Использование информационных технологий для поиска новых активных молекул / П. М. Васильев // Там же. – С. 135-137.
  3. Васильев, П. М. Применение информационной технологии «Микрокосм» для прогноза антиангинальной активности производных ГАМК / П. М. Васильев, В. Н. Перфилова, И. Н. Тюренков // Там же. – С. 137-138.
  4. Галенко-Ярошевский, А. П. Прогноз местноанестезирующей активности с использованием информационной технологии «Микрокосм» / А. П. Галенко-Ярошевский, П. М. Васильев // Там же. – С. 142-143.
  5. Самохина, М. П. Экспериментальное исследование гипогликемической активности экстракта гимнемы лесной и компьютерное моделирование синергизма его компонентов / М. П. Самохина, П. М. Васильев, Н. И. Чепляева // Разработка, исследование и маркетинг новой фармацевтической продукции: Сб. науч. тр. / Под ред. М. В. Гаврилина / Пятигорская ГФА. – Пятигорск, 2008. – С. 490.

Тезисы докладов на конференциях 2009 - 2004 гг.

  1. Гурова, Н. А. Проверка прогноза антиаритмической активности среди производных имидазобензимидазола / Н. А. Гурова, П. М. Васильев // Тез. докл. XVI Российск. Нац. конгр. «Человек и лекарство» (М., 6-10 апр. 2009 г.). – М., 2009. – С. 79.
  2. Васильев, П. М. Компьютерный прогноз в ИТ «Микрокосм» синергизма гипогликемических и антиоксидантных соединений / П. М. Васильев, А. А. Спасов // Там же. – С. 528-529.
  3. Васильев, П. М. QSAR-моделирование синергизма компонентов при прогнозе фармакологической активности смесей природных и синтетических органических соединений / П. М. Васильев, А. А. Спасов // Молекулярное моделирование: Тез. докл. 6-й Всероссийск. конф. (М., 8-10 апр. 2009 г.). – М., 2009. – С. 58.
  4. Васильев, П. М. Компьютерный прогноз и экспериментальная проверка антиангинальной активности молекулярных комплексов производных фенибута / П. М. Васильев, В. Н. Перфилова, И. Н. Тюренков // Тез. докл. XV Российск. Нац. конгр. «Человек и лекарство» (М., 14-18 апр. 2008 г.). – М., 2008. – С. 599.
  5. Васильев, П. М. 3D-QSAR-анализ азотсодержащих гетероциклических соединений с высокой антиагрегантной активностью / П. М. Васильев, А. А. Спасов [и др.] // Там же. – С. 599-600.
  6. Васильев, П. М. Компьютерный прогноз и экспериментальная проверка антиагрегантной активности производных бензимидазола / П. М. Васильев [и др.] // Тез. докл. XIV Российск. Нац. конгр. «Человек и лекарство» (М., 16-20 апр. 2007 г.). – М., 2007. – С. 272.
  7. Васильев, П. М. Компьютерный прогноз и экспериментальная проверка каппа-опиоидной агонистической активности конденсированных бензимидазолов / П. М. Васильев, А. А. Спасов [и др.] // Там же. – С. 272.
  8. Косолапов, В. А. Компьютерный прогноз и экспериментальная проверка антиоксидантной активности азотсодержащих гетероциклических соединений / В. А. Косолапов, П. М. Васильев [и др.] // Там же. – С. 294-295.
  9. Черников, М. В. Виртуальный скрининг конденсированных производных бензимидазола с H1- и H2-антигистаминной активностью / М. В. Черников, П. М. Васильев, А. А. Спасов, В. А. Анисимова // Там же. – С. 329-330.
  10. Черников, М. В. Виртуальный скрининг полициклических бензимидазолов с 5-HT2- и 5-HT3-антисеротониновой активностью / М. В. Черников, П. М. Васильев, А. А. Спасов [и др.] // Там же. – С. 330.
  11. Васильев, П. М. Прогноз биологической активности в информационной технологии «Микрокосм» с использованием анализа непротиворечивости спектра прогнозных оценок / П. М. Васильев // Молекулярное моделирование: Тез. докл. 5-й Всероссийск. конф. (М., 18-20 апр. 2007 г.). – М., 2007. – С. 42.
  12. Васильев, П. М. Нотационные дескрипторы языка QLx информационной технологии «Микрокосм» / П. М. Васильев // Там же. – С. 43.
  13. Васильев, П. М. Использование информационной технологии «Микрокосм» для прогноза фармакологической активности солей органических соединений / П. М. Васильев, А. А. Спасов [и др.] // Молекулярное моделирование: Тез. докл. 4-й Всероссийск. конф. (М., 12-15 апр. 2005 г.). – М., 2005. – C. 53.
  14. Платонова, М. В. Синтез производных бензимидазола с потенциальной гипотензивной и противоаритмической активностью / М. В. Платонова, О. О. Тужиков, П. М. Васильев // Наукоемкие химические технологии – 2004: Тез. докл. междунар. науч.-техн. конф. (Волгоград, 7-10 сент. 2004 г.) / ВолгГТУ. – Волгоград, 2004. – Т. 1. – С. 310-312.
  15. Васильев, П. М. Информационная технология прогноза свойств органических соединений «Микрокосм» / П. М. Васильев // Молекулярное моделирование в химии, биологии и медицине: Тез. докл. II Российск. шк.-конф. (Саратов, 13-16 окт. 2004 г.) / СГУ. – Саратов, 2004. – С. 8-9.
  16. Васильев, П. М. Информационная технология прогноза свойств органических соединений «Микрокосм»: развернутый план краткого цикла лекций / П. М. Васильев // Там же. – С. 11-14.
  17. Васильев, П. М. Эскиз нового языка описания структуры химических соединений для компьютерного прогноза свойств органических веществ / П. М. Васильев // Тез. докл. XI Российск. Нац. конгр. «Человек и лекарство» (М., 19-23 апр. 2004 г.). – М., 2004. – С. 596.
  18. Спасов, А. А. Поиск гемореологически активных веществ среди производных имидазобензимидазола: использование классических и виртуальных методов скрининга / А. А. Спасов, А. В. Степанов, Н. В. Арькова, В. Н. Котов, П. М. Васильев [и др.] // Третья Всероссийск. с междунар. участием шк.-конф. по физиологии кровообращения: Тез. докл. (М., 27-30 янв. 2004 г.) / ФФМ МГУ. – М., 2004. – С. 102.
  19. Vassiliev, P. M. The «Microcosm» information technology system for biological activity prediction of organic compounds: the prediction of hemorheological activity / P. M. Vassiliev, L. V. Naumenko, A. A. Spasov // Forth International Symposium on Computational Methods in Toxicology and Pharmacology Integrating Internet Resources (CMPTI-2007): Abstracts (Moscow, Russia, 1-5 Sept. 2007) – Moscow, 2007. – PO-56. – P. 126.
  20. Vassiliev, P. M. The 3D-modeling, computer prediction and experimental testing of 5-HT3-antiserotonin activity of new chemical compounds / P. M. Vassiliev D. S. Yakovlev, V. V. Poroikov, D. A. Filimonov, A. A. Spasov [et al.] // Ibid. – PO-99. – P. 169.
  21. Vassiliev, P. M. Computer forecast of carcinogenic hazard of rubber sulphonamide accelerators / P. M. Vassiliev [et al.] // 16-th International Congress of Chemical and Process Engineering (CHISA 2004): Summaries (Praha, Czech Republic, 22-26 Aug. 2004). – Praha, 2004. – V. 5 «Systems and Technology». – P7.91. – P. 1944-1945.

Полный список работ, опубликованных по теме диссертации, приведен в приложении к диссертации.


* Выражаю искреннюю благодарность к. х. н., в. н. с. В. А. Анисимовой, к. х. н. Т. А. Кузьменко, к. х. н. М. Н. Бабаковой, д. х. н. К. Ф. Суздалеву, д. х. н., проф. Б. И. Но, д. х. н., проф. Ю.Л.Зотову, к. х. н., доц. Е. В. Шишкину, к. х. н. Д. С. Климову, к. х. н. C. А. Сафонову, д. х. н., проф. Г. М. Бутову, к. х. н., доц. Г. Ю. Паршину, к. х. н. В. М. Мохову, д. x. н., проф. В. М. Берестовицкой, к. х. н. О. С. Васильевой за предоставленные субстанции веществ.

* Выражаю искреннюю благодарность д. м. н., проф. И. Н. Тюренкову, д. м. н., проф. В. А. Косолапову, д. м. н., проф. О. В. Островскому, д. м. н., доц. М. В. Черникову, к. фарм. н. А. А. Алексеевой, к. фарм. н. А. Ю. Стуковиной, к. м. н. О. Ю. Гречко, к. м. н. Д. С. Яковлеву, к. м. н. А. Ф. Кучерявенко, к. м. н. О. А. Салазниковой, к. м. н. Л. В. Науменко, к. м. н. Н. А. Гуровой, к. м. н. Д. Г. Ковалеву, к. б. н. В. Н. Перфиловой, к. б. н. В. Н. Зиновьевой, Л. В. Ельцовой, Е. В. Тибирьковой за помощь в проведении исследований.

* Выражаю искреннюю благодарность д. б. н., к. ф.-м. н., проф. В. В. Поройкову и к. ф.-м. н. Д. А. Филимонову (НИИ биомедицинской химии им. В. Н. Ореховича РАМН, Москва) за предоставленную программу PASS Pro.

* Выражаю искреннюю благодарность академику РАСХН, д. в. н., проф. И. Ф. Горлову и к. в. н. О. С. Юриной (НИТИ мясомолочного скотоводства и переработки продукции животноводства РАСХН, Волгоград) за помощь в проведении исследований.







© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.