CC BY
40
ФАРМАКОЛОГИЯ, ФАРМАЦИЯ, МЕДИЦИНСКАЯ ХИМИЯ
УДК 615.015.11:541.69:681.3.06
КОМПЬЮТЕРНЫЙ ПРОГНОЗ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА АНТИОКСИДАНТНОЙ АКТИВНОСТИ НОВЫХ ХИМИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОЭДР-ЗАВИСИМОСТЕЙ
П.М. Васильев, А.А. Спасов, В.А. Косолапов, В.А. Анисимова
Кафедра фармакологии ВолГМУ, НИИ физической и органической химии Ростовского государственного университета
В настоящее время для оптимизации поиска новых химических соединений с высокой фармакологической активностью широко применяются компьютерные методы, основанные на анализе ОБАР-зависимостей - количественных соотношений "структура - активность". Ранее было показано успешное использование информационной технологии "Микрокосм" [2] для компьютерного прогноза различных видов фармакологической активности структурно разнородных химических соединений. Между тем, поиск наиболее активных веществ в рядах соединений -структурных аналогов, также является одной из важных задач экспериментального скрининга. В частности, является актуальным оптимизация с помощью информационной технологии "Микрокосм" поиска соединений с высокой антиокси-дантной активностью среди синтезированных в НИИ ФОХ РГУ новых производных имидазо-бензимидазола [1], изучение которых ведется на кафедре фармакологии ВолГМУ [4]. Наличие у данного ряда веществ антиоксидантных свойств может быть обусловлено я-электронной избыточностью трициклической ароматической системы имидазобензимидазола [6].
ЦЕЛЬ РАБОТЫ
Создание системы компьютерного прогноза антиоксидантной активности производных ими-дазобензимидазола на базе информационной технологии "Микрокосм", тестирование точности системы, вычислительный прогноз активности новых соединений, сопоставление результатов этого прогноза с данными экспериментальных исследований.
МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ
Информационным наполнением системы служит база данных по структуре и антиоксидантной активности производных имидазобензимидазола. Основой методики прогноза, подробно описанной в [2], являются полученные методами теории распознавания образов QSAR-зависи-мости, связывающие полуколичественные градации антиоксидантной активности и структуру соединений, представленную в виде матрицы структурных дескрипторов. Исследование выполнялось в несколько этапов.
Первичные испытания соединений. Экспериментальное изучение антиоксидантных свойств производных имидазобензимидазола проводили in vitro на модели аскорбат-индуцируемого пере-кисного окисления липидов гомогенатов печени крыс по количеству образования ТБК-пози-тивных продуктов, определяемых спектрофото-метрически [5]. Показателем уровня антиокси-дантной активности являлась минимальная эффективная концентрация вещества, замедляющая перекисное окисление липидов на 10 % (МЭК10), которую определяли графически. Всего для последующего включения в обучающие выборки было испытано 63 соединения общей формулой (1) - 57 N9- и 6 N-i-производных имидазобензимидазола [4].
(1)
Формирование обучающих выборок. По результатам экспериментальных испытаний [4] была создана база данных, содержащая структурные формулы всех 63 испытанных производных имидазобензимидазола (1) и показатели уровня их антиоксидантной активности МЭК10. С целью обеспечения более высокой точности прогноза [3] структуры были занесены в память компьютера с учетом солеобразующего компонента НХ.
Формирование списка градаций активности. Для обработки в информационной технологии "Микрокосм" значения фармакологической активности должны быть представлены в бинарном виде, а соединения разделены на два класса: принадлежащие и не принадлежащие к данному диапазону активности. С этой целью все испытанные вещества сначала были отнесены к одному из четырех классов активности в соответствии с уровнем МЭК10: высокоактивные, МЭК10 < 10-6 моль/л; умеренноактивные, 10-5< МЭК10<10-6 моль/л; низкоактивные, МЭК10=10-5 моль/л; неактивные, МЭК10 > 10-4 моль/л. Затем были проведены следующие группировки производных имидазобен-зимидазола согласно уровня их антиоксидантно-го действия.
Формирование моделей обобщенных образов. Для каждой из 5 обучающих выборок были сформированы модели обобщенных образов классов соединений, принадлежащих и не принадлежащих к данным диапазонам активности -в виде матрицы из 1800 видов ОЬ-дескрипторов по методике, подробно изложенной в [2].
Формирование решающих правил. В соответствии с подробно описанными алгоритмами методами Байеса, расстояния, ближайшего соседа и локального распределения с использованием консервативной, нормальной и рисковой стратегий для всех 5 обучающих выборок были рассчитаны решающие правила.
Автотестирование решающих правил. Оценка точности прогноза уровня антиоксидантной активности проводилась отдельно по каждой из 5 обучающих выборок для каждой из трех стратегий по четырем показателям распознающей и прогностической способности итогового решающего правила: результатам автопрогноза, скользящего, перекрестного и двойного скользящего контролей - как это подробно изложено в [2].
Независимое тестирование. С целью жесткого тестирования адекватности и точности создаваемой системы была сформирована тестовая выборка, содержащая структуры 10 новых производных имидазобензимидазола, изученных в эксперименте, но не включенных в первичную базу данных. С помощью рассчитанных по обучающим выборкам решающих правил была произведена вычислительная оценка уровня антиокси-дантной активности этих 10 соединений; результаты прогноза сопоставлены с данными экспериментального тестирования.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Автотестирование решающих правил. В табл. 1 -3 приведены результаты проверки точности прогноза уровня антиоксидантной активности производных имидазобензимидазола на обучающих выборках. Анализ данных табл. 1 показывает, что при использовании консервативной стратегии точный прогноз невозможен только для умеренной активности (низкое значение Ра = 64 % в скользящем контроле). Для всех остальных уровней прогноз достаточно адекватен, особенно в случае прогноза просто факта наличия антиоксидантной активности (Ро = 97 % в скользящем контроле), либо ее высокого уровня (Ро = 90 % в скользящем контроле). Аналогично, при использовании нормальной стратегии (табл. 2) для умеренной активности точный прогноз невозможен (Ра = 38 % в перекрестном контроле). Для остальных уровней прогноз адекватен, особенно для факта наличия антиоксидантной активности (Ро = 95 % в скользящем контроле), либо для ее высокого уровня (Ро = 90 % в скользящем контроле). Анализ данных табл. 3 показывает, что при использовании рисковой стратегии адекватный прогноз возможен для всех градаций антиок-сидантной активности, однако наилучшие результаты также достигаются для классов "активные" (Ро = 98 % в скользящем контроле) и "высокоактивные" (Ро = 94 % в скользящем контроле). В целом эффективность прогноза антиоксидант-ной активности производных имидазобензимида-зола для всех стратегий примерно одинакова, однако точность прогноза незначительно повышается от консервативной стратегии к нормальной и рисковой (в скользящем контроле среднее значение Ро = 87, 89 и 91 % соответственно). Вероятно, это происходит за счет правильного прогнозирования активности "нестандартных" соединений, имеющих в структуре редко встречающиеся ОЬ-дескрипторы. По всем трем стратегиям точность прогноза неактивных соединений выше, чем точность прогноза активных: в скользящем контроле среднее значение Рп = 88, 90 и 93 % против Ра = 85, 87 и 88 %. Это обусловлено тем, что разнообразие ОЬ-дескрипторов в классах неактивных соединений выше, чем в классах активных, что, в свою очередь, объясняется известным фактом - для всех видов фармакологической активности неактивные соединения структурно более вариабельны и встречаются чаще, чем активные. В частности, высокоактивные структуры обучающей выборки представлены всего 743 видами ОЬ-дескрипторов, из которых только 152 являются высокодостоверными признаками высокой антиоксидантной активности ("фармакофорами", Р < 0,001); тогда как не высокоактивные структуры представлены 1662 видами ОЬ-дескрипторов, из них 346 являются высокодостоверными признаками отсутствия высокой антиоксидантной активности ("анти-фармакофо-рами", Р <0,001).
Таблица 1
Точность прогноза уровня антиоксидантной активности производных имидазобензимидазола по результатам тестирования обучающих выборок по консервативной стратегии (%)
Уровень активности Автопрогноз Скользящий контроль Перекрестн. контроль Дв. скольз . контроль
Ро Ра Рп Ри Ро Ра Рп Ри Ро Ра Рп Ри Ро Ра Рп Ри
Активные 100 100 100 3 97 97 100 5 95 95 100 2 97 97 100 5
Высокоактивные 100 100 100 6 90 90 90 5 93 86 97 6 90 90 90 5
Умеренноактивные 95 100 93 6 75 64 78 6 83 70 86 17 75 64 78 6
Низкоактивные и
неактивные 100 100 100 3 88 83 91 8 84 78 88 10 88 83 91 8
Высокоактивные и
умеренноактивные 100 100 100 5 88 92 82 6 88 95 78 5 88 92 82 6
Среднее 99 100 99 5 87 85 88 6 89 85 90 8 87 85 88 6
Примечание. Ро - общая точность прогноза, %; Ра - точность прогноза активных соединений, %; Рп - точность прогноза неактивных соединений, %; Ри - отказ от прогноза, %.
Таблица 2
Точность прогноза уровня антиоксидантной активности производных имидазобензимидазола по результатам тестирования обучающих выборок по нормальной стратегии (%)
Скользящий Перекрестн Дв. скольз
Уровень Метод контроль контроль контроль
активности прогноза
Ро Ра Рп Ро Ра Рп Ро Ра Рп Ро Ра Рп
Активные Лок. распред. 100 100 100 95 95 100 100 100 100 95 95 100
Высокоактивные Ближ. соседа 100 100 100 90 91 90 90 77 98 90 91 90
Умеренноактивные Лок. распред. 98 100 98 83 75 85 76 38 90 83 75 85
Низкоактивные и Лок. распред. 100 100 100 87 84 89 79 76 82 87 84 89
неактивные
Высокоактивные и Лок. распред. 100 100 100 87 89 84 89 95 80 87 89 84
умеренноактивные
Среднее 100 100 100 89 87 90 87 77 90 89 87 90
Таблица 3
Точность прогноза уровня антиоксидантной активности производных имидазобензимидазола по результатам тестирования обучающих выборок по рисковой стратегии (%)
Метод прогноза Автопрогноз Скользящий Перекрестн Дв. скольз
Уровень активности и тип дескрип- контроль контроль контроль
тора Ро Ра Рп Ро Ра Рп Ро Ра Рп Ро Ра Рп
Активные Байеса 10 98 98 100 98 98 100 97 97 100 98 98 100
Высокоактивные Расстояния 6 97 91 100 94 86 98 92 86 95 94 86 98
Умеренноактивные Лок. распр. 10 98 100 98 89 81 91 84 75 87 89 81 91
Низкоактивные и Лок. распр. 6 98 96 100 87 88 87 76 72 79 87 88 87
неактивные
Высокоактивные и Лок. распр. 6 98 100 96 87 87 88 86 89 80 87 87 88
умеренноактивные
Среднее 98 97 99 91 88 93 87 84 88 91 88 93
Результаты автотестирования решающих правил показали, что по всем трем стратегиям прогноз в класс "высокоактивные" (против всех остальных) высокодостоверен, а именно этот уровень активности прежде всего интересует исследователя. Поэтому для 10 соединений тестовой выборки был выполнен прогноз на наличие высокой активности; итоговые расчетные оценки
сопоставлены с данными экспериментальных исследований. Результаты приведены в табл. 4, из которой видно, что общая точность прогноза составляет Ро = 80 %; для высокоактивных соединений точность Ра = 100 %; для невысокоактивных соединений Рп = 78%. Закономерно, что из 10 соединений только одно оказалось высокоактивным, причем структура данного соединения включает
Таблица 4
Результаты компьютерного прогноза и экспериментальной проверки уровня антиоксидантной активности производных имидазобензимидазола
Шифр соединения Компьютерная оценка наличия высокой активности1 Экспериментальная оценка активности Совпадение оценок
Конс. Норм. Риск. Общая
РУ-17 отказ - - - Умеренная +
РУ-121 + + + + Низкая -
РУ-122 ± - + ± Низкая ±
РУ-252 - - - - Низкая +
РУ-375 + + + + Высокая +
РУ-506 - - - - Умеренная +
РУ-574 - - - - Низкая +
РУ-
1139 - - - - Неактивно +
РУ-
1178 - - - - Неактивно +
РУ-
1231 - - - - Низкая +
Примечание. По консервативной, нормальной и рисковой стратегиям соответственно.
100 "фармакофоров" высокой антиоксидантной активности и только 16 "анти-фармакофоров". Производя суперпозицию подструктур-"фармако-форов", можно выявить фрагмент структуры (2), ответственный за высокую антиоксидантную активность этого соединения.
(2)
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
На базе информационной технологии "Микрокосм" создана высокоточная система компьютерного прогноза уровня антиоксидантной активности производных имидазобензимидазола; технология может быть использована для прогноза уровня других видов фармакологической активности в других рядах структурно однородных химических соединений.
ЛИТЕРАТУРА
1. Анисимова В.А., Спасов А.А., Косолапое В.А. и др. // Хим.-фарм. журнал. - 2002. - Т. 36, № 11. - С. 3-8.
2. Васильев П.М., Спасов А.А. // Вестн. ВолГМУ. -2005. - № 1 (13). - С. 23-30.
3. Васильев П.М., Спасов А.А., Косолапов В.А. и др. // Молекулярное моделирование: тез. докл. IV Всерос. конф. - М., 2005. - С. 51.
4. Косолапов В.А. Антиоксидантные средства: стратегия отбора, перспективы применения. автореф. дисс. ... д-ра мед. наук. - Волгоград, 2005. - 41 с.
5. Ланкин В.З., Гуревич С.М., Бурлакова Е.Б. // Труды московского общества испытателей природы. -М., 1975. - Т. 52. - С. 73-78.
6. Пожарский А.Ф. Теоретические основы химии гетероциклов. - М.: Химия, 1985. - 278 с.
Vassiliev P.M., Spasov A.A., Kosolapov V.A., Anisimova V.A. A computer prognosis and experimental testing of antioxidant activity of new chemical compounds using QSAR-dependences // Vestnik of Volgograd State Medical University. - 2005. - № 2(14). - P. 16-19.
The designing of computer system for prognosticating antioxidant activity of imidazobenzimidazole derivatives on the basis of the information technology of «Microcosm» was described. It was shown that information technology of «Microcosm» makes possible to prognosticate the level of antioxidant activity for these substances with high precision; the technology may be also used for prognoshcating other types of pharmacological activity of other classes of structurally similar chemical compounds.
УДК 615,3:547.854.4:542.91:616.984-097-022-085
СИНТЕЗ И АНТИ-ВИЧ-1 АКТИВНОСТЬ 1-[2-(ФЕНОКСИ)ЭТОКСИ]МЕТИЛ]ПРОИЗВОДНЫХ УРАЦИЛА
М.С. Новиков, А.А. Озеров, Ю.А. Орлова, Р.У. Букхайт*
Лаборатория фармацевтической химии ВНЦ РАМН и Администрации Волгоградской области,
Кафедра фармацевтической химии ВолГМУ, * ImQuest BioSciences, Inc. (Мериленд, США)
С момента открытия вируса иммунодефицита новных класса: ингибиторы вирусной протеазы
человека (ВИЧ) как этиологического агента син- и обратной транскриптазы (ОТ). Их использование
дрома приобретенного иммунодефицита (СПИД) сопровождается серьезными побочными эффек-
[2, 3] до настоящего времени инфекция ВИЧ явля- тами и возникновением резистентных штаммов ется серьезной клинической проблемой [4]. Приме- ВИЧ. Таким образом, поиск новых ингибиторов няемые в клинике препараты делятся на два ос- ВИЧ является чрезвычайно актуальной проблемой.
