Компьютерная оценка плейотропного действия фармакологических веществ

• Автор: Лагунин, Алексей Александрович
• Шифр специальности: 03.01.09
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 299 с. : ил.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
АГ - Артериальная гипертония
АД - Артериальное давление
АПФ - Ангиотензин-превращающий фермент
БД - База данных
БЗ - База знаний
ВОЗ - Всемирная организация здравоохранения
ВПС - Высокопроизводительный скрининг
ЖКТ - Желудочно-кишечный тракт
JIC - Лекарственное средство
МКБ - Международная классификация болезней
НЭП - Нейтральная эндопептидаза
H1IBC - Нестероидные противовоспалительные средства
УРПИ - Условный рефлекс пассивного избегания
ЦНС - Центральная нервная система
ЭПФ - Эндотелин-превращающий фермент
ADME - Absorption, Distribution, Metabolism, Excrétion
IAP - Invariant Accuracy of Prédiction
(Инвариантная точность предсказаний)
MDDR - MDL Drug Data Report (название базы данных фирмы MDL Information Service)
NCE - New Chemical entity (химическое соединение, относящееся к новому классу биологически активных соединений)
PASS - Prédiction of Activity Spectra for Substances (Предсказание спектра биологической активности веществ)
QSAR - Quantitative Structure-Activity Relationships (количественные взаимосвязи “структура-активность”)
SAR - Structure-Activity Relationships
(взаимосвязи “структура-активность”)

SDF - Structure Data File - Формат файла для хранения информации
о структуре и свойствах химического соединения, разработан
фирмой MDL Information System Inc.
ЦОГ - Циклооксигеназа (Cyclooxygenase)
ЛОГ - Липоксигеназа (Lipoxygenase)

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
1.1. Плейотропное действие лекарственных соединений
1.2. Межлекарственные взаимодействия
1.3. Классификации видов биологической активности
ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
2.1. Базы данных и выборки химических соединений
2.2. Программное обеспечение, используемое в исследованиях
2.3. Экспериментальное изучение фармакологической активности 66 ГЛАВА 3. КОМПЬЮТЕРНАЯ ОЦЕНКА ПЛЕЙОТРОПНОГО
ДЕЙСТВИЯ ФАРМАКОЛОГИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ
3.1. Методология компьютерной оценки плейотропного
действия фармакологических веществ
3.2. База знаний по видам биологической активности.
3.3. Компьютерная программа РИагтаЕхреЛ
ГЛАВА 4. ПОИСК НОВЫХ АНКСИОЛИТИКОВ,
АНТИКОНВУЛЬСАНТОВ И НООТРОПНЫХ
СОЕДИНЕНИЙ
ГЛАВА 5. ПОИСК СОЕДИНЕНИЙ, ДЕЙСТВУЮЩИХ НА
НЕСКОЛЬКО МИШЕНЕЙ
5.1. Поиск антигипертензивных соединений с комбинированным механизмом действия
5.2. Поиск соединений с комбинированными механизмами противовоспалительного действия
ГЛАВА 6. КОМПЬЮТЕРНАЯ ОЦЕНКА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
БИОЛОГИЧЕСКИ АКТИВНЫХ СОЕДИНЕНИЙ
6.1. Компьютерный анализ комбинированного действия
антигипертензивных препаратов

Воздействие на несколько мишеней требует повышенного внимания к оценке побочных эффектов за счет взаимодействия с нежелательными мишенями, поскольку в этих случаях могут возникать эффекты, не наблюдаемые при действии на отдельные мишени, обусловленные синергетическим или аддитивным действием на несколько мишеней.
В настоящее время для оценки токсичности химических соединений, наряду с экспериментальными исследованиями, широко используют различные компьютерные методы. Использование компьютерных методов прогноза токсичности намного менее затратно, чем классических биологических экспериментальных исследований; при этом они обладают высокой производительностью и воспроизводимостью результатов при использовании одной и той же модели. ((ДОАН модели не имеют ограничений, связанных с химическим синтезом (можно проводить оценку виртуальных соединений, когда известна только их структура), могут постоянно совершенствоваться (при добавлении важных свойств, дескрипторов и расширении химического пространства), а также могут способствовать уменьшению использования экспериментальных животных. Тем не менее, несмотря на все достоинства компьютерных методов прогноза, они не могут быть использованы в отрыве от экспериментальных исследований и не могут полностью заменить биологические эксперименты, направленные на изучение токсичности химических соединений. Компьютерный прогноз токсичности является эффективным инструментом поддержки принятия решений в сочетании с другими научно-обоснованными подходами.
В настоящее время для компьютерного прогнозирования различных видов токсичности, таких как кардио-, гепато-, нефротоксичность, тератогенности, канцерогенности широко используются методы анализа (СОБАК, зависимостей - (количественных) взаимосвязей структура-активность [61-63]. Многие системы компьютерного прогноза токсичности на основе С^АЯ. используют двухмерное представление структуры