DOI:

Опис-посилання

ISSN 1812-7231 Klin.inform.telemed. Volume 7, Issue 8, 2011, Pages 88-92

Автор(и)

М. Я. Головенко, В. Є. Кузьмін, А. Г. Артеменко, М. А. Кулінський, П. Г. Поліщук, І. Ю. Борисюк

Установа(ви)

Фізико-хімічний інститут ім. О. В. Богатського НАН України, Одеса

Назва статті

Прогнозування біодоступності лікарських засобів методом класифікаційних моделей

Анотація (резюме)

Використовувались методи класифікаційних дерев і "випадкового лісу" (Random Forest). Обсяг вибірки — 628 сполуки. Були побудовані класифікаційні моделі, що прогнозували біодоступность за двома (низька та допустима) або за трьома класами (низька, середня і висока). Класифікаційні QSPR моделі будувались методом симплексного представлення молекулярної структури. По кожній виборці окремо були побудовані QSPR моделі методом "випадкового лісу". Міжкласифікаційна помилка для моделей з трьома класами висока, звідси прогнозуюча спроможність даної моделі є низькою. Регресійна модель також має низьку прогнозуючу здатність (R2ооb= 0, 294). Спрощення класифікації за двома класами має кращу прогнозуючу здатність. Враховуючи перетинання моделей та варіювання біодоступності в деякому діапазоні значень в отримані моделі введено довірчий інтервал у межах 10% від кордону. Були отримані класифікаційні моделі з врахуванням довірчого інтервалу, які значно збільшують прогнозуючу здатність. Метод класифікаційних дерев є достатньо перспективним інструментом для попереднього аналізу біодоступності потенційних ЛЗ. Має місце значний вплив фізіологічних факторів, що зменшують біодоступність ліків до їх попадання в системний кровообіг, які важко встановити моделюванням, це потребує додаткових досліджень. Метод добре прогнозує біодоступність низькомолекулярних сполук, всмоктування яких відбувається шляхом простої дифузії.

Ключові слова

біодоступність, метод класифікаційних дерев, метод "випадкового лісу"

Список літератури

1. Головенко Н. Я. Физико-химическая фармакология. Одесса, Астропринт. 2004. 720 с.

2. Головенко М. Я., Баула О. П., Борисюк І. Ю. Біофармацевтична класифікаційна система. Київ. 2010. 299 с.

3. Головенко Н. Я., Борисюк И. Ю. Теоретические основы биофармацевтической классификационной системы. Фармаком. 2007. №3. с. 27–37.

4. Lipinski C. A., Lombardo E., Doming B., Feeney P. J. Experimental and computation approaches to estimate solubility and permeability in drug discovery and development settings. Adv. Drug Deliv. Rev. 1997. vol. 23. p. 3–25.

5. Veber D., Johnson S. Molecular properties that influence the drug bioavailability of drug candidates. J. Med. Chem. 2002. vol. 45, №12. P. 2615–2623.

6. Wold S., Johansson E., Cocchi M. PLS — Partial least-squares projections to latent structures. In: 3D QSAR in Drug Design. Kubinyi. H. ESCOM, Leiden. 1993. P. 523–550.

7. Cramer R. D., Patterson D. E., Bunce J. D. Comparative Molecular Field Analysis (CoMFA) 1. Effect of shape on binding of steroids to carrier proteins. J. Am. Chem. Soc. 1988. vol. 110. P. 5959–5967.

8. Баскин И., Палсолин В., Зефиров Н. Многослойные персептроны в исследовании зависимости "структура–свойство" для органических соединений. Рос. хим. ж. 2006. Т. 50. Вып. 2. с. 86–96.

9. Anderson T. An introduction to multivariate statistical and analysis (2nd). New York, Wiley. 1984. 353 p.

10. Артеменко А. Г., Кузьмин В. Е., Муратов Е. Н., Полищук П. Г., Головенко Н. Я., Борисюк И. Ю. Анализ влияния структуры замещенных бензодиазепинов на их фармако-кинетические свойства. Химико-фармацевтический журнал. 2009. т. 43, №8. с. 27–35.

11. Артеменко А. Г., Поліщук П. Г., Муратов Є. М., Кузьмін В. Є., Головенко М. Я., Борисюк І. Ю. Прогнозування періоду напіввиведення препаратів похідних 1, 4-бенздіазепіну на основі комбінації симплексів. Медична хімія. 2007. т. 9, №3. с. 10–17.

12. Fielding A. H. Cluster and classification techniques for the biosciences. Cambridge University Press, 2007 240 p.

13. Kuz'min V. E., Artemenko A. G., Muratov E. N., Polischuk P. G., Ognichenko L. N., Liahovsky A. V., Hkomov A. I., Varlamova E. V. Virtual screening and molecular design based on hierarchical QSAR technology. In: Recent advances in QSAR studies methods and application. Puzyn T., Leszczynski J., Cronin M. T. D. Springer. 2010. vol. 8. P. 127–176.

14. Головенко М. Я., Кузьмін В. Є., Ларіонов В. Б., Муратов Є. В., Борисюк І. Ю. Біофармацевтична інформатика: генерація нових знань і розроблення лікарських засобів. Вісник Національної Академії Наук України. 2009. – №8. с. 3– 10.

15. Kovdienko N. A., Polischuk P. G., Muratov E. N., Artemenko A. G., Kuz'min V. E., Gorb L., Hill F., Leszczynski J. Application of Random Forest and multiple linear regression technologues to QSPR prediction of an aqueous solubility for military compaunds. Molecular informatics. 2010. vol. 29. P. 394–406.

Повнотекстова версія http://kit-journal.com.ua/uk/viewer_uk.html?doc/2011_8/golovenko_15.pdf