VolSurf软件及其在药物代谢性质虚拟高通量筛选中的应用

当前新药的研发模式发生了改变,需要药代动力学早期参与以减少损失。

谷胱甘肽分子伞的构象分析及VolSurf表征

使用分子动力学模拟退火和半经验AM1方法对谷胱甘肽分子伞进行了构象分析 ,结果表明 ,真空下屏蔽构象和暴露构象的最低能量值相差很小 ( 2 6.0 0kJ/mol) .考虑溶剂效应后 ,屏蔽构象的能量值最高 ,暴露构象的能量值最低 .屏蔽构象的能量最低值高于暴露构象的能量最低值 89.2 4kJ/mol,从理论上解释了谷胱甘肽分子伞在水溶液中呈现暴露构象的原因 .利用VolSurf参数分析了分子伞以屏蔽构象穿透磷脂双分子层的影响因素 ,结果表明屏蔽构象较小的两亲矩及较大的分子褶皱程度是其能够穿透细胞膜的主要影响因素 ,与构象的绝对疏水区域无关 .

基于VolSurf参数的化合物水溶性QSPR分析

利用分子的VolSurf参数预测化合物的水溶解度并阐明有利于水溶解度的主要分子结构特征.被测化合物包括185个共两大系列分子,使用偏最小二乘判别分析和多元线性回归方法在实验数据和分子特征之间建立相关性,均得到较好的结果.以70个化合物所建立的训练集模型对其余115个化合物有较好的预测能力.参数分析表明分子内较大的亲水区域对水溶解度有利;分子质心与疏水区、亲水区之间的不平衡性越高,水溶解度越大;分子量及体积大的分子对其水溶解度不利.

药物水溶解度的QSAR研究和VolSurf参数

药物的水溶解度与其吸收密切相关。本文利用一种新的计算方法,VolSurf,预测药物的水溶解度并测定有利于药物水溶解度的主要分子特征。被测化合物包括26个结构不同的药物,通过偏最小二乘分析法,对药物水溶解度实验值与分子特征进行相关,得到较好的模型(r2=0.90,q2=0.77)。将化合物分为训练集和预测集进行相关分析,结果表明以18个化合物所建立的训练集模型对其余8个化合物有较好的预测能力,预测的标准偏差(SDEP)为0.59。参数分析表明分子与水相互作用的3个局部能量最小值越小,且它们之间的距离越大,对其水溶解度越有利;亲水性占主导因素的分子有高的水溶解度;分子的疏水性越强,在水中的溶解性越弱;大分子的溶解度较小分子溶解度低。

应用计算机和体外模型对系列化合物透膜性质进行早期快速评价结果的比较分析

目的:分别应用评价化合物透膜吸收性质的计算机及体外模型对系列化合物进行评筛,比较几种模型方法的相关性。方法:以军事医学科学院毒物药物研究所设计合成的晚期糖基化终产物(advancedglycosylation end products,AGEs)裂解剂系列化合物为研究对象,分别利用计算机、人工膜(the Parallel Arti-ficial Membrane Permeation Assay,PAMPA)及Caco-2 cell模型进行评价,并对3种模型的评价结果进行比较。结果:VolSurf软件模型库虚拟筛选结果与Caco-2细胞进行体外筛选结果的相关系数(r2)为0.549 2,VolSurf虚拟预测与PAMPA体外筛选相关性为0.753 1,PAMPA体外筛选结果与Caco-2细胞体外筛选结果的相关系数为0.685 7。结论:由于计算机及体外模型的方法各有优势及不足,在药物研发的不同阶段应用不同的模型进行筛选评价是完全必要且可行的。

化合物膜水分配系数的QSPR研究和分子三维参数表征

利用多元线性回归和偏最小二乘分析方法,研究分子表面静电势参数,VolSurf参数与双十四酰基磷脂酰基胆碱(DMPC)-水分配系数之间的定量结构-性质关系(QSPR),均得到较好的结果.分子表面静电势参数分析表明化合物分子表面上负的静电势越分散,越倾向于分配在水相中;与水分子的作用越强,越有利于分配在水相中.此外,具有较大体积和偶极密度的分子倾向于分配在弱极性相中.VolSurf参数分析表明大体积的分子易于分配在DMPC中;分子表面亲水区域较大的分子则倾向于分配在水相中.两个方程中的重要参数之间有较高的相关性,且与DMPC-水分配系数相关性一致.

采用QSPR模型预测手性二芳基甲烷衍生物保留因子与分离因子(英文)

对手性化合物的保留因子和分离因子进行定量结构-特征关系(QSPR)研究,对于预测保留因子和分离因子甚至对映体的洗脱顺序都起着重要作用.本文选择手性二芳基甲烷衍生物为研究对象,采用Vol Surf程序计算分子结构参数,并分别在其与保留因子以及分离因子间建立模型,采用测试集外部检验、留多法交叉验证和Y随机性检验等方法对分离因子模型的鲁棒性进行了评估,结果令人满意.对变量进行分析显示,分子的球形性,中等能级的亲水区、亲水-亲脂平衡、两亲矩、合适的氢键给体和受体均有利于异构体在手性固定相上的保留;一对对映体的高能级的亲水区、低能级的疏水区、两亲矩、合适的氢键给体和受体以及阴离子区之间大的差异对对映体在手性固定相上的分离是有利的.利用这些模型,可以轻松地预测对映体的保留因子和分离因子,甚至洗脱顺序.

药物对Caco-2单细胞层穿透性的QSPR研究

Caco-2单细胞层用于模拟或预测体内小肠吸收均较剥离的小肠膜效果好.利用偏最小二乘分析方法研究VolSurf参数与药物透过Caco-2单细胞层的渗透系数之间的定量结构-性质关系(QSPR),得到较好的结果(r2=0.95,q2=0.75).对其它类药物的预测结果表明,用结构不同的化合物所建立的模型对肽类药物以及同系物分子均有一定的预测能力,但是当分子的柔性键多,可能形成分子内氢键时,模型的预测能力大大下降.参数分析表明对Caco-2单细胞层渗透性高的药物分子必须具有合适的氢键给体和受体;分子内局部能量极小值越大,对渗透越有利;在一定范围内体积大且球形性高的分子对渗透有利.

离子液体中有机物溶解度的QSPR模型分析

采用偏最小二乘(PLS)分析方法对84个有机物在四种不同的离子液体中的溶解度进行基于VolSurf参数的定量构性关系(QSPR)研究,取得较好的结果.训练集模型对预测集具有良好的预测能力.参数分析表明有机物具有较大体积的亲水区域,对溶解度有利,且有机物与离子液体之间的相互作用能约为-0.84kJ·mol-1.一定的疏水性对溶解度也是有利因素,当离子液体具有小体积的疏水取代基,有机物具有不对称的局部疏水区域对溶解度有利,当离子液体具有大体积或多个疏水取代基,有机物较高的疏水体积对溶解度有利.多元线性回归(MLR)显示亲水参数W1最重要,表明分子的亲水性是影响有机物在离子液体中溶解的关键因素.

胆固醇酯转运蛋白抑制剂的3D-QSAR模型

利用VolSurf参数和比较分子场分析(CoMFA)方法对N,N-二取代三氟-3-氨基-2-丙醇衍生物类胆固醇酯转运蛋白抑制剂进行了三维定量构效关系(3D-QSAR)模型研究,均得到较好的结果,训练集模型具有良好的预测能力.VolSurf参数分析表明抑制活性高的分子必须具有合适的亲水性、多的氢键给体和少的氢键受体;在一定范围内,分子量大、表面光滑且非球性高的分子抑制活性高;高疏水性以及质量中心与疏水区中心的高不平衡性对活性是不利因素.CoMFA结果表明,立体作用对活性的影响较静电作用稍强,N-苯基取代基苯氧基的间位体积大且正电性强的基团对活性有利,N-苄基取代基的间位体积大且合适的电负性对活性有利,而苄基的对位立体位阻的增加则对活性不利.VolSurf参数提供了分子整体性质信息,CoMFA提供了取代基信息,两者互为补充,对该类抑制剂新化合物的设计具有指导意义.

组胺H_4受体配体的3D-QSAR模型分析

组胺H4受体配体对于治疗哮喘、肿瘤、风湿性关节炎和瘙痒症等疾病具有一定作用.本文对一系列组胺H4受体配体进行了基于VolSurf参数的QSAR建模分析,得到了较好的结果(r2=0.86,q2=0.64),训练集模型对预测集具有良好的预测能力.参数分析表明分子体积与其活性成反比.具有适当的亲水性和较大的局部疏水体积的分子活性较高,分子内亲水区和疏水区具有合适的体积比也很关键,并且亲水区中心距离疏水区中心越远,分子的活性越高.氢键给体与受体的量对活性也有影响.分子平均极化率越高,配体的活性越低.

从药物的三维分子结构预测人体小肠吸收(英文)

在口服药物的发展过程中,人体小肠吸收的预测是候选药物设计、优化和选择的一个主要目标.VolSurf/GRID计算方法作为一个新的工具被用来预测被测化合物的人体小肠吸收,以及测定人体小肠吸收所必需的重要的分子特征.被测化合物包括112个结构不同的类似药物的化合物.使用偏最小二乘判别分析方法在实验数据和人体小肠吸收的理论分子特征之间建立相关性.建立的两个模型之间具有较高的一致性.小肠吸收实验数据与分子特征之间好的相关性(r2=0.82,q2=0.67)表明,从化合物的三维分子结构能够预测人体小肠吸收.有利于人体小肠吸收的药物分子特征包括,分子量中心与亲水区重心的不平衡性,较大的疏水区域以及分子内较少的氢键给体.