ChemNet
 
Химический факультет МГУ

Научные достижения химического факультета

Химики МГУ разработали прогнозирующую модель
проницаемости гематоэнцефалического барьера
для органических соединений

Сотрудники лаборатории медицинской химии с кафедры медицинской химии и тонкого органического синтеза сообщили о разработке прогнозирующей модели проницаемости гематоэнцефалического (кровь-мозг) барьера, основанной на использовании искусственных нейронных сетей и применимой к различным лекарствам и лекарственным соединениям. Руководителем научной группы выступил ведущий научный сотрудник, заведующий лабораторией В. А. Палюлин. Работа опубликована в журнале Molecules.

Всего для моделирования было использовано более 500 различных органических соединений, охватывающий большой диапазон значений параметра проницаемости. При сравнении экспериментальных и предсказанных значений подтвердилась высокая точность прогноза для подавляющего большинства соединений. Разработанная модель имеет хорошие параметры прогнозирования, которые аналогичны или превышают показатели самых надежных моделей, описанных в литературе. Таким образом, есть возможность повысить эффективность виртуального скрининга – отбора соединений с прогнозируемыми желаемыми свойствами, применяющегося при разработке новых лекарственных препаратов. Однако, отмечают исследователи, как и для любой предсказательной компьютерной модели, прогнозы в конечном итоге должны быть подтверждены прямыми измерениями.

Проникновение лекарств и других биологически активных соединений через гематоэнцефалический барьер –  важнейший фармакокинетический процесс, оказывающий решающее влияние на эффективность, способ применения и безопасность действия лекарств. Для соединений, действующих на центральную нервную систему, такое проникновение должно быть максимальным, но в случае других лекарств его часто следует избегать для минимизации побочных эффектов.

В настоящее время разработано множество успешных экспериментальных методов оценки проникновения органических веществ через гематоэнцефалический барьер. Однако эти методы либо основаны на прямых измерениях, либо на моделировании процессов invitro, где добиться физиологического соответствия может быть очень сложно. Поэтому остается потребность в надежном предсказательном компьютерном методе, облегчающем проведение виртуального скрининга.

Ранее были опубликованы работы, направленные на прогнозирование проницаемости гематоэнцефалического барьера. Большинство из них основано на комбинации физико-химических параметров, как липофильность, размер молекулы, поляризуемость и др. Авторы данной публикации сосредоточились на описании молекулярной структуры исследуемых соединений с помощью фрагментарных дескрипторов, отражающих число вхождений в структуру соединения фрагментов различных типов (циклических и разветвленных фрагментов, атомов, классифицируемых по ряду признаков). А для построения моделей связи между молекулярной структурой и параметром проницаемости использовались искусственные нейронные сети. Такой подход уже был применен исследователями для моделирования влияния структуры соединения на ряд физико-химических и фармакокинетических параметров, например, липофильность, абсорбцию и др. В данной работе был усовершенствован процесс моделирования, а большой объем и репрезентативность обучающего набора позволили расширить область применимости модели.

В будущем авторы планируют увеличить набор данных о проницаемости гематоэнцефалического барьера и сделать модель доступной в Интернете на странице службы прогнозирования ADMET, разрабатываемой в лаборатории медицинской химии Химического факультета МГУ (http://qsar.chem.msu.ru/admet/).

Ссылка на публикацию: https://www.mdpi.com/1420-3049/25/24/5901/htm




Сервер создается при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований
Не разрешается  копирование материалов и размещение на других Web-сайтах
Вебдизайн: Copyright (C) И. Миняйлова и В. Миняйлов
Copyright (C) Химический факультет МГУ
Написать письмо редактору