Нп «сибирская ассоциация консультантов»

Вид материалаДокументы

Содержание


Список литературы
Подобный материал:

НП «СИБИРСКАЯ АССОЦИАЦИЯ КОНСУЛЬТАНТОВ»

ссылка скрыта


ПРОГНОЗ БИОЛОГИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ И ТОКСИЧНОСТИ ТИО(АМИНО)АЛКИЛФЕНОЛОВ С ПОМОЩЬЮ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРОГРАММ

Терах Елена Игоревна

к. х. н, доцент СибУПК, г. Новосибирск

E-mail: tei-nsk@ngs.ru


Тио(амино)алкилфенолы ω-(гидроксиарил)алкильного типа относятся к группе полифункциональных фенольных антиоксидантов, способных эффективно ингибировать процессы свободно-радикального окисления [6, 8]. Вследствие этого данные соединения представляют большой интерес в качестве средств профилактики и лечения различных патологий, сопровождающихся развитием окислительного стресса [3-4; 9].

Проведенные ранее медико-биологические исследования фенольных соединений (I-VIII):

RSH (I)

RSR (II)

RSSR (III)

RS(CH2)4SR (IV)

RSC12H37 (V)

RSCOMe (VI)

(RS)3P (VII)

RN(CH3)2 (VIII)

где R = 3-(3,5-ди-трет-бутил-4-гидроксифенил)пропил

в системах in vitro и in vivo показали, что они могут быть перспективными в качестве антиатерогенных, гепато- и гемопротекторных, а также противоопухолевых и др. препаратов [6-9; 11-12].

При планировании проведения биологических исследований всегда приходится учитывать, что данная процедура является довольно затратной, поэтому тестировать одновременно большое количество соединений и проверять широкий спектр фармакологической активности в этих условиях очень сложно. Хотя необходимость в проведении подобных исследований несомненно существует, поскольку позволяет выявлять наиболее эффективные препараты.

Одним из направлений решения указанной проблемы является использование компьютерных программ, позволяющих проводить прогнозирование биологической активности. Компьютерный прогноз может служить начальным этапом отбора наиболее перспективных препаратов и выявления у соединений возможных фармакологических эффектов.

К числу программ, с помощью которых можно осуществлять прогноз различных видов биологической активности, относится программа PASS, разработанная Институтом биомедицинской химии имени В.Н. Ореховича РАМН (ссылка скрыта) [1; 5; 10]. Данная программа содержит более 30000 веществ с известной биологической активностью, включает более 400 фармакологических эффектов и механизмов действия, а также мутагенность, канцерогенность, тератогенность и эмбриотоксичность. Другой разработкой данного института является программа GUSAR, которая позволяет предсказывать острую токсичность соединений, а также анализировать количественные соотношения типа «структура-активность» и «структура-свойство» (ссылка скрыта) [2].

Использование программы PASS дает возможность среди обширной группы анализируемых соединений выбрать те, которые с высокой долей вероятности обладают требуемыми видами биологической активности и в тоже время с малой долей вероятности дают нежелательные токсические эффекты. Таким образом, при выборе перспективных соединений учитываются не только основные, но и побочные фармакологические эффекты.

Результаты прогноза биологической активности соединения выдаются программой PASS в виде спектра биологической активности, который включает упорядоченный список названий определенных активностей и вероятностей: Ра − «быть активным», Рi − «быть неактивным». Программа выполняет упорядочение по убыванию разности Ра ‒ Рi, а спрогнозированный спектр для вещества включает те активности, для которых по умолчанию выполняется условие Ра > Рi. Средняя точность прогноза достигает свыше 90% [5].

Величина Ра отражает сходство структуры молекулы анализируемого вещества со структурами молекул наиболее типичных «активных» веществ, поэтому корреляция между показателями Ра и количественными характеристиками активности соединения, как правило, не наблюдается [5; 10]. Если, например, величина Ра равна 0.8, то вероятность совершения ошибки при отклонении данного вида активности у анализируемого вещества составляет 80%. Если для анализируемого вещества спрогнозирован достаточно широкий спектр биологической активности, то это свидетельствует о том, что структура молекулы проста и не содержит никаких особенностей, обеспечивающих высокую селективность действия вещества.

При поиске базовых структур лекарственных веществ, обладающих существенной новизной, из массива исследуемых веществ следует отбирать те, для которых выполняется условие 0.5 < Pa < 0.7. В этом случае при подтверждении прогноза экспериментально высока вероятность новизны анализируемой структуры [5; 10]. При поиске аналогов лекарственных препаратов необходимо отбирать вещества со значениями Pa > 0.7. Если величина Pa < 0.5, то в экспериментах вряд ли удастся обнаружить желаемый эффект у анализируемого вещества.

В настоящей работе нами была проведена оценка механизмов действия, фармакологических и токсических эффектов у тио(амино)алкилфенолов (I-VII) с использованием программ PASS и GUSAR.

При анализе полученных результатов было установлено, что тио(амино)-алкилфенолы (I-VIII) обладают различными видами биологической активности. При этом характерно преобладание одинаковых видов активности у разных соединений, что связано с особенностями их химической структуры.

У всех тио(амино)алкилфенолов (I-VIII) с высокой степенью вероятности (Ра=0.640-0.821) выражена антиоксидантная активность, способность ингибировать процессы перекисного окисления липидов и выступать в качестве «ловушек» свободных радикалов. По данным прогноза (Ра=0.500-0.851) все они обладают противовоспалительным и антиканцерогенным действием, могут быть эффективными при лечении ишемии миокарда, атеросклероза и алопеции, выступать в качестве радио- и хемопротекторов.

Для ряда анализируемых тио(амино)алкилфенолов с вероятностью Pa > 0.5 была спрогнозирована противовирусная активность, предсказано проявление антиастматического и антисеборейного действия, показана возможность использования для лечения рассеянного склероза, заболеваний периферических сосудов, болезни Альцгеймера, опиоидной зависимости, аутоиммунных расстройств и др.

По данным программ PASS и GUSAR анализируемые фенольные соединения (I-VIII) относятся к слаботоксичным веществам. Они не обладают мутагенностью и тератогенностью, вероятность проявления нежелательных эффектов выражена слабо.

Полученные результаты прогноза биологической активности и токсичности тио(амино)алкилфенолов (I-VIII) с помощью программ PASS и GUSAR коррелируют с известными литературными данными и раскрывают дополнительные медико-биологические возможности указанных соединений. Данные прогноза могут быть использованы при планировании дальнейших экспериментальных исследований фенолов (I-VIII) в системах in vitro и in vivo.


Список литературы:
  1. Апрышко Г.Н., Филимонов Д.А., Поройков В.В. Прогнозирование биологической активности химических соединений из базы данных по противоопухолевым веществам РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН с помощью системы PASS // Вестник РОНЦ им. Н. Н. Блохина РАМН. 2008. №3(19). С. 11-14.
  2. Захаров А.В., Филимонов Д.А., Лагунин А.А., Поройков В.В. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ GUSAR // Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам. №2006613591 (2006).
  3. Зенков Н.К., Ланкин В.З., Меньщикова Е.Б. Окислительный стресс: биохимические и патофизиологические аспекты. – М.: Наука/Интерпериодика, 2001. – 343 с.
  4. Меньщикова Е.Б., Ланкин В.З., Зенков Н.К. и др. Окислительный стресс. Прооксиданты и антиоксиданты. – М.: Слово, 2006. – 556 с.
  5. Поройков В.В., Филимонов Д.А., Глоризова Т.А. и др. Компьютерное предсказание биологической активности химических веществ: виртуальная хемогеномика // Вестник ВОГиС. 2009. №1(13). С. 137-143.
  6. Просенко А.Е. Полифункциональные серо-, азот-, фосфорсодержащие антиоксиданты на основе алкилированных фенолов: синтез, свойства, перспективы применения. Автореферат дисс. … докт. хим. наук. – Новосибирск, 2010. – 48 с.
  7. Просенко А.Е., Терах Е.И., Дюбченко О.И., Кандалинцева Н.В. Комплексное исследование антиоксидантных и фармакологических свойств препарата тиофан // VII Международная конференция «Биоантиоксидант». Тезисы докладов. – М.: РУДН, 2006. – С. 228-230.
  8. Терах Е.И. Исследование закономерностей взаимосвязи структуры и ингибирующей активности в рядах серосодержащих алкилфенолов. Дисс. ... канд. хим. наук. − Новосибирск, 2004. – 207 с.
  9. Фенольные биоантиоксиданты / Н.К. Зенков, Н.В. Кандалинцева, В.З. Ланкин и др. – Новосибирск: СО РАМН, 2003. – 328 с.
  10. Филимонов Д.А., Поройков В.В. Прогноз биологической активности органических соединений // Российский химический журнал. 2006. №2(L). С. 66-75.
  11. Zueva E.P., Razina T.G., Terakh E.I., Prosenko A.E. The effects of combination of thiophan and cisplatin on the development of experimental tumors // Internation conference «Reactive oxygen and nitrogen species, antioxidants and human health. Book of Abstracts. – Smolensk, 2003. – P. 105.
  12. Schwarz Y.Sh. , Dubchenko O.I., Dushkin M.I. et al. An impact of a sulphur-, nitrogen-containing shielded phenols upon the development of experimental hepatitis // Internation conference «Reactive oxygen and nitrogen species, antioxidants and human health. Book of Abstracts. – Smolensk, 2003. – P. 79.




Материалы международной заочной научно-практической конференции

«АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ЕСТЕСТВЕННЫХ НАУК»

26 ОКТЯБРЯ 2011 Г.