Сотрудники кафедры медицинской химии и тонкого органического синтеза МГУ создали модель, прогнозирующую проницаемость гематоэнцефалического барьера, разделяющего мозг и кровоток. Модель основана на использовании искусственных нейронных сетей и применима к различным лекарствам и лекарственным соединениям. Статья опубликована в журнале Molecules.
«Работы, направленные на прогнозирование проницаемости гематоэнцефалического барьера, есть. Большинство из них основано на комбинации физико-химических параметров, таких как как липофильность, размер молекулы, поляризуемость, — рассказывает первый автор работы Владимир Палюлин. — Мы 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».
Проникновение лекарств и других биологически активных соединений через гематоэнцефалический барьер — 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, чтобы снизить побочные эффекты. Большинство экспериментальных методов оценки проникновения органических веществ через гематоэнцефалический барьер основаны на прямых измерениях или на моделировании процессов in vitro, где добиться физиологического соответствия очень сложно. Поэтому потребность в надежном предсказательном компьютерном методе, облегчающем проведение виртуального скрининга, остается.
Ранее ученые уже применяли такой подход, чтобы смоделировать влияние структуры исследуемого соединения на ряд физико-химических и фармакокинетических параметров. В данной работе им удалось усовершенствовать процесс моделирования, а большой объем и репрезентативность обучающего набора позволили расширить область применимости модели. Для моделирования авторы использовали более 500 различных органических соединений. При сравнении экспериментальных и предсказанных значений подтвердилась высокая точность прогноза для подавляющего большинства соединений. Параметры прогнозирования новой модели аналогичны или превышают показатели самых надежных существующих моделей.
Однако, отмечают исследователи, как и для любой предсказательной компьютерной модели, прогнозы в конечном итоге должны быть подтверждены прямыми измерениями. 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.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
