基于代谢通路的药物毒副作用的预测研究

本项目拟建立基于BioPath生物化学反应数据的化合物及药物的代谢通路检索系统。该系统可以实现在生物化学通路上对化合物子结构检索、骨架结构检索、相似结构检索、药效团检索、生物化学反应检索、蛋白质相似性检索，并查询与给定化合物能发生相互作用的代谢酶，可以推测蛋白质靶标的可药性，推测配体化合物的可药性，查询给定化合物的可能的生物化学反应合成途径。化合物及药物的代谢通路检索系统为药物设计、药物作用机理和药物毒副作用研究提供了一个信息全面、使用方便的数据库工具。在此基础上，本项目拟利用化合物及药物的代谢通路检索系统研究他汀类药物产生肌肉毒性的作用机理，建立完整的与他汀类药物及其在体内代谢密切相关的小分子及酶的代谢通路，寻找与他汀类药物分子发生作用的关键酶，建立他汀类药物分子与这些酶的相互作用模型，从而预测他汀类药物毒副作用的产生机理。

本项目建立了基于BioPath生物化学反应数据的化合物及药物的代谢通路检索系统，可进行基于化合物及酶的生物化学反应的查询。完成了代谢通路检索系统中的小分子化合物的子结构检索、骨架结构检索、相似结构检索等功能。再此基础上完成了以下几个方面的研究工作：（1）利用自组织神经网络、支持向量机、聚类分析等方法，选取与反应中心化学键的断裂和生成相关的6个性质描述符，对代谢通路中水解酶催化的311个反应和氧化还原酶催化的651个反应进行了系统的分类研究，预测正确率均大于90%，研究结果与传统的EC 分类系统一致。建立了完整的与他汀类药物代谢密切相关的小分子及酶的代谢通路，研究了他汀类药物与酰基辅酶A脱氢酶、6-磷酸葡糖糖脱氢酶、肌酸激酶、长链3-羟酰基辅酶A脱氢酶等重要酶之间的相互作用情况；（2）肌肉病变毒性和横纹肌溶解毒性是他汀类药物的少见却比较严重的毒副作用，是他汀类药物的研究热点。我们收集了232个引起肌肉病变毒性、117个不引起肌肉病变毒性、186个引起横纹肌溶解毒性以及117个不引起横纹肌溶解毒性的化合物，利用自组织神经网络和支持向量机方法，基于化合物的物理化学性质描述符，分别对肌肉病变毒性和横纹肌溶解毒性进行了预测，预测正确率均大于80%。采用三种基于概率的分类方法，建立了hERG钾离子通道阻滞剂与非阻滞剂多个分类预测模型，这些模型具有良好的预测效果。（3）采用自组织神经网络方法，建立了3-羟基-3-甲基戊二酰辅酶A 还原酶（HGM-CoA还原酶）的底物和非底物的分类模型，所得到的模型具有较好的可靠性，可以用来进行大规模的虚拟筛选，寻找HMG-CoA还原酶的新型抑制剂。（4）此外，还利用神经网络、支持向量机、分子对接等多种计算方法，对多种生物活性进行了分类和定量预测研究，并取得了良好的预测效果，包括极光激酶抑制剂生物活性的预测研究，Src酪氨酸激酶抑制剂和非抑制剂的分类研究，乙酰胆碱酯酶抑制剂与非抑制剂的分类研究，乙酰胆碱酯酶抑制剂生物活性的预测研究，HIV-1整合酶抑制剂生物活性的预测研究，丙型肝炎病毒聚合酶抑制剂的生物活性的预测研究，P型糖蛋白底物与非底物的预测研究，化合物及药物脑血分配系数的定量预测，以及糖与甜味剂甜度的定量预测。