Компьютерное прогнозирование биологической активности химических веществ через Интернет

Поройков В.В., Филимонов Д.А., Лагунин А.А.

Ответ. (Поройков В.В. НИИ Биомедицинской химии РАМН, Москва) Глубокоуважаемый Феликс Дмитриевич! Спасибо за вопросы. Отвечу на них по-порядку. Каковы рамки применимости вашей программы? Программа работает с так называемыми лекарственно-подобными (drug-like) молекулами, которые введены в обучающую выборку. Биологическая активность прогнозируется качественно (да/нет), хотя наши коллеги из фирмы Мерк попытались использовать программу для описания полуколичественных зависимостей и получили точность распознавания около 95%. (Под полуколичественными данными понимается балльная оценка: 0 - нет активности; 1 - слабая активность; 2 - умеренная активность; 3 - выраженная активность. При этом, естественно, нужна новая обучающая выборка, для которой данные могут быть достаточно точно представлены подобным образом). Эти же коллеги применили PASS для распознавания "drug-like" и "drug-unlike" веществ, и оказалось, что результаты достаточно обнадеживающие (соответствующая статья направлена в J. Med. Chem.) Работает ли данная модель для сложных молекул и супрамолекулярных структур? Как очевидно из ответа на первый вопрос, не работает. Каким образом учитывается наличие в молекуле двух различных по действию биол. активных центров? Если молекула имеет несколько видов биологической активности (различные "биол. акт. центры"), то существующая версия PASS будет пытаться предсказать все эти виды активности независимо друг от друга. Как правило, в обучающей выборке несколько (или даже много) веществ, обладающих каждым видом активности, и программа оценивает вероятности принадлежности к классам "активных" и "неактивных" для каждого вида активности. Насколько возможно предсказать их взаимное влияние. Мы проводим в настоящее время эксперименты по учету взаимного влияния различных видов активности, однако результаты пока носят предварительный характер и будут опубликованы после соответствующей проверки.