Пространственное и электронное строение молекул физиологически активных веществ, оказывающих сходное действие на клеточные сигнальные системы тема автореферата и диссертации по химии, 02.00.10 ВАК РФ

АКАДЕ.МНЯ НАУК УКРАИНЫ '

ИНСТИТУТ БИООРГАНИЧЕСКОЙ ХИМИИ И НЕФТЕХИМИИ

На правах рукописи

ПОДА Геннадий Иванович

ПРОСТРАНСТВЕННОЕ И ЭЛЕКТРОННОЕ СТРОЕНИЕ МОЛЕКУЛ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИ АКТИВНЫХ ВЕЩЕСТВ, ОКАЗЫВАЮЩИХ СХОДНОЕ ДЕЙСТВИЕ НА КЛЕТОЧНЫЕ СИГНАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

02.00.10 — Биоорганическая химия, химия природных и физиологически активных соединений

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата химических наук

Киев—1992

Работа-Енгкеткена а Инс*йтт-те-еисоргзтшескоё'-х1т!?'г1г йефтг5йШ!» АН Украины. ,

Научный руководитель:

доктор медицинских наук, профессор А. И. Луйк;

Официальные оппоненты:

доктор химических наук, профессор А. Я. Ильченко; кандидат химических наук <П. И. Савранский;

Ведущее учреждение:

Киевский научно-исследовательский институт фармакологии и токсикологии МЗ Украины, г. Киев.

Защита состоится «.т^^» ¿^¿¿¿Л 5992 г. в часов

на заседании специализированного совета Д 016.65.01 в Институте биоорганической химии и нефтехимии АН Украины по адресу: 253160, г. Киев, Харьковское шоссе, 50.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института биоор-ганическон химии и нефтехимии АН Украины.

Автореферат разослан «х^» ¿'¿-суи^^Х 1992 г.

Ученый секретарь специализированного совета .. фЕДОряк

Тип, КВВАИУ. 1,5 печ. л, Зак. 572

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Отсутствие рациональной - классификации лекарств.является основной причиной низкой эффективности работ по направленному конструированию физиологически активных веществ (ФЛВ) с заданным набором свойств.-Существующие"подходы к фармакологической классификации не позволяют выявить наиболее общие взаимосвязи между химической структурой и биологической-, активностью." Согласно двнным 1990 г. *1- у водуших мировшс фирм только 0дй0" из 10-15 ть'сгг синтезированных и прошедшее, испытания х иметяскях1 соединений находит применении" в 'медицинской практике. В результате стоимость создания одного нового лекарства в среднем составляет 600-700 миллионов долларов.

Ранее в нашем Институте был предложен принципиально новый подход к классификации лекарств (А.И. Луйк с'соавт., -1990, В.П. Кухарь о соавт., 1991), основанный на анализе их воздействия на главные мэссенджерные системы клетки: адэнилатциклазную (АдЦ) и. Са-мобилизующую полифосфоинозитидную / (Са/ПФИ). ■ • В соответствий' о данным исходам-таксономическим критерием подавляющее большинство лекарств было разделено на два основных класса. К первому классу относят вещества, активирующие АдЦ- и блокирующие Са/ПФИ сис-эмы С+1/-2"). Ко второму - вещества с обратной направленностью эффектов ("-1/12").- Однако, доказать объективность такого разделения чисто экспериментальными подходами не представляотся возможным (В.П. Кухарь с соавт., 1991).

В настоящей работе приводятся расчетные данные, основанные на., анализе пространственного^ строения- ц..электро!шой~структуры молекул -лекарств'выделений двух категорий.. Эти расчета,-с одной стороны, . подтверждают, что вещества какдого из классов отличаются параметрами химического строения, и этим могут.,охфедоляться--качественные различия механизмов их фармакологического действия. С другой стороны, при проведении данных расчетов был разработан новый подход предсказания общего профиля биологических свойств колекул на основе параметров пх■структуры. Имеются основания считать, что атот метод превосходит существующие по своим прогностическим возможностям'?! в перспективе--может значительно сократить приведенные выше размеры затрат" на создание новых лекарств. _ ________ - -----

Цель работа; разработка-расчетных""теоретических методов прогнозирования общего профиля физиологической активности химических

*' "В1огес1шо1о8У", то1. 8, р. 105-107, 1990.

соединений в рамках нового подхода к рациональной классификации лекарств с одновременным получением доказательств объективности разделения ФАВ на две исходные группы по характеру воздействия на основные сигнальные системы клетки.

Задачи исследования:

1) оценить- возможности детерминированного подхода к выявлению фармакофорной части молекулы;

2) -в рамках векторной модели представления данных разработать пространство параметров, в котором две выделенные группы молекул ФАВ будут иметь статистически достоверные различия;

3) построить априорную прогностическую систему, позволяющую о большой степенью вероятности относить кавдую конкретную молекулу к одному из выделенных классов;

Научная новизна. В настоящей работе впервые методами квантовой химии, математической теории распознавания образов подтверждена рациональность и объективность классификационного разделения ФАВ на две таксономических категории по направленности их воздействия на основные клеточные сигнальные системы, соответствующие "+1/-2" и "-1/+2" стереотипам действия. '

Разработана методика идентификации молекул данных двух групп, ко"iрая использует данные пространственной и электронной структура и статистические процедуры теории распознавания образов.

Предл жен новый вероятностно-статистический метод (ВСЮ решения классификационных задач теории распознавания образов. Впервые в подходах QSAR было предложено применение различных прогностических ' уравнений для разных молекул. Кроме того, коэффициенты, входящие в ато уравнение корректируются в зависимости от свойств каадой прогнозируемой молекулы. По своей прогностической способности метод превосходит известные метода.

Теоретическое значение работы. Полученные результаты подтверждают объективность и рациональность нового подхода к классификации ФАВ, основанного на учете .влияния ксенобиотиков на основные сигнальные системы клетки.

Практическое значение работы определяется достигнутой высокой вероятностью правильных предсказаний общего профиля фармакологической активности на основе данных о химическом строении анализируемых веществ. Это открывает широкие перспективы в области направленного создания новых высокоэффективных лекарств.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на Всесоюзном симпозиуме "Биохимия-медицине" (Ленинград, 1988); на I Всесоюзной конференции по теоретической органа-

ческой химии (Волгоград,- 1991); на ежегодных научных конференциях ИБОНХ АН Украины; на научных семинарах отдела медико-биологических .исследований и на заседании Ученого совета Института биоорганической химии и нефтехимии АН Украины в апреле 1992 г. ......Работа Калашниковой Л.Е., Дегтяря В.Е., Пода Г.И. "Стереотипные механизмы действия физиологически .активных веществ*в пределах универсальных , систем восприятия^ проведения и реализации внешних • ■ . сигналов клеткой" заняла второе место во Всесоюзном смотре-конкурсе" ' "

среди молодых учв!шх и специалистов зобласти фармакологии в 1988... .. ......

году.-- -••..............-

По материалам .диссертация Ьиубликоваио 7 печатных работ, полу- чено полокителъноа решение по одному авторскому свидетельству. Результаты исследований использовшш в фундаментальной монографии "Химия биорегуляторных процессов" (ред. В.П. Кухарь, А.И. Луйк, Киев: Наукова думка, 1991, 368 е.), являющейся введением в новый специальный раздал биоорганической химии.

Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, выводов, списка литературы и приложения;"Работа изложена на 168 страницах•• машинописного текста, иллюстрирована 36 ..рисунками" и" 6 "таблицами. Список литературы насчитывает 13 ч источник.

МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ Выбор иоследуещи ФАВ и принцип 1а разделения на группы. Как Оыло отмечено выше,' большая часть ФАВ можот быть классифицирована по степени воздействия на две универсальные клеточные системы^ АдЦ--...——

а Са/ПФЙ (С1 и С2). О исшльзовашам введения А:И.Луйком с соавт, . ______

(1988) обозначений такие-вещества могут относиться либо к группа

. . "+1/-2", либо к "-1/+2 V где ' знаки или отражают соответ-___

СТЕ81ШО активирующее либо блокирующее влияние ..на-01 или'С2.~При подборе массива исходных.. соединений"для анализа (в дальнейшем втот ... массив Оудем'называть обучающей выборкой) стремились обеспечить наличие в ней гарактерннх прэдетавителай максимального числа основных фармакологически*, классов. С точки зрения химического строения выбирались максимально гетерогенные структуры. Среди, близких по'Химическому строению веществ выбирались 'ввйоства,' максимально соответствующие в фармакологическом отношении двум виделеш ид классифаха-- ".......

циошш.1 категориям. _.......,,_______.—

' С.....точки. зрешш- химического строения анализируемые вещества в

* основном принадлежат трем, классам: гетероциклических соединений (1) ч - производные тиофена, тиазола, имидазола, имидазолииа, тетрагидро-

фурана, пиридина, пиразина, пиперидин», пиримидина, урацила, бенз-имидазола, бензофурана, бенздиоксана, бензизоксазола, ксантина, фе-нотиазина и др.; карбоциклических соединений (2) - производные ароматических углеводородов бензола, бифвнила, нафталина, капбазола и др.; алициклических соединений (3) - производные циклопропана, терпены, стероиды и др.

Порвал группа веществ "И/-2" типа более представительна, и в ее составе присутствует большое число соединений, данше о поли-тропном действии которых на- клеточном уровне известна из литературных источников. К последним слодует отнести аминазин, амитриптилин, атропин, доксвгаш, шипрамин, иохпмоин, LSD, метиотепин, миансерин, прениламин, риспоридои, сшшерон, трифгорпоразин, WB4101, димедрол, а также вещества класса биофдввоноидов. Большая часть данных о спектре фармакологического действия ксенобиотиков взята из справочного издания М.Д. Машковского (1988) и из монографии под редакцией В.П. Кухаря и А.И, Луйка (1991),

Среди прочих соединений первой категории, для которых данные о множественных точках приложения отсутствуют, следует отметить ингибиторы цамф фосфоди&стервзы ("+1" действие) кофеин, группа гетероциклических ингибиторов того же фермента, в том числа CI914, Y590, амринон, эноксимон (W. Moos, С. Humple 1987); ингибиторы цикло- и лияоксигевэзы ("-2" действие) Т55С, диклофенак; блокаторы Са-каналов коптоприл, дилтиазем, фендилин, флунаризин, нифедишш; селективные и не селективные а-едреноблокаторы афароксан, фентол-амин, гуанфацин, пипороксян, пирроксан, празозин; "ß-агонисты иза-дрин, квинтерэнол, М8, оксифедрш, прокатерол, тазолол; ингибиторы протешшшазы С оррбол, <|>-текторигешш, W7, Н7; ингибиторы кальмо-дй'лина R247S1, трифторпзразин, пренилаиий; ингибитор фосфолипазы Аг •хлорохин; агописты Da- дофаминовых рецепторов мотаклопрамид, суль-пирвд, дропорндол; и- хсмшнолитнки ами5зкл, атропин, 8-0H-DPAT; вн-• чагонпст никотиновых холинорзцлпторов тетракаин; вещества, тормозя-еиэ пролиферацию клеток эмбихин и МК-ДХЭа; агописты ^-гистаминових (/рйцепторов 4-метилгпстамин, димзпрат,( »ашромидаш; антагонист -;Н,-Гистаминовых'. рецепторов кототифен; ' вторичный посредник АдЦ-■ систомы цА1М>: стероидное противовоспалительное средство гидрокорти-; aoSv Перечисленные соединения Счди отнесены к "+1/-2" груше, глав-'.ш^ос^аэом, по одному основному выделенному вше признаку. ,, Вторая группе веществ "-1Л2" типа действия мэнее представа-'¿.'»мсьва в а «аньвей мэре кгучена о точки грешя политропности дай-,'ctbsw s предалw шк точных скгнадымх систем. Это обусловлено лреж-' "V всего тем» что подавлдвдве болкпшство патологических состояние

связано с повышением активности Са/ПФИ.системы и ингибированием сигналов, идущих через"АДЦ-каскад. То есть происходит патологическое смещение активности С1 и С2 "-1/+2" типа, в следствие чего возникает необходимость обратной коррекции: применение препаратов "+V-2" типа действия. К таким патологическим состояниям можно отнести вое--палитэльные процессы, неконтролируемый прогрессивный рост клеток, . различного рода - гиториммунные, в том числе аллергические реакции, повышение свертываемости крови (тромбоз), „спастические состояния скелетной и гладкой мускулатуры и др. ~ "

Тем не менее существует - шнеа првдетяппт'елышй ряд заболева--. Пий, развитие которых связано с обратным механизмом и это требует применения препаратов "-1/+2". К этой группе относят патологические состояния, сопровождающиеся атонией гладкой и скелетной мускулатуры, гипорегенерацией (торможением пролиферации ¡теток), угнетением иммунитета. К той же группе болезней в известной faepe можно отнести сахарный диабет, поскольку повышение уровня сахара в крови происходит при активации'С1, а нарушение усвоения глюкозы связано с торможением С2. .••

В качестве наиболее'характерных препаратов "-1/+2" типа в обучающую выборку были включены агонисты"" а-адренергических рецепторов клонидпн, амшоклонидин, В-НТ 920, дексмедетоиидин, FLA 136, м^за-тон, нафтизин, S 3341, SKF 89748-í¡ UK '430'»; антагониста ß-адрвняргических. рецепторов альпренолол, коразол, обзидан, пиндо-лол, призидол, тертатолол, ICI 118551, LU 24329, Ro 03-7894, ß-радиолпганд CGP-12177; агонисты мускариновых холинороцепторов карбахолин, мускарин, оксотреморин, пилокарпин; агонисти._ -Dg-дофаминовых рецепторов АДТН, апоморфин, DPI, лиззфид, RÜ 24926, антагонист D,-дофаминовых рецепторов SCH 23390; агонисты Н,- и антагонисты Hg-гистагяшовых рецепторов циметидин, фамотидин, метиа-мид, оксиметидин, -пиридилзтиламш; антагонисты 6-НТ1дсэротониновых рецепторов 5-QH-DPA? и 7-0H-DPÄT; активаторы протеинкиназы С форбо-ловый эфир, SC 9; активатор Са-каналов BAY К; агонист никотиновых холинорецепторов 1,1-даметал-4-фенилпипвраэкнвд • агоцист опиатных Ii-рецепторов фзнтанил; сахароспижавдий препарат хлорпропвмид; вторичный посредник Са/ПФИ сигнальной системы. 1,4,5-№¡>3.

Методы ¡молекулярных расчетов. Для построения молекулярных моделей был выбран метод молекулярной механики (атом-атомных,потанци---альных функций) в параметризации ШХ (У. Буркерт, Н. Эллинджер, •1986). Расчеты проводились с оптимизацией всех геометрических параметров исследуемых "молекул. Посла проведения конформациошюго анализа выбирался конформер, соответствующий глобальному минимуму на

поверхности потенциальной энергии.

Расчет электронной структуры производили методом молекулярных орбиталей до достижения определенной точности вычислений электронной энергии при использовании итерационной процедуры самосогласования. При этом использовался пакет квантовохимических программ МОРАО (J. Stewart, 1989) в параметризации MNDO (М. Dewar, W. Thiel, 1977). Вариант программы г таком приближении имеет параметры для всех без исключения атомов первых шести периодов таблицы Д.И. Менделеева.

Кроме теоретических методов молекулярных расчетов были использованы также классификационные 'методы теории распознавания образов. При решении классификационной задачи методом линейного дискрими-нантного анализа (ДНА) Фишера применялись подпрограммы международного математического статистического пакета (IMSL, Texas): ODNORM -многопараметрический ДДА нескольких известных груш, LEQT1P - решение системы линейных уравнений для случая симметризованной положительно определенной матрицы и некоторые другие. Для остальных методов были разработаны оригинальные программа. Подробное описание алгоритма оригинального вероятностно-статистического метода (ВСМ) будет приведено ниже.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛВДОВАНИИ 1. Рабочая модель фармакофора "41/-2я типа в райках детерминированного подхода

На первом этапе своих исследований мы попытались выявить признаки структурной общности ограниченного числа наиболее характерных представителей категории веществ "+1/-2": изопротвренола, эмбихина, трифторперазина, атропина, флунаризинв и D-595, - функционально объединяемых способностью блокировать Св/ПФИ сигнальный, каскад. Рассчитанные структуры молекул представлены на рис.1. При анализе полученных данных исходили из того, что в структуру фармокофорной части молекулы входят гетероатомы (N, О, Р, S и др.), способные вступать в донорно-акцепторныв взаимодействия с субстратом, а также гидрофобные (преимущественно ароматические) фрагменты молекулы веществ.

В каждой из анализируемых молекул можно выделить три донорно-акцепторных центра (ДДЦ), лежащих в вершинах треугольника со сторонами 0,30±0,01 нм, 0,46±0,02 нм и 0,68±0,02 таги обладающих близкими по значению зарядами. В молекуле флунаризина (рис.1Ь) в качестве одного из таких центров рассматривается бензольное кольцо, обладающее донорно-акцепторлкмл свойствами за счет делокализованной

Рис.1

я-электронной систем». Одна из' хлорэтилпшх боковых цепей емошийш претерпевает заместительную нуклеофильнум ) циклизацию первого порядка сразу же после поступления в водную среду (Н. Рарас, 1986). Поэтому молекулу данного вещества анализировали в форме втиленимо-ниевого интермвдаатв.

Безусловно, фармакофоршши свойствами могут обладать и другие комбинации ДАЦ, имевшиеся в структуре рассматриваемых соединений. Так, Н. НИ^е.и Е. МаигЦоГег (198?) считают, что йлокаду Са-каиалов фвшл-'п дифенилалкиламинамк,определяет неоколько иное сочетание- из,-трех ДАЦ, имеющееся в молекулах флунариаина и Ь-5Э5 (рис.1), С:ю включает в себя депротонировагашй атом третичного азота и фанильный остаток с электроотрицательными. заместителями "на расстоянии 0,5 нм друг,-от друга. Третьим центром, в молекуле флуна-ризина служит еще одна ароматическая' система, а у П-595 эту роль 1 выполняет ширильная группа. Надо полагать, что данная фармакофор-. ная структура является менее универсальной по сравнению с рассматриваемой нами, поскольку сна отсутствует в молекулах прочите анализируемых веществ, также способных, взаимодействовать с Оа-каналами. В этом отношении особенно показателен эмбихин, имеющий весьма простое химическое строение и не.обладающий 'соответствующими структурами алементами, кроме описанного фармакофора.

С целью дальнейшей конкретизации строения данной универсальной фармакофориой группировки нами были избраны соединения класса фяа-

IСС^^ч—с«,©

Рассчитанные структуры молекул: а - изадрин, Ь - В-&95, о эмбихин, с1 - флунаризин, е - атропин, 1 - трифторперазин.

воноидов общего строения (1):

%

содержащих в качества заместителей окси- и метоксигруппы. Такой выбор был продиктован следующими причинами. Вещества-данного ряда аффективно блокируют многат "формонты Са/ПФ» каскада (Р. ioahlmoto е.а., 1983, М. Imoto s.a., 1988) и одновременно ингибируют фосфоди-естеразу цАМФ (Т, Klkaido е.а., 1988), то есть обладают четко выраженным "+1/-2" стереотипом действия на субмембрашюм, уровгэ. Кроме того, структура этих веществ допускает множество вариантов располо-' жония донорно-акцепторных заместителей, и малейшие изменения их по-виций резко влияют на фармакологическую активность.

Мы предприняли попытку проанализировать экспериментальные данные о способности различных-флавоноидов ингиоировать фосфодиэстера-эу цАМФ (Т. Nikaido е.а., 1988) методом Фри-Вильсона. Вектор решения о1 приводен в таол.1, ..

Таблица 1

Аддитивные составляющие инкрементов ' Gt десяти заместителей исследуемых соединений

Тш Номер замещения

заместителя 1 2 3 4 б 6 7 8 9 10

ОН ' .54 .87- .42 -.61 -.01 -.■13 .25 -.14 -.31 -.25

ОЫе -,52' .88 -.48 -.29 -.38 .Q9 - .40 .67 -.84 .14

Полученные расчетные значения десятичных логарифмов активности '69 соединений достаточно хорошо согласуются'Ч> экспериментальными величинами с коэфгшс.ентсм корреляции г^О.31.

Весь комплекс проведение расчетов позволяет судить о строении формакофсра рассматриваемой группы веществ, механизмах их взаимодействия с аллостерическим регуллторным- Участком фермента и предположить топологическую модель последнего (рнс.2).

Несомненно, что в состав основной фзрмакофорной группировки »ходят атомы эфирного и карбонильного кислорода флавонового остова молекула, так как соединение, лишенное заместителей, обладает достаточно высокой активностью. Вместе с тем, сила действия сущест-. везно повышается при налички в положении 4 еще одной гидроксигруп-. , ш. В ртом случае расчетное строение Фэрмакосуэра полностью совпала-

________: 9 -

ет о ратае описанным, включая три ДАЦ, образующих треугольник со сторонами 0,41; 0,48 и 0,64 им, разделешше гидрофобными участками,, центральной, части молекулы .и дополнительными гидрофобными -зонами, соответствующими ОМе-заместителям в 1; 2; 3 и 5 позициях.

Нетрудно заметить наличие и второго, фармшсофорв на фенильной части молекулы: три дснорно-акцецторныё гидроксигруппы, соответ-ствущие 6; 8 и 10 положениям образуют равносторонний треугольник со сторонами..0,42-нм. - Они разделены' центральной гидрофобной 'зоной феиильного кольца и двумя, учяпткри« иг». пар::£ср::д. 14 солаоти » -мямчстятзяой; ' Зта&саш*аотитвля»ч в расчотпЪй структуре максимально еффективного ингибитора являются мотоксигруппы (табл.1).

Таким образом, можно предположить (рис.2) наличие на белковых субстратах сходно организованных периодически повторяющихся участков. Они и представляются той элементарной структурой универсальных аллостерических регулируемых центров, гипотеза о существования которых высказывалась ранее (А.И. Луйк с соавт.-, 1988).

- Каждый из. таких центров имеет свои характерные черта, ц,это-хцщаот. тому .'«цп». ннсму'ксякрвгному" ояосубстрату элементы специфичности, наслаивающиеся на универсальный принцип строения. 11ркш;ш-

.Ржз.2. Расчетная' структура максимально' еффёктизпого 1Ш1ч«5итора фос-фодиэсторазы цАМ5 класса флавоноидов (А) и акцепторного центра на биосубстрате,,. (В);... с я с, -- сходно ■ организованные ^ элементарные участки универсального аллостерического регулируемого центра; л - их гидрофобные части; у - области расположения донорно-акцепториых груш; г - участки стерическпх ограничений, характерные для описанного фермента.

телыго к анализируемому ферменту, частным признаком можно считать определенный участок, соответствующий позиции 2 ингибитора. Введение в это положение любого заместителя резко снижает активность, по-видимому, вследствие стерических затруднений.

Следует отметить, что детерминированный подход не является абсолютным. И, хотя фармакофор, состоящий из трех расположенных на определенных расстояниях ДАЦ, часто встречается в группе "+1/-2'1 веществ, он не дает исчерпывающих• представлений об общности этих молекул. По нашему мнению, характерный набор аффектов определяется значительно более общими чертами строения молекул, взаимной скорре-лированностыо и статистическим распределением их отдельных свойств и признаков. Поэтому в дальнейших исследованиях мы перешли к использованию статистических методов.

2. .СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ РАЗБИЕНИЯ ГРУППЫ МОЛЕКУЛ НА КЛАССЫ

Каждая молекула, характеризуется некоторым набором N признаков, отражающих ее пространственное и электронное строение. Для формализации проблемы классификации будем интерпретировать молекулы, как точки р ^-мерном пространстве признаков к. Тогда задачу диг'фиминачтного анализа (ДА) можно рассматривать как задачу поиска непересекающихся областей к, и «г в пространстве к, удовлетворяющих условиям:

а) совокупность молекул группы I (II) в основном сконцентрирована в области к, (кг);

б) в область (к,) попадает незначительная часть молекул группы I (II).

Дискриминантные функции дают определение этих областей путем задания их границ в пространстве л. Области и «г необходимо выбирать так, чтобы неправильные решения принимались как могло роке.

Для решения классификационной задачи были использованы следующие методы дискриминантного анализа: линейный дискриминантный анализ (ЛЦА) Фишера, дискриминантный анализ по методу наименьших квадратов (ДА МНК), метод 1-блихайщих соседей, а также их модификации и попарная совокупность некоторых из них.

Кроме того, был разработан вероятностно-статистический метод (ВСМ). В качестве входных данных для этого метода используется векторная описательная модель молекулярной структуры. На первом этапе строятся гистограммы частот встречаемости признакоз в кавдом из интервалов. Пусть н( . - й интервал по ¿-му признаку.

В результате построения гистограмм имеем р^ и р. - частоты

встречаемости признаков в 7-ом интервале■<-го признака для группы

молекул X и II соответственно. Норммровка имеет вид; N1 «1

£

__ 1 : Ь 1 ' ' ' " 'Л (2)

}=! }7Г .. .

Далее определяются интервалы признаков «£- .,-гдв различия между

величинами "и"р ^ статистически достоверны. Для определения

таких интервалов частота рх1) и pyiJ нормируются следующим, образом:-

-Ш-Р-; 'УСР'~.', + >" .'У: Р УСР ^ + Р . ~> (3)

В,случае,-когда -либо- 0,.'либо я » о, величинам /» ., и

г* - * * ] Ж*) XI J

присваивается значегае, соответствующее попаданию в интервал , одной молекулы, что определяется возможным случайным попаданием (или отсутствием) значения ¿-го признака в ом интервале. Это сделано для того, чтобы избежать соотношения неопределенности.

Будем считать различия в и Ру^ статистически достоверными о вероятностью 90% (Сепетлиев, 1963), если:

I.36-. Jр-'(\~

|р, - iogi s .1.36-. ■/. + (4)

где РГ PxiJ; Р?> Pvljt nr pxi/ мх и n2, - реальное

тесло молекул из групп I и II, попавших в j-й интервал гистограммы *~го признака. Далее будут учитываться только те интервалы HiJt п которых выполняется это соотношение. Будем их обозначать Ht ,

Предположим, что значение i-ro признака расснащиваемой молекулы лежит в j-н интервале w,тогда условная вероятность отнесения конкретной молекулы по ¿-му признаку в группу х или у (лхс и /)у<) задается' 'формулой условной..,-вероятности - Байеса (В. ' Феллер, • 1984):- ........... .

A*im ¿Vpxt/cV*</ VW <б>

V ------------- •:.....----------(e>

где и />у- К/сых Hvy • В случае, когда деокрштор

не попадает в niJ% тогда усломю принимаем лХ1~ л ^ 1.

Для определения статистически иогшьиоимых вектор-признаков воспользуемся критерием Кандвла (М. Hollander, D. Wolfe, 1973). Для. всех t, j, таких, что 1s. г> вычисляем {(г^, zhJ, zm(, ¿nJ). Где 1 , если Сa-bJ(c-d> > О;

iCa.b.a.cO » ■ О, 0оли <a-b?Cc-tO - Of...... ........- - г - : (<7 )"

.............-...........- (,--1-,"8СЛЙ 'ia-b)<«"d> <0;

*zm~ объединенный вектор к-х столбцов матриц x(J и и л - но-мёра признаков, t и J - номера молекул), то ость:

{х. ., 1 S£< n : W * ' ' . (8)

V J"*-"^ V1 * V

Вычисляем x;

n-1 n

_ _ е<*м. V <9)

i>1 j*t + \

где n » ы^ * н . P приближении для большой выборки:

✓ Уп<

к - к / / псп-1 ¿с18 (10)

Два. вектора признаков можно считать статистически независимыми о вероятностью 90%, если .<*< 1.36 (Л.Н.Большее, Н.В.Смирнов, 1983, И.Лйкеш, и.Ляга, 1935). В результате получаем матрицу независимости

f 0, если к £ ).36; . . - j , (11) lJ L 1. если к > 1.36; Искомую классификационную вероятность отнесонил конкретной молекулы в группу х или группу у загасаем в виде:

п-iip

¡УН П

-■* ; - "у"! • <12)

о условием нормировки лх * » 1, .где- - число статистически зависимых вектор-признаков, участвулвди в прогноза, в совокупности с <-ы признаком. Параметр ht вычисляется через матрицу независимости:

h( "Л(13)

J .

Причем при прогнозировании молокули"для i-ro признака суммирование ведется *олько по тем j-m признакам, которые фактически участвуют в вычислении рэзультаруодей'вероятности по формуле (12), то есть, по тем признакам, для которых.и л^.т о.

Исходя из БышеиЕложенного, решавдве цравйю, отражающее проце-: ДУРУ классификации молекул на две фармакологические группы, можно сформулировать елодующим образом: * feel группе, если л s л ;

1 тт (U)

■ V » • II грутшэ, если > ;

где'* - cCej. е?.....- набор молекулярных дескрипторов.

Один из наиболее эффективных методов проверки решающего правила является метод скользящего контроля. Этот метод предусматривает изъятие из обучающей выборки лишь одней молекулы, которая затем ис-оользуагся для оценки качества решающего правила. Процедура повто-/раатсд для всех молекул совокупности. Обиев число неправильных ■ кдассвфахвщсв во атому методу даэт почти несмещенную оценку класси-

фикационной ошибки (К. Фукунава,- 1979). Поэтому" для" проверки решаю-~ щого правила на обучвющей выборке мы применяли именно этод метод.

Определение оптимального набора информативных признаков В общем"случае для отыскания лучшего подмножества из признаков в множестве из ы признаков необходимо исследовать,все-воз- -можные подмножеств из признаков.''¡Трудности вычислительного характера не позволяют использовать метод полного перебора. СуОоп-тималышм является пошаговый_ метод. Еыбора-лучшего набора признаков: на первой шаге выбирается наиболее информативный пркеиг-к, иа-ВЮром -- к первому,приаиаку»добавляется"второй.""из наиболее кпформатишшх и "тек далсо'до тех пор, пока предсказательная сила достигнет определенной величины и практически не будет увеличиваться.

При добавлении к имеющемуся набору новых признаков разделяющая сила может увеличиваться. Однако, возможен и противоположный эффект. Увеличение числа признаков означает увеличение размерности задачи. В следствие этого ошибки оценивания будут возрастать, что

может привести к понижению качества распознавания. Кроме того, по-..........

шаговые процедуры вз.гарантируют-оптимального Набора признаков.

3. РЕШЕНИЕ 1ШССШШЩ10НН0И ЗАДАЧИ НА ПЗЕМ 3.1. Векторная модель, используемая для описания образа колакул В расчетах молекулы характеризуется линейным (векторным) набором числовых значений параметров, отражающих пространственное и электронное строение, а также их физико-химические свойство. В качестве параметров были выбрани как параметры,^характеризующие мола-....... ""

кулу.в целом (или-интегральные параметры), так и отражающие тончайше особенности ее строения;

Среди .выбранных к интегральным относятся параметры, характера-------

зуодие .геометрический размеры молекул: "молекулярная масса, число атомов, 'число электронов в валентной оболочке, максималышй Ваи-' дар-Ваальсовцй радиус, молекулярный ВпА-дер-Ьаальсовый объем, площадь поверхности ^молекулы; полярные свойства молекул: полярный Ван-дер-Ваальсовый обе,ем, полярная площадь поверхности, энершя образо---- -ванпя гидратной оболочки, • ко8<Мициент' распродолотя в системе ди-зтнлогшй эфир-вода.

Среди прочих были выбраны параметры, отражающие- строение алек-" .тронной ■ оболочки' и распределение зарядов: дгатолышй момент, потенциал ионизации, число атомов в молекуле, имеющих заряды в диапазоне от -0,5 до -0,1 от заряда электрона, число неподелеюшх электронных пар, число атомов, имеющих ■ нелоделешше элактропные пары, сумма

квадратов всех атомных зарядов; некоторые подструктурные параметры: число двойных связей в молекуле число ароматических ядер, число свободно вращающихся простых связей, процент насыщенности молекул атомами водорода.

Кроме того, был использован ряд'параметров, предусматривающих проводоние через молекулу двух плоскостей: одна из них проходит через все отрицательно заряжояшо атомы (q * -0,1) по критерию метода наименьших квадратов, другая - по всем осталыгым атомам.

Особоо внимание d«jp удолйно относительному пространственному расположению отрицательно заряженных атомов <q < -0,1). Эти атомы могут выступать как потенциальные ДАД, о роли которых подробно говорилось выше. «

Статистический анализ парных межатомных расстояний показал , что гистограмма частот встречаемости парных расстояний имеет четыре ярко выраженных максимума, соответствующие четырем диапазонам расстояний мевд потенциальными ДА11: 1) 0,1+0,35 нм, 2) 0,35*0,6 нм, 3) 0,$+0,9 нм и 4) 0,<>1,7 им. .

Для того, чтобы более детально охарактеризовать строение треугольников, ха£ формализованных фармакофоров, было предложено классифицировать стороны треугольников по четырем выделенным типам парных расстояний (обозначим их 1-й, 2-й,'3-й'и 4-й тип). Таким обра-еом, с учетом симметричности возможных перестановок получаем двадцать возможных типов треугольников со сторонами, соответствующими наиболее часто встречающимися парными расстояниями между ДАЦ: 111, 112, 113, 114, 122, 123, 124, 133, 134, 144', 222, 223, 224, 233, 234, 244, 333, 334, 344 и 444. Треугольники, классифицируемые по втой системе как „1-14 и 124 вообще не сутцествовуицие по законам пла-шшетрни, а также типа 444 просто не встречающиеся в датой выборке молекул, исключаются из набора признаков. м

Всего было проанализировано 48 расчетных молекулярных признаков. . . « ® S.S. Линейный дискрмшшантный анализ фишера : Использования ДДА Фшера как правило,подразумевает, что исходные статистические данные представляют-собой унимодальное распределение с нормальным законом. Однако даже без применения контрольного Экзамена на нормальность распределения молекулярных характеристик южно сделать вывод, что ни о каком нормальном законе распределения не может сыть я речи.

■ V4 jbcCoe язменвшм количе зтвенного в качественного состава набора дескрипторов, аакшзувша для прогноза, приводило к снижению зна-четаа v. Sto происходит в следствие того, что при изъятии какого-

либо.признака происходит частичная утеря информации, тогда, как в случав, если этот параметр не является достаточно информатив;шм и присутствует в анализе, то..значение.его статистическигб веса приближается« нулю,-

3.3. Дискртлтантный анализ по методу наименыяпх квадратов.......

, ...ДА МНК-идеологически "близок к методу ЛДА Фишера: тот ие вид .линейной дискриминантной функции и аналогичное правило классификации по граничному значению,.Основное отличиезашшчается"в™способе •'ММптйции числа ошибочных классификаций. •• . . д.Гешаимо- задачи■на*рвзлело!ИЮ" веществ на две группы в методе ДА МНК сводилось к минимизации функции квадратичной ошибки. Для этого был использован один из наиболее совершенных численных методов -метод сопряженных градиентов (Дж. Райе, 1984).

В этом метбде значение дискриминЬнтной функции для I группы молекул стремится к 0, а для II группы к 1. Функция квадратичной ошибки и ее производные по направлениям задаются численными значениями, которые вычисляются по мере надобности. Процедура минимизации продолжается, до .тех..пор, пока нд; будет ■достигнуто""минимальное "значение функции с некоторой точностью.

В качестве модификации метода были предложат различные вариации задачи наименьших квадратов: использование гладких функций и функций с разрывами, изменение границ показателя принадлежности р. Однако, это не-привело к увеличению частоты правильных классификаций.

3.4. Метод г-ближайших соседей

Этот метод качественным образом отличается от линейных.дискри-.--------

минантных методов-тем*- что он является свободным от оценки плотностей значений дескрипторов и от проверки-гипотезы распределения численных значений параметров по нормальному закону. ______

В результате; процедуры стимизации из всей совокушоста 48 параметров были отобраны 7, в именно: дипольный момент, категория треугольника 122 и 223, нормированная сумма квадратов расстояний от гзлярных атомов до полярной плоскости, число свободно вращающихся простых связей, число ароматических ядер в молекуле а энергия гидратации. Оптимальное .число ближайших- соседей: 'ор,.= 21.' ' Попытка объединения некоторых используемых методов привела к

созданию классификатора, использующего, например,,.метод ДА-по МНК--------

ш г-ближайшим соседям. В 'этом' методе решается задача наименьших квадратов, однако, в дискриминациях участвуют на все молбкулы, а I ближайших, исходя из метрики расстояния В таблице 2 приведены расчетные данные для I = 21 и н = 48.

3.5. Вероятностно-статистический метод ®

Неутешительная картина прогноза по известным дискриминанткым методам привела к необходимости создания нового специального подхода, который в своей математической основе учитывал бы характерные особенности данной конкретной задачи.

Следует отметить, что принимать во внимание можно только те различия в строении фармадофорных центров молекул двух типов ("+1/-2" и "-1/+2"), которые подтверэвдены статистически на обучающей выборке исследуемых соединений.

Из анализа гистограмм статистического распределения частот встречаемости значений признаков в определенных интервалах следует, что таких достоверно различающихся участков находится достаточное количество. Общее число таких интервалов по всем 48 признакам равно 49. Признаки, не содержащие статистически достоверных различий, были исключены из дальнейшего рассмотрения.

4. ОЦЕНКА ПРОгаОСТИЧЕСКОй СПОСОБНОСТИ 4.1. Результаты предсказания на обучающей выборке

Результаты прогнозирования 111 соединений, составляющих обучающую выборку, по методу скользящего контроля представлены в табл.2.

Таблица 2

Предсказательная способность исследуемых расчетных методов на обучающей \ыборке

• Категория веществ Результаты распознавания по методам*' (процент правильных прогнозов)

1 2 3 4 5 6 7 8

"+1/-2" "-1/+2" По всему массиву 70.8 60.0 66.2 64.6 84.6 69.2 81.5 90.8 71.7 54.4 67.4 ' 54.4 60.9 65.2 87.0- 82.6 71.2 57.7 66.7 60.4 74.8 67.6 83.8 87.4

цифрами обозначены используемые методы: 1 - ДДА Филера; 2 - ДЦА

МНК; 3 - ЛДА МНК с оптимизацией признаков; 4 - метод I-ближайших

соседей; 5 - метод £-ближайших соседей с оптимизацией признаков; 6-

ЛДА МНК по 1-ближр1шим' соседям; 7 - ВСМ; 8 - ВСМ с оптимизацией

признаков. ч

Результаты расчета по ВСМ представлены в виде гистограммы

(рис.3) зависимости частоты (о) попаданий классифицируемых молекул

обеих групп в определенном'интервале результирующей вероятности (р)

а п А . В качестве значения л для наглядности было взято значение* У У

.100% - л . Эти распределения представляет собой слегка трансформированные несимметричные ! локолообразные кривые, 'смущенные к своему

Р

Рис.3. Гистограмма частот D- предсказания молекул, классифицируемых

на основе расчиташюй по ВСМ вероятности лх и ду для двух — "исследуемых групп веществ. По оси абсцисс - вероятность отнесется классифицируемой молокули в одну из двух групп, по оси ординат - нормированная частота попадающих в определенный диапазон классификационной вероятности молекул;

-- категория веществ "+1/-2";

--- - категория веществ "-1/+2".

теоретическому классификационному значению 1 и 0 для л^ и л соот-ветствешю. В идеальном случае при болео высокой частоте правильных классификаций /указанные распределения-будут иметь вид S -образных кривых, прилегающих каждая к своему классификационному ' значении. Заштрихована область ошибочных классификаций.

3.2. Экзамен на контрольной выборка - - .....- ■ —

и результаты прогноза.,для новых химических соединенна Для дополнительной проверки вф}»ктивнооти полученного решающего 1фавила был проводен экзамен на.контрольной шборка из 40 соединений. Эти веще^тнп на входили в обучающую шборку, по их биохимические механизмы действия были известна..либо из литературы, либо из • экспериментов, проводошшх в лаборатории БИХС Института (uan. -канд. биол. наук O.E. Могилевич). Комплекс применяемых методов включал.изучение влияния исследуемых"вощ&ств на хемотаксис и хемо-, «кинез полиморфгаядерных лейкоцитов крови, Т'-лдал£оцит&рнае розетко-образочанив, агрегацию тромбоцитов и сократимость гладкомышечных органов. При наличии у ФАВ "+1/-2" свойств наблюдается угнетение всох перечисленных реакций. Вещества с "-1/+2" стереотипом оказыва-

ют обратное действие. По той ке схеме оценивались три соединения (производные феназина) ¿соторые были синтезированы в ИБОНХ АН Украины (к.х.н. Д.М. Фодорпк) спациально с целью проверки рабочей гипотезы о роли трех ДАН в формировании унивирсального фармакоСэра. Для прогнои провагая использолядись только те метода, которые, как было показано выше, оказались нна^лее перспективными. . ' Согласно гшучсншм дачным {табл.Ь) ВПМ обладает большей пред' скеэателыюй силой » особенности для'вещоств "-1/+2" категории. Это "имеет большое значение, так.кнг-; данная группа веществ является ба~ ' дез "аморфной" по споим структурным признакам.

Таблица 3

Предсказательная способность*1 исследуемых расчетных методов на контрольной выбора»

Категория веществ Мотод i-блихайшх соседей Вероятностно-статистический метод

"+1/-2" 27/18 (66.7) 27/19 (70,4)

"-1/+2" 13/9 (69,2) 13/11 (84,0)

По всему массиву 40/27 (67,6) 40/30 (75,0). .

*' в числителе - количества^ соединений .данной категорш в контрольной выборке; .в знаменателе - количество верно распознанных.веществ; в скобках - процент правильных прогнозов.

Приведенные выше результаты позволяют сделать вывод, что разработанный нами новый ВСМ является довольно эффективным средством, споообнш о вероятностью около 75+80 % прогнозировать спектр фармакологического действия на уроьае клеточких сигнальных систем.

ОБСУДДВШВ РЕЗУЛЬТАТОВ , Как укн отшчалось, согласно концепции А.И.Луйка с соавт. (15«8). !тп первом этапе классификации ФАВ могут быть разделены на 5Ьй категории: "-М /-¿" и по направленности воздействия на

основные сигнальные системы клетки. Однако проведение строгого эм-_ авг-этеского доказательства правомерности' такого разделения требует цаичия огромного рксперимэнтольного материала, содержащего сводэ-> ■ и*я о политрохыом и рецкпрокиом влиянии большого числа лекарственна препаратов на все елэменп/ АдЦ п Сз/ПФИ сигнальных систем. . ■ Более доступным а убедительным'является использованный в на-'■•.етоааег работе теоретический подход к доказательству объективности агьсо^нна-лга. Kosho предположить, что если существуют уни-ue регулы торные центры в пределах двух сигнальных систем,

_________ 19 -

- то -характерные для обеих" категорий лекарственные препараты должны объективно различаться на уровне параметров молекулярного строения.

Как было показано, как линейные метода теории распознавания образов (ЛДА Фишера, ЛДА МНК, ДЦА МНК по I-ближайшим соседям), так и геометрические методы (метод I-ближайших соседей с применением различных метрик) не позволили достоверно провести классификационное разделение выбранных препаратов. ............

Впрочем, это и не удивительно. Линейная модель справедлива в каких то определенных пределах, и.в случае,-когдл какой-либо периметр сильно отличается от среднего значения, слагаемое, равное произведению этого значения на соответствующий регрессионный коэффициент, сильно сдвигает значение дискриминантной функции. Это, в свои очередь,-существенно ухудшает прогноз.^ Кроме .того, представляется достаточно очевидным, что, следует учитывать только те различия и строении молекул двух груш, которые подтверждены статистически на большой Группе соединений.

Следует также отметить, что исследуемые вещества весьма разнородны по своей'химической структуре и," следовательно, наиболее общие черты строения таких молекул могут рассматриваться только с вероятностных позиций. Кроме того, они обладают политропностью действия на многие элементы сигнальных систем (рецепторные белки, „уб-мембранные и внутриклеточные форманты) и действие иа кавдый конкретный элемент может определяться своим собственным набором наиболее характерных параметров.

Все указанные особенности учитывает разработанный нами вероятностно-статистический метод. Здесь .следует ввести новое понятие: "вероятностно-статистический фармакофэр" (ВОЗ) - понятие статистически обобщенного образа молекул. Наиболее характерная комбинация молекулярных дескрипторов, составляющих фармакофор,„может, быть составлена на основе различного рода логических комбинаций и рамках метода логических схем (ДСМ метод). Причем возможны любые комбинации молекулярных свойств как с логикой.."и", так и с логиками "или" и "не".

Следует также отметить, что при вычислении классификационной ■вероятности по уравнению (12) каждой конкретной молекулы количество сомножителей в этом уравнении зависит от численных значений дескрипторов этой молекулы. Кроме того, сами степенные" показатели кор-~ ректируются в зависимости от числа *£ статистически независимых вектор-признаков, участвующих в прогнозе в совокупности с признаком.

В результате расчетов по ВСЧ с использавэпт-бм процедуры отбора

максимально информативных признаков была получена наиболее высокая чвстота правильных классификаций: 87,4'% на обучающей и 76 % на контрольной выборке. Оценивая значимость такого результата следует также учесть, что некоторые соединения из обучающей выборки были отнесены в свой класс в известной мере условно: либо по одному известному фармакологическому эффекту, либо по косвенным признакам, когда ведущий биохимический механизм действия вещества не известен.

Важно также, что ВСМ дает возможность количественно оценить вероятность отнесения каждого вещества к той или иной категории. При атом следует подчеркнуть, что рассматриваемая классификация молекул ведется на чисто качественном уровне и вовсе не исключает возможности существования веществ, сочетающих структурные признаки и, соответственно, фармакологические свойства одновременно обоих категорий: так называемых "химерных" структур, которые обладают фармакологическими свойствами как "+1/-2", так и "-1/+2" направленностью действия. Получаемый с помощью ВСМ процент отнесения в одну из групп может свидетельствовать о преобладании признаков какой-либо одной из категорий: "+1/-2" или "-1/+2".

Вместе о тем, проводимый по ВСМ анализ не лишен ряда ограничений. Так, он не учитывает влияния среды и всех возможных конформеров ксенобиотиков и не использует информации о строении узнающих и ре-гуляторных центров биополимеров. Кроме того, для получения эффективного пр гностического правила необходим большой объем обучающей выборки (как правило, более 50).

В заключение следует подчеркнуть, что выявленная общность в параметрах, отражающих пространственное и электронное строение молекул исследуемых веществ, может свидетельствовать о наличии на различных компонентах клеточных сигнальных систем сходно организованных регуляторных центров, характерных для выделенных двух типов фармакологического действия. Полученные расчетные данные, несомненно, подтверждают объективность и рациональность нового подхода к классификации ФАВ, основанного на учете влияния ксенобиотиков на главные мессенджерные системы клетки.

ВЫВОДЫ

1. На основе предложенного пространства 48 расчетных параметров создана методика идентификации молекул двух групп, действие которых на клеточном уровне соответствует "+1/-2" и "-1/+2" стереотипам. Методика опирается на статистические процедуры теории распознавания образов. Получено решающее классификационное правило.

2. Предложен новый Г'эроятностно-стэтистический подход к реше-

....... ■-. - - - - 21 - ■"-

ншо.классификационных задач теории распознования образов. Метод основан на выявлении статистически достоверных различий характеристик, , молекул, двух рассматриваемых классов. Впервые в методах QSÁR сило предложено применение различных прогностических уравнений для разных молекул. Креме того,, коэффициенты, входящие в это уравнение корректируются в зависимости от свойств кавдой прогнозируемой молекулы. _ ________ __________

,3. Выполнена реализация разработанных методик на ПЭВМ 1ВЫ РС/АТ-386. Произведен экзамен решающего правила на oeyiaRusftr'kóiP" трольней'выборке и наборе новых химических соединений. Показано, что прогностическая эффективность системы при анализе новых соединений достигает 76+80 %, что превосходит эффективность других методов.

4. По результатам расчетов по методу i-ближайших оооедей выделено пространство из 7 молекулярных параметров , с метрикой в котором две рассматриваемые гщппы ФАВ максимально разделяются. К таким характеристикам относят® дипольннй момент, число ероматичесетх' ■-ядер в-коленул0",""Шсло овободно вращающихся простых связей, анергия гидратации, нормированная суша квадратов расстояний от полярных атомов до полярной плоскости, категории треугольников 122 и 223, составленных из потенциальных ДАЦ.

6. Согласно полученным данным вещества "+1 /-2** ("-1/+2") типа характеризуются соответственно

- дипольннй момент 3+4 (1+2) Дебая;

- энергетические характеристики: потенциал ионизации 8,4+8,8 или 9,6+10,0 (8.8+9,6). эВ, анергию-гидратации -4+0-(4+8) кКал/'моль;

подструктурныв параметры: 1 или 6 (3 или 8+10) двойных связи, 2 или 4 (3) свободно вращающихся простых связи, 6+8 (3+6) непо-делешшх электронных пар; ____________________________________________________

- параметры, отражапцие расположение донорно-акцвпторных центров? 4 (3) ДАЦ, 6 или 8 (2, 3 или 7) парных расстояний между потенциальными ДАЦ в диапазоне 0,10+0,36 wi, 3 ига 4 (отсутствие или

2) - в диапазоне 0,35+0,60 ш к 3 или Б (1 или 2) - в двапавонз

0,60+0,90 им. ' ....... .... ..... - . -......—

■ 6. Полученные донные показали, что шцества каждого из шдо-, ленных двух фармакологических классов обьбктишю отличается «гопяу. ..параметрам хтшекого-строения;"Причем."кажпая мол^сулв'харякте-' ^изувтеа своим индивидуальным набором признаков, который определяет качественные различия механизмов. действия на клеточные сигнальные системы. Эта факты подтверждают рациональность и объективность нового подхода к классификации лекарственных средств.

- Основные материалы диссертации изложены в следующих публикациях:

1. Лотоцкая Л.С., Найденова И.Ю., Ильяшева Л.М., Пода Г.И., Корнилов А.И., Сорочшский.. А.Е., Галушко C.B., Липкан Г.Н.. Луйк

A.И., Кухарь В.П. Соевая лгакжеигеназа как объект первичного тестирования потенциальных ингибиторов биосинтеза лейкотриенов // Фарма-Кол. и токсикол. - 1989. - Л 2. - С. 59-62, .

2. Мухин В.В., Пода^Г.И., Луйк А.И., Балденков Г.Н. Мембранные механизмы действия алкилирующих цитостатиков // Бюл. эксп. биол. и

J мед. - 1990. - * 4. - С. 351-363.

3. Луйк А.И., Кухарь В.П., Радченко И.В., Ильяшева Л.М., Найденова И.Ю., Пода Г.И., Кондрашова Л.II., Тетко И.В. Стереотипный компонент механизма действия ксенобиотиков // ДАН УСОР, Сер. Б. -1990. - * 8. - 0. 67-70.

4. Ландо В.З., Пода Г.И., Тетко И.В,, Мельниченко В.Н. Компьютерный анализ симптомов при заболеваниях органов пищеварения // ДАН УССР, Сер.Б. - 1990. - * 9.' - С. 68-70.

' 6. Пода Г.И.', Тетко И.В., Луйк А.И., Могилевич O.E., Кухарь

B.П. Расчет структуры универсального фармакофора, определяющего елементы стереотипии в действии лекарлв' т7 ДАН СССР, - 1991. -317, * 2. - 0. 488-491.

6.- Дегтярь В.Е. I Пода Г.И., Скрыма Р.Н., Луйк А.И. Элементы общности блокаторов кальциевых каналов и М-холинолитиков // ДАН СССР. - 1991- - 318, Ml. - О, 221-223,

' 7. Луйк Д.И,, Пода Г.И. Пространственное и электронное строение и свойства эффекторов клеточных сигнальных систем. // Тезисы I Всеоовзной конференции по теоретически органической химии. Волгоград. - 1991. - С. Б19, ' м

8. Пода Г.И., Тетко И.В., Могилеьйч С.Е., Луйк А.И. Выявление елемантоБ структурной общности веществ, сходно действующих на кле-, точные сигнальные системы // Хим.-Фарм, журнал (в печати).

; 9. Положительное решение Госкомизобр^теяий СССР от 27,06.91 по . ваявке на A.c. * 4951446/04 (056216): 3-(2-Бекзофурил)-7-гидрокси-\ В-метвлхромон, обладающий противовоспалительной активностью ( В.П. : Хила, В.Н, Ковалев, И.А. Зупанец, Г.Н. Пода, И.В. Тетко, С.А. Ра-сильев), .