Информационная технология прогноза фармакологической активности химических соединений - Автореферат

Впервые с помощью новой информационной технологии проведен эффективный направленный поиск новых высокоактивных соединений: среди производных азотсодержащих гетероциклов найдено 48 веществ с высокой антиагрегантной активностью, 35 веществ с высокой антиаритмической активностью, 24 вещества с высокой антиоксидантной активностью, 23 вещества с высокой гемореологической активностью, 18 веществ с высокой P2Y1-антипуринергической активностью, 22 вещества с высокой ?-опиоидной агонистической активностью, 2 вещества с высокой 5-HT3-антисеротониновой активностью; среди производных адамантана найдено 3 вещества с потенциально высокой антиортовирусной активностью, 3 вещества с ноотропной активностью и 1 вещество с высокой антиоксидантной активностью; среди производных ГАМК и пирролидона найдено 3 вещества с высокой противоишемической активностью. В 2000 - 2009 гг. материалы диссертации докладывались и обсуждались на V традиционной научно-технической конференции стран СНГ «Процессы и оборудование экологических производств», Волгоград, 2000; 13-й Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», Ростов-Великий, 2000; 1-й Российской электронной конференции по биоинформатике, Москва, 2000; Международном экологическом конгрессе «Новое в экологии и безопасности жизнедеятельности», Санкт-Петербург, 2000; Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии», Пенза, 2000; Международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах», Новочеркасск, 2000; Международной научно-практической конференции «Современная техника и технологии в медицине и биологии», Новочеркасск, 2001; Международной научно-практической конференции «Развивающиеся интеллектуальные системы автоматизированного проектирования и управление», Новочеркасск, 2001; Международной научной конференции «Химия и технология каркасных соединений», Волгоград, 2001; Первой Национальной конференции «Информационно-вычислительные технологии в решении фундаментальных научных проблем и прикладных задач химии, биологии, фармацевтики, медицины», Москва, 2002; Международных научно-технических конференциях «Информационные технологии в образовании, технике и медицине», Волгоград, 2000, 2004; I и II Российских школах-конференциях «Молекулярное моделирование в химии, биологии и медицине», Саратов, 2002, 2004; Третьей Всероссийской с международным участием школе-конференции по физиологии кровообращения, Москва, 2004; 16-th International Congress of Chemical and Process Engineering, Praha, 2004; 1-м Международном форуме «Актуальные проблемы современной науки», Самара, 2005; X и XI Международных научно-технических конференциях «Наукоемкие химические технологии», Волгоград, 2004, Самара, 2006; II и III Всероссийских конференциях с международным участием «Новые информационные технологии в медицине», Волгоград, 2006, 2008; 2-й, 3-й, 4-й, 5-й и 6-й Всероссийских конференциях «Молекулярное моделирование», Москва, 2001, 2003, 2005, 2007, 2009; Fourth International Symposium on Computational Methods in Toxocology and Pharmacology Integrating Internet Recources, Moscow, 2007; III Съезде фармакологов России «Фармакология - практическому здравоохранению», Санкт-Петербург, 2007; IX, XI, XIV, XV и XVI Российском Национальном конгрессе «Человек и лекарство», Москва, 2002, 2004, 2007, 2008, 2009. Экспертная оценка уровня активности проводилась по следующим градациям: 1) «высокоактивно» - вещество проявляет длительный выраженный эффект в малых дозах/концентрациях (в сравнении с другими подобными соединениями), либо превосходит по активности общепринятый препарат сравнения; 2) «умеренноактивно» - вещество проявляет длительный выраженный эффект в больших дозах/концентрациях или кратковременный выраженный эффект в малых дозах/концентрациях, либо менее активно, чем препарат сравнения, но сопоставимо по активности с другими препаратами этой группы; 3) «активно» - оценка уровня активности вещества затруднительна изза недостатка информации; 4) «неактивно» - вещество достоверно не имеет данной активности.Комплексный подход к прогнозу фармакологической активности химических соединений является новым научным направлением в решении фундаментальной проблемы соотношения химической структуры и биологической активности, который принципиально отличается от существующих QSAR-подходов тем, что одновременно использует разные по физико-химическому смыслу и уровню сложности избыточные способы описания химической структуры и различные по математическому содержанию методы классификации и схемы принятия решений. Создана основанная на комплексном подходе новая информационная технология компьютерного прогноза фармакологической активности химических соединений (ИТ «Микрокосм») как совокупность теоретических концепций, математических методов и правил и реализующих их алгоритмов и программ. ИТ «Микрокосм» является высокоэффективным инструментом для прогноза наличия и уровня самых разных видов фарма