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药物定量构效关系
添加日期:2011年2月11日       浏览次数:743

药物定量构效关系

药物产生的生物活性是由其化学结构和理化性质所决定。改变药物的化学结构和理化性质可导致生物活性的变化。狭义的构效关系(Structure-activity relationships,SAR)是药物的结构发生变化时生物活性的定性变化经验规律。定量构效关系(Quantitative structure-activity relationships,QSAR)是由SAR发展而来的,是采用数学模式来描述药物的生物活性与结构间的定量依赖关系。目前,定量构效关系研究在预测化合物的生物活性、结构与选择性作用、药物动力学、帮助了解药物的作用机制及推测受体图象等方面均取得一些成绩。但距正确预计化合物的生物活性、药物动力学和毒副作用等方面还有较大差距。

第一节 Hansch 方法
一、Hansch方程的导出:

药物产生生物活性的强弱取决于受体表面药物的浓度、药物与受体的亲和力和药物的内在活性。 d(BA)/dt=ACKX …… (1) ; 式中BA为生物活性,A为在一定时间内药物分子通过随机运行(Random walk)达到受体表面的几率,C为给药剂量,KX为限速反应的平衡常数或速率常数。Hansch认为随机运行的几率符合正态分布,而影响随机运行的因素为lgP。
lgP0为最适脂水分配系数,a、b为系数。将式代入(1)式,得:
若C代表一定时间内引起某种特定的生物效应(如LD50、I50等)的药物克分子浓度时,则d(BA)/dt可视为常数。将式展开并加以整理得式:lg1/C=-k1(lgP)2+k6lgP+k7lgKX+k8……(4);式中lgKX与药物和受体的亲和力及内在活性有关,可用与自由能相关的理化参数的线性组合来表示:
lgKX=algP+bs+cEs+d……(5) ; 将(5)式代入(4)则得:
lg1/C=-k1(lgP)2+k2lgP+k3s+k4Es+k5…… (6)
(6)式即为Hansch方程,为lgP的抛物线型方程。当lgP用p代替时可得:
lg1/C=-ap2+bp+cs+dEs+k …… (7) ;
(6)(7)式表明药物需有最适的lgP(即lgP0)或p(即p0)。在lgP0(或p0)时,药物具有最大的活性。低于或高于lgP0(p0)时,活性均降低。改变lgP时,生物活性按对称的曲线上升或下降。s、Es或其他电性参数、立体参数,表示药物与受体间相互作用的情况。同源物的生物活性当用化合物的理化参数以多元回归分析拟合时,(lgP)2(p2)、lgP(p)、s(其它电性参数)、Es(其它立体参数)不一定都能在最佳的方程中出现。在方程中出现的参数,即为主要影响药物与受体(或酶)间相互作用的理化参数。
二、Hansch方法使用的参数:
在药物与受体间的相互作用力中,共价键属不可逆结合,较少见;其它都属可逆性结合。Hansch方法使用与系统或化合物自由能变化相关的物化参数来表示药物与受体间的作用力。因此,Hansch方法又称为线性自由能相关式(Linear free energy related model,LFER)。这些物化参数可分为三类:
1、电性参数:Hammett电性参数(s)是芳香族取代基最常使用的参数。
lg(KX/KH)=rs …… ;lgKX=lgKH+rs
当在水中于25℃测定解离常数时,则令r=1。苯环上具有吸电子基团时,使羧基的解离度增大,则s为正值;而给电子基团使羧基的解离度减小,则s为负值。Hammett发现在苯酚、苯胺类化合物的反应性质中,应用s常数常会出现较大偏离,只有取代基在间位时可得到较好的关系。这是由于对位取代基与反应中心发生了通路共轭(直接共轭)(Through resonance)的关系。OH基的酸性较强,NO2若采用s值则所得数值偏低,必须采用较s高的数值才能得到较好的相关。这种增大了的s值称为sy。当反应中心的正电荷受给电子基团(特别是带孤电子对的基团)的影响发生离域化作用时,s必须用s⊕代替才能得到更好的相关关系。s⊕为由氯代异丙苯及对位取代氯代异丙苯的水解速度比值求得的。当取代基为给电子基团时sp⊕>sp,当为吸电子基团时sp⊕=sp 。间位取代基对反应中心的电性影响主要为诱导效应(包括场效应),而对位取代基的影响为诱导效应与共轭效应之和。Swain和Lupton把电性效应分解为场效应(F)及共轭效应(R)。sp=aF+R ;当a视为1时,则 sp=F+R ;sm≈F 。脂肪族取代基的电性参数常用者为s*s*为Taft采用乙酸乙酯与取代乙酸乙酯在酸性(A)和碱性(B)催化下水解速度比值的对数之差所求得的参数。
s*=[lg(KX/KH)B-lg(KX/KH)A]/2.48
在碱性水解时,取代基对速率的影响有电性效应和位阻效应(空间效应)两方面,而酸水解时,取代基对速率的影响只有位阻效应,因而两者之差表达了电性效应。可以采用偶极矩(m)作为电性参数。由于m是取代基本身电荷分布的体现,而s等是取代基对反应中心的影响而显示的电性效应量度,因此msms*虽有一定程度的相关,但相关性并不好,是不能相互替代的参数。m为向量,具有方向性。
pKa也可作为电性参数应用。常数是由解离常数得来的,因此pKa与之间会有一定的相关。pKa是表示分子整体的电性参数。
量子化学参数中电子集居数、净电荷、电子密度、前沿电子密度是可用的另一大类电性参数。分子静电势图表达分子中不同的电势区域(正或负电势区域),可用以探讨药物与受体的相互作用。
也可采用波谱数据作为电性参数。某基团的红外吸收频率(n)、吸收强度(A)和某质子氢的化学位移,可因其他基团的影响而发生改变。这些数据实际上是反映电性效应的影响。如:n=n0+rs;A1/2=A01/2+rs ;式中n0和A0表示母体化合物某基团的红外频率及吸收强度,n和A为取代化合物中该基团的红外频率和吸收强度。可以使用的电性参数有多种,其中以ss*使用得较多,因为这些数据大都可以查到,使用较为方便。量子化学参数需要复杂的计算,并非任何人均可算出。由于计算机的普及,使用量子化学参数研究QSAR者日渐增加。波谱数据也需要对每个化合物测定后才能获得,不像s那样可以查到。m虽然有很多是可以查到的,但因其为向量,在求和时需考虑方向性。pKa值近来在研究药物动力学方面应用较多。s及其类似的电性参数的电性影响具整体性,不能只考虑某个位置上取代基的电性影响。
2、疏水性参数:最常用的是体内脂相与水相间的脂水分配系数P的对数(lgP)和取代基的疏水性常数。
化学上lgP'为在平衡时化合物在有机相中的浓度与其在水相中的浓度的比值的对数。
lgP'=lg(Corg/CW) ;测定脂水分配系数所使用的有机溶剂有正辛醇、环已烷、氯仿、乙醚、橄榄油等,而以正辛醇最常用。由于正辛醇与脂质的结构相仿,可以模拟体内脂相的情况,因而由正辛醇-水测定的lgP'与体内的lgP间存在线性关系,可用以表达体内的lgP。
有机化合物的脂水分配系数具有加和性,即有机合物的分配系数为其分子中各结构部分分配系数之和。为此Hansch提出了取代基疏水性常数(p)。lg(PX/PH)=rpX ……(1); lgPX为取代化合物的脂水分配系数的对数,lgPH为母体化合物的脂水分配系数的对数。当以正辛醇/水为溶剂系统时r=1,因此式可改写为
lg(PX/PH)=pX ……(2)或pX=lgPX-lgPH ……(3) ;lgP为与平衡有关的物化常数,因此p是与线性自由能有关的参数。由具有同一取代基的一些化合物的lgP和相应的母体化合物的lgP,可由(3)式计算出各自的取代基p值,经统计计算可求得该取代基的p值。一些常用的芳香族和脂肪族的取代基p值可在有关的QSAR的书籍中查到。
化合物的脂不分配系数可采用p值加和法(式4)和碎片常数(fragment constant,f)加和法(式5)计算,但仍应以测得的数值为准。
式中f为碎片常数,F为校正因子如键合因子,支链因子,相互作用因子等。a为碎片和数目,b为校正因子的数目。
脂水分配系数可HPLC的保留值(K')来求得:lgP=algK'+c ——K'=(tr-t0)/t0 ;tr为被测化合物的保留时间,t0为溶剂的保留时间。可以用化合物的保留值lgK'作为疏水性参数以代替lgP使用。
此外,还可用化合物的薄层色谱或纸色谱的Rf值来表示疏水性,或采用Rm为疏水性参数。Rm=lg(1/Rf -1)
由于采用同一条件(如溶剂系统),难于测得所有化合物lgK'的和Rf值,因此lgK'和Rf、Rm的应用受到限制,而lgP和p应用较多。
3、立体参数:Taft Es为第一个使用的参数:Es=lg(kX/kH)A ;kX和kH分别代表取代乙酸乙酯和乙酸乙酯的酸水解速度常数。在酸性情况下,取代基的体积可以影响过渡状态的形成。
克分子折射率(Molecular refractivity,MR)可作为近似的立体参数使用。
式中n为化合物折射率,MW为克分子量,d为密度。由于有机化合物的折射率在1.3和1.6之间,变化不大,因此可将n2-1/n2+2视为常数。则MR只与MW/d有关,后者相当于化合物的克分子体积。MR也具有加和性,当一些取代基的MR值不能查到时,可由相应的取代基MR经加和法求得。此外,Verloop多维立体参数(Sterimol parameter),是用一个长度参数(L)和四个宽度参数(B1,B2,B3,B4)来表示取代基的大小。Van der Waals体积(VW)为利用原子的Van der Waals半径计算而得的参数。立体参数中Es和MR应用较多。由于有些取代基的Es不能查到而受到限制。
三、Hansch 方法的发展:
1、将多取代化合物的疏水性参数及立体参数由取总和改进为由取代位置分别考察各位置上取代基对生物活性的影响。这样可了解各位置取代基与酶或受体间的相互作用情况。但电性参数由于其影响具有整体性,不能只考虑某位置的电性影响。
2、引入指示变量(Indicator variable,虚拟参数dummy parameter)作为一种参数。是采用有或无两种情况来表示化合物的结构变化。指示变量的应用是QSAR研究中的一个发展。在指示变量使用前,QSAR只能应用于结构只有一处变化的同源物。指示变量的使用可使结构有两处以上变化的同源物或结构变化较大的化合物放在一起进行QSAR的研究。当具有某种结构时,令指示变量为1,没有某种结构则令指示变量为零。指示变量的引入,实际上是把Free-Wilson方法与Hansch方法结合在一起。
3、由抛物线模型发展为Kubinyi的双线性模型。
lg1/C=algP+blg(b×10P+1)+c ; b表示脂相和水相体积之比,在计算时,lgb是采用Tayler迭代法求出的数值。
4、其它自由能相关模型:E.J.Lien提出了包括药代动力学和药效学两方面的定量构效关系的模型。
lgA = -a(lgP)2 + blgP + clgMW + dm + eHb + flg(U/D) + g
式中,lgA为生物活性lg(1/C)或吸收%,lgP为化合物的脂水分配系数,lgMW为化合物的分子量的对数值,m为偶极相互作用,Hb为化合物与膜或受体的氢键结合,lg(U/D)为化合物的解离度,其中U为未解离的分子浓度,D为解离的分子浓度。
5、与计算机图形学相结合:已具有X-光结晶学数据的酶可通过计算机显示出三维结构。把抑制剂或底物与酶的活性部位结合,以结合的图形解释抑制剂或底物的Hansch途径研究的结果,或指导进一步化合物设计,这是Hansch途径近年来的新发展,并已显示出可喜成果。在受体的结构可用计算机图形显示后,Hansch途径与图形学相结合,将是新药设计的有力工具。
四、Hansch 方法的实施:
1、Hansch 方法的研究过程和做法:(1)化合物的设计与合成:为使设计的化合物在疏水性参数、电性参数、立体参数对生物活性各有其独立的贡献,可对各种常用的取代基采用聚类分析(cluster analysis)方法加以分类。Hansch把166个常用芳香环上取代基团及103个脂肪族取代基团有p、MR、F、R和氢键性能以聚类分析法分为20,10,5个组。若每组选一个取代基,则这些取代基的理化参数之间一般不会有显著相关性。但由于合成的可能性,往往不能从各组中只选一个取代基,故还应对所设计的取代基疏水性参数、电性参数、立体参数间的复相关系数(r2)进行计算。若各理化参数两两间的r2均小于0.3,即可按所设计的化合物合成,否则需更换几个取代基以破坏其相关性。
(2)生物活性的测定:一般采用产生固定生物效应时需要的药物浓度来表示,如产生ED50、I50、MIC等所需的mol/kg。常采用浓度的负对数,即lg1/C表示其强弱。一般认为最高活性与最低活性的差别应不小于10倍,即一个对数单位,否则将难以得到满意的相关系数。
(3)理化参数的确定:一般方法为把可查到的理化参数均列出,但在计算定量构效关系时,应把各种理化参数加以整理,不要把可相互代表的理化参数放在一起做多元回归分析处理。当准备采用脂水分配系数为物化参数时,需对所有化合物的lgP 加以测定,或只测定母体化合物的lgP,取代化合物则可用p值加和法或碎片常数加和法计算。当化合物不只有一处结构改变时,则可考虑使用指示变量。
(4)定量构效关系的导出:需用计算机或可编程计算器等进行计算。计算单参数或两个参数以上的多参数的各种组合与生物活性的相关关系时,可采用所有组合的多元回归分析法进行计算。选用相关系数最大,标准差最小的方程。对每个相关式均应以F值检验其显著必性,F值大于临界F值时,方程中的参数的影响才是显著的。参与回归的参数与化合物数目之比不应少于1:5,以保证计算结果的可靠性。当相关系数均不够好时,应选r值最大,s值最小的方程计算各化合物生物活性的计算值与实测值之差,将偏差最大的化合物舍弃,以提高相关系数。被舍弃的化合物数目最高不得超过化合物总数的10%,以避免机会相关。
(5)定量构效关系的验证:根据导出的定量构效关系式提供的信息进一步设计、合成化合物,以验证定量构效相关式的正确性。
2、Hansch方法的应用:该法的导出前提是,所有化合物与受体结合时,限速反应相同,对受体构象的影响相同等,并未考虑体内代谢的差异。故只具有一定的近似性。
(1)预测同源物的生物活性;(2)定量药物设计;(3)帮助了解药物的受体图象。
五、Topliss 决策树方法(Topliss dicission tree approach):可用于取代苯基的取代基及侧链的结构改变。Topliss芳环取代基的选择顺序主要是从取代基的ps两个参数考虑,其次是立体参数。Topliss设计的主要问题在于药理实验结果必须能很快得到,否则将会影响下一步的合成。故提出改进方法。先设计若干个化合物,经合成及测定生物活性后,按生物活性降低的顺序排列并标以数字,然后计算这些取代基的参数数值,也按大到小顺序标以数字,哪个参数的顺序与生物活性的顺序一致,就可按照这种参数进行下一步的设计。

第二节其他定量构效关系研究方法
一、Free-Wilson方法:
使用结构参数把化合物的结构与生物活性相关,即以化合物中某个位置上某种取代码基的有或无使结构参数化。右式的含义为:化合物的生物活性为母体化合物的活性(a)与取代基的贡献(XijGij)之和。为全有或全无,即1与0两个数值。此参数与取代基自由能的变化无关,故此法属非自由能相关模型。在设计化合物时要注意应使每个位置上某取代基的出现次数不少于两次,而且要使某特定位置上每个取代基出现的次数大致相等。此外,不要使某两个取代基总以固定的搭配形式出现。此法只能预测用于导出方程时的那些取代基的组合物的活性,超出导出方程的取代基范围,则无法预知其生物活性。Fre-Wilson方法与Hansch方法具有相似之处。两法都认为化合物生物活性为取代基的贡献之和。不过前者认为化合物生物活性强弱是取代基本身的影响,而Hansch法则以物化参数解释这种贡献。Hansch法使用的指示变量实际上就是Free-Wilson法中的结构参数。
二、分子连接性方法:使用拓朴学参数,即分子连接性指数(molecular connectivity index)把化合物的结构参数化。lg(1/C)=a+b1c+c1cV+d2c+…… 分子连接性指数有一级连接性指数(1c),二级连接性指数(2c),三级连接性指数(3c)等。含有杂原子时则用1cV2cV3cV等表示各相应的连接性指数。分子连接性指数系由分子中各原子的点价d来计算。与某点相连的边数称点价。碳原子的为非氢原子的成键数(边数),如CH3中碳原子的d为1,-CH2-中碳原子的d为2,—CH<中的碳原子d为3等。为使每个分子均有不同的分子连接性指数并加以区别,同时使体积小的分子具有小的数值,分子连接性指数被定义为相邻原子的d乘积开方倒数之和,即:
1c=S(didj)-1/22c=S(didjdk)-1/23c=S(didjdkdl)-1/2
化合物由于结构不同,各有自己的1c2c3c等数值。这些连接性指数可代表化合物间的结构差别。
杂原子的dV系以杂原子的外围电子数(ZV)减去成键数(h)求得,即:dV=ZV-h 凡涉及杂原子连接性指数均用cV表示。此外尚有cc表示簇项(cluster term)的连接性指数。分子连接性指数不需做任何实验,单纯依靠计算就可得到。当化合物无任何现成物化参数可查时,可用分子连接性指数。这是本法优点,缺点是尚无明确的物理意义。故应致力于研究分子连接性指数与物化参数间的关系,以阐明其物理意义。已发现分子连接性指数分别与疏水性参数(p)、克分子折射率(MR)和Taft Es之间有良好的相关关系。分子连接性法的另一个问题是根据此法得到的定量相关关系式还无法反映最佳化合物的结构。
三、模式识别(pattern recognition)法:使用一定的多元统计方法,借助计算机自不同结构类型的化合物的多元结构数据或信息中提取与生物活性相关的结构信息,以揭示构效关系。模式识别法可使用各种参数,如拓朴学参数、理化参数、光谱数据或分子片断,把具有不同生物活性的多种已知化合物按生物活性加以分类,然后根据提取出的信息参数对未知化合物进行归类,划分生物活性化合物的类属,或识别有无生物活性以判断是否具有设计时所预期的生物活性。模式识别法一般分为二个阶段。第一阶段是从已知生物活性的化合物中提取可以把化合物按生物活性类别或有无活性分类的结构信息。可以把这个阶段称为“学习”或“训练”阶段。第二阶段为使用提取出的结构信息对未知物进行识别、分类。第一阶段通常包括三个过程:(1)结构描述符的生成,(2)模式分析,(3)模式分类。
模式识别使用的多元统计方法有多种,如:判别分析(discrimination analysis),最短距离法(kith nearest neighbour,KNN),主成分分析(principle componeunts,PC)法,适应最小二乘法(adaptive least-squares,ALS)及部分最小二乘法(partial least square,PLS)等。
模式识别法尚存在一些问题,如用有限的样本数据要把多维空间截然分开是不容易的。同时,用来分类的结构信息往往是描述符代码,其化学含意常不够明确,需进一步完善。

 
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