stringtranslate.com

Химическое сходство

Химическое сходство (или молекулярное сходство ) относится к сходству химических элементов , молекул или химических соединений в отношении структурных или функциональных качеств, т. е. эффекта, который химическое соединение оказывает на партнеров реакции в неорганических или биологических условиях. Биологические эффекты и, следовательно, также сходство эффектов обычно количественно определяются с использованием биологической активности соединения. В общих чертах, функция может быть связана с химической активностью соединений (среди прочего).

Сходство амфетамина и метилгексанамина

Понятие химического сходства (или молекулярного сходства ) является одним из важнейших понятий в хеминформатике . [1] [2] Оно играет важную роль в современных подходах к прогнозированию свойств химических соединений, проектированию химических веществ с предопределенным набором свойств и, особенно, в проведении исследований по разработке лекарственных средств путем скрининга больших баз данных, содержащих структуры доступных (или потенциально доступных) химических веществ. Эти исследования основаны на принципе сходных свойств Джонсона и Маджиоры, который гласит: сходные соединения имеют сходные свойства . [1]

Меры подобия

Химическое сходство часто описывается как обратная величина меры расстояния в пространстве дескрипторов. Примерами мер обратного расстояния являются ядра молекул , которые измеряют структурное сходство химических соединений. [3]

Поиск сходства и виртуальный скрининг

Виртуальный скрининг на основе сходства [4] (разновидность виртуального скрининга на основе лигандов) предполагает, что все соединения в базе данных, которые похожи на запрашиваемое соединение, имеют схожую биологическую активность. Хотя эта гипотеза не всегда верна, [5] довольно часто набор извлеченных соединений значительно обогащается активными веществами. [6] Для достижения высокой эффективности скрининга на основе сходства баз данных, содержащих миллионы соединений, молекулярные структуры обычно представляются молекулярными экранами (структурными ключами) или молекулярными отпечатками фиксированного или переменного размера . Молекулярные экраны и отпечатки могут содержать как 2D-, так и 3D-информацию. Однако в этой области доминируют 2D-отпечатки, которые являются своего рода двоичными дескрипторами фрагментов. Структурные ключи на основе фрагментов, такие как ключи MDL [7] , достаточно хороши для обработки небольших и средних химических баз данных, тогда как обработка больших баз данных выполняется с отпечатками, имеющими гораздо более высокую плотность информации. Наиболее известными примерами являются фрагментные отпечатки пальцев Daylight, [8] BCI, [9] и UNITY 2D (Tripos [10] ). Наиболее популярной мерой сходства для сравнения химических структур, представленных с помощью отпечатков пальцев, является коэффициент Танимото (или Жаккара) T. Обычно две структуры считаются похожими, если T > 0,85 (для отпечатков пальцев Daylight). Однако распространено заблуждение, что сходство T > 0,85 отражает схожую биоактивность в целом («миф о 0,85»). [11]

Химическая сеть сходства

Концепция химического сходства может быть расширена для рассмотрения теории сетей химического сходства , где описательные свойства сетей и теория графов могут применяться для анализа большого химического пространства , оценки химического разнообразия и прогнозирования мишени для лекарств . Недавно также были разработаны трехмерные сети химического сходства, основанные на трехмерной конформации лигандов, которые можно использовать для идентификации лигандов, прыгающих по каркасу.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ab Джонсон, AM; Маджиора, GM (1990). Концепции и применение молекулярного сходства . Нью-Йорк: John Wiley & Sons. ISBN 978-0-471-62175-1.
  2. ^ Н. Николова; Дж. Яворска (2003). «Подходы к измерению химического сходства — обзор». QSAR и комбинаторная наука . 22 (9–10): 1006–1026. doi :10.1002/qsar.200330831.
  3. ^ Ралайвола, Лива; Свамидасс, Санджай Дж.; Хирото, Сайго; Балди, Пьер (2005). «Графовые ядра для химической информатики». Нейронные сети . 18 (8): 1093–1110. doi :10.1016/j.neunet.2005.07.009. PMID  16157471.
  4. ^ Рахман, СА; Баштон, М.; Холлидей, GL; Шрадер, Р.; Торнтон, Дж. М. (2009). "Набор инструментов для обнаружения подграфов малых молекул (SMSD)". Журнал химинформатики . 1 (12): 12. doi : 10.1186/1758-2946-1-12 . PMC 2820491. PMID  20298518 . 
  5. ^ Кубиньи, Х. (1998). «Сходство и различие: взгляд медицинского химика». Перспективы в открытии и разработке лекарств . 9–11 : 225–252. doi :10.1023/A:1027221424359.
  6. ^ Мартин, YC; Кофрон, JL; Трафаген, LM (2002). «Имеют ли структурно схожие молекулы схожую биологическую активность?». J. Med. Chem. 45 (19): 4350–4358. doi :10.1021/jm020155c. PMID  12213076.
  7. ^ Дюрант, Дж. Л.; Леланд, БА; Генри, ДР; Норс, Дж. Г. (2002). «Повторная оптимизация ключей MDL для использования в разработке лекарств». J. Chem. Inf. Comput. Sci. 42 (6): 1273–1280. doi :10.1021/ci010132r. PMID  12444722.
  8. ^ "Daylight Chemical Information Systems Inc". Архивировано из оригинала 2012-12-05 . Получено 2022-07-19 .
  9. ^ "Barnard Chemical Information Ltd". Архивировано из оригинала 2008-10-11.
  10. ^ "Tripos Inc". Архивировано из оригинала 2012-04-19 . Получено 2022-07-19 .
  11. ^ Maggiora, G.; Vogt, M.; Stumpfe, D.; Bajorath, J. (2014). «Молекулярное сходство в медицинской химии». J. Med. Chem. 57 (8): 3186–3204. doi :10.1021/jm401411z. PMID  24151987 . Получено 13 ноября 2023 г.

Внешние ссылки