О.В. Тиньков, В.Ю. Григорьев, Л.Д. Григорьева

Прогнозирование времени биотрансформации органических соединений на примере авермектинов

В настоящее время распространение коронавируса SARS-CoV-2 представляет собой существенную проблему для всего человечества. Один из перспективных агентов для борьбы с коронавирусом SARS-CoV-2 – ивермектин, представляющий собой комплекс полусинтетических производных природных авермектинов, которые на протяжении многих лет эффективно используются в медицине и сельском хозяйстве как противопаразитарные препараты. Однако экспериментальных данных по экотоксикологической оценке индивидуальных авермектинов до сих пор крайне мало. Цель настоящего исследования состояла в разработке математической модели, которая позволила бы провести достоверный прогноз способности к биотрансформации природных и полусинтетических авермектинов, а также выявить структурные фрагменты молекул, которые больше всего влияют на данный вид биологической активности. Основой для построения модели послужила структурно разнородная выборка, содержащая органические соединения с экспериментальными значениями периода полубиотрансформации (biotransformation half-life, KmHL). С использованием интернет-платформы "OCHEM" (https://ochem.eu), в которой реализован расчет PyDescriptor-дескрипторов, а также метод случайного леса и трансформаторной сверточной нейронной сети, была построена удовлетворительная (R²_test = 0,81) модель количественной связи структура – активность (quantitative structure – activity relationship, QSAR). Проведенные расчеты показали, что в организмах рыб быстрее происходит биотрансформация природных авермектинов, чем полусинтетических авермектинов. Определены структурные фрагменты, которые повышают и понижают скорость биотрансформации органических соединений.
Ключевые слова: макролиды, молекулярные дескрипторы, машинное обучение, QSAR.

  Полный текст статьи в формате PDF

Вестник Московского Университета.
Химия 2021, том 62, № 4, стр. 313-332