Прогнозування механізму токсичної дії фенолів із застосуванням ймовірнісної нейронної мережі
Оцінка токсичності хімічних сполук як необхідний етап створення нових лікарських засобів. Досліджено можливість застосування ймовірнісної нейронної мережі для прогнозування механізму токсичної дії фенольних сполук за набором молекулярних дескрипторів.
| Рубрика | Медицина |
| Вид | статья |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 28.03.2024 |
| Размер файла | 11,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Прогнозування механізму токсичної дії фенолів із застосуванням ймовірнісної нейронної мережі
Поварова Тетяна Олександрівна, здобувач вищої освіти фармацевтичного факультету, Національний медичний університет імені О.О. Богомольця, Україна
Анотація
Оцінка токсичності хімічних сполук є важливим та необхідним етапом на шляху створення нових лікарських засобів. Використання фенольних сполук є перспективним компонентом у фармацевтичній промисловості з багатьма можливими застосуваннями. Досліджено можливість застосування ймовірнісної нейронної мережі для прогнозування механізму токсичної дії фенольних сполук за набором молекулярних дескрипторів. Показано, що застосування ймовірнісної нейронної мережі забезпечує надійну класифікацію фенольних сполук за механізмом їх токсичної дії.
Ключові слова: дизайн ліків, токсичність, фармація, штучна нейронна мережа.
Вступ
Токсичність хімічної речовини має велике значення у багатьох сферах життєдіяльності людини - фармакологія, косметична промисловість, харчова промисловість, тощо. Відомо, що експериментальне дослідження лише одного типу токсичності є дороговартісним та довготривалим процесом. У зв'язку з цим актуальним стає використання розрахункових методів прогнозування токсичності хімічних сполук, що дозволяє оцінити рівень загрози / небезпеки використання хімічних речовин без проведення складних експериментальних досліджень [1].
Фенольні сполуки широко використовуються у різних видах промисловості, оскільки це різноманітні сполуки як за хімічною будовою, так і за іншими властивостями. Фенольні сполуки мають ряд корисних властивостей, які роблять їх цікавими для фармації: антиоксидантні властивості, протизапальні властивості, антимікробні властивості, антиновоутворюючі властивості, кардіопротекторні властивості. Ці властивості роблять фенольні сполуки важливими компонентами у розробці лікарських засобів і медичної продукції [2, 3].
Перед використанням фенолів у фармації важливо прогнозувати можливий механізм їхньої токсичної дії. Це допомагає визначити ризики для людей та приймати заходи для зменшення можливих негативних наслідків, тобто розробляти безпечні лікарські препарати. Фенольні сполуки за механізмом токсичної дії поділяються на 4 класи: клас 1 - наркотична дія, клас 2 - респіраторні порушення, клас 3 - проелектрофільна дія, клас 4 - м'яка електрофільна дія [4, 5].
Мета дослідження - дослідити можливість застосування ймовірнісної нейронної мережі для прогнозування механізму токсичної дії фенольних сполук за набором молекулярних дескрипторів.
Методи дослідження. Реалізацію ймовірнісної нейронної мережі виконано із застосуванням програмного комплексу Matlab R2022b.
Ймовірнісна нейронна мережа - модифікація радіальних базисних нейронних мереж. Ймовірнісна нейронна мережа містить прихований шар нейронів з радіально-симетричною функцією активації, кожен із яких призначений для зберігання окремого еталонного зразка. Вихідний шар нейронів ймовірнісної мережі - конкуруючий шар, який підраховує ймовірність приналежності вхідних даних (характеристик чи параметрів досліджуваних об'єктів) до того чи іншого класу об'єктів. Навчання ймовірнісної мережі передбачає попереднє проведення кластеризації для визначення центрів класів, найчастіше використовується алгоритм k-середніх [6, 7].
Масиви даних. У представленій роботі для дослідження можливості прогнозування механізму дії фенольних сполук за допомогою ймовірнісної нейронної мережі були використані дані, що висвітлені у наукових працях [8] та [9]. Масиви даних містять:
- навчальну вибірку: 197 фенолів, що використовувалися для навчання ймовірнісної нейронної мережі;
- тестову вибірку: 20 фенолів, що використовувалися для тестування якості навчання та прогностичної можливості ймовірнісної нейронної мережі;
- валідаційну (контрольну) вибірку: 15 фенолів, що використовувалися також для оцінки прогностичної можливості ймовірнісної нейронної мережі та оцінки явища перенавчання моделі.
Досліджувані фенольні сполуки описані за допомогою 7 фізико-хімічних параметрів (дескрипторів) [8, 9]:
1) коефіцієнт розподілу при pH = 7,35;
2) енергія нижньої незайнятої молекулярної орбіталі;
3) молекулярна маса;
4) площа поверхні негативно зарядженої молекули у відсотках;
5) сума абсолютних зарядів на атомах Нітрогену та Оксигену в молекулі;
6) найбільший позитивний заряд на атомі Гідрогену;
7) показник електротопологічного стану для гідроксильної групи.
Результати. Ненадійність класифікації оцінювали як частку невірно класифікованих зразків тестової (контрольної) вибірки:
P= n -100%, (1)
де:
n - число невірно класифікованих зразків тестової' (валідаційної) вибірки, N - загальне число зразків тестової (валідаційної) вибірки.
Точність класифікації оцінювали як:
1 - P(%) . (2)
Результати прогнозування механізму токсичної дії фенолів тестової та валідаційної вибірок на основі 7 молекулярних дескрипторів із застосуванням ймовірнісної нейронної мережі представлені у табл. 1.
Таблиця 1
Значення частки невірно класифікованих фенольних сполук тестової та контрольної вибірок
|
Тип вибірки |
Р, % |
|
|
Тестова вибірка |
15 |
|
|
Валідаційна вибірка |
6,7 |
Узагальнена інформація щодо прогнозування механізму токсичної дії фенолів по кожному класу наведена у табл. 2. Необхідно відмітити, що ймовірнісна нейронна мережа вірно навчається та вірно відтворює приналежність фенолів навчальної вибірки до відповідного класу при значеннях відхилення функції активації від 0,1 до 1,0. Загальна точність класифікації складає 98,3%.
Помилково визначено механізми токсичної дії для 2,6-Дийодо-4- нітрофенолу (наркотична дія замість респіраторних порушень), 2-Метил-3- нітрофенолу (м'яка електрофільна дія замість наркотичної дії), 4-Хлорезорцину (проелектрофільна дія замість наркотичної дії) та Метилгідрохінону (наркотична дія замість проелектрофільної дії).
Таблиця 2
Узагальнення отриманих результатів по кожному класу фенольних сполук
|
Вірний механізм токсичної дії фенольних сполук |
Прогнозований механізм токсичної дії фенольних сполук за допомогою ймовірнісної нейронної мережі |
Точність класифікації (%) |
||||
|
клас 1 |
клас 2 |
клас 3 |
клас 4 |
|||
|
наркотична дія (клас 1) |
164 |
-- |
1 |
1 |
98,8 |
|
|
респіраторні порушення (клас 2) |
1 |
16 |
-- |
-- |
94,1 |
|
|
проелектрофільна дія (клас 3) |
1 |
-- |
23 |
-- |
95,8 |
|
|
м'яка електрофільна дія (клас 4) |
-- |
-- |
-- |
25 |
100,0 |
|
|
Загальна точність класи |
ікації |
98,3 |
Висновки
Застосування ймовірнісної нейронної мережі забезпечує надійну класифікацію фенольних сполук за механізмом їх токсичної дії, а також прогнозування механізму їх токсичної дії з високою точністю.
фенольний сполука токсичний дескриптор
Список використаних джерел:
[1] Pushkarova, Y., & Al Saker, M. (2022). Methods for the toxicity prediction and evaluation of phenols. The XII International Scientific and Practical Conference «Actual priorities of modern science, education and practice».
[2] Rahman, M.M., Rahaman, M.S., Islam, M.R., Rahman, F., Mithi, F.M., Alqahtani, T., ... & Uddin, M. S. (2021). Role of Phenolic Compounds in Human Disease: Current Knowledge and Future Prospects. Molecules, 27(1), 233. doi:10.3390/molecules27010233
[3] Tungmunnithum, D., Thongboonyou, A., Pholboon, A., & Yangsabai, A. (2018). Flavonoids and other phenolic compounds from medicinal plants for pharmaceutical and medical aspects: An overview. Medicines, 5(3), 93. doi:10.3390/medicines5030093
[4] Brito-Sanchez, Y., Castillo-Garit, J.A., Le-Thi-Thu, H., Gonzalez-Madariaga, Y., Torrens, F., Marrero-Ponce, Y., & Rodriguez-Borges, J. E. (2013). Comparative study to predict toxic modes of action of phenols from molecular structures. SAR and QSAR in Environmental Research, 24(3), 235-251.
[5] Schuurmann, G., Aptula, A.O., Kuhne, R., & Ebert, R.U. (2003). Stepwise discrimination between four modes of toxic action of phenols in the Tetrahymena pyriformis assay. Chemical research in toxicology, 16(8), 974-987.
[6] Agatonovic-Kustrin, S., & Beresford, R. (2000). Basic concepts of artificial neural network (ANN) modeling and its application in pharmaceutical research. Journal of pharmaceutical and biomedical analysis, 22(5), 717-727.
[7] Mutihac, L., & Mutihac, R. (2008). Mining in chemometrics. Analytica Chimica Acta, 612(1), 1-18.
[8] Aptula, A.O., Netzeva, T.I., Valkova, I.V., Cronin, M.T., Schultz, T.W., Kuhne, R., & Schuurmann, G. (2002). Multivariate discrimination between modes of toxic action of phenols. Quantitative Structure-Activity Relationships, 21(1), 12-22.
[9] Cronin, M.T., Aptula, A.O., Duffy, J.C., Netzeva, T.I., Rowe, P.H., Valkova, I. V., & Schultz, T.W. (2002). Comparative assessment of methods to develop QSARs for the prediction of the toxicity of phenols to Tetrahymena pyriformis. Chemosphere, 49(10), 1201-1221.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Значення й застосування препаратів фосфорорганічних сполук. Фізичні й хімічні властивості фосфорорганічних сполук. Клінічні симптоми отруєння тварин. Діагностика, лікування та профілактика отруєнь. Ветеринарно-санітарна оцінка продуктів тваринництва.
курсовая работа [325,7 K], добавлен 05.04.2014Поняття високомолекулярних сполук, їх характеристика та особливості,основні властивості та реакції. Класифікація високомолекулярних сполук, їх різновиди, відмінні риси та біофармацевтична оцінка ефективності. Технологія виготовлення розчинів ВМС.
курсовая работа [65,3 K], добавлен 11.05.2009Особливості функціонального стану оперованої матки до настання та під час вагітності, її патоморфологічні та біофізичні властивості. Створення та наукове обґрунтування математичної моделі прогнозування природного розродження, оцінка її ефективності.
автореферат [32,2 K], добавлен 10.04.2009Вивчення скарг, анамнезу, клінічного об’єктивного обстеження пацієнта. Особливості лікування гострого бронхіту. Загальна клініко-фармакологічна характеристика лікарських засобів, що застосовуються. Оцінка характеру можливої взаємодії лікарських засобів.
история болезни [22,6 K], добавлен 01.03.2016Застосування хімічних засобів захисту плодових насаджень та потенційна небезпека забруднення ними об’єктів навколишнього середовища, що створює загрозу як для здоров’я населення. Токсиколого-гігієнічна оцінка сучасних хімічних засобів захисту садів.
автореферат [86,6 K], добавлен 12.03.2009Принципи створення нових лікарських речовин: етапи їх пошуку, зв'язок між структурою молекул речовин і їх дію на організм, залежність фармакологічної дії від фізичних і хімічних властивостей. Порядок проведення доклінічних і клінічних випробувань.
курсовая работа [716,8 K], добавлен 28.03.2016Загальна характеристика фармакологічної групи серцевих глікозидів. Фармакологічна характеристика досліджуваних лікарських засобів. Фармакокінетика, показання до застосування, побічна дія, протипоказання та середні терапевтичні дози лікарських засобів.
курсовая работа [44,9 K], добавлен 22.09.2014Поняття лікарських засобів, їх характеристика, основні представники фармацевтичного ринку. Висвітлення властивостей ліків різних товаровиробників, їх відмінні риси. Вплив сировини та технології вироблення на формування якості лікарських засобів.
курсовая работа [38,1 K], добавлен 19.10.2010Особливості зберігання лікарських засобів, що вимагають захисту від світла, вологи, випаровування, дії підвищеної температури. Правила утримання пахучих і забарвлених ліків, готових лікарських форм. Вимоги до приміщень зберігання вогненебезпечних засобів.
реферат [45,7 K], добавлен 29.11.2010Визначення впливу МІГУ-4, 5, 6 на спонтанну активність і поведінку тварин, загальної нейтронної спрямованості дії зазначених сполук. Харакрені риси проти судомних ефектів найбільш активної речовини в умовах її курсового введення піддослідним тваринам.
автореферат [53,9 K], добавлен 04.04.2009При виготовленні і зберіганні лікарських препаратів нерідко спостерігаються зміни їх властивостей. Подібні зміни впливають на термін придатності (зберігання) препаратів. Методи стабілізації лікарських засобів. Консерванти і їх застосування у виробництві.
курсовая работа [22,3 K], добавлен 12.05.2011Шляхи проникнення лікарських засобів через біологічні мембрани. Виведення (екскреція) ліків з організму. Фармакодинаміка лікарських препаратів, принципи їх дозування. Основні види лікарської терапії. Умови, які впливають на дію лікарських засобів.
курсовая работа [44,1 K], добавлен 14.11.2009Зміни функціонального стану ЦНС пацієнтів, які перенесли критичні стани, використовуючи омегаметрію. Розробка способів прогнозування несприятливого перебігу критичних станів і післяреанімативного періоду, використання методики нейропротекторної терапії.
автореферат [37,9 K], добавлен 10.04.2009Дослідження в експерименті на моделі пародонтиту в щурів ефективність застосування лікарських композицій на основі ВДК, порівняльна оцінка пародонтопротекторних ефектів силіксу, фітосиларду (ехінацеї, імобілізованої на силіксі) та фітосиларду-Н.
автореферат [64,3 K], добавлен 06.04.2009Історія створення аерозолів, їх переваги та недоліки. Пристрої та матеріали, що застосовуються при їх виготовленні. Класифікація і технологія лікарських засобів, що знаходяться під тиском, їх стандартизація та умови зберігання. Типи аерозольних систем.
курсовая работа [503,1 K], добавлен 26.09.2010Цукровий діабет як неінфекційна епідемія, та кількість хворих в Україні. Створення нових лікарських препаратів для дорослих та дітей. Фармакологічне обґрунтування доцільності застосування "рексод" на різних етапах розвитку інсулінової недостатності.
автореферат [32,7 K], добавлен 12.04.2009Сутність мазевих основ для виготовлення лікарських сумішей, їх використання в сучасній фармакології, ефективність і переваги застосування. Фактори, що впливають на терапевтичний ефект мазі. Класифікація основ для мазей, їх різновиди та оцінка якості.
курсовая работа [705,4 K], добавлен 11.05.2009Етіологія, патогенез і клінічні прояви вірусної пневмонії. Експериментальна оцінка лікарських засобів в листах лікарських призначень при фармакологічній терапії вірусної пневмонії. Заходи підвищення ефективності і безпеки фармакотерапії пневмонії.
курсовая работа [390,9 K], добавлен 27.08.2014Вірусна пневмонія (етіологія, патогенез, клінічні прояви), фармакотерапія та оцінка її практичної ефективності. Загальна оцінка лікарських засобів у листках призначень, фармако-економічний аналіз і оцінка потенційних взаємодій. Лікопов’язані проблеми.
курсовая работа [54,5 K], добавлен 15.06.2014Енцефалопатія при аппалічному синдромі та ранніх атеросклеротичної, гіпертензійної, післягіпоглікемічної, клімактеричної, ниркової, печінкової, післятравматичної та токсичної енцефалопатії. Наявність ендогенної інтоксикації при даних захворюваннях.
автореферат [53,2 K], добавлен 21.03.2009
