Прогнозування фізико-хімічних та фармакокінетичних властивостей біологічно активних компонентів хмелю за допомогою комп'ютерного моделювання

Abstract

Об’єкт дослідження: Структура та фізико-хімічні властивості органічних компонентів з екстракту хмелю Humulus lupulus L. Предмет дослідження: Кластерний аналіз за «відбитками пальців», класифікаційний та кількісний аналіз залежності структура-біологічні властивості продуктів вторинного метаболізму з екстракту хмелю. Мета роботи: Прогнозування фізико-хімічних, фармакокінетичних та токсикологічних властивостей окремих компонентів з екстракту хмелю за допомогою набору відомих алгоритмів хемо- та біоінформатики, реалізованих за допомогою методу машинного навчання на web-платформах: «SwissAdme», «admetSAR» та «ADMElab». Результати дослідження: В роботі було проаналізувано 30 індивідуальних хімічних сполук з екстракту хмелю, які відносяться до 8 різних класів органічних речовин. Для кожної сполуки було розраховано ряд макроскопічних дескрипторів, які використовували для аналізу відповідності характеристик окремої сполуки набору емпіричних правил «druglikeness», які дозволяють якісно оцінити перспективність використання хімічної речовини, як потенційного лікарського засобу. За допомогою web-платформ «admetSAR» та «ADMElab» для кожної сполуки були прогнозовані основні фармакокінетичні характеристики, таки як абсорбція, розподіл, метаболізм, та екскреція. Також для кожної сполуки було застосовано моделі прогнозування загальної гострої та тканиноспеціфічної токсичності

Research object: Structure and physicochemical properties of organic components from Humulus lupulus L. hop extract. Research subject: Cluster analysis by «fingerprints», classification and quantitative analysis of structure-biological properties dependence of products of secondary metabolism from hop extract. The purpose of the work: Prediction of physicochemical, pharmacokinetic and toxicological properties of individual components from hop extract using a set of well-known chemo- and bioinformatics algorithms, implemented using the machine learning method on the web platforms: «SwissAdme», «admetSAR» and «ADMElab». Research results: The work analyzed 30 individual chemical compounds from hop extract, which belong to 8 different classes of organic substances. For each compound, a number of macroscopic descriptors were calculated, which were used to analyze the compliance of the characteristics of an individual compound with a set of empirical «druglikeness» rules, which allow a qualitative assessment of the prospects of using a chemical substance as a potential medicinal product. Using the web-platforms «admetSAR» and «ADMElab» the main pharmacokinetic characteristics, such as absorption, distribution, metabolism, and excretion, were predicted for each compound. Also, prediction models of general acute and tissue-specific toxicity were applied for each compound.