Сборный прототип автоматизированной системы классификации химических соединений - Автоматизированная система классификации химических соединений по биологической активности: научные принципы, основы технологии, элементы техники - Биологически активные вещества - Библиотека доктора - Медкурсор - актуальная медицина
15 октября 2012

Сборный прототип автоматизированной системы классификации химических соединений

После того как определены основные принципы и блок-схема автоматизированной системы ХС, разумно провести поиск прототипа такой системы по литературным и патентным источникам. Такой поиск показал, что подобная система в мировой практике отсутствует. Однако отдельные ее элементы представлены достаточно полно.

Вообразим ситуацию, при которой разработки, выполненные в различных странах и отвечающие требованиях к отдельным подсистемам системы, были бы собраны под одной «крышей», в том порядке, в котором организована наша система. Отвлечемся для простоты от их технологической и технической несовместимости. Такая условная система, представляющая собой прототип системы, изображена в таблице.

Основой для этой таблицы послужили работы, выполненные преимущественно до 1976 г. (включительно), т. е. к моменту начала работы авторов этой книги в области разработки систем определения биологической активности ХС, образующих большой массив.

В качестве прототипа, реально, а не условно включающего большинство элементов системы классификации ХС, укажем на систему создания противоопухолевых препаратов, созданную в США (Блохин, Зуброда, ред., 1977).

Последовательность операций в этой системе указана в таблице и на схеме ниже.

Стадия I. Отбор лекарственных агентов для скрининга

Ступень 1 Ступень 2 Ступень 3 Ступень 4 Ступень 5
Получение данных о предположительно активных веществах для скрининга Оценка веществ перед их скринингом, по воз­можности выявление дубликатов

Критерии для отбора:

Сбор и получение веществ для направленного скринига (по возможности): Просмотр данных и классификация лекарственных агентов по химической структуре и биологической активности; идентифика­ция и исключение дубли­катов Определение общего количества и хранение лекарственные агентов
Вскрытие зависимости между структурой и противоопухолевой активностью: а) выделе­ние новых и перспективных классов; 6) вы­черкивание бесперспективных классов веществ посл е их адекватного изучения а) тре­буемое количество вещества;
Выделение новых классов веществ, обладающих активностью, с помощью химичес­ких, биохимических, фармакологических методов изучения и изучения кинетических особенностей клеточного цикла б) физические константы;
Биологическая активность, продемонстрированная в других системах и программах (в программах, отличающихся от про­грамм Национального института рака) в) химическая структура;
Общепринятые и потенциальные источники природных веществ г) дополнительная информация (растворимость, стабильность и биологическая активность)
Природа и количество разных синтетических веществ, направленных для исследования их активности
Представление ряда агентов без специального рассмотрения для скрининга

Смотрите схему — Стадия II. Определение противоопухолевой активности новых веществ (схема)

Анализ этих таблиц свидетельствует, что мировая наука и практика к середине 70-х годов накопили достаточный опыт для перехода к большим автоматизированным системам биологических испытаний. Стремительно прогрессировали методы анализа «структура—активность» на основе использования ЭВМ. В этой области уже к этому времени создаются мощные системы коллективного пользования.

Широко применяются методы, использующие одноклеточные организмы, клеточные культуры, изолированные клетки, ткани и органы. Эксплуатируются экспериментальные автоматизированные комплексы, рассчитанные на определение одновременно нескольких видов биологической активности.

В то же время существующие разработки этих лет, как правило, узконаправлены. Расчетные методы оторваны от экспериментальных. Количество экспериментально тестируемых видов фармакологической активности в каждой из этих работ невелико и ограничивается двумя—тремя видами. Пропускная способность экспериментальных тестов весьма ограничена. Автоматизированные способы испытания больших массивов ХС практически отсутствуют.

Все эти проблемы предстояло разрешить в связи с поставленными задачами. При этом очевидно, что результат объединения различных методов в единую систему окупит себя, так как система не есть простая сумма методов: система в целом приобретает качественно новые свойства.

Возникает возможность предсказания таких видов биологической и фармакологической активностей, которые вообще не представлены ни одним из методов, но могут быть определены по интегративным показателям. Увеличивается степень самообучаемости системы — одни методы корректируются по результатам других, и наоборот.

Фармакологические виды активности, представленные при использовании известных лекарственных средств в качестве обучающей выборки, получают свои молекулярно-биологические, клеточные и тканевые эквиваленты в экспериментальных тестах и т. д. и т. п.

Ниже рассмотрены научные основы каждой из подсистем, принципы их технологии и техники, работа системы в целом и алгоритмы поиска отдельных видов биологической активности.

«Биологически активные вещества»,
Г.М.Баренбойм, А.Г.Маленков



Все тестируемые ХС проходят регистрацию и определение степени новизны, а также прогностическое установление типа потенциальной биологической (фармакологической) активности расчетными методами структурно-информационного анализа. На этом основании для веществ с невысокими значениями Q, L и М определяется та выборка тестов, через которую они должны пройти. В ряде случаев эта выборка определяется по формализованным правилам, в большинстве случаев…

В итоговом документе («Биологический паспорт»), который формируется по итогам классификации данного ХС в автоматизированной системе, излагаются цели испытаний, а также следующие сведения о тестированном ХС: исходная информация о ХС (структурная и брутто-формула, физико-химические характеристики, организация-производитель, исходное назначение); номер регистрации; степень подлинности (соответствие структур, чистота); результаты испытаний с использованием расчетных методов; оценка биологической активности и токсичных…

Можно представить схему, изображенную на рисунке ниже, в более сжатой конспективной форме, развернув все события вдоль оси времени. Смотрите рисунок — Генеральная конфигурация системы классификации ХС Такая линейная развертка событий представлена на рисунке ниже, а комментарий к ней содержится в таблице, которую можно рассматривать как расширенную подпись к этому рисунку. Смотрите рисунок — Последовательность основных…

Вся работа системы проводится в интерактивном режиме: специфика работы с биологическим тест-объектом такова, что весьма высока вероятность его отклонения от стандарта в процессе подготовки эксперимента, резкого изменения его состояния или даже гибели в процессе эксперимента и т. д. Возможны ситуации, когда результаты тестирования ХС по одной методике могут привести к изменению всего порядка последующих испытаний…

Карта информационной биотехнологии и технических средств (часть 6)

Блок 9. классификация ХС по ихспособности сенсибилизировать биологические объекты к действию Функциональное назначение Определить изменение чувствительности биологических объектов при действии на них ХС по отношению к стандартному физическому фактору (нагревание, световое облучение и другие факторы в зависимости от задачи). Знание таких характеристик позволяет: 1) прогнозировать результат комбинированного действия ХС и физфактора; 2) выявить действие ХС,…