26 сентября 2012

Статистическая характеристика знаний о биологической активности массива химических соединений

Введем понятие пространства видов биологической активности химических соединений, сокращенно — пространство БАХС. Осями его являются — ось видов биологической активности (БА) и ось множества ХС. Пространство дискретно. Каждому-значению «оси ХС» может соответствовать несколько значений оси «виды биологической активности». Очевидно, число элементов пространства БАХС зависит от величины множества ХС и детализации знания вида активности. Очевидно также, что в зависимости от цели можно строить различные варианты пространства биологической активности ХС.

Дадим нижнюю оценку числа элементов этого пространства, используя приведенные выше цифры о числе известных болезней человека: 104 — 105 — число видов активности, связанных с воздействием ХС на патологические процессы в организме человека, тогда общее число элементов пространства биологической активности ХС составит величину, равную 104-5*6*106=6*1010-11. С учетом разных организмов число элементов пространства БАХС много больше.

Определенные сведения о каком-либо виде биологической активности имеются лишь для небольшой доли ХС, входящих в массив. Что касается большей части ХС, мы практически не имеем данных относительно их биологической активности. По отношению к разным видам биологической активности степень изученности массива ХС очень различна.

Так, например, ростотормозящая способность ХС в отношении трансплантируемых опухолей мышей и крыс изучена для нескольких сотен тысяч веществ. С другой стороны, адаптогенная активность веществ изучена у немногих сотен веществ.

Антибиотическая активность по отношению к некоторым штаммам патогенных микробов исследована у десятков тысяч веществ. Ростостимулирующая и наркотическая активности изучены у многих тысяч веществ, тогда как тератогенная и морфогенетическая — у очень немногих.

В настоящее время, как уже отмечалось ранее, известно около 10 000 оригинальных субстанций лекарств, что представляет малую толику всего массива ХС. Очевидно, что скорость пополнения знаний о пространстве БАХС полностью зависит от производительности методов определения биологической активности и вложенных в эту область средств. Известно несколько программ массовых испытаний ХС.

Так, при поиске противоопухолевых веществ в США было испытано около 100 тыс. ХС, кортизоноподобных — около 15 тыс., в Индии на 10 видов активностей испытывались экстракты из 800 растений (Брехман, Добряков, 1971). Эти три программы заполнили пространство биологической активности ХС «островком» из 1* 100*103 + 1*15*103 + 10*0,8*103=1,23*105 элементов.

Таким образом, наши знания в области действия ХС на патологические процессы в организме человека занимают лишь малую часть пространства биологической активности ХС. Еще меньшую часть этого пространства занимают наши знания в области биологической активности ХС на тканевом, клеточном, биохимическом и молекулярном уровнях.

В целом наши области знания в пространстве «виды биологической активности — массив ХС» образуют небольшие островки, редко полоски, случайно расположенные друг относительно друга. Такова общая картина экспериментальных знаний о биологической активности массива ХС. К этому следует добавить, что, как отмечалось выше, это пространство расширяется как за счет роста массива ХС, так и множества видов активности.

Так возникает парадоксальная ситуация: если экспериментальное изучение БАХС не будет интенсифицировано в десятки и сотни раз, то успехи химии, биологии и других наук неизбежно приведут к понижению доли достоверного знания в пространстве БАХС. Массированное экспериментальное изучение пространства БАХС, несомненно, возможно только на основе новой технологии, позволяющей качественно увеличить производительность труда в этой области науки.

Можно поставить вопрос о знании биологической активности массива ХС в более мягкой, вероятностной форме: пусть большая часть точек и областей этого пространства экспериментально не определена, однако эти знания могут позволить давать вероятностную оценку в отношении неисследованных областей пространства. Каковы же области такого «вероятностного» знания в смысле размера областей и уровня достоверности?

К сожалению, в настоящее время привлечение различных методов предсказания активности неисследованной части ХС на основании уже полученной не позволяет качественно изменить соотношение областей знания и незнания в пространстве БАХС. Конечно, для некоторых видов активности и для некоторых классов ХС уже сейчас существуют достаточно эффективные методы такой оценки, однако возможности их явно недостаточны. В обозримом будущем, когда на базе существенного (но далеко не полного) расширения суммы экспериментальных знаний станет возможным прогноз в большей части пространства БАХС с разумными достоверностями, следует ожидать качественного скачка в этой области.


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



Общие соображения Основным языком всей системы является язык ОВБА. Это язык представительных наборов моделей клетки, организма человека и биосферы. При построении модели человека использовано гистогенетическое его представление. В надстройку системы классификации введены дополнительные тест-объекты, более детально представляющие разновидности ткани организма. Эти тест-объекты являются элементами представительной модели организма, поэтому ответы, которые они дают, непременно выражаются на…

Несмотря на общность клеточного строения и основных биохимических процессов в мире живого, реальные цитологические, биохимические и молекулярные развития между представителями различных типов, классов, отрядов, семейств, родов и видов столь значительны, что избирательность действия химических соединений, как правило, очень велика. Существует множество примеров такого избирательного действия: так, молекулы фосфорорганических инсектицидов в организме насекомого превращаются в другое,…

Каковы же принципы создания и совершенствования переводов с языка ОВБА на названные языки? Напомним, что при выборе системы тест-объектов, характеристик и дополнительных методов предсказания биологической активности были использованы принцип представительности набора тест-объектов и характеристик и принцип эпиморфизма. Первый из этих принципов является общеметодологическим и не дает непосредственных возможностей создать тот или иной алгоритм перевода. Он…

Эвристический анализ является мощным способом разработки алгоритма и в отношении «старых» видов биологической активности, и в отношении новых, для которых еще не найдены хорошие вещества, но особенно он ценен, конечно, в отношении именно новых видов активности. Пока нет, например, веществ, обладающих хорошей противовирусной активностью. Можно ожидать ее от веществ, обладающих выраженной тропностью к двухтяжевым РНК,…

Очевидно, что исходная совокупность свойств, которые должны эпиморфно проектироваться среди все усложняющихся объектов, определяется заранее экспериментатором в зависимости от поставленной задачи. По этой совокупности далее и формируются графы моделей. По принципу отбора этих свойств формируемые графы могут быть разделены на три группы. Первая группа основана на эпиморфной проекции общебиологических свойств (рост, деление, дыхание, движение и…