Компьютерное прогнозирование токсикологических и фармакокинетических характеристик лекарственных соединений

Научная значимость. Исследование токсикологических и фармакокинетических свойств лекарственных соединений является важнейшим этапом доклинических исследований; неудовлетворительные результаты могут сделать дальнейшую разработку лекарственного препарата невозможной. Поэтому разработка методов in silico для предварительной доклинической оценки токсикологических и фармакокинетических свойств представляет собой актуальную и важную задачу. Цель. Целью исследования был обзор современных подходов к компьютерному прогнозированию параметров абсорбции, распределения, метаболизма, выведения и токсичности (ADMET) фармакологически активных соединений, в частности наиболее значимых токсикологических и фармакокинетических параметров, а также представление результатов собственных исследований авторов в этой области. Обсуждение. Согласно обзору моделей прогнозирования токсикологических свойств химических соединений (острой токсичности, канцерогенности, мутагенности, генотоксичности, эндокринной токсичности, цитотоксичности, кардиотоксичности, гепатотоксичности и иммунной токсичности), точность прогнозов составляла от 74,0% до 98,0%. Согласно обзору моделей прогнозирования фармакокинетических свойств химических соединений (абсорбции в желудочно-кишечном тракте, пероральной биодоступности, объёма распределения, общего, почечного и печёночного клиренса, а также периода полувыведения), коэффициент детерминации прогнозов составлял от 0,265 до 0,920. Обзор литературы показал, что наиболее широко используемыми методами компьютерной оценки параметров ADMET фармакологически активных соединений были метод случайного леса и метод опорных векторов. Авторы сопоставили данные литературы с результатами, полученными ими при моделировании 12 токсикологических и фармакокинетических свойств химических соединений с использованием консенсусного метода в системе IT Microcosm и искусственных нейронных сетей. Система IT Microcosm превосходила описанные в литературе модели по прогнозированию 2 токсикологических свойств, включая канцерогенность и гематоэнцефалический барьер...