反向传播法构建青霉素类药物的定量构动关系

作者：潘祎; 黄小凤; 黄忠朝^*; 刘艺平^*; 屈健; 赵程程

来源：国际药学研究杂志, 2019, 46(04): 283-286.

DOI：10.13220/j.cnki.jipr.2019.04.007

• 青霉素类药物
• 神经网络
• 反向传播法
• 定量构动关系

目的通过神经网络模型研究青霉素类药物的定量构动关系(QSPR),为药物设计和临床应用提供参考。方法利用AM1量子化学算法计算了19种青霉素类药物的11个结构参数,并从文献中获得其3种药代动力学参数:半衰期(t1/2)、表观分布容积(Vap)和血浆蛋白结合率(BRPP)。随机选取其中16种药物的结构参数作为人工神经网络的输入参数,药代动力学参数作为输出参数对QSPR模型进行训练,并用剩余的3种药物对模型进行验证。结果构建的QSPR模型预测值与实验值的差别较小,平均误差分别为<0.015、<0.02和<0.025。结论基于神经网络模型能有效预测青霉素类抗生素的上述药动学参数,可用于青霉素类药物的结构设计,为寻找发现更好的药物提供参考。

• 单位
  中南大学湘雅二医院; 基础医学院; 湖北医药学院; 中南大学