CYP1A2抑制剂预测模型的建立及评价

• 作者: 孙昊鹏 尤启冬 李曼华
• 来源期刊: 中国药科大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: CYP1A2抑制剂 预测模型 对接 药效团模型 自动化流程
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 401-409
• 页数: 9页
• 分类号: R914.2
• 字数: 7848字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11665/j.issn.1000-5048.20130504

摘要

CYP1A2酶在药物代谢中起着重要作用,抑制CYP1A2会引起被CYP1A2代谢的其他药物代谢率降低,从而导致这些药物的血浆浓度增加,进而使药物的生物效应增强,可能产生药物毒性.因此识别区分CYP1A2抑制剂成为新药早期评选及药物安全性评估的研究重点.本研究利用674个已知CYP1A2抑制活性的化合物构建CYP1A2抑制剂配体库,从基于受体和基于配体的角度,采用分子对接和药效团的方法,利用Pipeline Pilot软件建立自动化筛选预测流程,简单全面地从蛋白-配体结合角度快速准确预测出CYP1A2的抑制剂分子.最终从配体库中共预测出16个目标化合物,其中14个化合物具有CYP1A2抑制活性.研究最后对美国成药数据库进行综合预测,共发现4个药物是已报道的CYP1A2抑制剂.说明本模型对CYP1A2抑制剂具有很好的预测能力,可以应用于CYP1A2抑制剂的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尤启冬	中国药科大学江苏省药物设计与优化重点实验室	198	1497	20.0	28.0
5	孙昊鹏	中国药科大学药物化学教研室	5	10	2.0	3.0
14	李曼华	中国药科大学药物化学教研室	1	5	1.0	1.0