两毒性预测软件应用于中药成分毒性预测的验证分析

Abstract

目的: 计算机预测为中药毒性成分发现提供了简单快速的初步筛选工具。而现有预测软件原理有两类,一类是基于合成药物开发的定量构效关系(QSAR)模型;另一类是基于分子对接预测毒性。而天然产物与合成药物结构上有所不同,因此现有软件是否适用于中药成分预测需要验证。 方法: ADMET Predictor与VirtualToxLab分别是基于QSAR与分子对接开发的毒性预测软件。通过查阅PubMed、中国中药成分数据库、Toxnet,收集中药成分毒性数据,验证两软件中肝毒性、急性毒性、雌激素受体作用以及CYP抑制模型。根据文献方法与灵敏度、特异度、约登指数、马修斯相关系数来评价两软件。 结果: ADMET Predictor预测急性毒性符合文献中评价QSAR模型的标准;肝毒性的约登指数,马修斯相关系数分别为0.58和0.58;雌激素受体作用灵敏度为67%,对CYP1A2,2C9,2D6,3A4抑制的约登指数分别为0.11,0.42,0.80,0.09,马修斯相关系数分别为0.16,0.57,0.78,0.11。VirtualToxLab预测雌激素受体作用灵敏度为91%,对CYP1A2,2C9,2D6,3A4的约登指数分别为0.61,0.46,0.68,0.55,马修斯相关系数分别为0.62,0.55,0.70,0.57。 结论: ADMET Predictor与VirtualToxLab均可应用于中药成分预测,其中雌激素受体作用以及CYP抑制,VirtualToxLab表现优于ADMET Predictor。