QSAR模型预测化合物毒性的研究进展

Abstract

人类每天都暴露在各类化学品及环境污染物中,针对这些化学物质毒性的评价是十分庞大的工作。任何化学物的生物学效应都与其结构有关,定量构效关系(QSAR)模型可通过对一组化合物的结构及毒性效应数据建模,以预测其它结构已知的化合物对机体的潜在毒性作用,是一种高效、简便的计算机模拟方法。到现在为止,QSAR模型研究已经日益成熟,在毒理学各个领域都有应用。急性毒性是化合物危险性评估中的基础,一般都要首先进行急性毒性实验,以对化合物毒性有初步了解。已有的预测化合物急性毒性的QSAR模型可以分为两大类:全局QSAR模型和局部QSAR模型。前者在构建模型时纳入了各类型化合物作为训练集,而后者则是仅用某一类或几类化合物构建模型。全局模型因为在建模时纳入了更多类型的化合物,使得模型具有更大的应用范围,但预测能力较弱;而局部模型的预测能力得到大大提高,但其应用范围较小。致突变性是遗传毒性中的一种,由于其机制较复杂,并可通过多种实验来测定,当前用于预测致突变性的QSAR模型毒性终点多为"阳性/阴性"这类定性指标。为了通过QSAR模型对遗传毒性机制做进一步理解,同时提高模型的稳健性和预测能力,一些诸如量子力学、分子连接性类的描述符也逐