抗生素药物血浆蛋白结合率的定量构动关系.PDFVIP

华西药学杂志 W C J ·P S 　2003 ,18 ( 1) :1～5 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 研究论文 抗生素药物血浆蛋白结合率的定量构动关系 周 　鲁 ,苏 　怡 ,左之利 ,赵蔡斌 ,夏昆华 四川大学化工学院制药工程系 ,四川 成都610065 摘要 : 目的 　应用人工神经网络方法对 61 种抗生素进行药物分子结构和药物血浆蛋白结合率的定量结构 - 药物动力学关系 ( ) 的研究 QSPR 。方法 　建立了含一个隐含层的反传神经网络 ,输出层为实验获得的药物血浆蛋白结合率 ;输入层为计算获得 的药物分子的理化参数 ,量化参数和分子连接性指数等药物分子结构参数。为了验证网络训练结果 ,随机挑选 51 个药物为训 练集 ,进行了 leave - one - out 分析。结果 　最后利用挑选剩下的 10 个药物进行预测 ,其血浆蛋白结合率的预测值能很好地与 实验数据相吻合。结论 　所建立的神经网络模型能够有效地进行药物血浆蛋白结合率与药物分子结构的相关性分析。同时 也证明了人工神经网络功能强大 ,将成为药物 QSPR 研究的一个有效工具。 关键词 : 药物动力学 ;药物分子结构 ;血浆蛋白结合率 ;神经网络 ;抗生素 ( ) 中图分类号:R969. 1 ,R911 文献标识码 :A 文章编号 :1006 - 0103 2003 01 - 0001 - 05 Qantitative structure - pharmacokinetic relationship of antimicrobial agents drug plasma protein binding ZHOU Lu ,SU Yi ,ZUO Zhi - li ,ZHAO Cai - bin ,XIA Kun - hua Department of Pharmaceutical Engineering , College of Chemical Engineering , Sichuan University , Chengdu 610065 , China Abstract :OBJECTIVE　To study and demonstrate the application of neural network to research the quantitative structure - pharmacokinetic ( ) relationship QSPR of 61 kinds of antimicrobial agents. METHODS 　Firstly ,three - layer back propagation system network was established in cluding an input layer , a hidden layer and an output layer. The input layer of the neural network is the quantum chemistry parameter , physical - chemistry parameter and molecular connectivity index of drug. The output of the neural network is the pharmacokinetic property - drug plas ( ) ma protein binding DPPB of antimicrobial agents which is derived from the experimental data . Secondly , the prediction ability of the network