16.0. Множественный регрессионный анализ
Наиболее распространенным из этих подходов является предложенный Хэншем в 1968 г. множественный регрессионный анализ, основным уравнением для которого является следующее:
log Г/С = — k(logP)2 + k2(logP) -(- k3crp + k4Es + k6.
По существу это уравнение регрессии, приведенное в разд. 3.3, по в него введены два дополнительных члена кзор и k4Es. Наиболее важными переменными в данном уравнении являются: 1) коэффициенты распределения (Р) (в системе этанол — вода); 2) о- и р-константы Гаммета, используемые в аналогичном упомянутом уравнении, основанном на принципе линейности свободных энергий (разд. 17.2), и 3) стерические константы Тафта (Es), позволяющие оценить свободный объем, остающийся между молекулой и ее рецептором при их взаимодействии, ■а также размер заместителей, введение которых в исходную молекулу не приведет к нарушению взаимодействия из-за стерических затруднений (разд. 16.2). Обсудим теперь подробнее каждый из этих типов дескрипторов.
С — наименьшая концентрация, при которой вещество проявляет биологическое действие, и Р — коэффициент распределения см. в разд. 3.3 (т. 1). Коэффициенты распределения большого числа соединений определены экспериментально, величины Р (log Р) несколько тысяч соединений приведены в обзоре Leo и сотр. (1971). Если значения Р изучаемого вещества не известны, лучше определить их экспериментально, например методом, описанным в разд. 17.1. Если результаты нужны ■срочно или нет экспериментальных источников, величину Р можно рассчитать (приблизительно) как сумму констант ее фрагментов, перечисленных в табл. 17.2. Перед тем как приступить к расчетам подобного типа, следует точно уяснить границы их применимости и случаи, в которых необходимо использовать некоторые модификации [Pekker, 1977].
Физический смысл о- и р-констант Гаммета (как и о-констант Тафта для алифатических соединений) обсуждается в разд. 17.2. Величины, определенные экспериментально, наиболее часто используемые, приведены в табл. 17.4 и в книге Perrin, Dempsey, Serjeant (1981); о- и р-константы см. также Hansch, Leo (1979).
При проведении op-анализа полизамещенных соединений расчеты следует начинать с использования о-констант одного из заместителей или любой комбинации заместителей (суммированием их о-констант) до тех пор, пока не будет получен максимально высокий коэффициент корреляции (г) для коэффициента к3 у этих переменных.
Один из основных недостатков о-констант заключается в дом, что они относительно мало отличаются друг от друга, по- 352
скольку варьируются в интервале 1,8 логарифмических единиц. Более того, не следует особенно доверять второму знаку после запятой в значениях о-констант, поскольку все они являются результатом вычитания двух логарифмических чисел, сотые доли каждого из которых или их обоих определены недостаточно надежно [Albert, Serjeant, 1984]. Несмотря на эти ограничения, о-константы наиболее широко используют в регрессионных уравнениях для учета электронных эффектов заместителей — эффектов, во многом определяющих изменения биологической активности соединений.
Альтернативный подход, по-видимому еще редко используемый, заключается во введении непосредственно в регрессионное уравнение констант ионизации. Это не только позволяет избежать ошибки, возможной при вычитании двух логарифмических величин (процесс Гаммета), но и дает более точное представление о распределении электронной плотности во всей молекуле в целом. Для веществ, частично ионизированных при физиологических значениях pH, степень ионизации может быть использована в качестве наиболее точного дескриптора. В случае неионизирующихся веществ можно использовать величины дипольных моментов, рассчитанные, в частности, как сумма локальных диполей, вычисленных по диаграмме электронной плотности на основании расчетов методом Паризера — Парра [Kier, 1971].
В качестве дескриптора, учитывающего стерические факторы, до сих пор наиболее широко использовали так называемые стерические константы Es. Эти величины предназначены для введения в регрессионное уравнение параметров, характеризующих: 1) объем заместителей и 2) особенности пространственного строения, которые обеспечивают наличие сродства (для наиболее важных участков молекулы) и возможность доступа лекарственного вещества к рецептору. Константа Es представляет собой стерический параметр, введенный Тафтом и полученный им на основании большого числа разных экспериментов. Тафт исследовал состояния равновесия в реакциях соединений, молекулы которых содержат объемные заместители, так или иначе связанные химическим (но не биологическим) реакционным центром. Хэнш ввел этот дескриптор в свое уравнение и часто его использовал. В тех случаях, когда этот параметр не действует, в качестве альтернативного варианта можно применять величины молекулярной рефракции. Константа Тафта относится к одному заместителю [Taft, 1956], в то время как молекулярная рефракция может быть отнесена как к одному заместителю, так (при суммировании) и ко всей молекуле [Vogel, 1948; Hansch et al., 1973].
Применение какого-либо дескриптора позволяет иногда получить удовлетворительную корреляцию, однако в большинстве случаев одного дескриптора недостаточно. Таким образом, для определения свойств молекулы, обусловливающих ее взаимодействие с рецептором, как правило, необходим набор параметров. Обычно химики (сознательно или бессознательно) пренебрегают последним (стерическим) членом в уравнении Хэнша, сохраняя его постоянным для серии соединений, пространственные характеристики которых, по их мнению, изменяются незначительно. Однако уже из огромного различия в биологическом действии R- и S-стереоизомеров отчетливо видно, что вклад стерического фактора в уравнение Хэнша может быть наиболее важным. Следует отметить, что определить величины констант Es очень трудно. В настоящее время предпринимаются попытки разработать менее сложныё способы количественной оценки стерических эффектов заместителей: их обсуждению посвящен разд. 16.2.
В качестве дополнительного члена в регрессионном уравнении было предложено использовать степень образования водородных связей [Fujita, Nishoika, Nakajima, 1977]; этот и другие потенциально возможные члены уравнения обсуждаются в работе Hansch и Leo (1979). Однако регулярно ни один из них не применяется.
Еще по теме 16.0. Множественный регрессионный анализ:
- Результаты регрессионного анализа
- Г. Некоторые размышления по поводу регрессионного анализа.
- Расстройство множественной личности
- 29.Желчный пузырь со множественными перегородками.
- Множественный (или рассеянный) склероз
- Теория множественного интеллекта Гарднера
- Множественные месенджеры
- Множественные сравнения
- Распространенность первично множественных злокачественных новообразований на территории Алтайского края
- Заболевания с множественным механизмом передачи
- Прогностическое значение определения маркеров сердечной недостаточности BNP и NT-proBNP у пациентов с множественной миеломой
- 11.Понятие о Я-концепции. Единство личности и множественность Я-образов.
- 11.Понятие о Я-концепции. Единство личности и множественность Я-образов.