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基于3D药效团的精神活性物质预测模型

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目的:探索快速甄别新精神活性物质的工具,为新精神活性物质结构预警、禁毒决策提供技术支撑.方法:基于《非法物质折算表》和DEA Controlled Substance两套管制物质数据集,构建了3D药效团模型.结果:本研究构建的5个药效团模型(D1C1-Ph6、D1C2-Ph5、D1C3-Ph1、D2C1-Ph6、D2C2-Ph7)在相应聚类结构的测试集化合物上均表现出良好的预测结果,其中三个外部样本都与D1C2-Ph5 有 0.9 以上的匹配值.结论:药效团模型能够超越骨架结构的限制,体现一系列生物活性分子共有的关键结构特征,从而辅助新精神活性物质的快速识别,防止危害性物质的快速泛滥.
Construction of 3D-Pharmacophore Model for Psychoactive Substances Prediction
Objective:To explore the tools for rapid screening of new psychoactive substances,and to provide technical support for early warning of new psychoactive substances structure and drug control decision-making.Methods:The 3D pharmacophore models were constructed based on two sets of controlled substance datasets(Illegal Drug Conversion Table and DEA Controlled Substance).Results:The five pharmacophore models(D1C1-Ph6,D1C2-Ph5,D1C3-Ph1,D2C1-Ph6,D2C2-Ph7)constructed in this study all showed good prediction results on the test set compounds with corresponding cluster structure,and three of the external samples had matching values above 0.9 to D1C2-Ph5.Conclusion:Pharmacophore model can go beyond the limitation of skeleton structure and reflect the key structural features shared by a series of bioactive molecules,thereby assisting the rapid identification of new psychoactive substances and preventing the rapid emergence of hazardous substances.

New psychoactive substancesPharmacophoreDrug controlEarly warning of structure

李佳维、肖伟烈、张兴杰、刘昕、刘美、张芮菡

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云南大学药学院/教育部自然资源药物化学重点实验室/化学科学与工程学院,云南 昆明 650500

云南警官学院智慧禁毒教育部重点实验室/毒品分析及禁毒技术公安部重点实验室/云南省智慧禁毒重点实验室,云南 昆明 650223

新精神活性物质 药效团 禁毒 早期结构预警

云南大学大学生创新创业训练项目云南大学教育教学改革研究项目云南警官学院校级科研项目云南省智慧禁毒重点实验室内部课题

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2024

中国药物滥用防治杂志
中国药物滥用防治协会 军事医学科学院毒物药物研究所

中国药物滥用防治杂志

影响因子:0.584
ISSN:1006-902X
年,卷(期):2024.30(6)