化學生物信息學方法在醫藥研究中的應用

孫曉晶

[摘要] 在醫藥探究中每一個步驟和環節都會涉及到化學生物學方面的知識，所以對化學生物信息學方法在醫藥研究中的應用進行分析，對提高醫藥研究水平具有一定的現實意義。該文分析了化學生物信息學以及主要研究內容，藥物信息提取的幾種形式并展望了化學生物信息學科方法在醫藥研究中的應用。

[關鍵詞] 化學生物信息學;醫藥研究;應用

[中圖分類號] R9 [文獻標識碼] A [文章編號] 1672-5654（2018）08（c）-0115-02

化學生物信息學在藥物研究中的應用是非常廣泛的，尤其是在新藥研究中具有非?？傄膽脙r值?；瘜W生物信息學方法的應用，能夠利用藥物-靶點之間相互作用的關系構建模型或者進行預測研究，以此來發現新的要用靶點，然后對藥物的不良反應進行預測，進而對藥物的安全性進行評價。另外，通過化學生物信息學方法的應用，有利于人們對與藥物相關的數據進行系統性的了解。同時，化學生物信息學方法的應用也是能夠為人們正確選擇藥物研究方向提供科學的依據，從而創造出更有價值的藥品。

1? 化學生物信息學以及其主要的研究內容

1.1? 化學生物信息學的應用意義

研究表明化學生物信息學在藥物研究方面具有重要的作用，其已經成為了新藥研究的一個主要方向。在藥物研究中，化學生物信息學方法的應用是非常廣泛的。在一種藥品的研究中，從發現到臨床結束需要耗費大量的時間、精力和財力，所以在此過程中應用化學生物信息學能夠推動新藥研究的速度，降低新藥研究成本等?；瘜W生物信息學的應用有利于對新藥的靶點、方法進行探究，同時通過與之相關的多學科的交叉應用能夠提高新藥的研究質量，加速新藥的研發周期等。隨著科學技術和網絡技術的迅速發展，人類基因組織計劃不斷完成，在醫藥研究方面所需的化學數據、生物數據以及臨床數據等都可以利用網絡技術進行獲取，這也為化學生物信息學的研究提供了非常有利的保障。另外，化學生物信息學的應用能夠為藥物研究提供新的方法，也能夠更加直觀地進行藥物進行的獲取，比如在此方法的應用中，可以利用藥物-靶點之間相互作用的關系進行藥物新靶點的發現，然后對藥物在應用中的副作用進行預測，以此來提高藥物研究的安全性。在藥物研究過程中還可以通過對蛋白質結構功能的探究治療某些特定的疾病。

1.2? 化學生物信息學的研究內容

①基于化學信息學的應用，分為高通量虛擬篩選數據分析、特定靶點的藥物設計。在此內容的研究中面臨著很多的問題，傳統的解決發方法已經無法滿足當前的應用需要了。隨著計算機技術的發展以此為基礎的化學信息學新的方法逐漸被開發出來，主要被應用到了復雜性高通量虛擬篩選數據的應用當中，為此提供了新的方法論，對新要藥研究提供了重要的促進作用。特定靶點的藥物設計。此項內容需要利用高精度的預測模型從化合物數據庫中進行藥物先導物的搜索，然后對其進行結構優化。所以在此研究中需要應用到高精度的機器學習算法進行特定靶點的藥物設計。②基于生物信息學的應用。生物信息學主要是研究核酸、蛋白質等生物分子的，在研究過程中能夠對生物分子的結構、序列、功能以及相互作用關系進行探究，并對生物的起源進行追溯，以此來分析生命現象，這就為生命的認知以及疾病研究提供了重要的參考依據。在具體的研究過程中，應用生物信息學能夠對蛋白靶標的結構功能進行研究，這樣就可以對藥物與蛋白質之間的作用關系進行分析，從而加速基于靶標配體藥物研究的發展。③基于化學基因組學的應用。此部分內容主要是從藥物分子的角度對藥物進行研究的，其側重點在于與藥物結合的大分子物質方面的探究。其最主要的目的是將化學空間和生物空間進行整合，也就是對生物靶點進行整合，這樣靶點所對應的藥物小分子以及它們的生物功能就可以集中到一個知識處理平臺上，這樣就可以利用可視化的手段對這些信息進行對比分析，據此鑒別出具有藥理作用的新型的藥物前體。最后，在臨床藥物研發中的應用。此部分內容主要包括藥物基因數據的分析、代謝組學以及蛋白質組學的分析。在此分析過程中代謝物以及蛋白質定性定量分析是難點問題，所以怎樣進行最優參數組合的獲取是制藥分析的關鍵。

2? 藥物信息提取的幾種形式

2.1? 分子水平形式的藥物信息提取

在此方面的研究中主要是從化學物質出發，將影響藥物活性的主要構成因素藥物和靶標蛋白分子結構進行分析，然后基于此為主要帶你對各種藥物的研究方法進行擴展，具體可以分為基于藥物結構-活性關系的研究以及基于分子對接技術的研究。①主要是利用數學模型進行藥物分子結構和活性參數之間的數學變量關系進行分析，然后對藥物分子的活性結構進行探究，之后再找到其中重要的結構因素，以此來對其活性進行具體的預測。②分子對接技術是運用分子方法對藥物和靶點蛋白質之間的關系進行模擬，然后對其相互作用強度的大小進行排序。此種技術主要是對單個藥物分子和單個靶點蛋白質之間的關系進行研究，然后構建三維結構信息，這需要消耗大量的時間，但取得的最終結果卻是很令人滿意的。

2.2? 細胞水平形式的藥物信息提取

藥物在人體中的作用可以看成是對人體復雜結構的一種擾動，然后使其向正常甚至更加良好的生理狀態進行發展。細胞水平形式的藥物信息提取能夠加深對藥物作用機制的理解，也能夠對分子結構產生的現象進行解釋。這種形式的信息提取主要是利用藥物在不同尺度下呈現出的譜化在特定人體研究系統下的干擾行為進行表示。同時據此也能夠將藥物和靶標蛋白之間的作用關系進行譜化，以此來對藥物的不良反應進行研究。

2.3? 組織水平形式的藥物信息提取

對藥物信息進行提取在層級上是不斷提高的，比如在實驗以及臨床過程中都會對藥物療效和副作用數據進行理解和分析，這些數據可以在組織甚至更高層級上對藥物行為進行反饋。這些數據能夠為藥物研究提供重要依據，也能夠對藥物的靶標進行預測，從而對藥物的研究成效進行評價。

3? 化學生物信息學新型方法在醫藥研究中的應用

3.1? 在模型特征分布基礎上對奇異樣本進行診斷和特征選擇的方法

此種方法主要是通過對探究樣板中的模型誤差的分布情況進行預測，然后對其數據特征進行統計，這樣能夠對正常樣本和奇異樣本進行區分。為此發展出了一種適用于奇異樣本診斷的蒙特卡洛方法。此種方法主要是對數據中不同類型的樣本進行診斷，這樣能夠降低掩蔽效應所帶來的不利影響。同時通過奇異樣本之間的比較診斷能夠突出此種方法的優越性。樣本空間與特征空間之間具有相互作用的關系，所以在具體的研究過程中可以構建起一個統一的框架，以此來對奇異樣本進行診斷，并對變量進行選擇。此種方法在應用過程中主要是利用模型系數的分布情況進行變量的選擇，然后再結合樣本預測的誤差情況對奇異樣本進行診斷，然后利用后項消除策略對樣本空間和變量控空間之間的相互作用關系進行分析。同時此種方法在模擬數據分析中的應用對提高其性能具有重要作用。

3.2? 基于核方法和核融合研究提出的新方法

①基于SMILES表征的字符串核支持向量機算法。此方法主要是利用與其他核函數的描述內容進行必然，以此來提高此方法的性能。這種方法在具體的應用過程中比較簡單，不需要對分子描述符進行計算。②兩步算法。此種算法主要被應用在核空間內冗余特征問題的解決上。首先要對核空間內進行噪處理，然互利用線性支持向量機在此空間內展開研究。

3.3? 決策樹以及基于決策樹集成算法提出的新方法

自適隨機森林算法，此種方法與原始算法相比具有更高的預測性能。此種方法在應用中主要是通過決策樹的自動逐步特征對樣本的復雜程度進行降低，然后將其與蒙特卡洛樣本方法進行結合，發展出一種蒙特卡洛樹算法，主要被用于代謝組數據模式信息的分析當中。這種算法被應用到了兩個代謝組學數據的分析當中，并以此獲取代謝組學數據的清晰模式。

3.4? 在化學基因組學的基礎上，發展了基因標度地預測藥物-靶點相互作用網絡的方法

此種方法主要是通過藥物-靶點對的結合常數，然后對藥物-靶點集的正樣本與負樣本進行區分。此種方法主要是藥物-靶點之間的作用關系進行表示，也就是一個藥物-靶點對可以利用藥物描述和蛋白質描述進行表示。在此研究中隨機森林模型被用來進行最后預測模型的構建，經過對其構建結果的分析可以看出在研究中發展起來的化學基因組學框架是非常合理的。同時，通過對未知的藥物-靶點對的網絡分析，能夠對藥物在臨床上應用的藥理特征進行顯示，也可以說此種方法能夠對藥物-靶點的研究行為提供科學的依據。

4? 結語

綜上所述，隨著經濟的發展和科學的進步，藥物信息技術也在不斷的發展過程中，其發展進程對新藥的發現與研制帶來了革命性質的改變，其研究成果對醫藥研究以及社會的發展帶來了重大的促進作用。健康醫療產業已經成為了發達國家的支出性產業，伴隨著我國經濟步伐的不斷前進，醫療產業也將為我國的經濟和社會建設作出巨大的貢獻。但當前我國醫療衛生保障水平較低，在新藥研發期間提高研發效率，縮短研發周期，減少研發費用，降低研發風險等一直是藥物研究人員的追求?；瘜W生物信息學在藥物研究方面具有重大的作用，對其在醫藥研究中的應用進行分析，對提高我國醫藥研究效率，促進我國醫藥研究水平的提升具有重要意義。

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（收稿日期：2018-05-28）