化学生物信息学方法在医药研究中的应用

孙晓晶

[摘要] 在医药探究中每一个步骤和环节都會涉及到化学生物学方面的知识，所以对化学生物信息学方法在医药研究中的应用进行分析，对提高医药研究水平具有一定的现实意义。该文分析了化学生物信息学以及主要研究内容，药物信息提取的几种形式并展望了化学生物信息学科方法在医药研究中的应用。

[关键词] 化学生物信息学;医药研究;应用

[中图分类号] R9 [文献标识码] A [文章编号] 1672-5654（2018）08（c）-0115-02

化学生物信息学在药物研究中的应用是非常广泛的，尤其是在新药研究中具有非常总要的应用价值。化学生物信息学方法的应用，能够利用药物-靶点之间相互作用的关系构建模型或者进行预测研究，以此来发现新的要用靶点，然后对药物的不良反应进行预测，进而对药物的安全性进行评价。另外，通过化学生物信息学方法的应用，有利于人们对与药物相关的数据进行系统性的了解。同时，化学生物信息学方法的应用也是能够为人们正确选择药物研究方向提供科学的依据，从而创造出更有价值的药品。

1  化学生物信息学以及其主要的研究内容

1.1  化学生物信息学的应用意义

研究表明化学生物信息学在药物研究方面具有重要的作用，其已经成为了新药研究的一个主要方向。在药物研究中，化学生物信息学方法的应用是非常广泛的。在一种药品的研究中，从发现到临床结束需要耗费大量的时间、精力和财力，所以在此过程中应用化学生物信息学能够推动新药研究的速度，降低新药研究成本等。化学生物信息学的应用有利于对新药的靶点、方法进行探究，同时通过与之相关的多学科的交叉应用能够提高新药的研究质量，加速新药的研发周期等。随着科学技术和网络技术的迅速发展，人类基因组织计划不断完成，在医药研究方面所需的化学数据、生物数据以及临床数据等都可以利用网络技术进行获取，这也为化学生物信息学的研究提供了非常有利的保障。另外，化学生物信息学的应用能够为药物研究提供新的方法，也能够更加直观地进行药物进行的获取，比如在此方法的应用中，可以利用药物-靶点之间相互作用的关系进行药物新靶点的发现，然后对药物在应用中的副作用进行预测，以此来提高药物研究的安全性。在药物研究过程中还可以通过对蛋白质结构功能的探究治疗某些特定的疾病。

1.2  化学生物信息学的研究内容

①基于化学信息学的应用，分为高通量虚拟筛选数据分析、特定靶点的药物设计。在此内容的研究中面临着很多的问题，传统的解决发方法已经无法满足当前的应用需要了。随着计算机技术的发展以此为基础的化学信息学新的方法逐渐被开发出来，主要被应用到了复杂性高通量虚拟筛选数据的应用当中，为此提供了新的方法论，对新要药研究提供了重要的促进作用。特定靶点的药物设计。此项内容需要利用高精度的预测模型从化合物数据库中进行药物先导物的搜索，然后对其进行结构优化。所以在此研究中需要应用到高精度的机器学习算法进行特定靶点的药物设计。②基于生物信息学的应用。生物信息学主要是研究核酸、蛋白质等生物分子的，在研究过程中能够对生物分子的结构、序列、功能以及相互作用关系进行探究，并对生物的起源进行追溯，以此来分析生命现象，这就为生命的认知以及疾病研究提供了重要的参考依据。在具体的研究过程中，应用生物信息学能够对蛋白靶标的结构功能进行研究，这样就可以对药物与蛋白质之间的作用关系进行分析，从而加速基于靶标配体药物研究的发展。③基于化学基因组学的应用。此部分内容主要是从药物分子的角度对药物进行研究的，其侧重点在于与药物结合的大分子物质方面的探究。其最主要的目的是将化学空间和生物空间进行整合，也就是对生物靶点进行整合，这样靶点所对应的药物小分子以及它们的生物功能就可以集中到一个知识处理平台上，这样就可以利用可视化的手段对这些信息进行对比分析，据此鉴别出具有药理作用的新型的药物前体。最后，在临床药物研发中的应用。此部分内容主要包括药物基因数据的分析、代谢组学以及蛋白质组学的分析。在此分析过程中代谢物以及蛋白质定性定量分析是难点问题，所以怎样进行最优参数组合的获取是制药分析的关键。

2  药物信息提取的几种形式

2.1  分子水平形式的药物信息提取

在此方面的研究中主要是从化学物质出发，将影响药物活性的主要构成因素药物和靶标蛋白分子结构进行分析，然后基于此为主要带你对各种药物的研究方法进行扩展，具体可以分为基于药物结构-活性关系的研究以及基于分子对接技术的研究。①主要是利用数学模型进行药物分子结构和活性参数之间的数学变量关系进行分析，然后对药物分子的活性结构进行探究，之后再找到其中重要的结构因素，以此来对其活性进行具体的预测。②分子对接技术是运用分子方法对药物和靶点蛋白质之间的关系进行模拟，然后对其相互作用强度的大小进行排序。此种技术主要是对单个药物分子和单个靶点蛋白质之间的关系进行研究，然后构建三维结构信息，这需要消耗大量的时间，但取得的最终结果却是很令人满意的。

2.2  细胞水平形式的药物信息提取

药物在人体中的作用可以看成是对人体复杂结构的一种扰动，然后使其向正常甚至更加良好的生理状态进行发展。细胞水平形式的药物信息提取能够加深对药物作用机制的理解，也能够对分子结构产生的现象进行解释。这种形式的信息提取主要是利用药物在不同尺度下呈现出的谱化在特定人体研究系统下的干扰行为进行表示。同时据此也能够将药物和靶标蛋白之间的作用关系进行谱化，以此来对药物的不良反应进行研究。

2.3  组织水平形式的药物信息提取

对药物信息进行提取在层级上是不断提高的，比如在实验以及临床过程中都会对药物疗效和副作用数据进行理解和分析，这些数据可以在组织甚至更高层级上对药物行为进行反馈。这些数据能够为药物研究提供重要依据，也能够对药物的靶标进行预测，从而对药物的研究成效进行评价。

3  化学生物信息学新型方法在医药研究中的应用

3.1  在模型特征分布基础上对奇异样本进行诊断和特征选择的方法

此种方法主要是通过对探究样板中的模型误差的分布情况进行预测，然后对其数据特征进行统计，这样能够对正常样本和奇异样本进行区分。为此发展出了一种适用于奇异样本诊断的蒙特卡洛方法。此种方法主要是对数据中不同类型的样本进行诊断，这样能够降低掩蔽效应所带来的不利影响。同时通过奇异样本之间的比较诊断能够突出此种方法的优越性。样本空间与特征空间之间具有相互作用的关系，所以在具体的研究过程中可以构建起一个统一的框架，以此来对奇异样本进行诊断，并对变量进行选择。此种方法在应用过程中主要是利用模型系数的分布情况进行变量的选择，然后再结合样本预测的误差情况对奇异样本进行诊断，然后利用后项消除策略对样本空间和变量控空间之间的相互作用关系进行分析。同时此种方法在模拟数据分析中的应用对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机算法。此方法主要是利用与其他核函数的描述内容进行必然，以此来提高此方法的性能。这种方法在具体的应用过程中比较简单，不需要对分子描述符进行计算。②两步算法。此种算法主要被应用在核空间内冗余特征问题的解决上。首先要对核空间内进行噪处理，然互利用线性支持向量机在此空间内展开研究。

3.3  决策树以及基于决策树集成算法提出的新方法

自适隨机森林算法，此种方法与原始算法相比具有更高的预测性能。此种方法在应用中主要是通过决策树的自动逐步特征对样本的复杂程度进行降低，然后将其与蒙特卡洛样本方法进行结合，发展出一种蒙特卡洛树算法，主要被用于代谢组数据模式信息的分析当中。这种算法被应用到了两个代谢组学数据的分析当中，并以此获取代谢组学数据的清晰模式。

3.4  在化学基因组学的基础上，发展了基因标度地预测药物-靶点相互作用网络的方法

此种方法主要是通过药物-靶点对的结合常数，然后对药物-靶点集的正样本与负样本进行区分。此种方法主要是药物-靶点之间的作用关系进行表示，也就是一个药物-靶点对可以利用药物描述和蛋白质描述进行表示。在此研究中随机森林模型被用来进行最后预测模型的构建，经过对其构建结果的分析可以看出在研究中发展起来的化学基因组学框架是非常合理的。同时，通过对未知的药物-靶点对的网络分析，能够对药物在临床上应用的药理特征进行显示，也可以说此种方法能够对药物-靶点的研究行为提供科学的依据。

4  结语

综上所述，随着经济的发展和科学的进步，药物信息技术也在不断的发展过程中，其发展进程对新药的发现与研制带来了革命性质的改变，其研究成果对医药研究以及社会的发展带来了重大的促进作用。健康医疗产业已经成为了发达国家的支出性产业，伴随着我国经济步伐的不断前进，医疗产业也将为我国的经济和社会建设作出巨大的贡献。但当前我国医疗卫生保障水平较低，在新药研发期间提高研发效率，缩短研发周期，减少研发费用，降低研发风险等一直是药物研究人员的追求。化学生物信息学在药物研究方面具有重大的作用，对其在医药研究中的应用进行分析，对提高我国医药研究效率，促进我国医药研究水平的提升具有重要意义。

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（收稿日期：2018-05-28）