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Biomacromolecules：口服胰岛素药物研发获新突破
据统计，全球近3.5亿人罹患糖尿病，预估到2030年患者将增长到5亿人。中国已是世界上糖尿病第二大高发国，患者超过1亿人，且呈继续增长态势。全球胰岛素市场目前规模大约为140亿美元。口服胰岛素制剂的研发历经长远，早出现在1930年代，可是至今无人成功。胰岛素是一种蛋白质，很容易被胃酶摧毁，并且由于分子体积大，无法经肠道吸收进入血液调整血糖浓度，从而成为无数专家一生未攻克的难题，所以至今为止胰岛素只能注射使用，口服胰岛素一旦研发成功将极大地改善胰岛素依赖型糖尿病患者的生活质量。
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一个修正的药物经皮吸收数学模型
目的:建立药物经皮吸收的数学模型.方法:用量子化学参数表示分子形成氢键的能力,用多元回归分析法建立药物经皮渗透系数(lgP)与正辛醇-水分配系数(lgKoct)、分子体积(V)和分子形成氢键能力(Hb)之间的相关方程式.结果:36个有机化合物和12个甾体激素类药物透过人皮肤的渗透系数均与正辛醇-水分配系数、分子体积和分子形成氢键能力具有良好的相关性,复相关系数分别为0.9772和0.9461.结论:该模型lgP=lgKoct-βV-γHb+δ的物理意义明确,可以较好地反映药物渗透系数与药物结构的关系.
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从电性参数和分子体积预测药物的血浆蛋白结合率
目的:从电性参数和分子体积预测药物的血浆蛋白结合率.方法:根据半经验自洽场分子轨道AM1法得到的优化构型用Monte Carlo法计算得到分子体积.用逐步多元回归分析法建立从药物的电性参数、脂溶性和分子体积预测14种不同结构药物牛血清白蛋白结合率的数学模型.回归方程采用statistics60软件进行逐步多元回归分析得到.结果:13种不同结构药物的牛血清白蛋白结合率与分子酸碱性指示变量和分子体积有良好的相关性.回归方程为:%B(DAB)=187.42-39.47I+1.0×10-3V2-0.77V(n=13,R=0.9632).结论:药物血浆蛋白结合率与分子的电性和分子体积密切相关.从分子电性参数和分子体积预测药物血浆蛋白结合率具有方便快捷的优点,可用于相关的药动学参数的研究.
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用神经网络法预测药物在体透过人皮肤的渗透性
目的:预测药物在体透过人皮肤的渗透性.方法:以正辛醇/水分配系数(logP)、分子体积(V)、氢键酸度(Σα2H)和氢键碱度(Σβ2H)等理化参数作为输入层神经元,以药物在一定时间内在体透过人皮肤的透过比的对数值(R,透过量/未透过量)作为输出层神经元,建立起合适的BP(Back-propagation)神经网络.结果:17个药物在一定时间内在体透过人皮肤的透过比的神经网络计算值和实测值均相当符合.结论:用BP神经网络法可以较好地预测药物在体透过人皮肤的渗透性.
