改进了定量结构-活性关系 (QSAR) 模型,以预测酸作为HDAC抑制剂对疟疾寄生虫的活性
Wisam A Dawood1, Jacinta R Macdonald1, Tina S Skinner-Adams1
1Institute for Biomedicine and Glycomics, Griffith University, Gold Coast, Queensland, 4222, Australia; School of Environment and Sciences, Griffith University, Brisbane, 4111, Australia.
European journal of medicinal chemistry
|January 15, 2026
概括
新的定量结构-活性关系 (QSAR) 模型有效地识别了潜在的抗疟疾药物候选者,这些候选药物向Plasmodium falciparum histone deacetylases (HDACs). 这些模型通过预测化合物活性和识别强效抑制剂来加速新型疟疾治疗方法的发现.
科学领域:
- 药用化学 医学化学
- 寄生虫学的寄生虫学
- 药物发现 药物发现 药物发现
背景情况:
- 疟疾导致全球显著的死亡率,主要是来自于Plasmodium falciparum.
- 耐药性需要具有新作用机制的新型抗疟疾药物.
- 基因组脱乙酶 (HDACs) 是抗疟疾药物开发的新兴目标.
研究的目的:
- 开发和验证定量结构-活性关系 (QSAR) 模型,用于预测基于酸的化合物的抗疟疾活性.
- 为了加速发现新型HDAC抑制剂用于疟疾治疗.
主要方法:
- 使用572个胺酸结构及其Plasmodium falciparum 50%生长抑制 (PfIC50) 值生成了9个QSAR分类模型 (B1-B9).
- 通过使用已公布的西诺斯塔特衍生化合物进行外部验证,并对虚拟查结果的实验性评估.
- 使用三方分割验证来评估模型准确性 (AUC).
主要成果:
- QSAR模型B5-B9显示出高精度 (AUC0.953-0.984),表现优于第一代模型.
- 与最好的第一代模型A7 (~5%) 相比,B7和B8模型显示出更好的外部验证准确性 (> 67%).
- 实验验证证证实B7模型在识别强效抗等离子体化合物方面具有更高的准确性 (~81%),包括三次与纳米分子活性相匹配.
结论:
- 开发的QSAR模型 (B7,B8) 显著提高了用于疟疾药物发现的潜在HDAC抑制剂的识别.
- 这些模型有效地分类化合物,证明它们在加速寻找新抗疟疾药物的实用性.
- 确定了新的强效抗等离子体化合物,其中两个抑制了脱乙酶活性,验证了QSAR方法.
