SVM在药物活性分类预测上的应用分析

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1、独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：嘞峙日期：如“，z关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文的复印件，允许该论文被查阅和借阅；学校可以公布该论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应

2、遵守此规定)签名：哆蚕当导师签名：日期：删，占·钐西南科技大学硕士研究生学位论文第1页1绪论1．1课题的研究背景及意义药物的设计与开发是一件耗资巨大而效率低下的工作，据国际上的统计，研制成功一种新药，平均需要花费10—12年的时间，耗资2．0—3．5亿美元，并且这一费用正以每年20％的速度递增，造成这种状况的一个重要原因就是缺乏深入的理论指导，因此，该领域迫切需要引入新的理论和技术加以改进⋯。计算机辅助药物设计(ComputerAidedDrugDesign，CADD)就是在这种社会需求的强大推动下产生发展起来的。随着生物信息学、化学生物学、分子生物学和计算机技术等学科

3、的迅速发展，计算机辅助药物设计在新药开发中起到越来越重要的作用，其理论和方法也不断走向成熟幢m，。基于生物学靶点(即，受体)设计的小分子药物可能从根本上克服内源性蛋白或多肽类药物的不稳定性、免疫原性和生物利用度低等缺点，从而高效阻断疾病发生和发展过程中的关键病理环节。代表这种发展趋势的新兴高科技制药公司如Agouron(LaJ011a，CA，USA)、Vertex(Cambridge，MA，USA)等近年来的优良表现完全证实了计算机辅助药物分子设计已经成为新药研制的重要途径。计算机虚拟药物筛选(VirtualDrugScreening)是计算机辅助设计中的主要环节，它利

4、用计算机强大的计算能力，从已建立的大规模的化合物三维结构数据库中搜寻与靶标生物大分子活性部位或结合部位相匹配的化合物，其目的是从成千上万个药物分子中，发现能用于新药物设计的化合物，为迸一步的临床研究提供来源¨，。由于计算机虚拟筛选不存在样品的限制，因此如果先进行计算机虚拟筛选，然后再进行药理测试，这样的研究策略与传统的直接进行药理测试的策略比较，将显著地缩短新药的研发周期、降低研发费用。据美国药物研究与制造商协会统计，整个制药业中新药研究和开发占销售收入的12．8％(美国工业平均为3．9％)，而其中的75％是因为新药研究和开发的失败，在初筛中被命中的化合物不到5％能进入

5、临床前评价，说明目前的药物筛选技术还有待于改进¨，。有研究表明，根据计算模型的不同，通过计算机药物虚拟筛选技术发现的新的先导化合物有1％～20％在随后的实验中证明有效"，。至今为止用计算机虚拟药物筛选技术已经发现了50个受体的新配体，比以往单纯靠经验筛选的方法成功率提高loo～l000倍¨川¨”。据统计，由于分子模拟和计算机辅助西南科技大学硕士研究生学位论文第2页药物设计的介入，使得新药研发的周期缩短了0．8年，直接研发费用降低了1．3亿美元，这是除基因组计划外任何其它技术都无法比拟的⋯，。1．2国内外研究现状鉴于计算机虚拟药物筛选良好的发展势头，国内外研究人员都进行了

6、深入广泛的研究。在国内，不少科研人员在计算机虚拟药物筛选方面取得了骄人的成绩。北京大学徐筱杰教授的研究小组自1997年开始尝试将计算机虚拟筛选技术应用于中医药领域的研究，经过几年的努力，初步建立了包含10000多个化合物的中草药有效成分三维结构数据库和北京大学药物设计系统的两个数据库，其中收入植物2037种，涉及参考文献l0814篇。这两个数据库之间实现了无缝连接，在实际运用中发挥了极高的效率¨"川。由中国科学院上海药物研究所所长、中国科学院院士陈凯先主持的国家“九·五"重大项目“酶和受体水平药物筛选新模型的建立和研究”、以及该所胡国渊研究员承担的课题“药物筛选新模型、

7、新方法和新技术的研究"获得重要成果。通过上述研究项目的实施，该所已成功地建立了抗癌、神经系统、老年性疾病、心血管系统疾病、抗炎等五大类共13种分子和细胞水平的药物筛选新模型，筛选各种样品5000余种，发现有生物活性的样品数10种。这些筛选模型具有灵敏度高、特异性强、重现性好以及操作方便的特点。这些模型的建立和应用，将有利于提高我国药物筛选水平，推动我国创新药物的研究开发。日前，我国已经建成了两个药物设计示范高技术平台(北京、上海)：在药物设计、虚拟高通量药物筛选技术方面获得突破，每天筛选化合物达50万个以上，比传统的药物筛选提高效率近千倍