人工智能在非小細(xì)胞肺癌靶向藥物設(shè)計(jì)和輔助診斷中的應(yīng)用研究
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【摘要】:目的本論文結(jié)合多種分子模擬技術(shù)對(duì)非小細(xì)胞肺癌一個(gè)新的治療靶標(biāo):受體酪氨酸激酶Mer,以及對(duì)其具有抑制活性的化合物結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究,旨在建立高效預(yù)測(cè)模型,研究抑制劑與Mer受體激酶的結(jié)構(gòu)特征和相互作用機(jī)理,為設(shè)計(jì)新的高活性抑制劑提供指導(dǎo);基于基因表達(dá)式編程方法和生物標(biāo)志物,建立非小細(xì)胞肺癌智能化診斷模型,提高診斷的準(zhǔn)確率,使患者得到及時(shí)治療。方法1、根據(jù)一系列具有Mer受體激酶抑制作用的化合物結(jié)構(gòu)和活性,利用三維定量構(gòu)效關(guān)系(3D-QSAR)方法建立計(jì)算模型,分析影響化合物活性的重要結(jié)構(gòu)特征;采用分子對(duì)接技術(shù)模擬化合物與Mer受體激酶的結(jié)合模式,分析化合物在活性位點(diǎn)部位的優(yōu)勢(shì)構(gòu)象,初步探討相互作用機(jī)理;最后,用分子動(dòng)力學(xué)模擬對(duì)結(jié)合自由能進(jìn)行計(jì)算,比較了不同活性抑制劑結(jié)合模式的差異,并且將自由能分解到每個(gè)殘基上,分析對(duì)相互作用起重要作用的殘基。2、選擇在醫(yī)院常規(guī)檢查中容易測(cè)定的肺癌相關(guān)生物標(biāo)志物如乳酸脫氫酶(LDH)、C反應(yīng)蛋白(CRP)、纖維蛋白原(FIB)、癌胚抗原(CEA)、神經(jīng)元特異性烯醇化酶(NSE)及一些體內(nèi)元素(K、Na、Cl、Ca、Mg、P),首先,對(duì)它們進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,確定在非小細(xì)胞肺癌患者組和對(duì)照組之間有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的標(biāo)志物;用ROC曲線對(duì)確定的標(biāo)志物的檢測(cè)敏感性進(jìn)行分析,確定敏感性高的標(biāo)志物組合;最后建立基于基因表達(dá)式編程(GEP)的智能化診斷模型。結(jié)果1、基于具有Mer受體激酶抑制活性的43個(gè)化合物結(jié)構(gòu)和活性建立了可靠性和預(yù)測(cè)能力較高的QSAR模型(599.02q=,984.02r=,728.02=extr)。模型顯示化合物的疏水性、氫鍵供體和氫鍵受體對(duì)活性有重要作用。通過(guò)分子對(duì)接,確定了一些重要的氨基酸殘基,包括與配體形成氫鍵的GLU595,PRO672,MET674和LYS675,以及和配體之間存在疏水性作用的LEU593,ILE650,LEU671,PRO672,MET674和VAL804。分析了受體中兩個(gè)重要的區(qū)域:疏水區(qū)域和溶劑區(qū)域,疏水區(qū)域可以容納疏水性基團(tuán),溶劑區(qū)域內(nèi)的基團(tuán)可以改善抑制劑的物理或藥動(dòng)學(xué)性質(zhì)。分子動(dòng)力學(xué)模擬利用蛋白質(zhì)和小分子的復(fù)合物結(jié)構(gòu),對(duì)不同抑制劑結(jié)合模式進(jìn)行了研究,分析了影響小分子與蛋白質(zhì)結(jié)合的因素。采用MM-GBSA(molecular mechanics/generalized born surface area)方法對(duì)結(jié)合自由能進(jìn)行計(jì)算,其計(jì)算結(jié)果與預(yù)測(cè)活性值相符。MM-GBSA自由能分解確定了重要的氨基酸殘基,與對(duì)接結(jié)果相一致。2、通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)和ROC曲線分析,確定了CRP、FIB、CEA、Ca、Mg在非小細(xì)胞肺癌患者組和對(duì)照組之間有顯著性差異(P0.05),并且敏感性較高,通過(guò)對(duì)這5個(gè)標(biāo)志物進(jìn)行不同的組合,最終建立了兩個(gè)GEP模型,其中一個(gè)包括所有的5個(gè)標(biāo)志物,另一個(gè)不包括Ca和Mg。兩個(gè)模型都顯示了較高的預(yù)測(cè)能力,準(zhǔn)確率分別達(dá)到了91%(245/270)和89%(240/270)。結(jié)論3D-QSAR、分子對(duì)接、分子動(dòng)力學(xué)等計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用,能準(zhǔn)確地分析非小細(xì)胞肺癌相關(guān)靶標(biāo)受體酪氨酸激酶Mer及其抑制劑的結(jié)構(gòu)特征,探討受體與抑制劑的相互作用機(jī)制,為非小細(xì)胞肺癌新型靶向藥物的設(shè)計(jì)提供理論指導(dǎo)。GEP是一種應(yīng)用于非小細(xì)胞肺癌診斷中的新的人工智能方法,能夠提高診斷的準(zhǔn)確率,使患者得到及時(shí)治療。
【學(xué)位授予單位】:青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類(lèi)號(hào)】:R734.2
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,本文編號(hào):1197495
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