基于拓扑指数的定量结构-性质关系建模及坏死性筋膜炎治疗药物的排序

《Frontiers in Chemistry》：Quantitative structure–property relationship modeling and ranking of necrotizing fasciitis drugs via degree-based topological indices

本研究利用度数拓扑指数构建QSPR模型，结合线性、二次和三次回归分析，以及TOPSIS和MOORA多准则决策方法，系统评估了坏死性筋膜炎（NF）药物的理化性质与分子结构相关性，为优化抗生素筛选提供定量依据。

　　随着近年来病情的加剧和死亡率的升高，坏死性筋膜炎（NF）作为一种迅速进展的感染性疾病，对患者生命构成严重威胁。NF通常影响皮肤和皮下组织，其临床表现复杂且病程迅速，这使得传统的临床试验方法在评估抗生素疗效时面临高成本和长周期的挑战。为应对这一问题，研究者开始探索基于计算方法的替代策略，以更高效地预测药物的行为特征。本文探讨了如何利用度数为基础的拓扑指数（TIs）构建定量结构-性质关系（QSPR）模型，以预测NF治疗中抗生素的物理化学性质，并通过多准则决策分析（MCDM）技术对药物进行优先级排序。这一方法不仅有助于理解药物结构与性能之间的关系，还能支持药物的合理设计和再利用。

NF的治疗通常依赖于广谱抗生素，如哌拉西林、万古霉素和亚胺培南，这些药物在抑制病原体方面表现出色，但其临床效果常受到诊断延迟、药物渗透性和耐药性等多重因素的影响。因此，基于计算模型的药物评估方法显得尤为重要。这些方法能够减少对实验筛选的依赖，提高药物开发的效率，并为药物研发提供理论支持。度数为基础的TIs是一种计算分子结构特征的重要工具，其通过将分子结构抽象为图论中的顶点和边，捕捉分子中各个原子的连接性、分支性等特性，从而建立与药物性质之间的数学关系。TIs的计算通常基于分子中各个原子的度数，即每个原子连接的键数，进而用于预测分子的物理化学性质，如分子量、极性表面积、脂溶性、蒸发热等。

在本研究中，度数为基础的TIs被用于描述NF抗生素的分子结构，而QSPR模型则用于预测其物理化学性质。通过对21种度数为基础的TIs进行分析，构建了与12种性质相关的504个方程，并从中筛选出17个最佳拟合模型，以用于药物再利用和设计。研究中还采用了线性、二次和三次回归模型，以更准确地模拟药物结构与性质之间的复杂关系。例如，线性回归模型通过简单的线性关系预测药物的性质，而二次和三次回归模型则能捕捉到非线性的变化趋势，提高预测的准确性。

此外，研究引入了多准则决策分析（MCDM）方法，如TOPSIS和MOORA，以对药物进行综合评估。这些方法能够将多种性质（如溶解性、脂溶性、分子量、极性表面积、生物利用度和毒性）转化为统一的评价标准，通过归一化处理和加权计算，形成综合评分，从而对药物进行排序。TOPSIS方法通过计算每个药物与理想解的距离，得出其接近理想解的程度，而MOORA方法则通过最大化和最小化各属性的加权和，实现药物的排序。两种方法的对比结果显示，它们在识别最佳和最差药物方面具有高度一致性，同时在中等性能药物上存在轻微差异，这可能与不同属性的权重分配有关。

研究结果表明，度数为基础的TIs与药物性质之间存在显著的关联性。其中，M2、Randi?、SD2、MIR、SZ和MH等指数被证明是最有效的预测工具，能够准确描述药物的结构特性，并与物理化学性质高度相关。通过这些指数的综合应用，研究者能够对NF治疗药物进行系统性评估，为药物的优先级排序提供科学依据。这种计算方法不仅减少了传统实验评估的资源消耗，还提高了药物筛选的效率，使药物研发更加精准和高效。

在药物筛选过程中，QSPR模型的构建和验证是关键步骤。研究中通过构建包含大量数据的模型，确保了预测结果的可靠性。同时，通过统计方法（如R2值和RMSE）对模型的性能进行评估，确保其在实际应用中具备良好的预测能力。例如，R2值大于0.8的模型被认为是高质量的预测模型，而RMSE小于10%的均值则被视为具有良好的预测精度。通过这些标准，研究者筛选出最佳的QSPR模型，并对其性能进行分析。

此外，研究还对药物的物理化学性质进行了详细的预测，包括溶解性、脂溶性、分子量、极性表面积、蒸发热、密度、药物稳定性等。这些性质对药物的生物利用度、药代动力学行为以及临床效果具有重要影响。通过度数为基础的TIs，这些性质可以被有效地预测，并与药物结构特征建立数学联系。这不仅有助于理解药物的性能，还能为药物设计和优化提供理论支持。

在实际应用中，QSPR模型和MCDM方法的结合能够为药物研发提供系统性的解决方案。例如，通过构建基于TIs的回归模型，可以预测药物的性质，并利用TOPSIS和MOORA方法对药物进行排序。这种排序能够帮助制药公司快速识别具有潜在疗效的药物候选者，从而优化研发资源，提高药物开发的成功率。同时，这些方法还能够支持药物的再利用，即通过评估现有药物是否适用于新的适应症，从而减少新药研发的成本和时间。

研究的局限性在于其数据集相对有限，仅涵盖了部分抗生素，且主要依赖于度数为基础的TIs，忽略了其他类型的拓扑指数，如距离、熵和谱型等。这些指数可能能够提供更全面的结构信息，从而提高模型的预测能力。此外，研究中的QSPR模型虽然经过统计验证，但尚未进行外部数据集的测试，这可能影响其在实际中的适用性。未来的研究可以扩大数据集，纳入更多类型的抗生素，并结合机器学习等先进算法，以提高模型的泛化能力。同时，引入多种拓扑指数的组合，有助于构建更加全面和准确的药物评估体系。

综上所述，本文提出了一种基于度数为基础的TIs和QSPR模型的计算方法，用于预测和排序NF治疗药物的物理化学性质。通过结合回归分析和多准则决策分析，该方法为药物研发提供了一种高效、系统且科学的途径。研究结果表明，这种方法不仅能够提高药物筛选的效率，还能为药物的再利用和优化提供理论支持，具有重要的应用价值。未来的研究可以进一步优化模型，扩大数据集，并引入更多类型的拓扑指数，以提高预测的准确性和全面性。