中药化学成分对大鼠心脏毒性的QSAR研究

目的：建立中药化学成分对大鼠心脏毒性的预测方法,为常规的动物实验提供参考,为中药安全性评价提供了新的途径和方法。方法：本文使用Mold 2软件（Version 2.0.0）对收集到的1 034个化学成分进行了分子描述符计算,采用随机森林算法（Random Forest,RF）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）方法对描述符进行筛选。然后使用推进式决策树算法、支持向量机算法、正则化判别分析算法和随机森林算法构建模型,分别计算了模型的准确率和Kappa值,筛选出最优预测模型,并对中药化学成分进行预测。结果：通过比较预测模型的准确度和Kappa值,得出随机森林模型为最优算法模型,准确率为86.3%,Kappa值为0.725。最后,对《中华人民共和国药典》（2010版）记载的有毒中药,例如吴茱萸、北豆根、九里香等包含的化学成分进行了预测,得到一些有意义的结果。结论：定量构效关系模型（Quantitative Structure-Activity Relationship,QSAR）对中药化学成分进行预测研究可以为进一步的实验、临床研究提供重要参考。     

国家基本药物（化药部分）风险管理平台的建立

目的：全面总结分析国家基本药物说明书、不良反应报告和文献信息,建立药物风险管理平台,实现药物风险评估,为群众安全用药提供参考依据。方法：文献调研,信息收集整理,数据比较,统计计算,网络平台搭建。结果：收集并分析国家基本药物原研厂最新英文说明书、中文说明书、不良反应报告和文献等信息,开发国家基本药物风险管理平台。结论：国家基本药物风险管理平台提供了药物说明书差异性的比较、药物安全信息检索和药物风险评估等功能,为群众用药安全提供帮助。     

中药化学成分与CYP2C19相互作用预测研究——基于定量构效关系(QSAR)模型

目的:使用随机森林(RF)算法和支持向量机(SVM)算法构建定量构效关系模型(QSAR),并筛选出最优模型,对部分有毒中药包含的化学成分对CYP2C19可能的作用进行了预测,为临床应用和药物开发提供参考。方法:本文使用Mold2软件(version 2.0.0)对收集到的130个化学成分进行分子描述符计算,对其进行初步筛选后,分别采用RF和SVM进行预测模型的构建,最后筛选出最优预测模型,并对中药化学成分进行预测。结果:根据预测模型的准确度和接收器操作特征(ROC)值筛选出最优分子描述符为6个,合并SVM和Leave-10%-out交叉验证方法模型为最优预测模型。对《中华人民共和国药典》2010版10个大毒中药,例如斑蝥、马钱子、天仙子等包含的化学成分进行了预测,得到一些有意义的结果。结论:定量构效关系模型(QSAR)对中药化学成分进行预测研究可以为联合用药和进一步研究提供参考。