基于计算模型结合数据库技术快速评价注射用左奥硝唑及其主要杂质的潜在神经毒性

目的 快速评价注射用左奥硝唑及其主要杂质的潜在神经毒性，为加强临床用药安全性提供参考。方法 利用在线数据库准备建模数据，分别采用人工神经网络和支持向量机算法构建2种不同原理的分类预测模型进行交互快速评价，并采用特征结构域初步探索毒性成因。结果 新建模型中，编号为ANN-3和SVM-2模型预测的假阳性、假阴性结果均小于4.0%，其灵敏度、准确性和稳健性良好；采用新建模型预测评估注射用左奥硝唑及3个主要杂质具有潜在神经毒性，可信度高于90%；特征结构域分析显示结构中羟基取代增加分子极性，是表现出潜在神经毒性的可能原因。结论 左奥硝唑及其主要杂质均表现出潜在神经毒性，需要密切关注注射剂在临床使用中的安全性；也为其他抗生素药物及其杂质的毒性快速识别与评价提供借鉴。