با همکاری مشترک انجمن علوم و فناوری‌های شیمیایی ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی کامل

نویسندگان

بخش شیمی، دانشگاه پیام نور، صندوق پستی 3697-19395 ، تهران، ایران

چکیده

آنالیز رابطه فعالیت-ساختار کمی برای مجموعه‌ای از 34 مشتق8–هیدروکسی 2-ایمینو کرومن با فعالیت بازداری آنزیم کربونیل ردکتاز1 مورد بررسی قرار گرفت. محاسبات شیمی کوانتومی نیمه‌تجربی در سطح AM1 برای بدست آوردن ساختار بهینه ترکیبات استفاده گردید. کلیه توصیف­گرها با استفاده از نرم­افزار دراگون محاسبه گردید و زیرمجموعه‌ای از توصیف­گرهای محاسبه­شده از 407 توصیف­گر دراگون با استفاده از آنالیزهای رگرسیون خطی چند متغیره، حداقل مربعات جزئی و تحلیل مولفه‌های اصلی انتخاب گردید. نتایج نشان داد که رگرسیون خطی چند متغیره، فعالیت خوب و مناسبی را پیش­بینی می­نماید. بهترین مدل رگرسیون خطی چند متغیره با هفت توصیف­گر انتخاب شد که این مدل ثبات بسیار خوبی نسبت به تغییرات داده­ها برای روش‌های اعتبار‌سنجی نشان می‌دهد. مقادیر پیش‌بینی شده فعالیت این مشتقات با نتایج تجربی توافق مناسبی دارند. آنالیزها نشان داد که روش حداقل مربعات جزئی می­تواند برای پیش­بینی فعالیت ترکیبات مورد مطالعه مفیدتر باشد. این مطالعه برای پیش‌بینی فعالیت ترکیبات دیگر از مشتقات همین گروه بسیار کاربردی و مهم می‌باشد.

کلیدواژه‌ها

 
[1]     O.S. Bains, T.A. Grigliatti, R.E. Reid and K.W. Riggs, Naturally occurring variants of human aldo-keto reductases with reduced in vitro metabolism of daunorubicin and doxorubicin,  J. Pharmacol. Exp. Ther.  335 (2010) 533-345.
[2]     F. Hoffmann and E.  Maser, Carbonyl reductases and pluripotent hydroxysteroid dehydrogenases of the short-chain dehydrogenase/reductase superfamily, Drug Metab. Rev. 39 (2007) 87-144.
[3]     T. Matsunaga, S. Shintani and A.  Hara, Multiplicity of mammalian reductases for xenobiotic carbonyl compounds, Drug Metab. Pharmacokinet. 21 (2006) 1-18.
[4]     P. Malatkova, E.  Maser and V.  Wsol, Human carbonyl reductases, Curr. Drug Metab. 11 (2010) 639-658.
[5]     J.A. Doorn, E. Maser, A.  Blum, D.J.  Claffey and D.R. Petersen, Human carbonyl reductase catalyzes reduction of 4-oxonon-2-enal, Biochemistry 43 (2004) 13106-13114.
[6]     D. Hu, N. Miyagi, Y. Arai, T. Oguri, T. Miura, T. Nishinaka T, et al. Synthesis of 8-hydroxy-2-iminochromene derivatives as selective and potent inhibitors of human carbonyl reductase 1,  Org. Biomol.  Chem. 13 (2015) 7487-7499.
[7]     E. Arkan, M. Shahlaei, A. Pourhossein, K. Fakhri and A. Fassihi, Validated QSAR analysis of some diaryl substituted pyrazoles as CCR2 inhibitors by various linear and nonlinear multivariate chemometrics methods, Eur. J. Med. Chem. 45 (2010) 3394-3406.
[8]     M. Shahlaei, A. Madadkar-Sobhani, L. Saghaie and A. Fassihi, Application of an expert system based on Genetic Algorithm–Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (GA–ANFIS) in QSAR of cathepsin K inhibitors, Expert Syst. Appl. 39 (2012) 6182-6191.
[9]      A.R. Katritzky, V.S. Lobanov and M. Karelson, QSPR: the correlation and quantitative prediction of chemical and physical properties from structure, Chem. Soc. Rev. 24 (1995) 279-287.
[10] R. Kumar, M. Son, R. Bavi, Y. Lee, C. Park, V. Arulalapperumal, et al.  Novel chemical scaffolds of the tumor marker AKR1B10 inhibitors discovered by 3D QSAR pharmacophore modeling, Acta Pharmacol. Sin. 36 (2015) 998-1012.
[11] V.K. Agrawal, S. Bano, C.T. Supuran and P.V.Khadikar ,  QSAR study on carbonic anhydrase inhibitors: aromatic/heterocyclic sulfonamides containing 8-quinoline-sulfonyl moieties, with topical activity as antiglaucoma agents,   Eur. J. Med .Chem. 39 (2004) 593-600.
[12] R. Kumar, P. Malla, A. Verma and M. Kumar, Design of potent human steroid 5α-reductase inhibitors: 3D-QSAR CoMFA, CoMSIA and docking studies.  Med. Chem. Res. 22 (2013) 4568-4582.
[13] R.L. Sawant, S.S.Ramdin and J.B. Wadekar, Synthesis, QSAR and docking studies of 5HT2A receptor antagonising thiazolo[3,2-a]pyrimidines as antipsychotic agents, Marmara Pharmaceut.  J. 18 (2014) 109-116.
[14]  R.Y. Chaudhari, S.B. Bhise, A. Yadav and T. Sonawane, QSAR, Synthesis and Docking Study of 1, 4-DHP as Novel Antitubercular Agents,   J. Pharm. Res. Clin. Pract. 2 (2016) 1-9.
[15] L. Firoozpour , N. Edraki , M. Nakhjiri ,  S. Emami , M. Safavi , S.K.Ardestani , et al.  Cytotoxic activity evaluation and QSAR study of chromene-based chalcones. Arch.  Pharm. Res. 35 (2012) 2117-2125.
[16] P. Vasanthanathan , M. Lakshmi ,M.A. Babu and  S.G. Kaskhedikar , Classical QSAR study on chromene derivatives as lanosterol 14alpha- demethylase inhibitor: a non azole antifungal target,  Med. Chem. 2 (2006) 363-367.
[17] N. Madadi Mahani, A. Mohadesi Zarandi and A.  Horzadeh, QSAR studies of novel iminochromene derivatives as carbonyl reductase 1 (CBR1) inhibitors, Marmara Pharm. J.  22 (2018) 227-236.
[18] Talete srl, Dragon (ver. 5.4), Milano, Italy. Web site: www.talete.mi.it/products/ software. htm
[19] R.Todeschini and V.Consonni Handbook of Molecular Descriptors, Wiley-VCH, Weinheim (2000) pp. 667-690.
[20] S. Wold and L. Ericksson, Partial least squares projections to latent structures (PLS) in chemistry. In Encyclopedia of computational chemistry, Ragu & Schleyer, P. (ed.), John Wiley & Sons, ltd. Chichester(2002).
[21] V. Consonni, D. Ballabioand and R. Todeschini,  Comments on the definition of the Q2 parameter for QSAR validation, J. Chem. Inf. Model. 49 (2009) 1669-1678.
[22] V. Consonni, D. Ballabioand and R. Todeschini , Evaluation of model predictive ability by external validation techniques,   J.  Chemometrics. 24 (2010) 194-201.  
[23] L. M. Shi,  H .Fang, W.Tomg,  J. Wu,  R. Perkins, R.M. Blair,  W.S.Branham,  S.L.Dial, C.L.  Moland  and  D.M. Sheenan, QSAR Models Using a Large Diverse Set of Estrogens, J. Chem. Inf. Comput .Sci. 41 (2001) 186–195.
[24] D.M. Hawkins, the Problem of Overfitting,   J.  Chem. Inf.  Comput. Sci. 44 (2004) 1–12.
[25]  S. Vaira ,  V.E. Mantovani , J.C. Robles,  J.C. Sanchis and  H.C.  Goicoechea ,   Use of Chemometrics: Principal Component Analysis (PCA) and Principal Component Regression (PCR) for the Authentication of Orange Juice,  J.  Anal. Lett. 32 (1999) 3131-3141.