[發(fā)明專利]一種先導(dǎo)化合物的量子動力學(xué)計(jì)算方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811326879.3
• 申請日: 2018-11-08
• 公開（公告）號: CN109584969B
• 公開（公告）日: 2023-03-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蔡政英;郭勝;陳瀅潞
• 申請（專利權(quán)）人: 三峽大學(xué)
• 主分類號: G16C10/00
• 分類號: G16C10/00
• 代理公司: 宜昌市三峽專利事務(wù)所 42103
• 代理人: 吳思高

1.一種先導(dǎo)化合物的量子動力學(xué)計(jì)算方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟1：構(gòu)建先導(dǎo)化合物的量子動力學(xué)模型庫；將先導(dǎo)化合物的相關(guān)信息進(jìn)行量子化處理，構(gòu)建出先導(dǎo)化合物的數(shù)據(jù)庫；將病癥的病理學(xué)特征進(jìn)行量子化處理，構(gòu)建病癥的病理學(xué)數(shù)據(jù)庫；將已有的各類藥物及其成份信息和藥效進(jìn)行量子化處理，構(gòu)建藥物數(shù)據(jù)庫；

步驟2：使用量子篩選隨機(jī)發(fā)現(xiàn)活性化合物；建立先導(dǎo)化合物的數(shù)據(jù)庫、病癥的病理學(xué)數(shù)據(jù)庫、藥物數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)映射，在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中搜索符合所需性質(zhì)的先導(dǎo)化合物和活性成份，通過量子動力學(xué)模型產(chǎn)生真隨機(jī)數(shù)進(jìn)行組合，由量子篩選機(jī)制構(gòu)造各種化合物模型；通過量子動力學(xué)模型構(gòu)造活性化合物分子間的相互作用，以及與生物體細(xì)胞間的相互作用；

步驟3：根據(jù)量子動力學(xué)演化機(jī)制來檢驗(yàn)藥效；對合成的活性化合物進(jìn)行后期的量子檢驗(yàn)?zāi)M實(shí)驗(yàn)，建立化合物分子與靶點(diǎn)蛋白結(jié)合時的量子動力學(xué)模型，計(jì)算分析活性化合物發(fā)揮作用的詳細(xì)過程；精準(zhǔn)檢測出合成產(chǎn)物的異構(gòu)體的生物活性結(jié)構(gòu)與生物體的副作用、假陽性數(shù)據(jù)，對具有藥效進(jìn)行分子結(jié)構(gòu)優(yōu)化，提高藥效并抵制副作用，或?qū)⒏弊饔糜糜谄渌“Y的治理；通過動物實(shí)驗(yàn)和人體實(shí)驗(yàn)獲取真實(shí)數(shù)據(jù)，并校對和更新量子動力學(xué)模型，根據(jù)真實(shí)數(shù)據(jù)調(diào)整先導(dǎo)化合物的數(shù)據(jù)庫、病癥的病理學(xué)數(shù)據(jù)庫、藥物數(shù)據(jù)庫、及相互間的關(guān)聯(lián)映射，提高本方法的準(zhǔn)確性和真實(shí)性，并優(yōu)化用戶使用藥物的成本和藥物設(shè)計(jì)制造成本。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種先導(dǎo)化合物的量子動力學(xué)計(jì)算方法，其特征在于：步驟1所述的先導(dǎo)化合物的量子動力學(xué)模型庫包括以下數(shù)據(jù)：

先導(dǎo)化合物的數(shù)據(jù)：即現(xiàn)有治療藥物中起作用的活性成份，包括基團(tuán)、構(gòu)象、三維結(jié)構(gòu)、能量物理、化學(xué)、光學(xué)性質(zhì)的量子態(tài)描述，與病理狀態(tài)相對應(yīng)的療效數(shù)據(jù)的量子態(tài)數(shù)據(jù)；先導(dǎo)化合物分子的作用機(jī)理和量子動力學(xué)行為，與病變細(xì)胞的交互機(jī)理和量子動力學(xué)演化機(jī)制，治療過程相關(guān)數(shù)據(jù)與量子動力學(xué)模型；

病癥的病理學(xué)特征數(shù)據(jù)：即生物體機(jī)體穩(wěn)態(tài)特征的量子態(tài)描述，以及非穩(wěn)態(tài)或不平衡態(tài)特征的量子態(tài)描述，正常穩(wěn)態(tài)情況下工作機(jī)理和量子動力學(xué)模型；病變細(xì)胞特征和靶點(diǎn)蛋白特征的量子態(tài)描述，發(fā)生病變的細(xì)胞或病理癥狀的量子動力學(xué)模型；微生物、病原體、化學(xué)顆粒、氣體成份、體液、血液、基因、正常細(xì)胞、免疫細(xì)胞、病變細(xì)胞、環(huán)境因素相互作用的量子動力學(xué)模型；

藥物數(shù)據(jù)：即藥效基團(tuán)及藥效基團(tuán)元素在三維空間的分布和量子態(tài)描述，有生物活性化合物的不同結(jié)構(gòu)活性關(guān)系，不同藥物的特征結(jié)構(gòu)關(guān)系和量子動力學(xué)模型；還包括活性化合物與其靶標(biāo)的復(fù)合物晶體結(jié)構(gòu)關(guān)系的量子態(tài)描述，以及相應(yīng)的三維藥效基團(tuán)的量子動力學(xué)模型，分子對接的量子動力學(xué)模型；還包括對接前對化合物數(shù)據(jù)庫的預(yù)處理操作；藥理活性或生物活性的量子動力學(xué)模型；還包括三維藥效基團(tuán)與病變的細(xì)胞或病理癥狀相互作用的量子動力學(xué)模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種先導(dǎo)化合物的量子動力學(xué)計(jì)算方法，其特征在于：步驟1中的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)分為以下步驟：

子步驟1-1，數(shù)據(jù)庫的劃分：數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)用于存儲量子態(tài)的數(shù)據(jù)和量子動力學(xué)模型，采用分布式多層結(jié)構(gòu)，劃分為客戶層，中間層和數(shù)據(jù)層，采用多種編程工具設(shè)計(jì)出基本的框架結(jié)構(gòu)和基本的功能以導(dǎo)入數(shù)據(jù)；

子步驟1-2，數(shù)據(jù)庫的導(dǎo)入：數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)需要先導(dǎo)入數(shù)據(jù)，不同的數(shù)據(jù)根據(jù)類型不同導(dǎo)入不同的子數(shù)據(jù)庫，先導(dǎo)化合物子數(shù)據(jù)庫用于存儲先導(dǎo)化合物的量子態(tài)數(shù)據(jù)和量子動力學(xué)模型，正常細(xì)胞子數(shù)據(jù)庫用于存儲不同生物組織的正常細(xì)胞量子態(tài)數(shù)據(jù)和量子動力學(xué)模型，病變細(xì)胞子數(shù)據(jù)庫用于存儲不同生物組織的病變細(xì)胞量子態(tài)數(shù)據(jù)和量子動力學(xué)模型；

子步驟1-3，數(shù)據(jù)庫的建模：用于完成先導(dǎo)化合物、病癥、藥物的量子態(tài)模建，即對生物大分子或蛋白質(zhì)進(jìn)行量子態(tài)波函數(shù)描述、電荷歸屬、結(jié)構(gòu)優(yōu)化，確定先導(dǎo)化合物小分子結(jié)合位點(diǎn)，建立各類數(shù)據(jù)的計(jì)算網(wǎng)格模型；對不同的先導(dǎo)化合物、病癥、藥物進(jìn)行聚類分析，建立細(xì)胞、基因、分子化合物的結(jié)構(gòu)模型，組成三維分子數(shù)據(jù)庫，對每個分子模型進(jìn)行量子態(tài)描述和量子動力學(xué)建模，建立先導(dǎo)化合物的量子動力學(xué)模型數(shù)據(jù)庫。