Моделирование процесса межмолекулярного взаимодействия для подбора антидотов, нейтрализующих токсическое воздействие на компоненты клеточной мембраны

Изучение воздействия токсикантов на живой организм для подбора эффективных антидотов обычно проводят в режиме in vivo или, по крайней мере, in vitro, что является весьма трудоемким и затратным. Кроме того, такие исследования далеко не всегда возможны исходя из этических соображений. Проведение экспериментов на живых существах в подавляющем большинстве стран весьма жестко законодательно регламентировано. Для исключения или, по крайней мере, резкого уменьшения количества экспериментов in vivo целесообразно использование аппарата математического моделирования. Исходя из этого в работе описаны основные этапы математического моделирования процесса межмолекулярного взаимодействия молекул клеточной мембраны с токсикантами и антидотами к ним. Основная идея работы заключается в изучении процесса образования устойчивых связей молекул токсикантов и антидотов с молекулами компонентов клеточной мембраны путем выявления активных центров данного взаимодействия. Для этого построены специальные алгоритмы описания структуры конгломерата двух молекул, анализа и оценки образования водородной связи между ними. При этом комплексно используются аппараты системного анализа, квантово-химических расчетов и модульного программирования для расчета свойств отдельных молекул и конгломерата в целом. Вся полученная информация сохраняется в специально спроектированных базах данных. Для более наглядного представления результатов предложена оригинальная схема отображения сигнатур блокированных активных центров клеточной мембраны для рассматриваемых антидотов. Изложенная в статье методика компьютерного моделирования позволяет вести целенаправленный поиск антидотов к заданному токсиканту, путем создания ранжированного по степени эффективности антидотов списка.

1. Абилова З.З., Жарких Л.И., Алыков Н.М. Математическое моделирование воздействия левомицетина на n-ацетилгалактозамин. Экологические системы и приборы. 2016;1:32-37.

2. Абилова З.З., Жарких Л.И., Алыков Н.М. Математическое моделирование процессов воздействия левомицетина на структурные компоненты клеточной мембраны. Экологические системы и приборы. 2016;5:15-26.

3. Абилова З.З., Рамазанова К.И., Жарких Л.И., Алыков Н.М. Математическое моделирование воздействия флутамида и левомицетина на фосфолипид. Экологические системы и приборы. 2015;5:21-27.

4. Аликберова Л.Ю., Савинкина Е.В., Давыдова М.Н. Основы строения вещества. Методическое пособие. М.: МИТХТ. 2004. [Электронный ресурс]. URL: http://alhimik.ru/stroenie (Дата обращения .2019).

5. Бейдер Р. Атомы в молекулах. Квантовая теория. М.: Мир. 2001:532.

6. Жарких Л.И., Ажмухамедов И.М. Алгоритм определения активных центров межмолекулярного взаимодействия. Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2018;1(41):144-151.

7. Затолокина М.А., Польской В.С., Зуева С.В., и др. Математическое моделирование и прогнозирование – как методы научного познания в медицине и биологии. Международный журнал экспериментального образования. 2015;124:539-543.

8. Зацепина Г.Н. Свойства и структура воды. М.: МГУ. 1974:168.

9. Зефиров Н.С., Кучанов С.И. (ред.) Применение теории графов в химии. Новосибирск: Наука. 1988:306.

10. Колпак Е.П., Горбунова Е.А., Балыкина Ю.Е., Гасратова Н.А. Математическая модель одиночной популяции на билокальном ареале. Молодой ученый. 2014;1:28-33.

11. Кук Д. Квантовая теория молекулярных систем. Единый подход. Пер с англ. М.: Интеллект. 2012:256.

12. Ларькина М.С., Сапрыкина Э.В., Кадырова Т.В., Ермилова Т.В., Пешкина Р.В. Антиоксидантная активность экстракта василька шероховатого при токсическом поражении печени крыс. Вопросы биологической, медицинской и фармацевтической химии. 2011;8:25-28.

13. Минкин В.И., Симкин Б.Я., Миняев Р.М. Теория строения молекул. М.: Высшая школа. 1979:408.

14. Овчинников Ю.А. Биоорганическая химия. М.: Просвещение. 1987:816

15. Походенько-Чудакова И.О., Вилькицкая К.В. Макроскопические изменения после хирургического лечения n. alveolaris inferior, первично подвергнутого токсическому воздействию. Вятский медицинский вестник. 2013;4:17-19.

16. Рыжко И.В., Мишанькин Б.Н., Цураева Р.И., Щербанюк А.И., Анисимов Б.И. Инфекционно-токсическая модель чумы мышей. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2009;3:46-50.

17. Страйер Л. Биохимия. Пер. с англ. М.: Мир. 1984;1:232.

18. Тризно Н.Н., Галимзянов Х.М., Никулина Д.М., Спиридонова В.А., Голубкина Е.В., Дюкарева О.С., Тризно М.Н. Изменения гемостазиологического профиля крыс при хроническом воздействии сероводородсодержащего газа и возможности их коррекции. Астраханский медицинский журнал. 2017;12(2):75-81.

19. Тризно Н.Н., Голубкина Е.В., Тризно М.Н., Дюкарева О.С. Состояние системы гемостаза у крыс после хронической интоксикации сероводородсодержащим газом. Современные проблемы науки и образования. 2017;4:75.

20. Усов К.И., Гуськова Т.А., Юшков Г.Г. Роль пиридоксина гидрохлорида в развитии толерантности организма животных к токсическому действию изониазида. Туберкулез и болезни легких. 2018;96(6):51-57.

21. Энциклопедия Кругосвет [Электронный ресурс]. URL: https://www.krugosvet.ru/enc/nauka_i_tehnika/himiya//vodorodnaya_svyaz.html (Дата обращения: 09.12.2019).

22. ChemOffice Professional [Electronic resource]. URL: https://www.perkinelmer.com/Product/chemoffice-professional-chemofficepro (accessed 09.12.2019).

23. Kleandrova V.V., Luan F., González-Díaz H., Ruso J. M., Melo A., SpeckPlanche A., Cordeiro M.N. Computational ecotoxicology: simultaneous prediction of ecotoxic effects of nanoparticles under different experimental conditions. Environment International. 2014;73:288-294.

24. Luan F., Kleandrova V. ., González-Díaz H., Ruso J.M., Melo A., Speck-Planche A., Cordeiro M.N.D.S. Computer-aided nanotoxicology: assessing cytotoxicity of nanoparticles under diverse experimental conditions by using a novel QSTR perturbation approach. Nanoscale. 2014;6(18):10623-10630.

25. Singh K.P., Gupta S., Ghorbanzadeh M., Fatemi M.H., Karimpour M., Puzyn T., Li J.H. Nano-QSAR modeling for predicting biological activity of diverse nanomaterials. RSC Advances. 2014;4(26):213-215.

26. The General Atomic and Molecular Electronic Structure System. [Electronic resource]. Available at: www.msg.chem.iastate.edu/gamess/index.html (accessed 09.12.2019).