基于QSAR研究噻嗪类利尿剂的相对活性

朱利兰

(广东轻工职业技术学院 体育部，广东 广州 510300)

兴奋剂是国际体育中所有运动禁用物质的总称，根据国际奥委会禁止的物质种类而分为五类：麻醉剂、刺激性物质、利尿剂、合成物剂、肽和糖蛋白激素。其中利尿剂被禁用时间较晚，它能在短时间内增加尿液排泄量，促进皮下和腹腔积水的积累。因此，导致体育竞赛不公平、不公正，而被禁止。目前，国际奥委会禁用物质清单中的利尿剂分为四小类：环利尿剂、噻嗪类利尿剂、钾利尿剂、碳酸甘油酶抑制剂[1]。从2008～2012年的利尿剂阳性发生例数中，噻嗪类利尿剂居于首位，高达695例[2]。因此，本文基于拓扑方法[3-5]研究噻嗪类利尿剂相对活性(Ra)[3-4]，对兴奋剂的检测具有一定的现实意义。此也符合国际反兴奋剂的发展趋势，即除强化立法加大惩处外，还特别重视自然科学方面研究。

基于刘树深等[9-11]提出的电性距离矢量(MD)[3-5]，采用最佳子集变量回归方法建立10种噻嗪类利尿剂相对活性(Ra)[4-5]的稳健QSAR模型，在分子水平上估算和预测噻嗪类利尿剂的相对活性，揭示影响其相对活性的微观结构。为噻嗪类利尿剂的有效检测提供了理论参考，对反兴奋剂斗争也具有一定作用。

1 材料与方法

1.1 研究的化合物及其生物活性数据

本文研究的化合物是10种噻嗪类利尿剂[6-7]。其母体结构如图1所示，其中R1，R2，R3，X，Y是取代基。

图1 噻嗪类利尿剂的基本结构

它们的取代基及其相对活性数据(Ra)[6-7]如表1所示。

表1 噻嗪类利尿剂的分子结构和相对活性(Ra)

表1(续)

1.2 分子描述符

刘树深等依据几种著名拓扑的局限，提出了能全面显示拓扑、几何和电学特性的电性距离矢量(MD)[3-5]。其计算过程详见文献[3-5]。

1.3 统计回归分析方法

以Ra数据[6-7]作为因变量，电性距离矢量(MD)描述符作为自变量建立QSAR模型。采用最佳子集变量回归(LBR)程序进行回归分析。用方差变异因子(VIF)[8]估计模型中变量间的相关性，定义为：

VIF=1/(1-β2)

(1)

2 结果与讨论

2.1 Ra的QSAR模型

将噻嗪类利尿剂的电拓扑状态指数和相对活性(Ra)[6-7]建立数据集，采用LBR方法建立最佳QSAR模型：

Ra=-0.313 + 0.128M2+1.493M17- 0.190M29

(2)

QSAR方程(2)可用于预测Ra，其预测值(Ra.cal)与表2中的实验数据基本吻合。

表2 噻嗪类利尿剂相对活性Ra与电性距离矢量

2.2 QSAR方程质量验证

模型(2)中变量M2、M17、M29的VIF值分别为1.619、1.577、1.484，均小于5.0且接近于1。表明该模型中的自变量之间几乎不存在自相关，其共线性很低，具有良好的稳定性。

样本相对活度(Ra)的最大值和最小值之间范围为1.20(2.00-0.80=1.20)。标准差(SD=0.113)与1.20的比值为9.4%。这低于10%，表明该模型具有可接受的预测精度。

2.3 QSAR方程(2)分析

判定系数R2也称为削减误差比率。在模型(2)中，R2=0.990，表明M2、M17、M29和常数项共同揭示了影响利尿剂相对活动(Ra)的99.0%个因素，只有1.0%是随机因素。根据电性距离矢量理论可知：M2对应-CH3与-CH2-的相互作用，M17对应-CH2-与-NH2的相互作用，M29对应-CH<与-NH-的相互作用。可见，影响噻嗪类利尿剂Ra的主要结构因素是-CH3、-CH2-、-CH<、-NH2、-NH-。前三种是非极性基团，后二种是高电负性极性基团。前者可与生物体内靶标蛋白发生疏水作用，后者可与靶标蛋白形成氢键。

3 结论

(1) 采用最佳子集变量回归方法，建立了噻嗪类利尿剂相对活性的最优四变量QSAR模型。通过统计指标R2、Rcv2、VIF、FIT和F检验，表明QSAR模型具有良好的相关性，以及较强的鲁棒性和预测能力。(2) 根据进入模型(2)的电性距离矢量，影响其相对活性的主要分子结构单元为：-CH3、-CH2-、-CH<、-NH2、-NH-。根据这些影响基团，能够较为准确预示噻嗪类利尿剂的相对活性。(3) 根据影响相对活性的主要分子结构单元可知，噻嗪类利尿剂分子与人体酶的相互作用机理主要是疏水作用、氢键作用。

综上所述，本研究为兴奋剂中噻嗪类利尿剂的检测提供了理论指导，符合国际反兴奋剂斗争的发展趋势，成为反兴奋剂科学研究的一种新的尝试。