用于预测中药化学成分对神经毒性的QSAR模型的构建文献综述

一、研究背景及意义随着人们健康观念变化和医学模式转变，中医药在人类医药卫生与健康事业发展过程中越来越显示出其独特的价值。

与此同时，随着中药品种增多、使用数量和应用范围扩大，由于中药毒性问题而产生的不良反应／不良事件的报道逐渐增多，引发人们对中药安全性问题的广泛关注。

中药种类复杂，品质不一，毒性物质种类多样，而每种中药包含多种化学成分，且对化学成分单体的分离、提取和纯化较难，增加了进行体内毒性评价试验的障碍，故传统的实验方法用于判断中药成分对神经毒性存在局限性。

利用已有的中药化学、生物学和计算机等学科的成果，通过计算机模拟及统计运算手段对中药进行神经毒性分析预测成为重要的发展方向。

定量构效关系（quantitative structure-activity relationship, QSAR)是计算机药理学研究的方法，采用已知活性的一系列化合物建立构效关系模型，进行相应活性化合物的活性筛选。

本次试验将使用QSAR模型，建立中药化学成分对神经毒性的预测模型，为中药安全评价提供途径和方法。

定量构效关系是在传统构效关系的基础上，结合物理化学中常用的经验方程的数学方法出现的，其理论历史可以追溯到1868年提出的crum-brown方程，经过近一百五十年的研究与发展，目前 QSAR 不仅从二维发展到了三维，更是在各个领域有了广泛的应用。

本次实验将收集不同的神经毒性不良反应数据构建QSAR模型，预测中药成分的神经毒性。

二、研究内容和方法本次实验将从TCMD数据库和TOXNET数据库（暂定）中收集筛选出足够数据作为QSAR模型的训练集，使用MOE软件对分子描述符进行计算和筛选后，运用ANN等方法建立QSAR预测模型，通过内部验证和外部验证选择出最佳模型，并进行中药化学成分的毒性预测。