一種傳統藥物的心血管毒性評價預測系統及其方法技術方案

本發明專利技術提供一種傳統藥物的心血管毒性評價系統及其方法。所述傳統藥物的毒性評價系統包括：文獻數據評價子系統；化學成分毒性評價子系統；動物實驗評價子系統；綜合評價模塊；所述綜合評價模塊與所述各子系統相關聯。所述傳統藥物的心血管毒性評價方法是：對待測傳統藥物進行心血管毒性文獻檢索，對其化學成分進行心血管毒性預測，對待預測傳統藥物通過動物實驗進行其心血管毒性評價，綜合上述結果給出傳統藥物的心血管毒性評價預測結果。本發明專利技術的方法和系統可以快速、準確地對傳統藥物的毒性進行評價，及時、準確地預測傳統藥物的毒性風險，節省大量的資金和時間，還可以用于對傳統藥物組方的毒副作用進行評價，并予以改良。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種計算機輔助藥物的評價預測方法及其系統，特別涉及的是一種傳統藥物的心血管毒性評價預測方法及其系統。
技術介紹
心血管毒性是藥物安全性評價的重要指標。傳統藥物,如中藥、藏藥等,源于天然的動植物、礦物質等物質，又常以復方形式出現在藥物應用中，其化學物質基礎及作用機理十分復雜，因而其藥物安全評價的難度很大，通常需要通過大量的文獻查詢、動物實驗、臨床實驗等進行綜合評價。傳統藥物的毒性研究和評測在國內外均是薄弱環節，對傳統藥物的毒性評價，通常采用大量人工和實驗室手段，要消耗大量資金和時間，成為阻礙傳統藥物現代化和國際化的重要瓶頸。研究表明化學藥物的hERG (人類ether-6-go-go相關基因)鉀離子通道的阻斷作用與QT間期延長作用有密切的相關性，易引發尖端扭轉性室速和心律失常。因此，在藥物開發早期，一般通過觀察對hEGR鉀通道的影響來評估先導化合物致心律失常的潛在危險，以規避藥物心血管毒性的風險。現有的化合物hERG阻斷作用的非實驗性預測方法，如神經網絡、支持向量機等，一般較復雜，且需要使用特定的商業軟件，推廣和應用都比較困難，不能滿足藥物研發的需要。目前檢測藥物心血管毒性的手段主要是通過動物實驗，如鼠、兔、狗、猴、斑馬魚等，但價格昂貴，一般藥用量比較大，不能實現高通量化；細胞水平實驗也可用于藥物心血管毒性檢測，例如通過膜片鉗技術檢測藥物對hERG的影響，但細胞水平和臨床試驗結果差別較大，準確性存疑。
技術實現思路
本專利技術針對上述問題，提供一種快速地對傳統藥物的心血管毒性評價預測的方法及其系統，可以快速、準確、經濟地對傳統藥物的心血管毒性進行評價預測。為了實現上述任務，本專利技術采取如下的技術解決方案 本專利技術的第一方面，提供一種傳統藥物心血管毒性評價預測系統，所述系統包括三個子系統以及綜合評價模塊文獻數據評價子系統所述子系統對待測傳統藥物及其有效藥物成分進行文獻檢索分析，篩選出具有心血管毒性報道的傳統藥物或有效成分；化學成分毒性評價子系統所述子系統，將待測傳統藥物轉換成化學成分數據集，對待預測藥物的化學成分進行心血管毒性的評價預測；動物實驗評價子系統所述動物實驗評價子系統對待預測藥物進行動物實驗，得出傳統藥物心血管毒性預測的實驗動物數據，建立量效關系模型，外推得到人的最低安全計量，據此評價藥物的心血管毒性；綜合評價模塊通過綜合評價模塊將所述文獻數據評價子系統、化學成分評價子系統、動物實驗評價子系統的結果進行綜合評價，得出所述傳統藥物的心血管毒性評價預測結論；所述綜合評價模塊與所述各子系統相關聯。本專利技術的第二方面，提供一種傳統藥物的心血管毒性評價預測方法，所述方法的步驟包括步驟一，對待測傳統藥物及其有效藥物成分進行文獻檢索分析，篩選出傳統藥物及其有效的化學成分具有心血管毒性的報道；步驟二，將待測傳統藥物轉換成化學成分集合，針對待預測傳統藥物的化學成分，逐一進行基于化學信息學方法的心血管毒性的評價預測；步驟三，對待預測藥物進行動物實驗，得出傳統藥物心血管毒性預測的動物實驗數據，建立量效關系模型，外推得到人的最低安全計量，據此評價藥物的心血管毒性；步驟四，綜合上述步驟預測結果進行綜合評價，判斷預測所述傳統藥物的心血管毒性；所述步驟一、步驟二、步驟三不分先后。本專利技術的第三方面，提供一種利用傳統藥物心血管毒性的評價預測系統進行傳統藥物心血管毒性預測的方法，所述方法的具體步驟包括(I)啟動傳統藥物心血管毒性評價預測系統，新建一個系統運行界面；(2)在輸入窗口中輸入一個傳統藥物名，或者構成一個組方的一系列傳統藥物名；(3)系統根據后臺傳統藥物名詞表判斷輸入的傳統藥物名是否正確，如果正確則繼續，否則返回步驟(2)，修改所輸入的傳統藥物名；(4)文獻數據評價子系統根據輸入的傳統藥物名進行文獻檢索，并產生檢索評價報告；(5)化學成分毒性評價子系統根據輸入的傳統藥物名得到所述傳統藥物的化學成分集合，并對該集合中的化學成分逐一分析心血管毒性，最后生成化學成分心血管毒性評價報告；(6)動物實驗評價子系統將待預測藥物引入實驗平臺，通過在兩種以上動物實驗，形成待預測藥物的動物實驗報告；(7)綜合評價模塊匯總上述三份評價報告，形成對待預測藥物的最終評價預測報告。本專利技術的第四方面，提供一種用傳統藥物心血管毒性的評價方法對傳統藥物組方進行改良的方法，所述方法的步驟為步驟一，根據傳統藥物心血管毒性的評價方法得出待改進的傳統藥物組方的評價報告；步驟二，根據所述評價報告的結果，對于心血管毒性較大的化學成分，找到傳統藥物中對應的傳統藥物成分，采用治療作用類似的傳統藥物成分替換所述傳統藥物組方中心血管毒性較大的成分。本專利技術的傳統藥物心血管毒性評價預測系統及其方法，能夠在藥物開發的前期，及時、準確地預測在研藥物的心血管毒性風險，節省大量的資金和時間。通過本專利技術的方法和系統的評價，得出該的傳統藥物產品存在的心血管毒性的明確結果，可以作為判斷該藥物的具有的不良反應和禁忌的參考，也可以對于傳統藥物組方進行改良起到的指引作用，通過本專利技術的方法對傳統藥物產品的組方進行改進，達到降低心血管毒副作用的同時保持藥效的目的。本專利技術所述系統的架構具有良好的靈活性和可擴展性，可以方便的應用于對化學藥物其他生物活性的預測中。附圖說明圖1是本專利技術一種傳統藥物心血管毒性評價預測系統的架構和原理示意圖。圖2是本專利技術一種傳統藥物心血管毒性評價預測系統中，優選的傳統藥物文獻數據庫評價子系統的架構和工作流程示意圖。圖3是本專利技術一種傳統藥物心血管毒性評價預測系統中，優選的化學成分評價子系統的架構和工作流程示意圖。圖4是本專利技術一種傳統藥物心血管毒性評價預測系統中，優選的動物實驗評價子系統的架構和工作流程示意圖。圖5是根據本專利技術一種傳統藥物心血管毒性評價預測方法和系統，建立的“中藥國際化心血管毒性評價綜合信息系統”界面圖。附圖標記說明 10 待預測傳統藥物 110文獻數據評價子系統 111輸入模塊 112數據處理模塊 113傳統藥物天然產物數據庫 114科技文獻數據庫 115FDA藥物數據庫 116世界傳統藥物專利數據庫117藥政法規數據庫 118文獻檢索分析報告120化學成分毒性評價子系統 121藥物化學成分 122化合物心血管毒性預測模塊 123化合物hERG阻斷作用預測模塊 124預測結果匯總子模塊 125藥物化學成分心血管毒性預測報告130動物實驗評價子系統 131動物實驗平臺 1311豚鼠模型 1312新西蘭白兔模型 1312比格犬模型 135量效關系模塊 136動物實驗數據庫 137動物實驗報告 140綜合評價模塊 20 藥物心血管毒性預測結果 30 計算機平臺具體實施例方式以下配合附圖，詳細說明本專利技術一種傳統藥物心血管毒性評價預測方法和系統的實施例。實施例一 實施例一提供一種傳統藥物心血管毒性的評測系統及其方法。下面結合附圖1-4對于本專利技術的系統與方法進行具體描述 圖1是本專利技術一種傳統藥物心血管毒性評價預測系統的架構和原理示意圖。結合附圖1對于本專利技術的系統予以如下說明。本專利技術的一種傳統藥物心血管毒性評價預測系統，由三個子系統和綜合評價模塊140組成，所述三個子系統為文獻數據評價子系統110、藥物化學成分毒性評價子系統120、動物實驗評價本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種傳統藥物心血管毒性評價預測系統，其特征在于：所述系統包括：文獻數據評價子系統，用于對待測傳統藥物及其有效藥物成分進行文獻檢索分析，篩選出傳統藥物及其有效的化學成分的具有心血管毒性報道；化學成分毒性評價子系統，用于將待測傳統藥物轉換成化學成分集合，針對待預測藥物的化學成分，進行心血管毒性的評價預測；所述動物實驗評價子系統，用于對待預測藥物進行動物實驗，得出傳統藥物心血管毒性預測的實驗動物數據，建立量效關系模型，外推得到人的最低安全計量，據此評價藥物的心血管毒性；所述綜合評價模塊，用于將所述各子系統的評價結果進行綜合分析，判斷評價所述傳統藥物的心血管毒性，并響應用戶的各種操作；所述綜合評價模塊與各所述子系統相連接。

【技術特征摘要】
1.一種傳統藥物心血管毒性評價預測系統，其特征在于:所述系統包括: 文獻數據評價子系統，用于對待測傳統藥物及其有效藥物成分進行文獻檢索分析，篩選出傳統藥物及其有效的化學成分的具有心血管毒性報道； 化學成分毒性評價子系統，用于將待測傳統藥物轉換成化學成分集合，針對待預測藥物的化學成分，進行心血管毒性的評價預測； 所述動物實驗評價子系統，用于對待預測藥物進行動物實驗，得出傳統藥物心血管毒性預測的實驗動物數據，建立量效關系模型，外推得到人的最低安全計量，據此評價藥物的心血管毒性； 所述綜合評價模塊，用于將所述各子系統的評價結果進行綜合分析，判斷評價所述傳統藥物的心血管毒性，并響應用戶的各種操作； 所述綜合評價模塊與各所述子系統相連接。2.如權利要求1所述的系統，其特征在于，所述文獻數據評價子系統包括: 輸入模塊，用于輸入和分析傳統藥物和傳統藥物組方信息，并響應用戶的各種操作； 傳統藥物數據庫:用于存儲和管理傳統藥物相關數據； 數據處理模塊，用于完成待預測傳統藥物和傳統藥物組方的分析，并響應用戶的各種操作。3.如權利要求2所述的系統，其特征在于，所述輸入模塊還包括: 傳統藥物名詞表，用于存儲每種傳統藥物的正名、別名和數據庫登錄號，對輸入的數據進行實時分析，將用戶輸入的傳統藥物名轉化為登錄號序列，用于后期的檢索； 傳統藥物名提示子模塊，用于根據上述傳統藥物名詞表中的數據，在用戶輸入傳統藥物名的過程中以下拉列表的形式給出實時提示，以提高效率、減少錯誤； 所述傳統藥物數據庫包括下述子庫: 傳統藥物天然產物數據庫，用于存儲和管理傳統藥物天然產物的分子結構和生物活性數據；科技文獻數據庫，用于存儲和管理與藥物心血管毒性相關的中英文科技文獻數據；FDA藥物數據庫，用于存儲和管理FDA報道的所有藥物實驗數據； 藥政法規數據庫，用于存儲和管理與藥物心血管毒性相關的世界各國藥政法規； 世界傳統藥物專利數據庫，用于存儲和管理與世界范圍內的傳統藥物專利。4.如權利要求1所述的系統，其特征在于，所述化學成分評價子系統至少包括: 化合物毒性庫，所述化合物毒性庫收集了所有已知的化合物毒性數據； 化學成分心血管毒性評價模塊，所述化學成分心血管毒性評價模塊通過化學信息學的方法進行化合物毒性的評價預測。5.如權利要求1所述的預測系統，其特征在于，所述化學成分評價子系統至少包括: 化合物心血管毒性預測模塊，通過采用化學分子結構相似性算法，實現化學成分心血管毒性的定量評價預測； 化合物hERG阻斷作用預測模塊，通過采用化學特征結構辨識算法，實現化學成分心血管毒性定性評價； 預測結果匯總子模塊，用于匯總計算結果，形成預測結論。6.如權利要求5所述的系統，其特征在于: 所述化合物心血管毒性預測模塊包括化合物心血管毒性庫，所述化合物心血管毒性庫中收集了所有已知的具有心血管毒性的化合物數據信息； 所述化合物hEGR阻斷作用預測模塊包括心血管毒性分子結構特征庫，所述心血管毒性分子結構特征庫具有已知的心血管毒性的分子結構特征相關數據信息。7.如權利要求6所述的預測系統，其特征在于: 所述心血管毒性分子結構特征庫包括: 可評價性特征庫:用于存儲與可評價性有關的已知分子結構特征，所述分子結構特征包括:大環抗生素、多肽、橋環類小分子、無機化合物和分子量大于800的藥物的化學分子結構特征； 低活性特征庫:用于存儲有關的已知低hERG阻斷活性分子結構特征，所述低hERG阻斷活性特征包括:羧基、疊氮 基、炔基； 高活性特征庫:用于存儲有關的已知高hERG阻斷活性分子結構特征，所述高hERG阻斷活性特征包括:苯乙胺、苯丙胺。8.如權利要求7所述的預測系統，其特征在于:所述高hERG阻斷活性結構特征還包括分子特征結構9.如權利要求1所述的預測系統，其特征在于，所述動物實驗評價子系統至少包括: 傳統藥物的動物實驗平臺，用于動物實驗數據采集，實驗動物包括:豚鼠、新西蘭白兔、比格犬； 動物模型實驗數據庫，...

【專利技術屬性】
技術研發人員：劉延淮，劉海波，徐峻，劉志強，
申請(專利權)人：北京東方靈盾科技有限公司，
類型：發明
國別省市：