[发明专利]氟喹诺酮类药物的药效预测模型的应用

权利要求书

1.一种氟喹诺酮类药物的药效预测模型的应用，其特征在于，包括如下步骤：

1）用Accelrys Discovery Studio软件计算新氟喹诺酮的分子描述符；

2）根据分子描述符选出4个细菌特异的药动－药效指标预测模型；选出1个细菌通用的定量构效关系模型；选出1个药效－结构预测模型；

3）用杠杆值检验判断需要预测的新氟喹诺酮是否在杠杆值的预测范围3*p/n之内；

4）如果新氟喹诺酮在杠杆值的预测范围3*p/n之内，则用步骤1）中的分子描述符代入步骤2）中的4个细菌特异的药动－药效指标预测模型和细菌通用的定量构效关系模型预测金黄色葡萄球菌ATCC29213、粪肠球菌ATCC29212、大肠杆菌ATCC25922、铜绿假单胞菌ATCC27853的fAUC24/MIC及平均水平的fAUC24/MIC；

5）将不同初始体温、剂量代入步骤2）中的药效－结构预测模型中预测体温随治疗天数变化的趋势。

2.根据权利要求1所述的氟喹诺酮类药物的药效预测模型的应用，其特征在于，步骤1）所述的分子描述符包括CHI_3_CH、CHI_V0、IAC_mean、Zagreb、Num_Rings6、LogD、E_ADJ_mag、CHI_3_P和Num_H_Donors。

3.根据权利要求1所述的氟喹诺酮类药物的药效预测模型的应用，其特征在于，步骤2）所述的4个细菌特异的药动－药效指标预测模型是：

金黄色葡萄球菌ATCC29213：Log₁₀fAUC₂₄/MIC=-11.476+2.317*CHI_3_CH+0.396*CHI_V_0+3.928*IAC_Mean；

粪肠球菌ATCC29212：Log₁₀fAUC₂₄/MIC=-4.061+0.0327*Zagreb+1.492*<2.590-Num_Rings6>；

大肠杆菌ATCC25922：fAUC₂₄/MIC=-2564.696+1367.216*CHI_3_CH+1416.158*IAC_Mean+14.623*Num_Rings6²+24.301*LogD；

铜绿假单胞菌ATCC27853：Log₁₀fAUC₂₄/MIC=0.213-1.489*CHI_3_P+0.0198*E_ADJ_mag+2.729*IAC_Mean-0.411*Num_H_Donors。

4.根据权利要求1所述的氟喹诺酮类药物的药效预测模型的应用，其特征在于，步骤2）所述的细菌通用的定量构效关系模型是Log₁₀fAUC₂₄/MIC=-0.356*Num_H_Donors–0.312*Num_Rings6+0.00347*E_ADJ_mag+1.331*CHI_3_CH。

5.根据权利要求1所述的氟喹诺酮类药物的药效预测模型的应用，其特征在于，步骤2）所述的药效－结构预测模型是TEMP=36.739+(A0-36.739)*exp(-(0.0261*10(^{-0.356*Num_H_Donors_0.312*Num_Rings6+0.00347*E_ADJ_mag+1.331*CHI_3_CH)}*Dose*DAY)。

6.根据权利要求1所述的氟喹诺酮类药物的药效预测模型的应用，其特征在于，步骤3）所述的杠杆值是用ARTE-QSAR软件或者用帽子矩阵计算得到。