[发明专利]酸度系数确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种酸度系数确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该方法包括：确定目标化学分子，其中，目标化学分子为待确定酸度系数的化学分子；对目标化学分子进行去质子化处理，得到目标化学分子的极限去质子化态；以及对目标化学分子的极限去质子化态进行质子化处理，得到目标化学分子的质子化态；按照目标化学分子的极限去质子化态的净电荷值和质子化态的净电荷值，对目标化学分子的极限去质子化态和质子化态进行分组处理，得到多个离子态组；计算净电荷值相邻的两个离子态组之间的自由能差，并基于自由能差确定目标化学分子的酸度系数，解决了现有技术中多个质子化位点的药物的酸度系数预测工具无法满足用户需求的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算化学技术领域，具体而言，涉及一种酸度系数确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

有相关文献表明，有大约80％的现代药物存在一个以上的可离子化位点。可离子化位点的存在使得该分子在不同的酸度环境下会以不同的离子态形式存在，这就会影响到它们的溶解度、膜透性、蛋白结合能力，进而影响药物活性。在药物研究过程中，我们常常希望在完成药物合成之前就能够尽可能准确地判断其有效性，因此通过理论方法在评估药物的酸度系数中拥有举足轻重的地位，然而准确地计算分子的酸度系数值一直是摆在计算化学家们面前的难题，理论计算酸度系数一直存在至少一个对数单位的误差，这达不到实际应用中所需要的精度的。

如今很多酸度系数预测方法都是基于机器学习的，但是大多数只能用于单质子化位点的体系，而实际上，在酸度系数预测项目中，我们往往需要面对的是存在多个质子化位点的药物。

而目前市面上用于多质子化位点药物的酸度系数预测工具多为闭源的商用软件，如Epik、Marvin pKa等软件，根据它们所公开的原理，都是完全基于经验公式的拟合，没有明确的物理意义；此外，这些软件过度依赖于所使用的数据库，且只能预测所使用的数据库中包含的官能团类型的分子，准确性有限。

针对现有技术中，多个质子化位点的药物的酸度系数预测工具无法满足用户需求的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种酸度系数确定方法、装置、设备及计算机可读存储介质，以至少解决现有技术中，多个质子化位点的药物的酸度系数预测工具无法满足用户需求的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种酸度系数确定方法，包括：确定目标化学分子，其中，所述目标化学分子为待确定酸度系数的化学分子；对所述目标化学分子进行去质子化处理，得到所述目标化学分子的极限去质子化态；以及对所述目标化学分子的极限去质子化态进行质子化处理，得到所述目标化学分子的质子化态；按照所述目标化学分子的极限去质子化态的净电荷值和质子化态的净电荷值，对所述目标化学分子的极限去质子化态和质子化态进行分组处理，得到多个离子态组；计算所述净电荷值相邻的两个离子态组之间的自由能差，并基于所述自由能差确定所述目标化学分子的酸度系数。

可选的，对所述目标化学分子进行去质子化处理，得到所述目标化学分子的极限去质子化态，包括：将所述目标化学分子与第一预设元素集合进行匹配，确定所述目标化学分子中的可去质子化位点；若所述目标化学分子中的可去质子化位点为一个，基于所述目标化学分子中的可去质子化位点，对所述目标化学分子进行去质子化处理，得到所述目标化学分子的极限去质子化态；若所述目标化学分子中的可去质子化位点为多个，基于所述目标化学分子中的可去质子化位点，对所述目标化学分子进行多次去质子化处理，得到所述目标化学分子的极限去质子化态。

可选的，对所述目标化学分子的极限去质子化态进行质子化处理，得到所述目标化学分子的质子化态，包括：基于第二预设元素集合中的预设元素，对所述目标化学分子的极限去质子化态进行至少一轮质子化处理，得到所述目标化学分子的质子化态，其中，所述目标化学分子的质子化态至少包括：所述目标化学分子的极限质子化态。