31、自然启发计算技术在药物设计、开发和治疗中的应用

自然启发计算技术在药物设计、开发和治疗中的应用

1. 引言

药物设计是一个复杂、昂贵且耗时的过程。它涉及多轮筛选，如先导物识别，即从数百万种新化合物中寻找潜在的活性药物候选物。这些化合物需要通过其物理化学性质的评估。

为了对化合物进行高通量筛选，已经采用了多种计算方法，如分子对接、定量构效关系（QSAR）和分子动力学。在先导物识别步骤之后，使用预筛选方法评估药物安全性非常重要。虽然已经有多种方法用于预测药物毒性，但开发更安全的药物仍然是一项耗时的任务。

近年来，美国食品药品监督管理局（FDA）和欧洲药品管理局（EMA）的指南建议采用替代方法来测试药物毒性，以取代动物实验，遵循“3R”（减少、替代和优化）原则。因此，寻找非动物测试方法来预测广泛的药物毒性，如致癌性、遗传毒性、致突变性、口服毒性、发育毒性和生殖毒性变得尤为重要。完整的药物安全性评估需要一系列测试，耗时4 - 5年，但得益于计算机模拟方法的发展，这些方法可以在短时间内快速产生多种毒性终点。

在所有计算机模拟方法中，自然启发计算（NIC），如群体智能，是用于优化药物设计过程、探索药物开发以及整合体外/体内方法以开发高效药物反应和预测模型的新型先进工具。这些方法有助于将药物开发成本降低30%，提高大规模化合物数据库的药物筛选能力，并提高预测的准确性、敏感性和特异性。

2. 自然启发智能计算工具

2.1 基于多目标集成布谷鸟搜索的算法

布谷鸟搜索算法由Suash Deb和Xin - She Yang于2009年提出，是一种优化算法，属于运筹学领域，该领域致力于开发和应用先进的分析技术以促进决策制定。该算法的灵感来源于布谷鸟的产卵行为。布谷