比較分子場法

定量構效關係作為一種非常重要的藥物設計方法已經在藥物開發中得到了廣泛的應用定量構效關係方法大體可以分為兩類二維定量構效關係(2D-QSAR)方法和三維定量構效關係(3D-QSAR)方法。

和2D-QSAR方法比較3D-QSAR方法在物理化學意義上更為明確能直接反映藥物分子作用過程中底物和受體之間的非鍵相互作用特徵因此在近年3D-QSAR方法得到了迅速的發展在3D-QSAR中，比較分子場分析方法是目前最為成熟且應用最為廣泛的方法。

按照比較分子場分析方法的基本原理，如果一組相似化合物以同一種方式作用於一個受體，那麼它們的生物活性就取決於每個化合物周圍分子場的差別，這種分子場可以反映藥物分子和受體之間非鍵相互作用的特性。CoMFA計算可以簡單地分為三個步驟：首先，確定藥物分子的活性構象，再按照一定的規則(一般為骨架疊合或場疊合)進行藥物分子的疊合然後在疊合好的分子周圍定義分子場的空間範圍可以採用矩形或圓形的空間。把定義的空間按照一定的步長均勻劃分產生格點；在每個格點上用一個探針離子來評價格點上的分子場特徵(一般為靜電場和立體場，有時也包括疏水場和氫鍵場)，在CoMFA分子中可以採用不同的分子場勢能函數。最後，通過偏最小二乘(PLS)方法建立化合物活性和分子場特徵之間的關係。

從CoMFA的計算過程可以看到，有多種因素會影響計算的結果，它們包括；活性構象的確定，分子疊合規則，分子場勢函數的定義以及分子場變量的選取等等。對CoMFA方法進行合理的改進，可以在很大程度上提高C。MFA計算的成功率。

分子場勢能函數的選擇

在傳統的CoMFA 計算中，對靜電場和立體場採用了Coulomb ( 靜電) 和Lennard-JoneS 6-12( 範德華) 勢函數。 當藥物分子的某些原子落在格點附近時，分子場，尤其是立體場會在這些格點附近發生顯著變化。 為了避免出現不正常的分子場數值， 需要定義一個能量的截斷(cutoff) 值， 這些截斷值有時會讓某些區域的分子場信息不能得到很好的表達。 在CoMFA 計算中，其得到的 3D-QSAR 模型對格點步長(grid Spacing) 的選擇以及疊合分子在空間的取向會非常敏感。 因此，對於某些體系，需要仔細地選擇合適的格點步長以及空間取向來得到最佳的構效關係模型。

新場的引入

在藥物分子和受體發生相互作用時，疏水效應也是影響藥物分子的結合能力(binding affinity) 的重要因素。 在傳統 2D-QSAR，取代基的疏水效應可以通過脂水分配係數logP來簡單地表達。但在3D-QSAR，這種特徵就很難以分子場的特徵來描述，因為疏水效應主要伴隨着熵的變化。

活性構象的確定

CoMFA 計算中關鍵的步驟之一就是如何得到研究分子的活性構象並對這些活性構象進行合理的疊合它是保證CoMFA計算是否成功的前提條件。一般來講在藥物分子和受體發生相互作用時 為了保證它們之間形成最佳的能量匹配和幾何匹配藥物分子的構象會發生比較大的變化尤其對於一些較為柔性的藥物分子。實驗已經證實藥物分子在生物體內的活性構象一般不會採取能量最低的構象而是處於能量較低的狀態。對於柔性較大的分子怎麼得到它們的活性構象並進行疊合這還是一個至今不能很好解決的問題。

對於柔性藥物分子如果可以得到受體的結構和藥物 分子的作用位點就可以採用分子對接(moecular docking)來預測藥物分子和受體之間的結合模式從而確定藥物分子的活性構象以及它們的空間疊合方式。如果沒有受體的晶體結構可以採用基於藥效團的疊合以及基於能量場的柔性疊合來得到藥物分子的活性構象以及空間的疊合方式。但基於藥效團的疊合以及基於能量場的柔性疊合都不是普適的方法 它們往往僅對於某些特定的體系才能得到合理的結果。

分子的疊合

得到藥物分子的活性以後就需要進行分子的疊合。在一般的CoMFA計算中往往採用公共骨架疊合的方法。 這顯然是一種最為簡單的處理方法只需要選擇藥物分子的公共結構通過最小二乘法疊合優化分子間座標的均方根偏差(rms) 就可以得到最佳的分子疊合模式。但公共骨架疊合也具有明顯的缺陷；首先是基於公共母體的分子疊合不一定能夠正確反映藥物分子和受體相互作用時藥物分子之間的相互取向；其次是藥物分子結構相差較大時公共骨架疊合可能不能很好地處理。

分子場變量的選擇

在CoMFA計算中當分子場的信噪比比較低時PLS分析有時並不能得到好的結果。在大部分的CoMFA計算中 受體的結構一般是未知的因此往往不能準確定義格點距離以及盒子的大小。 而且對於分子場的空間範圍常常定義為規則的矩形。在計算得到的這些格點上的分子場中實際上有很大一部分對於解釋結構和活性的關係是沒有意義的這些分子場變量的引入給PLS 分析帶來了很大的噪音。 因此選擇最重要的格點而剔除那些引入噪音的分子場變量對於優化3D-QSAR模型具有非常重要的意義。 ^[1] 

作為一種廣泛應用的3D-GSAR方法，CoMFA還存在一些缺陷和不足，還有很多需要完善和改進的地方，近幾年來在CoMFA各方面的一些改進，尤其是CoMSIA方法和4D-QSAR方法的提出以及遺傳算法在CoMFA方法中的應用給這種傳統的方法注入了新的活力。目前，活性構象的確定和疊合規則的選擇仍然是CoMFA計算中兩個最大的難題，還沒有可以應用的普適的方法，對於它們還需進一步深入研究。但這兩個問題的解決並不是單靠CoMFA 自身的改善就可以實現的活性構象和分子疊合的準確信息可能只能從藥物分子和受體相互作用結構中才能夠獲得。