pH敏感嵌段共聚物胶束释药量的预测方法技术

本发明专利技术公开了一种pH敏感嵌段共聚物胶束释药量的预测方法，该方法通过建立定量构效关系模型预测两亲性pH敏感嵌段共聚物胶束前后时期净释药量，在已知的化合物结构基础上，计算了能同时表征其拓扑结构和物化意义的嵌段单元自相关拓扑描述符，应用所建立的pH敏感嵌段共聚物胶束的药物释放行为与共聚物结构之间的定量构效关系模型，可以快速、便捷地预测相应的释药量。该方法可用于多种类的pH敏感嵌段共聚物，预测酸性条件下不同时期的释药量。本研究方法可以指导设计或改进聚合物结构来调控聚合物载药胶束的药物释放性能。

Prediction method for release amount of pH sensitive block copolymer micelles

The prediction method of the invention discloses a pH sensitive block copolymer micelle drug release, the method by establishing a quantitative structure-activity relationship model two pH sensitive amphiphilic block copolymer micelles before and after the period of net release, in the compound structure based on the known, can also characterize the topological structure and physicochemical significance calculation block unit autocorrelation topological descriptors, a quantitative structure-activity relationship model between drugs using the established pH sensitive copolymer micelles release behavior and copolymer structure, can quickly and conveniently predict the corresponding drug release. The method can be applied to a variety of pH sensitive block copolymers to predict the release rate at different times in acidic conditions. The present method can guide the design or improvement of polymer structure to control drug release properties of polymer supported drug micelles.

【技术实现步骤摘要】
pH敏感嵌段共聚物胶束释药量的预测方法
本专利技术涉及生物医用高分子聚合物材料
，具体涉及一种pH敏感嵌段共聚物胶束释药量的预测方法。
技术介绍
两亲性共聚物自组装纳米胶束因粒径小、可调控药物的包载和释放、表面易于修饰、能提高药物表观水溶性和具有潜在的被动和主动靶向能力等优势，因此被认为是有良好应用潜力的新型抗癌药物递送系统。其中，pH刺激响应的共聚物胶束能响应病患组织处和正常组织部位的pH差异性，并有效控制药物在肿瘤部位的靶向释放。目前，该领域已设计和制备了多种四/六臂pH敏感共聚物及其载药胶束，实验测定并评价了在不同pH环境下药物的释放性能。这些四六臂共聚物中含有pH敏感嵌段聚甲基丙烯酸N,N-二乙氨基乙酯(PDEAEMA)，其侧链氨基可在酸性条件(肿瘤细胞内涵体和溶酶体pH分别为5.0和4.0～5.0)下发生质子化，嵌段水溶性增强，导致胶束溶胀，加速药物释放；而在正常组织和血液中(pH7.4)，胶束保持完整，药物释放缓慢。而药物在酸性条件下的释放行为是关键。聚物载药胶束的药物释放性能与共聚物的结构和性质，如嵌段亲疏水性、嵌段长度及所占比例、交联程度等有密切关系，目前已有大本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种pH敏感嵌段共聚物胶束释药量的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括下列步骤：S1、收集不同的嵌段共聚物在酸性条件下的释药数据，经过异常值检验、正态分布检验后，作为因变量参与QSPR释药模型建模；S2、结合pH敏感嵌段共聚物的几何结构和电性结构特点，选取若干嵌段共聚物特征种类，并计算相应嵌段单元自相关描述符，作为自变量参与QSPR释药模型建模；S3、选择合适的变量和方程拟合方法，在数据集样本和描述符之间建立QSPR释药数学模型；S4、基于多种检验标准及参数，进行模型检验，评估所建模型的拟合性、预测性、鲁棒性、泛化能力；S5、选出酸性条件下前期和后期的最优释药数学模型，供胶束释药量的预测和释...

【技术特征摘要】
1.一种pH敏感嵌段共聚物胶束释药量的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括下列步骤：S1、收集不同的嵌段共聚物在酸性条件下的释药数据，经过异常值检验、正态分布检验后，作为因变量参与QSPR释药模型建模；S2、结合pH敏感嵌段共聚物的几何结构和电性结构特点，选取若干嵌段共聚物特征种类，并计算相应嵌段单元自相关描述符，作为自变量参与QSPR释药模型建模；S3、选择合适的变量和方程拟合方法，在数据集样本和描述符之间建立QSPR释药数学模型；S4、基于多种检验标准及参数，进行模型检验，评估所建模型的拟合性、预测性、鲁棒性、泛化能力；S5、选出酸性条件下前期和后期的最优释药数学模型，供胶束释药量的预测和释药机理分析。2.根据权利要求1所述的pH敏感嵌段共聚物胶束释药量的预测方法，其特征在于，所述释药数据收集自13种共聚物样本在常温常压、酸性条件下的缓冲溶液中，不同时间点(0.5h,1h,2h,4h,12h,36h,48h,96h)下的累积释放阿霉素百分数(Er)，药物与聚合物配比均为20mg/40mg，并将释药过程分为两个阶段，即前期(0～12h)和后期(12～96h)，分别计算前期和后期两个阶段的累积释药百分数，建立相应的释药模型。3.根据权利要求1所述的pH敏感嵌段共聚物胶束释药量的预测方法，其特征在于，所述嵌段共聚物特征种类包括：最高占据轨道能、最低空轨道能、能隙、偶极矩、分子表面积、分子体积、油水分配系数、极化率和氢键供/受体数量。4.根据权利要求3所述的pH敏感嵌段共聚物胶束释药量的预测方法，其特征在于，所述描述符采用嵌段共聚物的嵌段自相关描述符表征，所述描述符计算步骤如下：S211、通过图论将共聚物分子的三维几何结构转换为二维的平面拓扑结构；S212、将一个嵌段被划分为若干个单元；S213、计算单元的特征值fk，分别代入以下公式，计算出相应的嵌段自相关描述符：式中，BUA(l)fk是共聚物分子特征值为fk、单元间隔为l时的嵌段自相关描述符，fki和fkj分别为单元i和单元j的特征值，N为求和计算中的单元个数。5.根据权利要求4所述的pH敏感嵌段共聚物胶束释药量的预测方法，其特征在于，所述特征值fk的计算如下：S221、在软件MaterialsStudio7.0的Visualizer模块中，分别构建CL、DEAEMA和PEGMA的三聚物到五聚物的三维立体结构；S222、单体使用软件MaterialsStudio7.0的Dmol3模块结构优化，计算基于B3LYP基组，精度为fine，低聚物在Discover模块中能量最小化，然后于NVT和NVE系宗下动力学优化，得到稳定的分子构象；S223、优化后的结构导入MaterialsStudio7.0的QSAR模块中，计算各个单元的特征值。6.根据权利要求1所述的pH敏感嵌段共聚物胶束释药量的预测方法，其特征在于，所述步骤S3、选择合适的变量和方程拟合方法，在数据集样本和描述符之间建立QSPR释药数学模型具体如下：将遗传函数算法和多元线性回归联用建立嵌段自相关描述符在酸性条件下的释药模型群，分析模型参数，以确定最优前期和后期的释药数学模型。7.根据权利要求1所述的pH敏感嵌段共聚物胶束释药量的预测方法，其特征在于，所述步骤S4中模型检验的检验顺序具体如下：S401、内部检验，检查决定系数是否满足R2>0.6，检查留一法交互验证系数是否满足Q2LOO-CV>0.5，保证模型基本的内部预测能力；检查是否满足R2-Q2LOO-CV<0.3，否则模型可能会...

【专利技术属性】
技术研发人员：章莉娟，张冉，温李阳，吴文胜，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44