با همکاری مشترک دانشگاه پیام نور و انجمن فیزیولوژی و فارماکولوژی ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه شیمی (محض-دارویی)، دانشکده شیمی ‏دارویی، علوم پزشکی تهران، دانشگاه ‏آزاد اسلامی، ‏تهران، ایران

2 گروه شیمی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران

3 گروه شیمی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد ‏اسلامی، تهران، ایران

10.30473/eab.2024.71175.1946

چکیده

افزایش تقاضای کشاورزی به استفاده از آفت‌کش‌ها، موجودات غیرهدف مانند گونه‌های پرندگان را تهدید کرده و در سیستم اکولوژی اختلال ایجاد کرده است. بنابراین، با توجه به روش‌های کاربرد و ماهیت آفت­کش‌ها، آزمایش سمیت پرندگان و حفاظت گونه‌های مختلف پرندگان در معرض خطر از منظر ایمنی اکوسیستم یک نیاز ضروری است. در این مطالعه، مدل‌سازی رابطه کمی ساختار- سمیت برای تخمین سمیت 244 نوع آفت‌کش‌ بر روی پنج گونه پرنده شامل بلدرچین سفید، اردک، قرقاول، گنجشک خانگی و بلدرچین ژاپنی برای اولین بار انجام شده است. تمام داده­ها به‌صورت تصادفی به چهار سری شامل سری آموزش فعال، آموزش غیرفعال، کالیبراسیون و دسته آزمون تقسیم شدند. توصیف‌گرهای بهینه هیبریدی، حاصل از ترکیب توصیف‌گرهای شبه-­اسملی (quasi-SMILES) و گراف مولکولی بدون هیدروژن (HSG) براساس یک تابع هدف جدید برای تولید مدل‌های QSTR  استفاده شد. چهار تابع هدف (TF0، TF1، TF2 و TF3) برای توسعه مدل‌های QSTR به کار گرفته شد و پتانسیل پیش‌بینی این مدل‌ها با استفاده از سری آزمون مورد ارزیابی قرار گرفت. از میان مدل‌های به‌دست‌آمده، مدل‌های QSTR طراحی شده با استفاده از تابع هدف TF3 با محدوده 8131/0-7218/0R2 =  و 7878/0-7031/0Q2 =  از لحاظ آماری، مدل‌ها بودند. بهترین مدل از نظر آماری، مدل شماره شش، با مقادیر R2 برای دسته آموزش فعال، آموزش غیرفعال، کالیبراسیون و اعتبارسنجی به‌ترتیب برابر 836/0، 852/0، 806/0 و 813/0 می‌باشد. مقادیر میانگین خطای مطلق (MAE) برای دسته آموزش فعال، آموزش غیرفعال، کالیبراسیون و اعتبارسنجی به‌ترتیب برابر 371/0، 342/0، 409/0 و 362/0 بیانگر دقت مدل ایجادشده به‌منظور پیش‌بینی سمیت آفت‌کش‌ها بر علیه پنج گونه مختلف پرندگان می‌باشد. از نتایج حاصل از این مدل‌سازی، توصیف‌گرهای با اهمیت برای افزایش و کاهش متوسط غلظت مؤثر سمیت (pLD50) شناسایی شدند. با استفاده از مدل‌های QSTR به‌دست‌آمده از این مطالعه، پیش‌بینی سمیت (pLD50) آفت‌کش‌های جدید حتی قبل از سنتز آن‌ها تنها با داشتن نماد SMILES از آفت­کش‌ها امکان‌پذیر می‌شود که می‌تواند به کاهش زمان، منابع، هزینه‌ها و نیاز به حیوانات آزمایشگاهی کمک کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

Ahmadi, S., & Azimi, N. (2023). Quasi-SMILES-Based QSPR/QSAR Modeling. In QSPR/QSAR Analysis Using SMILES and Quasi-SMILES (pp. 191-210): Springer.
Ahmadi, S., Ghanbari, H., Lotfi, S., & Azimi, N. (2021). Predictive QSAR modeling for the antioxidant activity of natural compounds derivatives based on Monte Carlo method. Molecular diversity, 25, 87-97.
Ahmadi, S., Lotfi, S., & Kumar, P. (2022). Quantitative structure–toxicity relationship models for predication of toxicity of ionic liquids toward leukemia rat cell line IPC-81 based on index of ideality of correlation. Toxicology Mechanisms and Methods, 32(4), 302-312.
Aktar, M. W., Sengupta, D., & Chowdhury, A. (2009). Impact of pesticides use in agriculture: their benefits and hazards. Interdisciplinary toxicology, 2(1), 1.
Basant, N., Gupta, S., & Singh, K. P. (2015). Predicting toxicities of diverse chemical pesticides in multiple avian species using tree-based QSAR approaches for regulatory purposes. Journal of Chemical Information and Modeling, 55(7), 1337-1348.
Benfenati, E., Toropov, A. A., Toropova, A. P., Manganaro, A., & Gonella Diaza, R. (2011). CORAL software: QSAR for anticancer agents. Chemical biology & drug design, 77(6), 471-476.
Cronin, M. T., Jaworska, J. S., Walker, J. D., Comber, M. H., Watts, C. D., & Worth, A. P. (2003). Use of QSARs in international decision-making frameworks to predict health effects of chemical substances. Environmental health perspectives, 111(10), 1391-1401.
Das, N. R., Sharma, T., Mallick, A., Toropova, A. P., Toropov, A. A., & Achary, P. (2023). Computational Approach in Designing and Development of Novel Inhibitors of AKR1C1. In Ambient Intelligence in Health Care (pp. 325-337): Springer.
Ghaedi, A. (2015). Predicting the cytotoxicity of ionic liquids using QSAR model based on SMILES optimal descriptors. Journal of Molecular Liquids, 208, 269-279.
Ghiasi, T., Ahmadi, S., Ahmadi, E., Talei Bavil Olyai, M., & Khodadadi, Z. (2021). The index of ideality of correlation: QSAR studies of hepatitis C virus NS3/4A protease inhibitors using SMILES descriptors. SAR and QSAR in Environmental Research, 32(6), 495-520.
Hallmann, C. A., Sorg, M., Jongejans, E., Siepel, H., Hofland, N., Schwan, H., ... Hörren, T. (2017). More than 75 percent decline over 27 years in total flying insect biomass in protected areas. PloS one, 12(10), e0185809.
Hill, E. F., Camardese, M. B., Heinz, G. H., Spann, J. W., & Debevec, A. B. (1984). Acute toxicity of diazinon is similar for eight stocks of bobwhite. Environmental Toxicology and Chemistry: An International Journal, 3(1), 61-66.
Hilton, G. M., Odenkirchen, E., Panger, M., Waleko, G., Lowit, A., & Clippinger, A. J. (2019). Evaluation of the avian acute oral and sub-acute dietary toxicity test for pesticide registration. Regulatory Toxicology and Pharmacology, 105, 30-35.
Humann-Guilleminot, S., de Montaigu, C. T., Sire, J., Grünig, S., Gning, O., Glauser, G., ... Helfenstein, F. (2019). A sublethal dose of the neonicotinoid insecticide acetamiprid reduces sperm density in a songbird. Environmental research, 177, 108589.
Jaworska, J. S., Comber, M., Auer, C., & Van Leeuwen, C. (2003). Summary of a workshop on regulatory acceptance of (Q) SARs for human health and environmental endpoints. Environmental health perspectives, 111(10), 1358-1360.
Jeschke, P., Krämer, W., Schirmer, U., & Witschel, M. (2013). Modern methods in crop protection research: John Wiley & Sons.
Kumar, P., & Kumar, A. (2018). Monte Carlo method based QSAR studies of Mer kinase inhibitors in compliance with OECD principles. Drug Research, 68(04), 189-195.
Lotfi, S., Ahmadi, S., & Kumar, P. (2021). The Monte Carlo approach to model and predict the melting point of imidazolium ionic liquids using hybrid optimal descriptors. RSC advances, 11(54), 33849-33857.
Lotfi, S., Ahmadi, S., & Kumar, P. (2022). Correction: Ecotoxicological prediction of organic chemicals toward Pseudokirchneriella subcapitata by Monte Carlo approach. RSC advances, 12(53), 34567-34567.
Mitra, A., Chatterjee, C., & Mandal, F. B. (2011). Synthetic chemical pesticides and their effects on birds. Res J Environ Toxicol, 5(2), 81-96.
Mukherjee, R. K., Kumar, V., & Roy, K. (2021). Ecotoxicological QSTR and QSTTR modeling for the prediction of acute oral toxicity of pesticides against multiple avian species. Environmental Science & Technology, 56(1), 335-348.
Podder, T., Kumar, A., Bhattacharjee, A., & Ojha, P. K. (2023). Exploring Regression-based QSTR and i-QSTR Modeling for Ecotoxicity Prediction of Diverse Pesticides on Multiple Avian Species. Environmental Science: Advances.
Singh, K. P., Gupta, S., Basant, N., & Mohan, D. (2014). QSTR modeling for qualitative and quantitative toxicity predictions of diverse chemical pesticides in honey bee for regulatory purposes. Chemical Research in Toxicology, 27(9), 1504-1515.
Toropov, A. A., & Toropova, A. P. (2018). Application of the Monte Carlo method for building up models for octanol-water partition coefficient of platinum complexes. Chemical Physics Letters, 701, 137-146.
Toropov, A. A., Toropova, A. P., Achary, P. G. R., Raškova, M., & Raška, I. (2022). The searching for agents for Alzheimer’s disease treatment via the system of self-consistent models. Toxicology Mechanisms and Methods, 32(7), 549-557.
Toropova, A. P., & Toropov, A. A. (2014). CORAL software: prediction of carcinogenicity of drugs by means of the Monte Carlo method. European Journal of Pharmaceutical Sciences, 52, 21-25.
Zhu, H., Tropsha, A., Fourches, D., Varnek, A., Papa, E., Gramatica, P., ... Tetko, I. V. (2008). Combinatorial QSAR modeling of chemical toxicants tested against Tetrahymena pyriformis. Journal of chemical information and modeling, 48(4), 766-784.