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The Use of Structure Generators in Predictive Pharmacology and Toxicology

T.C. Wieland
Department of Mathematics
University of Bayreuth


The analysis of pharmacological effects of chemical compounds often requires expensive experiments or database searches. But in many cases, some of the most useful (or toxic) substances are overlooked because they are missing in the experiment schedule or in the database etc.

In the recent years QSAR-studies have shown several correlations of physiochemical properties and topological information indices. In the present paper, the use of an automatic structure generator is studied for detecting compounds with maximal activities by (carefully) extrapolating these correlations. So assumptions of optimal activity can be easier evidenced or discarded.

The ideas are outlined on barbiturates and monoketones.

Der Gebrauch von Strukturgeneratoren in der vorhersagenden Pharmakologie und Toxikologie

Für die Analyse der pharmakologischen Effekte chemischer Verbindungen werden oft aufwendige und teure Experimente oder Suchanfragen in Datenbanken benötigt. Doch in vielen Fällen werden einige der nützlichsten (oder toxischsten) Substanzen übersehen, weil sie in der Experimentplanung oder der Datenbank fehlen usw.

In den letzten Jahren haben Untersuchungen zu quantitativen Struktur- Wirkungs- Beziehungen (QSAR) verschiedene Korrelationen von physiochemischen Eigenschaften und informationstheoretischen topologischen Indices gezeigt. Im vorliegenden Aufsatz wird der Gebrauch eines automatischen Strukturgenerators für das Auffinden von Verbindungen mit maximaler Aktivität durch (vorsichtiges) Extrapolieren dieser Korrelationen untersucht. Auf diese Weise können Vermutungen über optimale Aktivität leichter bestätigt oder verworfen werden.

Die Ideen werden an Barbituraten und Monoketonen erläutert.


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