บทนำ
ปัจจุบันโลกของเรามีการใช้สารเคมีเป็นจำนวนมากกว่า 70,000 ชนิด และยังมีอีกหลายชนิดที่กำลังถูกสังเคราะห์ขึ้น ทั้งนี้เนื่องจากสารเคมีมีความเกี่ยวข้องกับชีวิตประจำวันของมนุษย์อยู่ตลอดเวลา อาทิเช่น การใช้ยาปราบศัตรูพืชสำหรับการทำเกษตรกรรม การใช้สีย้อมในกระบวนการฝอกย้อมเครื่องหนัง เสื้อผ้า รวมทั้งการย้อมสีอาหารเพื่อความสวยงาม ดังนั้นมนุษย์จึงควรตระหนักถึงผลกระทบจากการใช้สารเคมี ซึ่งอาจก่อให้เกิดผลเสียต่อสิ่งแวดล้อมรวมถึงสุขภาพของมนุษย์ ด้วยเหตุนี้การศึกษาความเป็นพิษของสารเคมี จึงเป็นแนวทางหนึ่งที่สามารถประเมินความเสี่ยงของสารเคมีที่ใช้ได้ อีกทั้งยังเป็นการเตรียมพร้อมที่จะรับมือต่อกฎหมาย REACH (Registration, Evaluation and Authorisation of Chemicals) ที่สหภาพยุโรป (EU) ได้ทำการเสนอขึ้น เพื่อควบคุมการผลิตและการใช้สารเคมี ดังนั้น QSAR (Quantitative structure-activity relationship) หรือ Computational Toxicity จึงเป็นเทคนิคหนึ่งที่ได้รับความสนใจเป็นอย่างมากในการทำนายความเป็นพิษของสารเคมี เนื่องจากเป็นวิธีที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของกฎระเบียบ REACH ในเรื่องของการลดจำนวนสัตว์ทดลองเพื่อใช้ในการทดสอบความเป็นอันตราย และการจำแนกความเป็นพิษของสารเคมี (European Directive on the Protection Laboratory Animals) รวมถึงช่วยลดจำนวนเงินและระยะเวลาในการทดสอบ
เทคนิค QSAR สำหรับการทำนายความเป็นพิษของสารเคมี
QSAR คือ โมเดลทางคณิตศาสตร์ที่แสดงถึงความสัมพันธ์เชิงปริมาณ ระหว่างโครงสร้างสาร (structure of chemical) กับ การออกฤทธิ์ทางชีวภาพ (biological activity) หรือความเป็นพิษ (toxicity) ของสารเคมี โดยค่าการออกฤทธิ์ทางชีวภาพหรือค่าความเป็นพิษของสารเคมีจะขึ้นอยู่กับสมบัติทางโครงสร้างของสารเคมี ซึ่งรูปแบบทั่วไปของสมการ QSAR คือ
Biological activity/Toxicity = ¦(Structural Properties หรือ Physicochemical properties)
ดังนั้นจากโมเดล QSAR จึงสามาถใช้ในการทำนายค่าความเป็นพิษของสารเคมีโมเลกุลอื่นๆ ได้ดังตัวอย่างต่อไปนี้ จากสมการ
log 1/LC50 = 1.326 + 0.393 (logKow) – 0.428 (Elumo) + 0.011 (Vol.)
ซึ่งได้จากการศึกษาความเป็นพิษแบบเฉียบพลันของอนุพันธ์เบนซีนที่มีต่อลูกอ๊อดโดย Huang และคณะ ในปี 2003 พบว่า ค่าความเป็นพิษของสารอนุพันธ์เบนซีน (log 1/LC50) ขึ้นอยู่กับสมบัติสามอย่างของสารคือ ความมีขั้วของสาร (logKow) สมบัติทางอิเล็กตรอน (Elumo) และขนาดของโมเลกุล (Vol.) ดังนั้นเมื่อมีการสังเคราะห์สารโมเลกุลใหม่ที่จัดอยู่ในกลุ่มของอนุพันธ์เบนซีน จะสามารถใช้สมการ QSAR ดังกล่าวนี้ มาทำนายหาค่าความเป็นพิษของสารใหม่ได้ โดยเริ่มจาก คำนวณหาค่า (logKow) (Elumo) และ (Vol.) ของสารใหม่ จากนั้นแทนค่าสมบัติทั้งสามนี้ลงในสมการ ก็จะได้ค่าทำนายของค่าความเป็นพิษของสารใหม่ ดังแผนภาพด้านล่าง
และเนื่องจากเทคนิค QSAR ช่วยลดระยะเวลาและต้นทุนในการศึกษาสมบัติต่างๆของสาร ดังนั้นจึงถูกใช้อย่างแพร่หลายทั้งในด้านการออกแบบโมเลกุลยา เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการออกฤทธิ์ของยา ด้านอุตสาหกรรมเคมี เพื่อใช้ในการออกแบบสารสังเคราะห์ใหม่ๆที่มีคุณภาพมากขึ้น รวมถึงด้านสิ่งแวดล้อม เพื่อใช้ในการทำนายค่าความเป็นพิษของสารเคมี ดังตัวอย่างโปรแกรมในตารางที่ 1 ซึ่งใช้ในการทำนายสมบัติและความเป็นพิษของสารเคมี โดยอาศัยเทคนิค QSAR
ตารางที่ 1 ตัวอย่างโปรแกรมที่ใช้ในการทำนายสมบัติและความเป็นพิษของสารเคมี โดยอาศัยเทคนิค QSAR
|
ชื่อโปรแกรม
|
คุณสมบัติของโปรแกรม
|
| Discovery Studio TOPKAT (Toxicity Prediction by Komputer Assisted technology) |
ใช้ในการทำนายค่าความเป็นพิษของสารเคมี เช่น skin sensitization, eye irritancy และ rat oral LD50 เป็นต้น |
| Discovery Studio ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion and Toxicity) |
ใช้ในการทำนายสมบัติ ADMET ของสารเคมี เช่น blood brain barrier penetration of molecule, solubility และ cytochrome P450 2D6 enzyme inhibition เป็นต้น |
| ECOSAR (Ecological Structure Activity Relationships) |
ใช้ในการทำนายค่าความเป็นพิษของสารเคมีที่มีต่อระบบนิเวศทางน้ำ (aquatic toxicity) เช่น fish LC50 Daphnia LC50 และGreen Algae EC50 |
| CASE (Computer-Automated Structure Evaluation) |
ใช้ในการทำนายสมบัติ ADME และค่าความเป็นพิษของสารเคมี เช่น sensitization, carcinogenicity และ ecotoxicity เป็นต้น |
| DEREK (Deductive Estimation of Risk from Existing Knowledge) |
ใช้ในการทำนายค่าความเป็นพิษของสารเคมี เช่น skin sensitization, eye irritation และmutagenicity เป็นต้น |
| T.E.S.T. (Toxicity Estimation Software Tool) |
ใช้ในการทำนายค่าความเป็นพิษของสารเคมี เช่น fathead minnow LC50 rat oral LC50 และTetrahymena pyriformis IGC50 เป็นต้น |
เอกสารอ้างอิง :
1. Amini, A.; Muggleton, H.; Lodhi, H.; Sternberg, J.E. J. Chem. Inf. Model., 2007, 47, 998.
2. Cronin, T.D.; Jaworska, S.; Walker, D.; Comber, H.I.; Watts, D.; Worth, P. Envirommental Health Perspectives, 2003, 111, 1391.
3. Huang, H.; Wang, X.; Ou, W.; Zhao, J.; Shao, Y.; Wang, L. Chemosphere, 2003, 53, 963.
4. Lessigiarska, I.; Cronin, M.T.D.; Worth, A.P.; Dearden, J.C.; Netzeva, T.I. SAR QSAR Environ. Res., 2004, 15, 169.
5. Shoji, R. Current Computer-Aided Drug Design, 2005, 1, 65.
6. Accelrys Inc. 2009. Avialable: http://accelry.com/products/discovery-studio/toxicology/ (accessed 15 August 2009).
7. Accelrys Inc. 2009. Avialable: http://accelrys.com/products/discovery-studio/ADMET/ (accessed 15 August 2009).
8. MultiCASE Inc. 2009. Avialable: http://www.multicase.com/products/products.htm (accessed 15 August 2009).
9. U.S. EPA. 2009. Avialable: http://www.epa.gov/oppt/newchems/tools/21ecosar.htm (accessed 15 August 2009).
10. U.S. EPA. 2008. Avialable: http://www.epa.gov/nrmrl/std/cppb/qsar/testuserguide.pdf (accessed 15 August 2009). |
