Adaptation d’une formule pour optimiser l’efficacité de modèles pharmacophores dans les recherches de banques de données

Le développement d’un modèle pharmacophore se fait généralement à partir d’un ensemble de composés biologiquement actifs pour une cible pharmaceutique donnée. Cette hypothèse pharmacophore doit ensuite être optimisée et validée par la qualité et la quantité de nouvelles molécules biologiquement actives trouvées à partir de recherches dans des banques de données de molécules ayant des propriétés pharmaceutiques. En 1998, Güner & Henry ont publié un chapitre de livre sur une nouvelle formule pour optimiser les hypothèses pharmacophores : le GH score. Cette dernière a été utilisée depuis plusieurs années pour évaluer la qualité de ces recherches dans les banques de données. Toutefois cette formule présente certaines limites, car elle ne prend pas en considération les composées inactifs connus. Dans cette présentation, nous proposons donc une formule optimisée : le score AE. Pour ce faire, nous avons ajouté un nouveau facteur qui permet d’évaluer la proportion de composés inactifs connus. Nous avons ensuite appliqué des coefficients à chaque facteur de cette formule soit le rendement, le pourcentage d’actifs et le pourcentage d’inactifs. Les meilleures listes de composés sont trouvées par l’optimisation de ces trois facteurs. Ces coefficients ont été testés sur les résultats de différentes recherches puisés dans la littérature. Nous aurons l’occasion de justifier les paramètres de cette nouvelle formule (ci-dessous) lors de cette présentation.