Значение коэффициента распределения
Коэффициенты распределения привлекли внимание ученых •после того, как в начале столетия Overton, Н. Meyer при изучении наркотических свойств химических соединений разных классов обнаружили корреляцию между наркотическим действием и тенденцией веществ в системе масло — вода распределяться преимущественно в липидном слое.
Продолжив эту работу с применением более тонкой техники, Meyer, Hemmi (1935) «получили для исследованных рядов еще более точные корреляции.Затем интерес к коэффициенту распределения несколько угас, но возрос вновь в начале 60-х годов, когда работами группы Хэнша (Калифорния) было показано, что зависимость между коэффициентом распределения и биологическим действием может носить параболический характер, и, следовательно, после .достижения оптимума липофильности дальнейшее ее повышение приводит к снижению биологической активности вещества [Hansch, Fujita, 1964; Hansch, 1971]. Более того, в этих работах подчеркивалось, что независимо от того, электронные или стехиометрические свойства вещества обусловливают его биологическую активность, коэффициент распределения всегда имеет большее значение для доставки лекарственного вещества к месту действия. Даже если коэффициент распределения играет второстепенную роль, им не следует пренебрегать, так как соблюдение определенного баланса между липофильными и гидрофильными свойствами лекарственных веществ обеспечивает их доставку к рецептору.
Анализируя опубликованные данные по биодепрессантам, Хэнш совместно с сотрудниками вывели следующее регрессионное уравнение, адекватно описывающее экспериментальные данные (квадратичность свидетельствует о параболическом виде зависимости):
log 1/C=k(log Р) —k'flogPj’+k",
где С — это концентрация препарата, вызывающая стандартный биологический ответ, Р — коэффициент распределения, к, к' и
к" — константы, рассчитанные методом наименьших квадратов- для достижения лучшей аппроксимации с экспериментальными данными [Hansch et al., 1968; Hansch, Anderson, 1967].
Это уравнение описывает процесс в состоянии равновесия, поэтому можно сказать, что существует линейная зависимость между логарифмами двух переменных: дозы и липофильности. Следует отметить, что для лучшей аппроксимации экспериментальных данных в уравнение требуется ввести по меньшей мере три рода констант: h — число измерений; s — стандартное отклонение регрессии; г — коэффициент корреляции, в идеале равный 1."Для лекарственных веществ, не относящихся к классу биодепрессантов, при проведении множественного регрессионного- анализа в вышеуказанное уравнение обязательно вводят один или более дескрипторов (таких как электронные или стериче- ские константы) (см. главу 16 и работы Hansch, 1968, 1971).
А. Методы и растворители. Для определения коэффициента распределения обычно используют метод интенсивного встряхивания двух несмешивающихся растворителей (разд. 17.1). Не
которые авторы используют хорошо коррелирующие с log Р коэффициенты удерживания, получаемые для веществ методом высокоэффективной жидкостной хроматографии [Konemann et al., 1979; Mirlees et al., 1976].
В поисках идеального растворителя для определения коэффициента распределения Meyer, Hemmi (1935) заменили традиционное оливковое масло олеиловым спиртом, считая, что его- свойства близки к таковым компонентов природных мембран. С современной точки зрения, у этого спирта по сравнению с маслом лучшее соотношение гидрофильных и липофильных свойств, а наличие гидроксильной группы придает способность к образованию водородных связей. Большое число неводных фаз исследовал Collander (1933, 1937, 1947, 1954). Он установил, что существует линейная зависимость между логарифмами коэффициентов распределения органических веществ в двух различных парах растворителей (один из которых всегда вода):
где Р и Р7— коэффициенты распределения одного вещества в двух разных парах растворителей, а и b — константы.
С уменьшением способности липидного растворителя смешиваться с водой, увеличивается его «дикриминирующая» способность, при этом изменяются абсолютные величины коэффициентов распределения при сохранении их отношения [Leo, Hansch,. 1954]. Продолжив эти исследования, Leo, Hansch (1971) опубликовали таблицы значений а и Ь.Если для октанола принять а = 1, то для хлороформа и эфира ее величина равна 1,13, для бутанола 0,7, а для большинства других растворителей величины а лежат между этими значениями.
Значение константы b меняется в более широких пределах: для октанола она равна 0, гептана —2,85, хлороформа —1,34, олеилового спирта —0,58, эфира —0,17 и +0,87 для циклогек- -санола. Для вещества с Р = 2 в системе октанол — вода при замене октанола гексаном Р становится равным —0,14.
Исключение из этого правила представляют собой те случаи, когда растворенное вещество способно образовывать водородные связи только с одним из двух органических растворителей. Так, например, фенол образует водородные связи с олеиловым спиртом, но не с додеканом [Burton, Clarke, Gray, 1964]. Аналогично карбоновые кислоты образуют димеры в углеводородах, но не образуют таковые в водных спиртах [Biagi et al., 1974].
Выбор октан-1-ола в качестве стандартного неводного рас- ворителя обусловлен относительной простотой обращения с ним, сравнительно редкими аномалиями результатов и близкой дискриминирующей способностью ооктанола и некоторых лриродных мембран. Типичные значения Роктаиола для ряда веществ: бензол 2,13 (±0,01), нитробензол 1,85, анилин 0,90, фенол 1,46, бензиловый спирт 1,10. В работе Leo, Hansch, Elkins (1971) представлена таблица, содержащая 5806 экспериментально определенных значений коэффициента распределения для различных органических растворителей. Однако октанол считается универсальным растворителем для определения коэффициента распределения.
Изменение температуры (например, на 5 °С) мало влияет на коэффициент распределения. При значении Р около 4 определение коэффициента распределения методом встряхивания дает недостоверные результаты и в этом случае следует использовать хроматографический метод или рассчитать коэффициент распределения по фрагментарным константам Реккера (см.
ниже).В ряду общих анестетиков и наркотических веществ для млекопитающих максимальный биологический эффект достигается при значении log Р 2,0 (см. табл. 15.1).
Б. log Р и регрессионные уравнения. Решение регрессионных уравнений дает значения трех коэффициентов к, к' и к". Их получают, используя для решения этих уравнений только половину данных. Затем полученные решения проверяют, подставляя в эти уравнения вторую половину данных и используя значения трех коэффициентов к, к' и к", вычисленные по первой половине данных. При этом коэффициент корреляции г, рассчитанный по второй части результатов, не должен заметно отличаться от 1,0.
Для получения статистически достоверных значений коэффициентов при расчетах следует использовать данные не менее чем по пяти соединениям. Уравнение
•96
в котором используется один дескриптор (log Р), содержит три коэффициента, которые и следует найти. Это значит, что выборка должна содержать 15 соединений для экспериментального и 15 — для исходного рядов.
В ряде случаев могут быть получены результаты, для описания которых член регрессионного уравнения (log Р)2 не нужен. Это может означать, что в эксперименте были использованы только соединения с низкими значениями log Р; поэтому начальная ветвь параболы аппроксимируется к прямой линии. В модельных экспериментах, проведенных на рыбах, при оценке воздействия промышленных выбросов в озера наблюдали линейную корреляцию токсичности (наркотического действия) с log Р. В одном из таких экспериментов использовали 50 токсических агентов алифатических и ароматических углеводородов, включая соединения, содержащие хлор, гидрокси- и алкоксигруппы и незамещенные соединения. Наркотическое действие коррелировало с log Р в интервале log Р от —1,3 до 6,4 (окта- нол — вода), при этом коэффициент корреляции был необычайно высок: 0,988 [Konemann, 1981].
В.
Влияние ионизации. Для веществ, хотя бы частично ионизированных, при определенных значениях pH log Р является функцией двух составляющих, как следует из формулы:
Это уравнение составлено для некоего вещества В, протонирую- щегося в катион (ВН+); оно может быть легко превращено в соответствующее уравнение для веществ, ионизирующихся с образованием аниона. В этом уравнении концентрация катионов в октаноле [ВН+]0 обычно столь мала, что ею можно пренебречь, но она становится значимой для лекарственных веществ, в молекулы которых вводится липофильная боковая цепь, так как катион, образующийся при этом, липофилен.
При ионизации соединения его липофильность уменьшается примерно в 10 000 раз [Hansch, Leo et al., 1973]. Если ион и молекула поглощают в разных областях УФ-спектра, то указанное выше уравнение легко решается. Можно использовать и следующее уравнение Fujita, Iwasa, Hansch (1964):
где а — степень ионизации, которую можно вычислить из значений рКа и данных, приведенных в разд. 17.0.
Scherrer, Howard (1977) опубликовали несколько биологических корреляций, найденных путем разделения вкладов, вносимых в коэффициент распределения ионизированными и неио- низированными образцами.
Г. Связь между растворимостью в воде и Р. Жидкость разделяется с водой точно так же, как она распределяется между водой и октанолом; поэтому коэффициенты распределения нейтральных жидкостей изменяются параллельно изменению растворимости последних в воде. Однако к насыщенным углеводородам это правило не применимо [Hansch, Quinlan, Lawrence, 1968].
Довольно часто вместо log Р используют величину растворимости жидкостей в воде (с целью упрощения), однако этого нельзя делать в случаях жидкостей, смешивающихся с водой в любых соотношениях (типа этанола) или плохо растворяющихся в воде, когда трудно точно определить их растворимость (в этом случае для разделения слоев и отделения нерастворив- шихся частичек необходимо ультрацентрифугирование).
Недопустимо заменять log Р показателем растворимости в воде и для соединений типа карбоновых кислот, существующих в водных растворах в виде димеров, а в липидных растворителях — в виде мономеров, так же как и в случае твердых веществ, растворимость которых зависит от структуры кристаллов. Поэтому для твердых веществ Bannerjee, Yalkowsky, Valvoni (1980) предложили использовать следующее уравнение:
где S — растворимость в воде в микромолях на литр, а величина температуры плавления (mpt)—показатель энергии разрушения кристаллической решетки.
Д. Величина я. Hansch и сотр. предложили использовать константы я, представляющие собой величины, пропорциональные свободной энергии перехода заместителя из водной фазы в другую и определяемые по формуле:
где Рн — коэффициент распределения в системе октанол — вода для исходной молекулы, а Рх — для производного [Fujita, Iwasa, Hansch, 1964]. В работе Hansch, Leo и сотр. (1973). приведена таблица, содержащая аддитивные значения я для 128 ароматических соединений. Пользуясь этой таблицей, можно вычислить коэффициент распределения вещества, суммируя значения Р ядра и величин я заместителей (если нельзя определить его экспериментально) [Hansch, 1971].
При изучении факторов роста растений Hansch и соавт. для определения величин я использовали аналогичный прием, что и Гаммет, для определения о-констант. К сожалению, аналогия была неполной, и это лишило значения я термодинамической значимости, что видно из следующего примера:
хотя эта разность в действительности представляет собой только Яметилена- Уже В раННИХ работах принимали Яметил = Яметиле»5
(около 0,5), а
откуда следует, что
Лн = 0.
Е. Значения фрагментарных констант Реккера. Для избежания подобной ошибки Реккер ввел гидрофобную фрагментарную константу f, заменив ею гидрофобную константу заместителя л. Тогда:
фрагментарные константы были рассчитаны на компьютере с использованием программы множественного регрессионного анализа, при этом статистически обрабатывались 128 значений log Р, определенные экспериментально для октанола [Nys, Rek- ker, 1973; Rekker, 1977]. Сравнение полученных величин f с соответствующими л-константами показало, что первые, как правило, выше на 0,2—0,3. Значенш
на 0,17, а вклад
атома водорода в липофильность примерно 0,2. Leo и сотр. (1975), оценив преимущества применения фрагментарных констант f, опубликовали свою таблицу экспериментальных значений. Так как экспериментальное значение Р для газообразного водорода 0,45, они считали, что fH равна половине этой величины (0,2251. и пии вычитании значения fH из Рметана (1Д9) получили Позже было получено более точное значение
Аналогичным образом была определена константа
О выборе значений величин f см. разд. 17.1.
Использование величин f позволило исправить некоторые имевшиеся неточности. Например, в случае омега-замещенных фенилпропанов из-за отмечавшихся аномалий значений f ошибочно считали, что их молекулы существуют в сложенной конформации. К сожалению, другие аномалии остались (например, обсуждаемые ниже).
Значение п и f для мета- и пара-заместителей в ароматических соединениях примерно одинаковы, но для орто-заместителей часто резко отличаются: например, если существует возможность внутримолекулярной водородной связи, то липофильность возрастает. Однако Fujita и Nishioka (1975), проделав чрезвычайно сложные математические расчеты, составили специальную таблицу значений этих величин для орто-заместителей, согласующихся с таковыми для мета- и пара-заместителей. Особый случай представляет собой зависимость я и f от полярного окружения. Например, для такого заместителя, как атом хлора, величина л в бензоле равна 0,71. Это значение становится (во всех случаях атом хлора в мета-положении) 0,61 в нитробензоле, 0,68 в фенилуксусной кислоте, 0,83 в бензойной кислоте, 0,98 в анилине и 1,04 в феноле (для веществ, способных к ионизации, сделана на нее поправка). Разность значений увеличивается от 0,43 до 0,90 в случае, если в том же самом цикле нитрогруппа замещает хлор [Hansch, Leo et al., 1973]. Два высокополярных заместителя, особенно если они оба нуклеофилы, повышают липофильность вещества на 0,8 (если их разде-
ляет один углеродный атом) и примерно вполовину — если два атома [Leo, Hansch, Elkins, 1971; Rekker, 1977, с. 49, 98, 298] к
Следует отметить, что очень часто отклонения значений л и f встречаются в случае малых молекул, таких как этан [Leo et al., 1975]. Необъяснимо увеличивается гидрофильность пири- диниевых солей при алкилировании атома азота [Leo, Hansch, Elkins, 1971; Rekker, 1977]. При расчетах не учитывается также ковалентная гидратация, приводящая к появлению гидроксильной группы (разд. 2.5). Дополнительные трудности возникают и в случае соединений, содержащих длинные углеводородные цепи и способных образовывать мицеллы в водной фазе.
Leo и сотр. (1975) рекомендуют при поиске новых лекарственных средств, прежде чем приступать к синтезу новых соединений, рассчитать по таблице значений V величину Р молекулы, чтобы быть уверенным в том, что она будет находиться в интервале значений, соответствующем желаемой биологической активности.
Ж. Биологическая значимость коэффициента распределения.
При определении величин Р для ряда применяющихся лекарственных веществ оказалось, что противобактериальные сульфамидные препараты являются низкогидрофильными веществами, чья .биологическая активность сначала слегка усиливается при небольшом повышении липофильности, а затем при дальнейшем ее повышении снижается. Действие пенициллинов и цефалоспо- ринов, напротив, несколько усиливается при небольшом увеличении их гидрофильности [Biagi et al., 1974], но уменьшается при дальнейшем увеличении последней. Если липофильность не является главным фактором, определяющим биологическое действие лекарственного вещества, а лишь обеспечивает для него дополнительные преимущества, то эта ситуация довольна типична. Как указано в разд. 15.0, липофильность наиболее важна для таких лекарственных веществ, как наркотические, общие анестетики и слабые неизбирательные инсектициды.
На коэффициент распределения влияет и расположение заместителей, особенно в жестких молекулах. Например, бензамиды с объемным углеводородным заместителем в положении 4 — мощные ингибиторы алкогольдегидрогеназы, однако эта же группа в положении 3 не обеспечивает молекуле ингибирующей способности [Hansch, Kim, Sarma, 1973]. Из этого примера видно, насколько важно, кроме величины Р заместителя, учитывать его расположение в молекуле.
Очень важно знать величину Р при моделировании проникновения лекарственных веществ через мембраны, но получение информации такого рода связано с большими эксперименталь-
1 Реккер (частное сообщение) отмечал, что разница между предполагаемыми и экспериментальными значениями фрагментарных констант часто составляет 0,29 (или кратную величину), молекула оказывается меиее гидрофильной, чем ожидалось (как будто одна из водородных связей с водой не образуется).
ными трудностями. По крайней мере известно, что для серии спиртов коэффициент распределения между тенями эритроцитов и водой дает значение свободной энергии переноса групп СН2 около —690 кал/моль, что примерно соответствует величине, полученной при определении коэффициента распределения в системе октанол/вода [Seeman, Roth, Schneider, 1971].
Из всех мембран живого организма лучше всех изучена мембрана слизистой оболочки рта. Здоровых добровольцев просили держать лекарственный препарат во рту и через определенные промежутки времени измеряли его уровень в крови [Beckett, Boyes, Triggs, 1968]. Эти авторы считали, что полученные ими результаты типичны для такой высоко дискриминирующей системы, как гептан — вода. Однако строгий статистический анализ [Rekker, 1977] показал, что эта система менее дискриминирующая, чем октанол — вода, и более похожа на систему бутанол—вода. Реккер полагал, что мембраны желудочно-кишечного тракта сравнимы с системой октанол — вода, тогда как гематоэнцефалический барьер (ГЭБ) (наиболее дискриминирующая из всех мембран, существующих в организме) сходен с системой гептан-—вода [Rekker, 1977].
3.4.
Еще по теме Значение коэффициента распределения:
- Задание 501–510. По данному интервальному ряду распределения случайной величины Хi с частотами ni требуется: 1) построить гистограмму плотности относительных частот по данному интервальному ряду распределения; 2) определить основные числовые характеристики распределения: среднюю, моду, медиану, исправленную дисперсию, исправленное среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации; 3) с надежностью 0,9 указать доверительный интервал для генеральной средней.
- 25. Понятие двумерной (n-мерной) случайной величины. Примеры. Таблица ее распределения. Одномерные распределения ее составляющих. Условные распределения и их нахождение по таблице распределения
- 3.5.9. Выбрать значение коэффициента прямой
- Задание 471–480. Задан закон распределения случайной величины Х ( в первой строке таблицы даны возможные значения величины Х, а во второй строке указаны вероятности р этих возможных значений).
- 2. Нахождение функции распределения по известной плотности распределения
- 32. Построение частных коэффициентов корреляции для модели множественной регрессии через показатель остаточной дисперсии и коэффициент множественной детерминации
- 14. Оценка коэффициентов модели парной регрессии с помощью выборочного коэффициента регрессии
- 33. Коэффициент множественной корреляции. Коэффициент множественной детерминации
- 17. Случайная величина, распределенная по биномиальному закону, ее математическое ожидание и дисперсия. Закон распределения Пуассона.
- Билет № 23 1.Свойства плотности распределения Вероятностный смысл плотности распределения
- При этом, конкретное распределение людей по сортам - задача тех, кто считает, что такое распределение должно быть, тех,
- 13. Математические операции над дискретными случайными величинами и примеры Построения законов распределения для kХ, Х2 , Х+Y, XY по заданным распределениям независимых случайных величин Х и Y.
- Проблема справедливого распределения доходов и его виды. Измерение неравенства в распределении доходов. Проблемы бедности
- Слово как знак. Лексическое и грамматическое значение. Понятие семы, семемы, лексемы, лексико-семантического варианта. Денотативный, сигнификативный, прагматический аспекты лексического значения слова. Виды оценочных компонентов в значении слова. Ассоциативные признаки (коннотации), связанные со словом. Проблемы стилистического значения.
- 48. Коэффициенты эластичности
- 23. Проверка гипотезы о значимости парного коэффициента корреляции
- 3.4. Анализ коэффициентов
- 34. Проверка гипотезы о значимости частного и множественного коэффициентов корреляции