โครงการวิจัยนี้ได้นำเสนอการประยุกต์ใช้คอมพิเตอร์ชั้นสูงเพื่อศึกษาการออกฤทธิ์ทางชีวภาพของสารซึ่งประกอบไปด้วย ฤทธิ์การต่อต้านอนุมูลอิสระของสารประกอบ (antioxidant compounds) และสารประกอบเชิงซ้อนที่มีโลหะเป็นส่วนประกอบ (metallo-complexes), ฤทธิ์การต่อต้านสารพิษแอนแทรกซ์ (Anthrax) และฤทธิ์การต่อต้าน endotoxin จากแบคทีเรีย การศึกษาครั้งนี้ได้ใช้คุณสมบัติทางเคมีควอนตัม (quantum chemistry) เพื่อศึกษาคุณสมบัติทางโครงสร้างโมเลกุลของสารประกอบ (physicochemical description) และได้นำเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล (data mining) มาใช้เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างคุณสมบัติทางโครงสร้างโมเลกุลของสารประกอบและการแสดงฤทธิ์ทางชีวภาพหรือทางเคมีของสารประกอบดังกล่าว สารต้านอนุมูลอิสระมีบทบาทสำคัญในการกำจัดอนุมูลอิสระ (free radical) ที่มาจาก reactive oxygen species ซึ่งสารต้านอนุมูลอิสระมีทั้งที่อยู่ภายในร่างกายและที่ได้รับจากภายนอก จากการศึกษาคุณสมบัติของสารประกอบที่แสดงฤทธิ์การต่อต้านอนุมูลอิสระ ในสารประเภท phenols พบว่าพลังงานในการสลายพันธะ (Bond dissociation enthalpy: BDE) O-H เป็นตัวบ่งชี้ถึงการแสดงฤทธิ์ โดย phenols จะเป็นตัวที่ให้ไฮโดรเจนอะตอมจาก O-H แก่อนุมูลอิสระและสามารถลบล้างหรือกำจัดอนุมูลอิสระได้ พลังงานในการสลายพันธะจากสาร phenols จำนวน 39 ตัว ที่แสดงฤทธิ์ต้านอนุมูลอิสระได้นำไปใช้การศึกษาโดยค้นหาคุณสมบัติทางเคมีควอนตัม และใช้เทคนิคทางคอมพิเตอร์เพื่อศึกษาหาความสัมพันธ์ระหว่างคุณสมบัติทางโครงสร้างและฤทธิ์การต่อต้านอนุมูลอิสระ ซึ่งประกอบด้วย multiple linear regression (MLR), partial least squares (PLS) และ support vector machine (SVM) โดยคุณสมบัติโมเลกุลของ phenols ได้มาจากการคำนวณในระดับ AM1, HF/3-21g(d), B3LYP/3-21g(d) และ B3LYP/6-31g(d) ในการศึกษาหาความสัมพันธ์ โดยใช้เทคนิค MLR และ PLS นั้น พบว่า คุณสมบัติของสารที่ได้จากการคำนวณในระดับ B3LYP/3-21g(d) ให้ผลดีที่สุด โดยมีค่าความสัมพันธ์ (correlation coefficients: r) จากการทำ leave-one-out cross validation เป็น 0.917 และ 0.921 ตามลำดับ และให้ผลแตกต่างกันเล็กน้อย จากการคำนวณในระดับ semi-empirical AM1 โดยมีค่าความสัมพันธ์ r เป็น 0.897 และ 0.888 ตามลำดับ สำหรับการใช้ SVM เพื่อหาความสัมพันธ์นั้นพบว่าไม่มีความแตกต่างระหว่างการคำนวณในระดับ B3LYP/3-21g(d) และในระดับ semi-empirical AM1 โดยมีค่าความสัมพันธ์ r เป็น 0.968 และ 0.966 ตามลำดับ จากการศึกษาถึงความสัมพันธ์ระหว่างคุณสมบัติทางโครงสร้างและการแสดงฤทธิ์ทางชีวภาพนี้ (Quantitative structure-property relationship (QSAR)) สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการออกแบบสาร phenols ที่มีคุณสมบัติในการต่อต้านอนุมูลอิสระได้ตามต้องการ Superoxide anions เป็นสารอนุมูลอิสระที่เกิดจาก reactive oxygen species ซึ่งสารอนุมูลอิสระเหล่านี้มีความสามารถในการทำลายโมเลกุลชีวภาพที่สำคัญภายในร่างกาย เช่น ดีเอ็นเอ ไขมัน และโปรตีน เพราะฉะนั้นจึงได้มีการคิดค้นหาสารประกอบที่จะสามารถทำลายสารอนุมูลอิสระดังกล่าวได้ โดยจากการศึกษาในครั้งนี้ได้ทำการสังเคราะห์สารประกอบเชิงซ้อนของ nicotinic acid และ อนุพันธ์ของ pyridine ที่จับกับโลหะคอปเปอร์ (copper) ซึ่งสารประกอบเชิงซ้อนดังกล่าวแสดงคุณสมบัติการออกฤทธิ์ทางชีวภาพซึ่งเป็นทั้ง superoxide dismutase (SOD) และสามารถยับยั้งการเจริญเติบโตของจุลชีพได้ อีกทั้งยังแสดงฤทธิ์ที่เป็น SOD ในช่วง 49.07-130.23 ในหน่วยไมโครโมลาร์ โดยเฉพาะสารประกอบเชิงซ้อนคอปเปอร์ที่จับกับ nicotinic acid และ 2-hydroxypyridine นั้นแสดงฤทธิ์ที่เป็น SOD ได้ดีที่สุดโดยมีค่า IC50 เป็น 49.07 ในหน่วยไมโครโมลาร์ นอกจากนี้ยังแสดงฤทธิ์ในการยับยั้งการเจริญเติบโตของจุลชีพชนิด Bacillus subtilis ATCC 6633 และ Candida albicans ATCC 90028 ด้วยค่า MIC ในช่วง 128-256 ในหน่วยไมโครกรัม/มิลลิลิตร และยังได้ศึกษาถึงคุณสมบัติทางโครงสร้างของสารประกอบเชิงซ้อนที่มีความสัมพันธ์ในการแสดงฤทธิ์ทางชีวภาพที่เป็น SOD โดยได้ทำการคำนวณในระดับ B3LYP/LANL2DZ จากการศึกษาพบว่าการแสดงฤทธิ์ของสารประกอบเชิงซ้อนมีความสัมพันธ์ในเชิงตรงกันข้ามกับ electron affinity แต่มีความสัมพันธ์โดยตรงกันกับค่าพลังงาน HOMO และ LUMO การศึกษาในครั้งนี้ได้แสดงให้เห็นถึงตัวอย่างในการนำสารประเภทไวตามินมาทำเป็นสารประกอบเชิงซ้อนที่จับกับโลหะและสามารถแสดงฤทธิ์ทางชีวภาพได้ ซึ่งจากตัวอย่างนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้สำหรับทางการแพทย์ต่อไปได้ในอนาคต สาร nicotinic acid หรือ ไวตามิน B3 เป็นสารที่มีความสำคัญที่พบในอาหารที่มีส่วนช่วยในการทำงานภายในร่างกายและสามารถลดไขมันได้ ดังนั้นจึงได้มีการศึกษาและสังเคราะห์สารดังกล่าวเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการแสดงฤทธิ์ทางชีวภาพ โดยได้ทำการสังเคราะห์สารประกอบเชิงซ้อนซึ่งมีโลหะคอปเปอร์เป็น ligand ทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการจับกับสารระหว่าง nicotinic acid กับ กรดคาร์บอกซิลิก (carboxylic acids) ชนิดต่างๆ โดยประกอบด้วย phthalic, salicylic และ anthranilic สารประกอบเชิงซ้อนดังกล่าวแสดงฤทธิ์ทางชีวภาพเป็น superoxide dismutase (SOD) และสามารถยับยั้งการเจริญเติบโตของจุลชีพชนิด Bacillus subtilis ATCC 6633 ได้ด้วยค่า MIC ที่เท่ากับ 256 ในหน่วยไมโครกรัม/มิลลิลิตร สารประกอบเชิงซ้อนคอปเปอร์ชนิด nicotinic acid- phthalic (CuNA/Ph) แสดงฤทธิ์ที่เป็น SOD ได้ดีที่สุดด้วยค่า IC50 ที่เท่ากับ 34.42 ในหน่วยไมโครโมลาร์ นอกจากนี้ยังได้ศึกษาถึงคุณสมบัติทางโครงสร้างของสารประกอบเชิงซ้อนที่มีความสัมพันธ์ต่อการแสดงฤทธิ์ทางชีวภาพโดยได้ทำการคำนวณในระดับ B3LYP/LANL2DZ และจากการศึกษาพบว่าการแสดงฤทธิ์ของสารประกอบเชิงซ้อนมีความสัมพันธ์กันกับ electron affinity และคุณสมบัติทางเคมีควอนตัม 2 คุณสมบัติ ได้แก่ ค่าพลังงาน HOMO และ LUMO ซึ่งแสดงให้เห็นถึงขบวนการและกลไกลในการออกฤทธิ์ที่เป็น SOD โดยสารประกอบเชิงซ้อนที่แสดงค่า SOD ได้ดีที่สุดจะมีระดับพลังงาน HOMO ต่ำที่สุด การศึกษาในครั้งนี้แสดงให้เห็นว่าสารประกอบเชิงซ้อนที่จับกับโลหะสามารถนำมาเพิ่มประสิทธิภาพในการแสดงฤทธิ์ทางชีวภาพได้ และสามารถนำไปประยุกต์หรือพัฒนาเป็น metallovitamin เพื่อใช้สำหรับการรักษาต่อไปในอนาคต การศึกษาถึงความสัมพันธ์ระหว่างคุณสมบัติทางโครงสร้างและคุณสมบัติของการออกฤทธิ์ทางชีวภาพ (QSAR) โดยได้ศึกษาในการทำนายการยับยั้งกระบวนการของการก่อโรคจากสารพิษแอนแทรกซ์ (Anthrax) ชนิด anthrax protective antigen ที่อาศัยเอนไซม์ furin ในการไปกระตุ้นการทำงานของสารพิษแอนแทรกซ์ (Anthrax) สารประกอบที่นำมาศึกษาเป็นสาร guanidinylated aryl 2,5-dideoxystreptamines ซึ่งเป็นสารที่สามารถยับยั้งการทำงานของเอนไซม์ furin โดยโครงสร้างของสารดังกล่าวได้นำไปคำนวณเพื่อหาค่าคุณสมบัติทางโครงสร้างโดยการใช้โปรแกรม E-Dragon และ RECON ซึ่งคุณสมบัติทางโครงสร้างที่ได้นี้จะนำไปทำการตัดคุณสมบัติทางโครงสร้างที่ไม่จำเป็นออกด้วยการใช้โปรแกรม the Unsupervised Forward Selection (UFS) หลังจากนั้นค่าคุณสมบัติทางโครงสร้างที่เหลือจะนำไปเป็น input สำหรับการทำ QSAR โดยการใช้ PLS และ back-propagation neural network สำหรับวิธีในการทำนายประกอบด้วย 2 วิธีคือ 1) การแบ่งกลุ่มสารออกเป็น 2 ส่วนได้แก่ สารที่ออกฤทธิ์และไม่ออกฤทธิ์จากการใช้ PLS และ 2) การศึกษาเฉพาะสารที่ออกฤทธิ์ด้วยการใช้วิธี back-propagation neural network จากการศึกษาทั้งการแบ่งกลุ่มและการหาความสัมพันธ์พบว่าค่าคุณสมบัติทางโครงสร้างที่ได้จากการใช้โปรแกรม RECON ให้ผลที่ดีกว่าการใช้โปรแกรม E-Dragon และค่าความสัมพันธ์เชิงเส้นหลังจากใช้โปรแกรม E-Dragon และ RECON ได้ค่าความสัมพันธ์ r ที่มีค่าเท่ากับ 0.807 และ 0.923 ตามลำดับ และให้ค่าความผิดพลาด (Root Mean Square Error: RMS) เท่ากับ 0.666 และ 0.304 ตามลำดับ นอกจากนี้ยังพบว่าสารที่อยู่ในสภาวะ protonation state มีความสำคัญต่อขั้นตอนในการทำนายของการศึกษาครั้งนี้ และพบว่าการทำหน้าที่ยับยั้งการทำงานของเอนไซม์ furin ของสารดังกล่าวต้องทำปฏิกิริยาผ่าน electrostatic forces จากการศึกษาแสดงให้เห็นถึงการใช้กระบวนการทางคอมพิวเตอร์ที่เรียกว่า QSAR ในการนำมาใช้เพื่อหาความสัมพันธ์และสามารถทำการออกแบบสารให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นในการยับยั้งการทำงานของเอนไซม์ furin ในการไปกระตุ้นการทำงานของสารพิษแอนแทรกซ์ (Anthrax) และสามารถขยายขอบเขตไปยังโรคที่ต้องอาศัยการทำงานของเอนไซม์ furin ต่อไป Lipopolysaccharide (LPS) หรือ endotoxin จากแบคทีเรียเป็นโครงสร้างหลักที่อยู่บริเวณเยื่อหุ้มเซลล์ชั้นนอก (outer membrane) ของแบคทีเรียชนิดแกรมลบ (Gram-negative bacteria) ซึ่งทำหน้าที่เป็นตัวขัดขวางและป้องกันตัวเองจากสภาวะแวดล้อมภายนอกที่อาศัยอยู่ LPS เป็นปัจจัยหลักที่ทำให้เกิดพยาธิสภาพขึ้น (virulence factor) ซึ่งสามารถกระตุ้นให้ร่างกายหลั่งสารที่เกี่ยวข้องกับการอักเสบออกมา (pro-inflammatory cytokines) โดยผ่านกระบวนการตอบสนองทางภูมิคุ้มกัน (host immune response) และทำให้เกิดภาวะช็อคจากการติดเชื้อในกระแสเลือด (septic shock) จากการศึกษาถึงความสัมพันธ์ระหว่างคุณสมบัติทางโครงสร้างและคุณสมบัติทางการออกฤทธิ์ทางชีวภาพ (QSAR) ของการต่อต้านหรือลดความเป็นพิษต่อ LPS (LPS neutralization) ของสารประกอบที่ออกฤทธิ์ดังกล่าวได้ถูกนำมาศึกษาด้วยการใช้ประจุ และคุณสมบัติทางเคมีควอนตัมของสารประกอบ ที่เรียกว่า back-propagation neural network โดยได้มีการนำมาใช้ในการวิเคราะห์หาความสัมพันธ์ จากการทำนายที่ได้จาก leave-one-out cross-validation พบว่ามีความสัมพันธ์ในเชิงเส้นตรงระหว่างค่าที่ได้จากการทำนาย (predicted value) และค่าจริง (experimental values) จากค่าความสัมพันธ์ r และ ค่าความผิดพลาด (RMS) ที่มีค่าเท่ากับ 0.930 และ 0.162 ตามลำดับ นอกจากนี้แล้วการทดสอบรูปแบบที่ได้จากการใช้ชุดทดสอบ (testing set) พบว่าสามารถให้ค่าที่ได้จากการทำนายที่ดีโดยมีค่าความสัมพันธ์ r และ ค่าความผิดพลาด (RMS) เป็น 0.983 และ 0.130 ตามลำดับ จากการศึกษานี้แสดงให้เห็นถึงรูปแบบที่ได้จาก QSAR ที่สามารถนำไปใช้ในการทำการออกแบบสารให้มีคุณสมบัติในการเป็น LPS neutralization ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นต่อไป This project presents computational studies of various biological systems comprising of antioxidant compounds and metallo?complexes, anti?anthrax, and anti?endotoxins. These studies utilizes quantum chemistry for providing a physicochemical description of the molecular structures and data mining techniques for correlating the relationships that exists been the molecular structures and biological/chemical activities and properties. Antioxidants play crucial roles in scavenging oxidative damages arising from reactive oxygen species. Bond dissociation enthalpy (BDE) of phenolic O?H bond has well been accepted as an indicator of antioxidant activity since phenols donate the hydrogen atom to the free radicals thereby neutralizing its toxic effect. The BDEs from a data set of 39 antioxidant phenols were modeled using computationally inexpensive quantum chemical descriptors with multiple linear regression (MLR), partial least squares (PLS), and support vector machine (SVM). The molecular descriptors of the phenols were derived from calculations at the following theoretical levels: AM1, HF/3?21g(d), B3LYP/3?21g(d), and B3LYP/6?31g(d). Results indicated that when MLR and PLS were used as the regression methods, B3LYP/3?21g(d) gave the best performance with leave?one?out cross?validated correlation coefficients (r) of 0.917 and 0.921, respectively, while the semiempirical AM1 provided slightly lower r of 0.897 and 0.888, respectively. When SVM was used as the regression method no significant difference in the accuracy was observed for models using B3LYP/3?21g(d) and AM1 as indicated by r of 0.968 and 0.966, respectively. The quantitative structure?property relationship (QSPR) model of BDE discussed in this study offers great potential for the design of novel antioxidant phenols with robust properties. Superoxide anions are reactive oxygen species that can attack biomolecules such as DNA, lipids and proteins to cause many serious diseases. This study reports the synthesis of copper complexes of nicotinic acid with related pyridine derivatives. The copper complexes were shown to possess superoxide dismutase (SOD) and antimicrobial activities. The copper complexes exerted SOD activity in range of 49.07?130.23 microM. Particularly, copper complex of nicotinic acid with 2? hydroxypyridine was the most potent SOD mimic with an IC(50) of 49.07 microM. In addition, the complexes exhibited antimicrobial activity against Bacillus subtilis ATCC 6633 and Candida albicans ATCC 90028 with MIC range of 128?256 microg/mL. The SOD activities were well correlated with the theoretical parameters as calculated by density functional theory at the B3LYP/LANL2DZ level of theory. Interestingly, the SOD activity of the copper complexes was demonstrated to be inversely correlated with the electron affinity, but was well correlated with both HOMO and LUMO energies. The vitamin?metal complexes described in this report are great examples of the value?added benefits of vitamins for medicinal applications. Nicotinic acid (also known as vitamin B3) is a dietary element essential for physiological and antihyperlipidemic functions. This study reports the synthesis of novel mixed ligand complexes of copper with nicotinic and other select carboxylic acids (phthalic, salicylic and anthranilic acids). The tested copper complexes exhibited superoxide dismutase (SOD) mimetic activity and antimicrobial activity against Bacillus subtilis ATCC 6633, with a minimum inhibition concentration of 256 microg/mL. Copper complex of nicotinic?phthalic acids (CuNA/Ph) was the most potent with a SOD mimetic activity of IC(50) 34.42 microM. The SOD activities were observed to correlate well with the theoretical parameters as calculated using density functional theory (DFT) at the B3LYP/LANL2DZ level of theory. Interestingly, the SOD activity of the copper complex CuNA/Ph was positively correlated with the electron affinity (EA) value. The two quantum chemical parameters, highest occupied molecular orbital (HOMO) and lowest unoccupied molecular orbital (LUMO), were shown to be appropriate for understanding the mechanism of the metal complexes as their calculated energies show good correlation with the SOD activity. Moreover, copper complex with the highest SOD activity were shown to possess the lowest HOMO energy. These findings demonstrate a great potential for the development of value?added metallovitamin?based therapeutics. Quantitative structure?activity relationship (QSAR) models were constructed for predicting the inhibition of furin?dependent processing of anthrax protective antigen of substituted guanidinylated aryl 2,5?dideoxystreptamines. Molecular descriptors calculated by E?Dragon and RECON were subjected to variable reduction using the Unsupervised Forward Selection (UFS) algorithm. The variables were then used as input for QSAR model generation using partial least squares and back?propagation neural network. Prediction was performed via a two?step approach: (i) perform classification to determine whether the molecule is active or inactive, (ii) develop a QSAR regression model of active molecules. Both classification and regression models yielded good results with RECON providing higher accuracy than that of E?DRAGON descriptors. The performance of the regression model using E?Dragon and RECON descriptors provided a correlation coefficient of 0.807 and 0.923 and root mean square error of 0.666 and 0.304, respectively. Interestingly, it was observed that appropriate representations of the protonation states of the molecules were crucial for good prediction performance, which coincides with the fact that the inhibitors interact with furin via electrostatic forces. The results provide good prospect of using the proposed QSAR models for the rational design of novel therapeutic furin inhibitors toward anthrax and furin?dependent diseases. Bacterial lipopolysaccharides (LPS), also known as endotoxins, are major structural components of the outer membrane of Gram?negative bacteria that serve as a barrier and protective shield between them and their surrounding environment. LPS is considered to be a major virulence factor as it strongly stimulates the secretion of pro?inflammatory cytokines which mediate the host immune response and culminating in septic shock. Quantitative structure?activity relationship studies of the LPS neutralization activities of anti?endotoxins were performed using charge and quantum chemical descriptors. Artificial neural network implementing the back?propagation algorithm was selected for the multivariate analysis. The predicted activities from leave?one?out cross?validation were well correlated with the experimental values as observed from the correlation coefficient and root mean square error of 0.930 and 0.162, respectively. Similarly, the external testing set also yielded good predictivity with correlation coefficient and root mean square error of 0.983 and 0.130. The model holds great potential for the rational design of novel and robust compounds with enhanced neutralization activity.