QSARModellierung

QSAR-Modellierung, auch bekannt als Quantitative Structure–Activity Relationship, ist ein computergestütztes Verfahren in Chemie, Biologie und Umweltforschung, das darauf abzielt, die Beziehung zwischen chemischer Struktur und biologischer Aktivität oder toxikologischen Eigenschaften quantitativ zu beschreiben. Ziel ist es, vorhandene experimentelle Tests zu ergänzen oder zu ersetzen und durch Vorhersagen neue Substanzen effizient zu screenen.

Zentrale Idee sind molekulare Deskriptoren, die die Struktur in numerische Merkmale überführen, sowie Fingerprints, die Substrukturen binär codieren. Aus diesen Merkmalen lassen sich Modelle ableiten, die Aktivität, Absorption, Verteilung, Toxizität oder Umweltverhalten vorhersagen.

Der typische Workflow umfasst Datensammlung und Qualitätskontrolle, Berechnung von Deskriptoren, Auswahl eines geeigneten Modells, Training, interne Validierung (z. B. Kreuzvalidierung, Bootstrapping) und externe Validierung auf unabhängigen Datensätzen. Zudem wird die Anwendbarkeitsdomäne definiert, um zu kennzeichnen, unter welchen Bedingungen Vorhersagen zuverlässig sind. OECD-Leitprinzipien für QSAR-Modelle betonen definierte Zielgröße, transparente Modellierung, robuste Daten und angemessene Gütemaße.

Techniken reichen von klassischen linearen Ansätzen (Lineare Regression, Partial Least Squares) über Regularisierung (Ridge, LASSO) bis zu modernen Methoden wie Support Vector Machines, Random Forests, Gradient Boosting und neuronalen Netzen. Praxisbeispiele finden sich in Arzneimittelentwicklung, Toxikologie sowie Umweltchemie und regulatorischer Bewertung.

Wichtige Einschränkungen umfassen Abhängigkeit von der Datenqualität, Überanpassung, begrenzte Extrapolation außerhalb der Anwendbarkeitsdomäne und begrenzte Interpretierbarkeit mancher Modelle. Transparente Berichte, Wiederholbarkeit und öffentlich zugängliche Daten helfen, diese Herausforderungen zu adressieren.