预测有机酸的解偶联毒性
线粒体是细胞的动力源：在氧化养分后，获得的能量用于将质子运输到线粒体内膜。与电池类似，能量存储在产生的质子梯度中。需要时，这种能量会直接转化为三磷酸腺苷 (ATP)，为细胞过程提供能量。
<块引用>但是，如果所谓的“解耦器”扰乱了这种严格监管的平衡，会发生什么？
就像电气短路一样，解耦器可以通过将质子从一侧穿梭到另一侧来分散质子梯度。储存的能量只是耗散为热能，不会产生ATP。
后果将在很大程度上取决于剂量。在低浓度下，增加的代谢率可以补偿能量损失。在较高浓度下，缺乏 ATP 产生、产生的热量和质子梯度的崩溃可能是有害的。
因此，使用解偶联剂可能是有益的。以著名的解偶联剂 2,4-二硝基苯酚为例。 20世纪30年代，它作为治疗肥胖的脂肪燃烧剂广受欢迎，但后来由于严重的过量副作用（包括死亡）而退出市场。
同样在今天，正在寻找用于药物用途的温和解偶联剂（副作用较小）。同时，毒性解偶联活性也可能是其他潜在候选药物的副作用。当我们在开发过程中及早发现毒性时，我们减少了被拒绝的候选药物的数量并显着降低了成本。
预测解偶联活动的机制模型
因此，预测潜在的解偶联活动非常重要。虽然预测解耦活动的模型已经存在，但它们通常依赖于经验概念。因此，它们只能应用于非常相似的化合物，并且仅限于它们所训练的特定实验条件。
然而，解偶联活动在很大程度上取决于环境——这是测试化学品解偶联活动时要记住的重要事实。解偶联剂可能在一个实验环境或测试系统中表现出有毒活性，而在下一个环境中则完全无害。例如，解偶联活性可能随着实验 pH 值的增加而降低。传统模型无法预测或解释这些影响。
UFZ 科学家开发了一种生物物理模型，可以根据有机酸的化学结构预测其 pH 依赖性解偶联毒性。他们使用 BIOVIA COSMOtherm 和 TURBOMOLE 来计算必要的输入参数，例如 pKa、化合物特定的膜渗透性和二聚体稳定性常数。由于其机械性质和ab initio 结合量子化学和 COSMO-RS 计算方法，该模型不应局限于特定的物质类别，而应为解偶联毒性评估提供通用的筛选工具。
生物制品