The use of drug substances derived from plants, fungi, bacteria, and marine organisms are ‘‘Mother Nature Gift’’ for diseases of mankind. Many of these are discovered serendipitously and have a long tradition in medicine. Till date, the use of natural products, their semisynthetic and synthetic derivatives have been mostly confined to their ethnic use. But it has been well known that each substance has a wide spectrum of biological activities as evident from some new uses of many old drugs. PASS (Prediction of Activity Spectra for Substances) has been employed as a strong potential tool to predict the biological activity spectrum of synthetic substances for the discovery of new drugs. But the potential of PASS to predict the biological activity spectra of natural products is still underestimated. The present study was therefore undertaken to investigate and correlate the biological activity spectrum of the main phytoconstituent of some selected Indian medicinal plants with their reported biological activities in order to evaluate the applicability of PASS. Further, the unexplored but PASS-predicted activities having good activity score (Pa>0.7) for particular structure were listed as hidden potential of the plant.
Med. Chem. Res., 2011, 20 (9), 1509-1514.

Обнаружение морфологических изменений АХР постсинаптической мембраны нервно-мышечного соединения, а затем – антител (АТ) к нему определило пути исследования и стратегию лечения этой болезни на многие десятилетия. Однако количество АТ к АХР не связано с тяжестью состояния больных и не является прогностическим критерием. Постепенно расширяется круг антигенных (АГ) мишеней при миастении: нАХР и другие пре- и постсинаптические структуры, белки миоцита и др. Количество АТ к двум и более АГ также не связано между собой. Т.е., иммунная реакция протекает изолировано, является параметром иммунологического процесса, и часто не связана с параметрами состояния пациента. Вместе с тем, молекулярный и фенотипический полиморфизм миастении может быть обусловлен особенностями метаболизма, который регулируется ВНС. Регуляция осуществляется через специфические молекулярные структуры: рецепторные ансамбли, нейромедиаторы и нейропептиды. Наличие АТ к АР, ФРН может быть причиной иммунодесимпатизации и нарушения прохождения энергозависимых процессов в клетке, фосфорилирования ряда белков, белкового фолдинга. Наличие АТ к мАХР, может приводить к нарушению пластических процессов. Недостаточность симпатического звена ВНС характерна для большинства (особенно тяжелых) больных миастенией и способствует поддержанию аутоиммунного процесса. Вирусные цитозин-гуаниновые (CpG)-гипометилированные (нм) фрагменты ДНК, попадая в кровь при инфекции или вакцинации, взаимодействуют с TLR, стимулируя их ответ (Staines D., 2006). В формировании АХР участвуют шапероны (Hsp) ЭР: калнексин (CN), ERp57 и BiP (Wanamaker C. P., Green W. N., 2007). Увеличение стабильности субъединиц АХР во время посттрансляционной модификации – энергозависимый процесс (увеличение цАМФ), связанный с фосфорилированием (с участием протеинкиназы А - РКА) (Green W. N. et al.,1991). Эти процессы могут быть активированы агонистами В2-АР, ингибиторами ФДЭ, а также нейропептидами, например - VIP. У пациентов с миастенией были обнаружены АТ к Hsp 71. Их уровень коррелировал с тяжестью состояния пациентов и снижался при эффективном лечении (Munakata S., Chen M. et al,2008). Нейропептиды наравне с нейромедиаторами могут оказывать влияние не только на сердце, сосуды, органы секреции, нервно-мышечную передачу, но и на иммунные реакции, протекающие в лимфоцитах. Крыжановский Г.Н. и Луценко В.К. (1995) считают, что качественные дизрегуляционные нарушения сопровождаются заменой действующего в норме нейропептида на другой. Таким образом, предложенная патогенетическая модель развития миастении дает возможность применения новых методов патогенетической терапии и коррекции нарушений нервно-мышечной передачи (например, активируя путь через VIP/PACAP).
Журнал Патогенез.-Т.8.-№1.- 2010.- С. 48.

Natural products found a wide use in folk medicine. Presently, when routine development of new drugs faced a considerable challenge, they become an inspiration and valuable source in drugs discovery. Rather complex and diverse chemical structures of natural compounds provide a basis for modulation of different biological targets. Natural compounds exhibit a multitargeted action that may lead to additive/synergistic or antagonistic effects. Rational design of more safe and potent pharmaceuticals requires an estimation of probable multiple actions of natural products. Our software PASS can perform such estimation. It predicts with reasonable accuracy over 3500 pharmacotherapeutic effects, mechanisms of action, interaction with the metabolic system, and specific toxicity for drug-like molecules on the basis of their structural formulae. We analyzed PASS predictions utilizing PharmaExpert, which performs selection of compounds with multiple mechanisms of action, analysis of activity-activity relationships and drug-drug interactions. The paper describes an application of PASS and PharmaExpert to the evaluation of biological activity of natural compounds including marine sponge alkaloids, triterpenoids of lupane group, and their derivatives. Proposed computer-aided methods can generate combinatorial libraries of macrolides. They help to select the most promising pharmaceutical leads with the required properties. Case study, based on the analysis of biological activity spectra predicted for St John’s Wort constituents, clearly demonstrates capabilities of computational methods in the evaluation of multitargeted actions, additive/synergistic and/or antagonistic effects of natural products.
Current Pharmaceutical Design, 2010, 16 (15), 1703-1717.

Computerized system PASS (Prediction of Activity Spectra for Substances) is described. PASS predcits more than 100 pharmacological effects, mechanisms of action and specific toxicities simultaneously. The average accuracy of prediction is about 80% both in leave-one-out cross-validation procedure for the total training set and by prediction for independent sample of 5000 biologically active compounds. The effectiveness of PASS used for heterogenic set of new drug-candidates possess different biological activities is 800% better than random guess-work and 300% better than estimation by skilled experts. PASS used in drug R&D might help to select compounds having structures dissimilar to well-known drugs and to estimate probable activity spectra for new compounds to optimize their synthesis abd testing.
Bioactive Compound Design: Possibilities for Industrial Use, BIOS Scientific Publishers, Oxford (UK), 1996, p.47-56.

Показано, что точность предсказания спектра биологической активности химических соединений, полученного с помощью компьютерной системы PASS, несколько раз превосходит превосходит точность пронозирования, выполненного для той же выборки специалистами-экспертами. Сделан вывод о целесообразности использования системы PASS для планирования биологических испытаний новых веществ.
Научно-техническая информация, 1993, сер. 2, № 6, 11-13.

The chapter of the monograph describes the following topics: 8.1 Introduction 8.2 Biological Activity 8.2.1 Dose-Effect Relationships 8.2.2 Experimental Data 8.3 Probabilistic Ligand-Based Virtual Screening Methods 8.3.1 Preparation of Training Sets 8.3.2 Creation of Evaluation Sets 8.3.3 Mathematical Approaches 8.3.4 Evaluation of Prediction Accuracy 8.3.5 Single-Targeted vs. Multi-Targeted Virtual Screening 8.4 PASS Approach 8.4.1 Biological Activities Predicted by PASS 8.4.2 Chemical Structure Description in PASS 8.4.3 SAR Base 8.4.4 Algorithm of Activity Spectrum Estimation 8.4.5 Interpretation of Prediction Results 8.4.6 Selection of the Most Prospective Compounds 8.5 Conclusions
In: Chemoinformatics Approaches to Virtual Screening. Eds. Alexandre Varnek and Alexander Tropsha. Cambridge (UK): RSC Publishing, 2008, p.182-216.

PASS INet system for prediction of biological activity spectra via Internet is described.
Bioinformatics, 2000, 16 (8), 747-748.

Rational selection of potential antineoplastic agents with multitargeted action is considered on the basis of computer prediction of biological activity spectra using PASS program.
Chemistry Central Journal, 2008, 2 (Suppl.1), 18.

Описаны возможности повышения эффективности применения компьютерной системы PASS для доэкспериментального скрининга новых противоопухолевых веществ путем формирования обучающих массивов с использованием базы данных по противоопухолевым веществам РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН.
Вестник Российского онкологического научного центра им. Н.Н. Блохина РАМН, 2008, 19 (4), 4-8.

The majority of biologically active compounds have both pharmacotherapeutic and side/toxic actions. To estimate general efficacy and safety of the molecules under study, their biological potential should be thoroughly evaluated. In an early stage of study, only information about structural formulae was available and was used as an input for computational prediction. Based on a structural formulae of compounds presented as SDF or MOL-files, computer program PASS predicts 900 pharmacological effects, mechanism of action, and specific toxicity. An average accuracy of prediction in leave-one-out cross-validation is about 85%. For evaluating new compounds, scientific community may use PASS via the Internet for free at URL: http://www.ibmh.msk.su/PASS. In the first 18 months of PASS Inet’s use, approximately 1000 researchers from 60 countries have obtained predicted biological activity spectra for about 23,000 different chemical compounds. More than 64 million PASS predictions for almost 250,000 compounds from Open NCI database are available on the web site http://cactus.nci.nih.gov/ncidb2/. These predictions are used for selecting compounds with desirable and without unwanted types of biological activities among the NCI samples available for screening.
SAR and QSAR in Environmental Research, 2003, 14 (5-6), 339-347.