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'''亲脂效率'''<ref name="pmid19500981">{{Cite journal |vauthors=Ryckmans T, Edwards MP, Horne VA, Correia AM, Owen DR, Thompson LR, Tran I, Tutt MF, Young T |date=August 2009 |title=Rapid assessment of a novel series of selective CB(2) agonists using parallel synthesis protocols: A Lipophilic Efficiency (LipE) analysis |journal=Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters |volume=19 |issue=15 |page=4406–9 |doi=10.1016/j.bmcl.2009.05.062 |pmid=19500981}}</ref>（英文：Lipophilic efficiency，'''LiP'''），也称为'''配体亲脂效率'''（英文：Ligand-lipophilicity efficicency，'''LLE'''），是[[藥物設計|药物设计]]和[[药物发现]]中用于评估研究化合物质量的参数，将效价和[[親脂性|亲脂性]]联系起来以评估[[类药性|药物相似性]]。<ref>{{Cite journal |last=Edwards MP, Price DA |year=2010 |title=Role of Physicochemical Properties and Ligand Lipophilicity Efficiency in Addressing Drug Safety Risks |journal=Annual Reports in Medicinal Chemistry |volume=45 |page=381–391 |doi=10.1016/S0065-7743(10)45023-X |isbn=9780123809025}}</ref><ref name="pmid17971784">{{Cite journal |vauthors=Leeson PD, Springthorpe B |date=November 2007 |title=The influence of drug-like concepts on decision-making in medicinal chemistry |journal=Nature Reviews. Drug Discovery |volume=6 |issue=11 |page=881–90 |doi=10.1038/nrd2445 |pmid=17971784 |s2cid=205476574}}</ref>对于给定的化合物，LiPE定义为关注的pIC<sub>50</sub>（或pEC<sub id="mwFg">50</sub>）与化合物[[分配系数|LogP]]的差值。
[[File:LiPE_Plot.png|thumb|346x346px| 两个系列化合物的LogP与pIC<sub>50</sub>的关系图（系列1：绿点，系列2：蓝点）。对角线表示相等的 LiPE 面积。对该LiPE图的分析表明，系列1包括许多具有高LiPE的化合物，因此可能代表更好的先导系列以供进一步优化。]]

:<math chem>\ce{LiPE} = \ce{pIC50} - \log P </math>

在研发实践中，通常使用计算值（例如cLogP或计算出的 cLogD）来代替测量的LogP或LogD。LiPE用于比较不同效价（pIC<sub>50</sub>s）和[[親脂性|亲脂性]]（LogP）的化合物。高[[效价]]，即pIC<sub>50</sub>值高是候选药物的理想属性，因为在给定的药物浓度下，高效价意味着降低了非特异性和脱靶的药理学风险。当药物与低清除率相关时，高效价也允许更低的用药剂量，从而降低特异质药物反应的风险。<ref name="pmid11727323">{{Cite journal |vauthors=Uetrecht J |date=January 2001 |title=Prediction of a new drug's potential to cause idiosyncratic reactions |journal=Current Opinion in Drug Discovery & Development |volume=4 |issue=1 |page=55–9 |pmid=11727323}}</ref><ref name="pmid18052104">{{Cite journal |vauthors=Uetrecht J |date=January 2008 |title=Idiosyncratic drug reactions: past, present, and future |journal=Chemical Research in Toxicology |volume=21 |issue=1 |page=84–92 |doi=10.1021/tx700186p |pmid=18052104}}</ref>

另一方面，LogP代表了化合物总体亲脂性的估算，该值会影响药物发现中一系列生物过程中的行为，例如[[溶解度]]、生物膜[[滲透性|渗透性]]、肝清除率、缺乏选择性和非-特异性毒性。<ref name="pmid18691886">{{Cite journal |vauthors=Hughes JD, Blagg J, Price DA, Bailey S, Decrescenzo GA, Devraj RV, Ellsworth E, Fobian YM, Gibbs ME, Gilles RW, Greene N, Huang E, Krieger-Burke T, Loesel J, Wager T, Whiteley L, Zhang Y |date=September 2008 |title=Physiochemical drug properties associated with in vivo toxicological outcomes |journal=Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters |volume=18 |issue=17 |page=4872–5 |doi=10.1016/j.bmcl.2008.07.071 |pmid=18691886}}</ref>对于口服药物，LogP值介于2和3之间通常被认为是实现渗透性和[[首过效应|首过]]清除率之间折衷的最佳选择。

经验证据表明优质候选药物具有高LiPE(>6)；该值对应于 pIC<sub>50</sub> = 8且LogP = 2的化合物。绘制一系列化合物的 LogP对pIC<sub>50</sub>的关系图可以对一个系列和单个化合物进行优先等级排序。

另一个方程使用效能比（以结合能测量）和[[分配系数]]的[[对数]]来计算具有不同比例的亲脂性配体效率指数（LE）。 <ref name="pmid19422000">{{Cite journal |vauthors=García-Sosa AT, Hetényi C, Maran U |date=January 2010 |title=Drug efficiency indices for improvement of molecular docking scoring functions |journal=Journal of Computational Chemistry |volume=31 |issue=1 |page=174–84 |doi=10.1002/jcc.21306 |pmid=19422000 |s2cid=19092197}}</ref>

: <math chem="">\ce{LElipo} = \log\left(\frac{-\Delta G}{P}\right)</math>

其他复合效率指标的背景下的LipE。<ref name="pmid24018190">{{Cite journal |vauthors=Shultz MD |date=November 2013 |title=Setting expectations in molecular optimizations: Strengths and limitations of commonly used composite parameters |journal=Bioorganic & Medicinal Chemistry Letters |volume=23 |issue=21 |page=5980–91 |doi=10.1016/j.bmcl.2013.08.029 |pmid=24018190}}</ref>{{Clear}}

== 参考文献 ==
{{Reflist|33em}}{{药物化学}}
[[Category:药物化学]]
[[Category:药代动力学]]
[[Category:药物发现]]