Знание известных биологически активных соединений и аналитические возможности даже самого лучшего из химиков - ограничены, и поэтому помощь специальной компьютерной системы в получении оценок по возможным видам биологической активности для различных классов соединений была бы полезной. Идея создания компьютерной системы прогноза биологической активности, на первый взгляд, выглядит достаточно просто: нужно собрать всю известную информацию о биологически активных соединениях, создать на этой основе обучающую выборку, провести анализ связей "структура-активность" для веществ из обучающей выборки и построить соответствующие зависимости. "Подставив" в эти зависимости данные о структуре нового вещества, можно получить в результате оценку его биологической активности.

Правда, традиционные подходы к анализу количественных соотношений "структура-активность" (КССА) применимы к соединениям одного и того же химического класса и, как правило, оперируют с одним видом биологической активности. Можно ли разработать подобные методы для веществ, гетерогенных как по химической структуре, так и по проявляемому ими биологическому действию?

Предложение предсказывать подобным образом спектр биологической активности вещества было впервые высказано в начале 70-х годов к.х.н. В.В. Авидоном c сотрудниками, работавшими тогда в НИИ по биологическим испытаниям химических соединений. В.В. Авидоном, совместно с к.х.н. В.Г. Блиновой, к.м.н. Е.М. Михайловским, Р.К. Казарян, к.ф.-м.н. В.С. Ароловичем и др., были разработаны оригинальные языки описания химической структуры, Тезаурус (структурированный словник) по биологической активности химических соединений, математические методы установления зависимостей "структура-активность" и прогноза свойств новых веществ; создан банк данных по биологически активным соединениям (обучающая выборка). На этой основе были осуществлены первые эксперименты по прогнозированию спектра биологической активности по структурной формуле вещества.

За истекшее двадцатилетие методы, первоначально предложенные для прогноза спектра биологической активности, претерпели существенные изменения. Эти изменения базируются как на теоретическом анализе методики прогнозирования, так и на имеющемся опыте ее применения для поиска веществ с требуемыми свойствами.

Современная версия компьютерной системы предсказания спектра биологической активности PASS C&T (Prediction of Activity Spectra for Substances: Complex & Training) реализована в 1998 году. Она включает в себя обучающую выборку, содержащую более 30000 биологически активных веществ с известной биологической активностью, и охватывает более 400 фармакологических эффектов, механизмов действия, а также мутагенность, канцерогенность, тератогенность и эмбриотоксичность.

Математический подход, используемый в PASS C&T, выбран Д.А. Филимоновым в результате сравнительного анализа 300 различных методов. Показано, что средняя точность прогноза с помощью PASS C&T при скользящем контроле с поочередным исключением по одному соединению из обучающей выборки составляет около 84%.