尿道选择性α1—肾上腺素受体拮抗剂药效团的构建

目的：建立具有尿道选择性α１－肾上腺素受体拮抗剂的药效团模型。方法：选择对受体亚型和尿道组织的有高亲和力的化合物,经献计献策发子动力学优化、系统搜索得到一系列低能构象,通过Ａｐｅｘ－３Ｄ软件计算并构建药效团初步模型,再参照已有的构效关系数据进行筛选、判别。结果：得到了３个符合要求的药效团,它们均含有一个碱性中心和芳环中心,还存在一个氢位点（ＨＳＴ）。结论：该模型有助于我们设计、合成活性高且副作用低     

GPR40激动剂药效团模型的构建及验证

目的:构建和验证GPR40激动剂药效团模型。方法:采用生物活性跨越1~160000 nmol?L~(-1)的23个GPR40激动剂小分子作为训练集进行药效团模型的构建;利用测试集验证、Fisher验证及分子对接方法对模型进行评价;根据所构建的药效团模型,设计并合成2个全新结构的化合物,通过正常小鼠糖耐量试验的验证。结果:筛选得到由1个氢键受体(HBA)、2个疏水中心(HP)、1个芳环中心(RA)组成的最佳模型(Correl.=0.971,Config=16.645,△cost=58.370),依据药效团模型设计得到的与药效团匹配较高的化合物Lyb-438能显著降低正常小鼠餐后0.5 h血糖(P0.05)。结论:所构建的药效团模型具有较强的预测能力和较高的可信性,为进一步的数据库搜索及寻找新型小分子GPR40激动剂提供了依据。     

GABAA/BZ受体激动剂4-喹啉酮衍生物的DISCOtech及CoMFA研究

γ-氨基丁酸是重要的抑制性神经传递物质,4-喹啉酮衍生物作用于GABAA受体具有广泛的生物活性.本文采用DIS-COtech法构建大鼠GABAA/BZ受体4-喹啉酮衍生物激动剂的药效团模型,同时根据分子骨架叠合规则构建CoMFA模型,模型的交叉验证系数为0.681,非交叉验证系数为0.967,药效团模型和CoMFA模型具有一致性.根据模型分析配体-受体间的相互作用,设计一系列化合物并预报了其活性,为设计高活性的化合物提供参考.     

尿道选择性α_1-肾上腺素受体拮抗剂药效团的构建

目的 :建立具有尿道选择性α1 肾上腺素受体拮抗剂的药效团模型。方法 :选择对受体亚型和尿道组织均有高亲和力的化合物 ,经计算机建模、分子动力学优化、系统搜索得到一系列低能构象 ,通过Apex 3D软件计算并构建药效团初步模型 ,再参照已有的构效关系数据进行筛选、判别。结果 :得到 3个符合要求的药效团 ,它们均含有一个碱性中心和芳环中心 ,还存在一个氢位点 (HST)。结论 :该模型有助于我们设计、合成活性高且副作用低的新型抗前列腺增生药物。     

N-取代-4-取代苯基哌嗪-1-乙酰胺类α1-肾上腺素受体拮抗剂的三维定量构效关系研究

寻找α1-肾上腺素受体拮抗剂化学结构与生物活性之间的关系，为设计新的α1-受体拮抗剂提供理论依据，对28个N-取代-4-取代苯基哌嗪-1-乙酰胺类α1-受体拮抗剂，以自组织分子场分析法进行了三维定量构效关系研究。结果表明，最优SOMFA模型得到交叉验证相关系数q^2为0．733，回归系数r^2为0．740，建立的3D-QSAR模型应有一定的活性预测能力。     

抗药物依赖药效团模型的构建与虚拟筛选

运用计算机辅助药物设计方法,基于多巴胺D2和D3受体部分激动剂构建具有抗药物依赖功效的药效团模型。再以该药效团模型作为提问结构,在天然产物数据库中进行虚拟筛选,利用分子对接技术,对筛选结果进行分析和评价,初步得到具有抗药物依赖功效的目标化合物。最后对目标化合物进行虚拟水溶性、肠道吸收性和血脑屏障通透性研究,为抗药物依赖新药的研发提供理论基础。     

乙酰胆碱M3受体拮抗剂的从头设计

M3受体是人体内分布广泛的一种重要的毒蕈碱乙酰胆碱受体亚型,与膀胱过度活动症、心律失常、呼吸道及支气管疾病密切相关.设计与合成M3受体拮抗剂对于开发治疗相关疾病的药物具有重要理论意义和应用价值。本文采用同源模建方法,构建了人M3受体蛋白的三维结构,基于M3受体拮抗剂的结构构建了其药效团模型,其中较理想的模型含有6个药效团特征元素。利用药效团模型进行了虚拟筛选,虚拟筛选的数据库是本实验室构建的虚拟化合物库,发现了10个新型的对M3受体有拮抗作用的化合物。最后对这10个化合物进行了分子对接,根据对接结果,发现3个化合物对接能量及结合方式比较合理,为M3受体拮抗剂的合成研究及活性测定奠定了基础。     

新型酪氨酸激酶水分子抑制剂的三维药效团研究

对受体酪氨酸激酶（ＲＴＫ）的药物抑制对控制恶性肿瘤具有重要意义。最近发现的苄叉丙二腈化合物家族对ＲＴＫ中的ＨＥＲ２受体具有的抑制作用。本文对这一系列化合物进行了柔性的三维药效团分析,得到了一个预测能力委好的药效团模型、线性回归系数Ｒ＝０．９９５８。这个模型对于研究此类化合物的结构与活性关系,以及评估此类未知化合性具有重要作用。     

整合素α_vβ_3受体配体的计算机辅助设计

肿瘤血管生成是肿瘤生长、浸润和转移过程中不可缺少的生物过程,整合素α_vβ_3对肿瘤血管生成起着重要作用。研发具有高亲和力和高特异性的整合素α_vβ_3受体配体在针对肿瘤血管生成进行靶向诊断与靶向治疗中具有重要意义。计算机辅助药物设计技术的问世,极大地推动了新型整合素α_vβ_3受体配体的研发。整合素α_vβ_3受体细胞外区X射线晶体衍射结构的获得为针对整合素α_vβ_3受体的药物设计奠定了基础。计算机辅助药物设计包括基于分子对接法(Docking)的直接药物设计和基于药效团的间接药物设计,Docking可预测配体-蛋白的相互作用、对受体-配体结合进行三维构效关系研究、设计具有高亲和力与选择性的新型配体。通过将小分子数据库与α_vβ_3受体(PDB号为1L5G)进行对接,筛选出具有较高亲和力的α_vβ_3受体拮抗剂-3(3-吡啶基)-3-[4-[2-(5,6,7,8-四氢[1,8]萘啶-2)乙基]吲哚-1]丙酸和3,4-二氯苯基双胍,后者与目前已知的配体具有不同的受体结合模式。在间接药物设计中,提出了以Arg的带正电荷的侧链、Asp的带负电荷的侧链和Gly的疏水基团为药效团特征的三点药效团模型和以氢键供体、氢...     

表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂的药效团研究

根据一系列表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂的三维定量构效关系研究,得到了该类抑制剂的药效团,研究结果与Novartis的药效团模型相当类似。药效团包括一个氢键受体,一个氢键给体,一个疏水区和一个带有氯或溴原子的苯环。该药效团对于研究表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂结构与活性的关系具有重要的意义。通过三维数据库搜索可能会得到新的先导化合物。