李若桐

本文系统地探讨了3D-QSAR（三维定量构效关系）模型在药物设计中的构建、验证及其应用。详细描述了3D-QSAR模型的构建方法与验证流程，通过优化提升了模型的预测能力。基于该模型设计并合成了一系列具有潜在生物活性的化合物，并通过虚拟筛选和初步的生物活性评价进行了筛选。利用分子对接和分子动力学技术进行了深入的虚拟筛选，进一步筛选出了目标化合物并对其结合模式进行了分析。通过一系列生物活性评价实验验证了目标化合物对肿瘤细胞的抑制活性，并评估了其选择性与安全性。本研究为新药发现提供了有力的理论与实验依据。

人工智能；TRK抑制剂；吲哚啉-2-酮；3D-QSAR；生物活性评价

[1] 吴晔明.迎接以TRK抑制剂为代表的儿童泛肿瘤靶向药物时代的到来[J].临床小儿外科杂志,2023,22(7):607-610. [2] 吴晔明.迎接以TRK抑制剂为代表的儿童泛肿瘤靶向药物时代的到来[J].Journal of Clinical Pediatric Surgery,2023,22(7). [3] 张兴星.7-氮杂吲哚衍生物作为新型CDK8抑制剂的设计,合成及抗肿瘤活性评价[D].安徽医科大学,2023. [4] 蒋婷婷.TRKA选择性抑制剂的设计,合成及抗肿瘤活性研究[D].四川大学,2021. [5] 裴超,陈玉琴,吴筱斐,等.第一代TRK抑制剂拉罗替尼关键手性胺中间体(R)-2-(2,5-二氟苯基)吡咯烷的合成工艺研究[J].山东化工,2023,52(22):22-25.

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