DNA甲基化是调节高等真核生物基因表达的一种表观遗传修饰,启动子CpG岛的过度甲基化会导致肿瘤抑制基因（TSGs）的失活,导致多种肿瘤的发生。由于甲基化过程是可逆的,研究者们很早就提出了DNA甲基转移酶（DNMTs）可能成为药物治疗的理想靶点,并希望通过药物使得DNA甲基化减少而降低TSGs启动子CpG岛的甲基化水平,从而达到治疗肿瘤的目的。近年来,尽管已经报道了多种非核苷类DNMT抑制剂,但由于它们存在抑制活性弱或特异性低的缺点,没有一种非核苷类DNMT抑制剂被美国食品药品监督管理局（FDA）批准上市。鉴于高选择性和高活性的新型非核苷DNMT抑制剂存在迫切需求,本研究基于多种分子模拟方法研究了DNMT1和DNMT3A活性位点的差异,获得了与抑制剂选择性及抑制剂活性相关的结构信息,然后基于这些信息针对DNMT1进行基于靶标结构的药物设计,旨在得到高效且高选择性的DNMT1抑制剂。在本论文的第一部分中,通过分子动力学（MD）模拟、MM/GBSA（Molecular Mechanics/Generalized Born Surface Area）结合自由能计算等方法探究了三个小分子抑制剂（SFG,DC₀5和GSKex1）与DNMT1/3A的结合机理与选择性。结构分析与MM/GBSA结合自由能计算的结果可以与实验值很好的吻合。此外,MM/GBSA能量分解预测了对小分子结合起关键作用的重要残基,并表明非保守残基与小分子间的范德华相互作用是产生选择性的主要原因。DNMT1/3A中的Val1580/Trp893、Asn1578/Arg891和Met1169/Val665对DNMT抑制剂的选择性有显著影响,这部分影响反映在π-π堆积和氢键相互作用上。这部分研究为设计具有潜力的选择性DNMT抑制剂提供了重要的结构信息,是后续DNMT1抑制剂设计的理论铺垫。在本论文的第二部分中,采用基于分子对接的虚拟筛选方法对DNMT1进行了虚拟筛选。通过Glide和Autodock vina两种对接方法相结合的策略筛选了Chemdiv化合物库140多万个小分子,配合本论文第一部分的研究成果,根据与结合能相关的亲合性打分函数对蛋白和小分子化合物的结合力进行了评价,最终从中挑选出结合模式比较合理、预测得分较高的化合物,用于后续的生物活性评价。体外酶活实验的结果表明,i38系列的化合物对DNMT1有较好的活性,而在200μM浓度下对DNMT3A的抑制率几乎为0,其中活性最优化合物的IC₅₀为67μM,是目前文献报道中活性较好的DNMT1选择性抑制剂,有望成为治疗DNMT1相关癌症的先导化合物。同时i38系列化合物的发现也为DNMT1选择性抑制剂的设计与改造打下了基础。