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近年来,随着科学技术的迅速发展和环境因素的不断改变,肿瘤的发生率越来越高,成为威胁人类生命和健康的一种常见病和多发病。目前,肿瘤化学治疗药物的研究和发展很快,但采用实验方法大规模开发肿瘤治疗药物既费时又费力。计算机辅助药物设计方法(computer aided drug design, CADD)给药物设计人员提供了很多信息,例如：先导物的结构等,从而极大的提高了药物分析和评价的效率和正确率,缩短了药物的设计周期。定量构效关系(QSAR)分析中的比较分子力场分析法(CoMFA)、比较分子相似性指数分析法(CoMSIA)、分子对接(molecular docking)和分子动力学模拟(Molecular dynamics, MD)等方法是CADD中常用的方法。本论文以热休克蛋白90(Heat shock protein, HSP90)和细胞周期蛋白激酶2(cyclin-dependent kinase2, CDK2)的各类不同的抑制剂为研究对象,通过CoMFA、 CoMSIA研究方法定量地阐述了立体场、静电场、疏水场、氢键供体场和氢键受体场等对配体分子的影响,分子对接和分子动力学模拟方法进一步对抑制作用机制和结合模式进行了深入的研究,最终得到了一些有意义的结果：(1)采用基于配体和基于受体的三维定量构效关系(3D-QSAR)方法对热休克蛋白90的三类不同的抑制剂进行研究,即苯甲酰四氢咔唑类似物(Benzamide tetrahydro-4H-carbazol-4-one analogs, BT),AT13387类似物(AT13387derivatives, AT)和二羟基苯基酰胺类似物(Dihydroxylphenyl amides, DA)三类抑制剂,所建的模型中r2cv都大于0.60,r2pred都大于0.66。结果表明立体场对BT模型,氢键场对AT模型,静电场,疏水场和氢键供体场对DA模型贡献较大。分子对接和分子动力学模拟的结果显示Asp93,Tyrl39和Thr184对抑制剂的结合非常重要。(2)对细胞周期蛋白激酶2的三类不同的抑制剂进行了系统的QSAR研究。所得模型的统计学参数为：6,6-二甲基吡咯[3,4-c]类似物(6,6-dimethyl pyrrolo [3,4-c] pyrazoles analogs, DPPs)：r2cv=0.73,r2pred=0.94；咪唑嘧啶酰胺类似物(Imidazole pyrimidine amides analogs, IPAs)：r2cv=0.62,r2pred=0.63；4-(吡唑-4-基)-嘧啶类似物(4-(Pyrazol-4-yl)-pyrimidines analogs, PYPs):r2cv=0.56,r2prcd=0.58,表明所建模型具有良好内部和外部预测能力。另外,三维等势图、分r对接和分子动力学模拟验证了具体的结合模式。对于DPP和PYP抑制剂,分子结合模式与最初分子对接的模式相吻合,说明对接的合理性。但是对于IPA抑制剂来说,分子动力学模拟进一步优化了分子对接的结果,表明Asp86,Asp145和Lys33极大的影响了配体与受体的作用。以上研究结果可为这两种癌症相关靶点抑制剂的结构优化、结合模式分析提供理论基础。