恶性肿瘤是严重危害人类健康的一大类疾病。研究表明细胞周期蛋白依赖性激酶（Cyclin Dependent Kinases,CDKs）是肿瘤治疗的关键靶点,目前已有多个药物进入临床研究。CDK7是CDKs家族的重要一员,其具有激活CDK1、2、3、4和6及调节转录过程的双重功能。通过抑制CDK7的活性,就能有效地抑制肿瘤细胞增殖,因此,研发新型的CDK7抑制剂具有重大的意义。本文以3-（1H-吲哚-2-基）-1H-吲唑类化合物作为先导物,采用生物电子等排原理,用4-氮杂吲哚环、咪唑环代替先导物结构中的吲哚环,构建两类母核结构4-氮杂吲哚-吲唑和咪唑-吲唑,再引入不同的疏水性基团。对接研究表明,两类化合物均保留了先导物中与铰链区Met94、Asp92氨基酸残基形成的氢键作用,引入的疏水性基团可与由Thr96,Val100,Pro310氨基酸残基所组成的疏水空腔形成相互作用。根据上述设计思路,共合成了34个未见文献报道的目标化合物,并采用了¹H NMR、MS进行了结构确证。体外的抗肿瘤活性研究表明,所合成的化合物对五种肿瘤细胞株均显示了中等到强的抑制活性,其中4个化合物对所有细胞株均具有较强的抑制作用(IC₅₀:0.0013μM-8μM)。动物实验显示,其中1个化合物对异体移植直肠癌细胞HCT-116的肿瘤生长也有很好的抑制作用,抑制率达到24.9%。上述结果表明该类化合物具有较好的抗肿瘤活性,进一步的药理学测试正在进行中。此外,本文根据CDK7的蛋白结构,利用Discovery Studio（version 2.1）/LigandFit模块建立了可用于虚拟筛选的分子对接模型,采用富集因子（EF）法和Receiver Operating Characteristic Curves（ROC）方法选择LigScore2为最佳打分函数（EF在4%、8%、12%时分别为20.0、11.7、7.8,ROC曲线下面积为0.95）,并验证了该模型的准确性。利用该模型对虚拟数据库进行筛选,最终得到了15个打分最高的化合物,所得化合物的合成工作正在进行中。