本论文采用计算机辅助药物分子设计（computer aided drug design,CADD）,对秋水仙碱结合位点的微管蛋白肿瘤抑制剂进行活性及分子设计研究。基于秋水仙碱结合位点微管蛋白,主要采用虚拟筛选、二维定量构效关系研究、三维定量构效关系研究、分子对接方法,研究前列腺癌与乳腺癌抑制剂。虚拟筛选、定量构效关系研究、分子对接等方法对先导化合物的发现与优化具有重要作用。第一章:绪论。简介微管蛋白抗癌靶标及其抗癌作用机理,对论文所采用的计算机辅助药物分子设计研究方法进行介绍。对前列腺癌与乳腺癌的现状及一些相关靶点进行分析。第二章:以秋水仙碱微管蛋白（1sa0）为靶点,对FDA数据库进行虚拟筛选,分析筛选结果,对认为具有继续研究价值的达比加群酯、利托那韦、福辛普利这三个药物进行细胞活性验证。用MTT法测定达比加群酯、利托那韦、福辛普利对PC-3、MCF-7、T47D三种癌细胞的IC₅₀值。结果表明达比加群酯、利托那韦对这三种癌细胞都有较好的抑制作用,福辛普利对PC-3有抑制作用,但对MCF-7、T47D几乎无抑制作用。本次研究对旧药新用十分有意义。第三章:对姜黄素类乳腺癌抑制剂建立三维定量构效关系模型,采用CoMFA、CoMSIA模型,去分析37个化合物结构与活性之间的关系。研究过程加以分子对接辅助分析。对活性最好的15号分子进行修饰,设计出12个新分子,这12个新分子在这两个模型的活性预测值均高于15号分子。第四章:对33个类姜黄素乳腺癌抑制剂构建二维定量构效关系模型。采用基组方法B3LYP/6-31G（d,p）在gaussian 09中对分子进行密度泛函DFT的计算,将计算出的结构参数如偶极矩、最高占据轨道能量、键长键角等采用多元线性回归分析,构建以抑制剂活性值为因变量,分子结构参数为自变量的方程。根据方程得到结构与活性之间的关系。第五章:为了弥补第四章二维定量构效关系模型自身的不足,提高模型的准确性,对这33个类姜黄素乳腺癌抑制剂采用Topomer CoMFA与CoMSIA模型对其进行三维的定量构效关系研究。结合第四章的二维定量构效关系模型共同指导修饰活性最高的09号分子,设计出了2个活性更优的药物分子。