血清白蛋白(Serum albumin)是血浆中含量最丰富的蛋白质,具有极为重要的运载作用,药物进入血液后与之结合,影响其代谢和药理、毒理作用等,因此,血清白蛋白(人血清白蛋白和牛血清白蛋白)成为研究药物与蛋白质相互作用最为常用的模式蛋白之一。在结合过程中,会涉及药物与白蛋白的结合作用力类型、强弱等作用机制问题,以及与白蛋白的结合率高低问题,这些都会影响药物在体内生物活性的发挥。药物与血清白蛋白之间的作用机制通常采用多重光谱法,该方法具有灵敏度高、选择性好、操作简便、试样用量少等优点。而药物与白蛋白结合率的现有研究方法存在实验耗时较长、检测量较少等问题,进而使其研究受到制约。此外,很少有文献同时从上述两个方面进行药物与蛋白作用的研究,并探讨蛋白作用机制与蛋白结合率之间的关系。本课题从以下几个方面进行了化合物与血清白蛋白的作用研究:(1)由于光谱法在研究弱结合能力化合物与血清白蛋白相互作用时存在问题,因此本论文选取了中等结合能力的黄酮类化合物和高结合能力的利奥西呱和哌喹及其代谢物,利用光谱法研究其与血清白蛋白的结合作用;(2)建立测定上述化合物的定量分析方法,采用超滤法和HPLC法测定上述化合物与血清白蛋白结合率;(3)根据光谱法获得数据,结合函数关系和相关文献,推导上述化合物的血清白蛋白结合率,并与HPLC法测定结果进行比较,探讨建立光谱法预测血清白蛋白结合率方法的可行性。对中药单芽狗脊的化学成分进行了研究,从正丁醇部分得到7个化合物,通过核磁、高分辨质谱、红外光谱等方法对分离得到的化合物进行结构解析,其中化合物1为新化合物。采用荧光光谱、同步荧光光谱、圆二色性光谱考察了黄酮类化合物与牛血清白蛋白的相互作用,建立了单芽狗脊中黄酮类化合物与血清白蛋白相互作用机制研究方法,实验结果表明化合物1-7均通过静态机理猝灭血清白蛋白内在荧光,以单一结合部位与血清白蛋白作用,且与蛋白发生能量转移。化合物2-6与血清白蛋白主要作用力为氢键和范德华力,化合物1和7与血清白蛋白主要作用力为疏水作用力。化合物改变蛋白二级结构,增加了α-螺旋百分含量。利用位点竞争试剂和分子模拟手段分析化合物6的结合位点,发现该化合物通过氢键和范德华力结合于白蛋白site Ⅰ位点。将荧光光谱技术、吸收光谱技术和核磁波谱技术等手段相结合,在体外研究血清白蛋白与哌喹及其代谢产物相互作用,结果表明哌喹及其代谢产物均通过静态机理猝灭血清白蛋白内在荧光,以单一结合部位与血清白蛋白作用,主要作用力为氢键和范德华力。哌喹及其代谢产物均能改变血清白蛋白二级结构,增加了α-螺旋百分含量。利用位点竞争试剂和分子模拟方法研究发现,哌喹及其氮氧化代谢产物通过氢键和范德华力结合于蛋白site Ⅰ位点,其羧酸化和氮去烷基化代谢物通过疏水作用力结合于site Ⅰ。为了深入研究哌喹及其代谢产物抗疟活性机制,利用1H-NMR滴定研究血红素与哌喹及其代谢产物相互作用,结果显示血红素使哌喹及代谢产物的信号谱线变宽,提示哌喹及其代谢产物通过与血红素结合,产生抗疟活性。利用荧光光谱技术、核磁等光谱学手段研究利奥西呱与人血清白蛋白相互作用机制,结果表明利奥西呱通过静态机理猝灭人血清白蛋白内在荧光,以单一结合部位与血清白蛋白作用,主要作用力为氢键和范德华力。利奥西呱与人血清白蛋白作用改变蛋白二级结构,增加了α-螺旋百分含量。利用位点竞争试剂、19F NMR和分子模拟手段分析利奥西呱在人血清白蛋白的结合位点,发现该药物通过氢键和范德华力结合于蛋白site Ⅰ位点。分别建立了单芽狗脊中黄酮,哌喹及其代谢物和利奥西呱在体外生理条件下含量分析方法,结合超滤法考察了与血清白蛋白的结合。黄酮的蛋白结合率为约为72.7%;哌喹蛋白结合率高达98%,其氮氧化代谢物较之稍弱,其羧酸化代谢物,去烷基化代谢物明显减弱;利奥西呱血清白蛋白结合率约为95.4%。结合公式推导和相关文献,根据光谱法获得数据,建立血清白蛋白结合率与化合物浓度、蛋白浓度、结合药物分子数量和猝灭参数的函数关系模型,推断上述化合物的血清白蛋白结合率。通过与超滤法和高效液相色谱法测定结果比较发现:(1)对于中等结合能力的化合物(如山奈酚-3-O-α-L-(2,3-O-二乙酰基)鼠李糖基-7-O-α-L-鼠李糖苷),存在较大差异,大于20%;(2)对于较高结合能力的化合物(哌喹及其代谢物和利奥西呱)预测比较准确。提示该函数关系模型可以用来预测高结合能力化合物的蛋白结合率,而对于中等结合能力药物,有待进一步优化。本论文利用光谱技术和分子模拟技术研究了三类化合物与血清白蛋白的相互作用;并建立了体外含量测定方法,结合超滤法和液相色谱法测定了上述化合物的血清白蛋白结合率;建立了结合率与化合物浓度、蛋白浓度和猝灭常数的函数关系模型,用来推定上述化合物的蛋白结合率,通过测定结果比较,发现较高结合率的化合物计算值比较准确,中等结合能力的计算值与实测值存在较大差异,提示该函数关系模型可以用来预测高结合能力化合物的蛋白结合率,而对于中等结合能力药物,有待进一步优化。