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癌症是威胁人类健康的头号杀手,化疗是治疗癌症的重要手段,但是其副作用较大,而且药物的溶解度不高。于是寻求高效、毒副作用的低的抗癌药物已成为科学家们研究的目标之一。喜树碱类化合物是抗癌药物研发过程中的一种重要的先导化合物,它对胃肠道癌、头颈癌和肝癌等有着良好的疗效,但是其本身却存在着溶解度过低等不利因素。环糊精是在药剂学领域中是一种重要的包结化合物,其内疏水外亲水的特性适合包结一些不溶于水的药物分子,从而增加药物分子在血液中的溶解度,提高药物分子的生物活性。本课题组利用扩展距离矩阵提出了一组范数指数,构建了新的构效关系模型,并分别对197个喜树碱类化合物的抗癌活性和233个有机化合物与β-环糊精络合物稳定常数(logK)进行了计算预测。我们针对喜树碱类化合物的抗癌活性建立了构效关系模型并对其抗癌活性进行预测,预测模型的相关性系数为0.8278-0.9904,标准误差为0.0802-0.4038。对于233种化合物与β-环糊精络合物稳定常数(logK)进行的计算预测结果表明基于扩展距离矩阵范数指数建立的构效关系模型可以很好地预测logK。其预测结果的相关性系数R和留一交叉验证相关性系数QLOO分别为0.9587和0.8742。与文献中的方法对比表明,本工作的预测结果在准确性和稳定性上有着显著的改善,而且还能克服文献中提到的不能区别同分异构体的缺陷。这证明了我们的描述符不仅适用于计算化合物的理化性质,还能应用到化学过程的计算。此外,运用我们的构效关系预测模型,我们设计出四种新的抗癌药物分子。