基于化学信息学的b-Raf激酶抑制剂计算研究

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B-Raf激酶是一种酪氨酸激酶受体,是ERK信号转导通路的重要成员之一。如果它发生基因突变则会导致ERK信号转导通路的本构激活,进而促进肿瘤细胞的增殖、分化和生长,引发癌症。因此B-Raf激酶被视为癌症治疗过程中的重要靶标。研究至今,能够顺利通过三期临床实验成功上市的B-Raf激酶抑制药物只有三种。而且这些药物存在抑制作用较弱、疗效持续时间短、副作用较大等问题。因此,对于兼具安全性和高抑制活性的B-Raf激酶抑制分子的研究及其与B-Raf激酶的结合模式的深入探讨,对于此类药物分子的开发与优化具有重要的意义。  本文以107个吡唑嘧啶和吡唑吡啶型B-Raf激酶抑制剂为研究对象,采用三维定量构效关系(3D-QSAR)方法研究了这些抑制剂分子的结构和生物活性之间的定量关系。基于位阻场、静电场和疏水场,我们构建了最优的3D-QSAR模型,其结果为:交叉验证相关系数Q2=0.504,非交叉验证系数R2ncv=0.960,验证集相关系数R2pred=0.872。根据等势线图分析,本文预测了引入不同性质取代基对于分子生物活性的影响。此外,本文还采用了分子对接和分子动力学方法深入分析了吡唑吡啶和吡唑嘧啶型抑制剂与B-Raf激酶结合时的对接空腔、相互作用力及结合模式,并预测出“L”型活性构象和TypeⅢ结合模式。这些研究结果不仅能用于优化该类型现有抑制剂的抑制效果,还能够为研发新型B-Raf激酶抑制剂提供理论指导。
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