基于药效团模型及虚拟筛选方法发现 EphB4全新抑制剂

摘要：

采用计算机模拟手段，通过建立3D-QSAR 模型、虚拟筛选及分子对接方法发现恶性肿瘤治疗靶标 EphB4潜在的抑制剂。首先，通过 Catalyst／HypoGen 算法建立药效团模型。其中最好的模型 Hypo1具有最高的科雷尔值（Correl 值）：0．96，最低的 RMS 值：0．89，与固定消耗值（fixed cost）：89．20，最接近的总消耗值（total cost）：101．26，和最高的Δ消耗值（Δcost 值）：89．14。随后，Hypo1经过测试集验证及 Fischer 随机验证，并用于筛选化合物数据库。然后利用类药性筛选及分子对接手段进一步减少分子数量。最终，根据预测活性分析、对接得分值及结合模式分析，得到23个具有全新骨架的化合物作为 EphB4的潜在抑制剂可用于后续研究。

关键词：EphB4、3D-QSAR 模型、虚拟筛选、分子对接、Catalyst/HypoGen 算法、肿瘤靶标

分类号：R914.2(药物基础科学)

资助基金：四川省科技支撑计划资助项目No．2011SZ0116This study was supported by the Science and Technology Pillar Program of Sichuan Province 2011SZ0116

在线出版日期：2016-04-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：38-47