四氢喹啉类NMDA受体拮抗剂的3D-QSAR研究

N-甲基-D-天冬氨酸受体(NMDAR)拮抗剂用于治疗患者的疼痛,常用于缓解癌痛,近期文献中报道了NMDAR信号通路可以促进肿瘤生长和侵袭的能力,目的:本文中运用3D-QSAR建模的方法对NMDAR拮抗剂进行构效关系分析并对其化合物结构进行优化改造.方法:基于共同骨架对分子进行叠合,并在此基础上采用Sybyl-X2.1中的三维定量构效关系(3D-QSAR)模块建立了CoMFA和CoMSIA模型.结果:其中,基于公共骨架叠合方法所得3D-QSAR模型的评价参数中最佳结果如下所示,CoMFA:Q2=0.691,R2=0.995,F=511.269,SEE=0.083;CoMSIA:Q2=0.715,R2=0.998,F=1396.317,SEE=0.051,(Q2为交叉验证系数,R2为非交叉验证系数).结论:数据证明模型具有较好的预测能力,可以较好地指导四氢喹啉类NMDAR拮抗剂的设计和改造,得到活性更好地化合物.