血管内皮生长因子VEGF及其受体VEGFR2对于肿瘤血管生成起至关重要的作用。本文旨在研究VEGFR2的咪唑并哒嗪类抑制剂的三维定量构效关系及新抑制剂分子与VEGFR2的作用机制。构建的Topomer Co MFA模型具有较强的预测能力和拟合能力(q^2=0.809,r^2=0.968)以及外部预测能力(r_(pred)~2=0.571)。应用Topomer Search技术在含1304868个分子的ZINC数据库中进行了虚拟筛选,采用基于片段的药物设计方法设计了68个高活性的新VEGFR2抑制剂。最后借助Surflex-dock技术研究了新分子与VEFGR2的作用机制,发现新抑制剂与残基Glu885、Cys919、Asn923、Asp1046等作用显著。本研究为VEGFR2抑制剂分子的结构修饰、设计与合成提供了重要的理论指导。
