作者:Xuan, Yanan、Zhou, Yue、Yue, Yue、Zhang, Na、Sun, Guohui、Fan, Tengjiao、Zhao, Lijiao、Zhong, Rugang
DOI:10.1007/s00044-024-03271-7
日期:——
target for cancer therapy. Many natural products have shown inhibitory activity against CK2 as potential anti-cancer drug candidates. A compatible quantitative structure-activity relationship (QSAR) model of natural products is necessary to identify the structural determinants related to their biological activities and provides valuable clues for the discovery of natural leads as anticancer drugs. In
蛋白激酶 CK2 是经过验证的癌症治疗靶点。许多天然产物已显示出对 CK2 的抑制活性,可作为潜在的抗癌候选药物。天然产物的兼容定量构效关系(QSAR)模型对于识别与其生物活性相关的结构决定因素是必要的,并为发现作为抗癌药物的天然先导化合物提供了有价值的线索。本研究采用遗传算法(GA)和多元线性回归(MLR)方法,结合优选的分子描述符,建立CK2天然产物抑制剂的QSAR模型。最佳模型由八个分子描述符组成,训练集的 Q 2 Loo = 0.7914 和 R 2 = 0.8220 以及 Q 2 = 0.7921和R 2 ext = 0.7998,表明模型具有鲁棒的可靠性和高可预测性。作为概念证明,我们合成了一个与训练集和测试集不同的真正的外部测试集并进行了体外测试,以验证该模型的预测能力。 13种化合物的pIC 50 预测值相对误差小于30%(其中10种化合物的相对误差小于20%),进一步验证