2,4-dichloro-N-(1-benzylpiperidin-4-yl)benzamide

• 分子结构分类: 有机化合物 - 有机杂环化合物 - 哌啶类
• 英文名称: 2,4-dichloro-N-(1-benzylpiperidin-4-yl)benzamide
• 英文别名: N-(1-benzyl-4-piperidinyl)-2,4-dichlorobenzamide；BPDBA；N-(1-benzylpiperidin-4-yl)-2,4-dichlorobenzamide
• 化学式: C₁₉H₂₀Cl₂N₂O
• mdl: MFCD00247356
• 分子量: 363.287
• InChiKey: OIDACLQVAGIDMT-UHFFFAOYSA-N

计算性质

• 辛醇/水分配系数(LogP)：
  4.5
• 重原子数：
  24
• 可旋转键数：
  4
• 环数：
  3.0
• sp3杂化的碳原子比例：
  0.32
• 拓扑面积：
  32.3
• 氢给体数：
  1
• 氢受体数：
  2

反应信息

• 作为反应物：
  描述：

  2,4-dichloro-N-(1-benzylpiperidin-4-yl)benzamide 在 lithium aluminium tetrahydride 作用下， 以 四氢呋喃 为溶剂， 反应 16.0h， 以36%的产率得到1-benzyl-N-(2,4-dichlorobenzyl)piperidin-4-amine dihydrochloride
  参考文献：
  名称：

  甜菜碱/γ-氨基丁酸转运蛋白 1 (BGT1) 非竞争性抑制剂的构效关系、药理学表征和分子模型

  摘要：

  N -(1-Benzyl-4-piperidinyl)-2,4-dichlorobenzamide 5 (BPDBA) 是一种甜菜碱/GABA 转运蛋白 1 (BGT1) 的非竞争性抑制剂。我们在这里报告了 71 种类似物的合成和构效关系。我们将26m鉴定为更易溶解的 2,4-Cl 取代的 3-吡啶类似物，与5相比具有保留的 BGT1 活性和改善的脱靶特征. 我们在 BGT1 和 GAT3 之间的嵌合构建体上进行了基于放射性配体的摄取研究、定点突变转运蛋白实验以及基于新确定的人血清素转运蛋白 (hSERT) 的 X 射线晶体结构的 BGT1 同源模型中的计算对接。在这些实验的基础上，我们提出了一种结合模式，该模式涉及 BGT1 中变构位点中 TM10 内的残基，该位点对应于 hSERT 晶体结构所揭示的变构结合袋。我们的研究为 BGT1 中提出的变构结合袋提供了初步见解，该袋可容纳一系列新型非竞争性抑制剂的结合位点。

  DOI：

  10.1021/acs.jmedchem.7b00924
• 作为产物：
  描述：

  4-氨基-1-苄基哌啶 、 2,4-二氯苯甲酰氯 在 三乙胺 作用下， 以 二氯甲烷 为溶剂， 以80%的产率得到2,4-dichloro-N-(1-benzylpiperidin-4-yl)benzamide
  参考文献：
  名称：

  甜菜碱/γ-氨基丁酸转运蛋白 1 (BGT1) 非竞争性抑制剂的构效关系、药理学表征和分子模型

  摘要：

  N -(1-Benzyl-4-piperidinyl)-2,4-dichlorobenzamide 5 (BPDBA) 是一种甜菜碱/GABA 转运蛋白 1 (BGT1) 的非竞争性抑制剂。我们在这里报告了 71 种类似物的合成和构效关系。我们将26m鉴定为更易溶解的 2,4-Cl 取代的 3-吡啶类似物，与5相比具有保留的 BGT1 活性和改善的脱靶特征. 我们在 BGT1 和 GAT3 之间的嵌合构建体上进行了基于放射性配体的摄取研究、定点突变转运蛋白实验以及基于新确定的人血清素转运蛋白 (hSERT) 的 X 射线晶体结构的 BGT1 同源模型中的计算对接。在这些实验的基础上，我们提出了一种结合模式，该模式涉及 BGT1 中变构位点中 TM10 内的残基，该位点对应于 hSERT 晶体结构所揭示的变构结合袋。我们的研究为 BGT1 中提出的变构结合袋提供了初步见解，该袋可容纳一系列新型非竞争性抑制剂的结合位点。

  DOI：

  10.1021/acs.jmedchem.7b00924

文献信息

• Synthetically Feasible De Novo Molecular Design of Leads Based on a Reinforcement Learning Model: AI-Assisted Discovery of an Anti-IBD Lead Targeting CXCR4
  作者：Xiaoying Jiang、Liuxin Lu、Junjie Li、Jing Jiang、Jiapeng Zhang、Shengbin Zhou、Hao Wen、Hong Cai、Xinyu Luo、Zhen Li、Jiahui Wang、Bin Ju、Renren Bai

  DOI：10.1021/acs.jmedchem.4c00184

  日期：2024.6.27

  Artificial intelligence (AI) de novo molecular generation provides leads with novel structures for drug discovery. However, the target affinity and synthesizability of the generated molecules present critical challenges for the successful application of AI technology. Therefore, we developed an advanced reinforcement learning model to bridge the gap between the theory of de novo molecular generation and

  人工智能 (AI) 从头分子生成为药物发现提供了新颖结构的线索。然而，所生成分子的目标亲和力和可合成性对人工智能技术的成功应用提出了严峻的挑战。因此，我们开发了一种先进的强化学习模型，以弥合从头分子生成理论与药物发现的实际方面之间的差距。该模型以化学反应模板和市售构建模块为起点，采用正向反应预测来生成分子，同时进行实时对接和药物相似性预测，以确保可合成性和药物相似性。我们应用该模型设计了针对炎症相关受体CXCR4的活性分子，并根据AI提出的合成路线成功制备了它们。在随后的体外和体内测定中，几种分子表现出有效的抗 CXCR4 和抗炎活性。表现最佳的化合物XVI缓解了与炎症性肠病相关的症状，并显示出合理的药代动力学特性。
• CXCR4拮抗剂及其制备方法和应用
  申请人：杭州师范大学

  公开号：CN117624140A

  公开（公告）日：2024-03-01

  本发明公开了20种可作为CXCR4拮抗剂的化合物及其可药用盐以及这些化合物的制备方法、合成路线和这些化合物在制备通过抑制CXCR4来防治相关疾病药物中的应用。本发明公开的化合物作为CXCR4拮抗剂对于炎症性肠病等疾病的防治具有优异效果。