抗乙肝病毒(HBV)芳基丙烯酰胺类化合物的合成及结构与生物活性关系研究

摘要

乙型肝炎病毒(Hepatitis B virus, HBV)简称乙肝病毒，是一种DNA病毒。到目前为止，大约有3.5亿人感染了HBV且由于感染此病毒而导致每年50~120万人死亡，此趋势并且不断增加。因此，对抗HBV药物的研究具有重大的意义。
　　芳基丙烯酰胺类化合物对抗乙型肝炎病毒有很高的选择性，而且还能够有效地抑制HBV在肝癌细胞株当中的不断复制。课题组曾对该类化合物进行了定量结构-活性关系(QSAR)研究，并设计合成了36种芳基丙烯酰胺类化合物。为了更加进一步深入的探讨，本论文设计合成了两个系列的芳基丙烯酰胺类化合物，并进行了完善的QSAR研究。
　　本实验以烟酸和不同取代基的苯甲酸为原料经二氯亚砜的酰化、甘氨酸的胺化、醇钠的水解，制备了多种取代的苯甲酰甘氨酸或烟酰甘氨酸。以此为原料与取代苯甲醛进行羟醛缩合，再进行哌啶开环、溴素的溴代和磺酰氯的氯代等反应合成了22个苯基丙烯苯甲酰胺类化合物和12个苯基丙烯烟酰胺类化合物，并对合成中出现的问题进行了详细的探讨研究。化合物结构经碳谱(13C NMR)、氢谱(1H NMR)、高分辨质谱(HRMS)、质谱(MS)和红外(IR)表征，并且对其中一个化合物进行单晶衍射进一步确认化合物结构。最后还以各化合物的EC50(引起50％个体有效的剂量即表示抑制半数DNA复制所需化合物的浓度)为参数进行了抗HBV活性测试。
　　本实验在以磺酰氯为氯化剂合成芳基丙烯酰胺类氯代系列化合物的过程中发现，仅有两个以二甲氧基为底物的氯代产物的核磁图谱和红外图谱与其他化合物不同。本文将两个化合物的结构采用单晶衍射法进行结构剖析，发现氯取代的位置发生改变，并且对它们的氯化反应机理进行了探究。
　　本课题组曾对芳基丙烯酰胺类化合物进行了QSAR研究，但是由于合成的化合物有基数少，结构单一等原因，故报道的QSAR研究结果有一定的局限性。本论文采用量子化学方法，并以密度泛函理论(DFT)和以B3LYP/6-311G+d为基组，对目标化合物的结构进行优化。并且得到了最优结构的几何结构参数，主要有键长(C=C、C-X、C-NH、NH-C)、芳香环的总电荷(ΣQ Ar(X)、ΣQ Ar(CO))和哌啶环的总电荷(ΣQ Cy)。计算还获得了最优结构的能量参数，如：分子最低空轨道的能量(ELUMO)、分子最高占据轨道的能量(EHOMO)、两个能量HOMO与LUMO之间的能量差(Egap)、分子的偶极矩(μ)、最正的氢原子电荷(qH+)、在1标准大气压下的生成热(HF)；还有最优结构的热力学参数，其包括：零点能(ZPE)、热能(TE)、焓(H)、自由能(G)、摩尔热容(CV)、熵(S)和热能的修正值(Eth)。
　　线性回归分析得到，TE、S值与生物活性存在一定的相关性。故此本论文将现阶段合成的34个化合物再加上之前课题组已经合成的36种化合物一起构建了一个芳基丙烯酰胺类化合物更为完善、基数更加庞大的2D-QSAR方程。其中芳基丙烯酰胺类化合物溴代系列方程：R2=0.6610，F=31.19704，P<0.0001；芳基丙烯酰胺类化合物氯代系列方程：R2=0.57827，F=21.93873，P<0.0001。这些参数均表明此2D-QSAR方程具有良好的生物活性预测能力和可靠性。
　　本论文还以SYBYL-X2.0软件为工具，利用比较分子场分析法(CoMFA)构建了具有一定预测能力的3D-QSAR模型。该模型的交叉验证系数和非交叉验证相关系数均具有统计学意义(溴代q2=0.604；氯代q2=0.563)>0.5和(溴代R2=0.931；氯代R2=0.923)>0.8，这些参数均表明该模型对于预测新化合物的生物活性足够可靠。
　　综上所述，新的芳基丙烯酰胺类化合物的2D-QSAR方程和3D-QSAR模型具有更加可靠地预测此类分子的抗HBV活性的能力，为以后此类抗HBV药物的研究提供了一定的参考价值。

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引言

1 治疗乙肝病毒的主要药物

1.1 细胞因子类抗病毒药物

1.2 核苷和核苷酸类(Nas)似物聚合酶抑制剂

1.3 中药

1.4 联合治疗

1.5 基因治疗

1.6 免疫调节剂

1.7 新型的非核苷类抗乙肝病毒药物

2 QSAR的研究进展与应用

2.1 QSAR的研究进展

2.2 QSAR的应用

3 研究构想

4 实验部分

4.1 实验的主要仪器与主要试剂

4.2 溴代芳基丙烯酰胺类化合物的结构及合成步骤

4.3 氯代芳基丙烯酰胺类化合物的结构及合成步骤

4.4 单晶结构分析

4.5 2D-QSAR计算

4.6 3D-QSAR模型的建立

4.7 生物试验

5 目标化合物合成中的讨论

5.1 化合物4a-k的合成讨论

5.2 化合物6a-q的合成讨论

5.3 化合物10b、10i的合成讨论

6 QSAR

6.1 SAR

6.2 建立2D-QSAR方程(III)和(IV)

6.3 3D-QSAR

结论

参考文献

附录

攻读硕士学位期间发表论文及科研成果

缩略词表

致谢