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【2h】

Prediction of Inhibitory Activity of Epidermal Growth Factor Receptor Inhibitors Using Grid Search-Projection Pursuit Regression Method

机译：网格搜索-投影寻踪回归法预测表皮生长因子受体抑制剂的抑制活性

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The epidermal growth factor receptor (EGFR) protein tyrosine kinase (PTK) is an important protein target for anti-tumor drug discovery. To identify potential EGFR inhibitors, we conducted a quantitative structure–activity relationship (QSAR) study on the inhibitory activity of a series of quinazoline derivatives against EGFR tyrosine kinase. Two 2D-QSAR models were developed based on the best multi-linear regression (BMLR) and grid-search assisted projection pursuit regression (GS-PPR) methods. The results demonstrate that the inhibitory activity of quinazoline derivatives is strongly correlated with their polarizability, activation energy, mass distribution, connectivity, and branching information. Although the present investigation focused on EGFR, the approach provides a general avenue in the structure-based drug development of different protein receptor inhibitors.
机译：表皮生长因子受体（EGFR）蛋白酪氨酸激酶（PTK）是抗肿瘤药物发现的重要蛋白靶标。为了鉴定潜在的EGFR抑制剂，我们对一系列喹唑啉衍生物对EGFR酪氨酸激酶的抑制活性进行了定量构效关系（QSAR）研究。基于最佳多线性回归（BMLR）和网格搜索辅助投影追踪回归（GS-PPR）方法，开发了两个2D-QSAR模型。结果表明，喹唑啉衍生物的抑制活性与其极化率，活化能，质量分布，连通性和分支信息密切相关。尽管目前的研究集中在EGFR，但该方法为不同蛋白质受体抑制剂的基于结构的药物开发提供了一般途径。

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