癌症是严重威胁人民生命和健康的一类常见病和多发病。尽管科学技术不断进步,但癌症的发生仍有上升趋势。肿瘤的化学治疗药物发展很快,各国均对抗肿瘤药物的开发予以高度重视和大量投资。定量构效关系(QSAR)作为药物设计研究中的一个重要计算方法和常用手段,在新药的开发和研制过程中占据了重要位置。近半个世纪以来,QSAR研究对有机合成化学、药物化学及药物设计的发展起了巨大的推动作用,已经成为研究物质理化性质与生物活性以寻求分子解释的一个强有力工具。本文在实验室已有的良好基础上,应用和发展了基于分子二维结构信息的系列分子电性距离矢量(MEDV)和基于分子三维结构信息的三维原子场全息作用矢量(3D-HoVAIF)。结合逐步回归(SMR)、遗传算法、多元线性回归(MLR)、偏最小二乘法(PLS)、误差反向传播神经网络(BPANN)、支持向量机(SVM)等变量筛选方法和QSAR建模技术,对系列抗肿瘤药物及其活性作了定量构效关系研究,多数体系取得了与文献相近或者更优的结果。本文开展的工作主要有以下几个方面:(1)利用三维原子场全息作用矢量对苯并[a]吩嗪类衍生物进行QSAR研究,结果表明静电、立体、疏水三种相互作用对该组化合物的活性均有影响,并设计了4个新的苯并[a]吩嗪类衍生物,经活性预测表明它们都具有较高的活性;QSAR模型复相关系数(R~2)以及交互校验的复相关系数(R~2CV)分别为0.854、0.601,取得了较好的结果。对二芳基磺酰脲衍生物的研究得到一个包含12变量的QSAR模型,模型用4个主成分,累计解释了Y变量92.4%的方差,交互校验累计解释了Y变量76.3%的方差,研究认为,适当调整sp2杂化的氧原子、硫原子的取代位置和数量,可以提高化合物的活性。(2)对喹诺酮衍生物进行QSAR研究后得到一个5变量PLS模型,模型用4个主成分,分别解释了Y变量83.9%、8.1%、2.8%、1.2%的方差,累计解释了96.0%的方差,交互校验累计解释了Y变量90.1%的方差。研究表明,取代基中sp3杂化的氧原子与喹诺酮上的羰基氧间的立体作用对活性的影响显著。对57个芳基异喹啉类衍生物建立了QSAR模型,模型拟合复相关系数R~2以及交互校验复相关系数R~2CV分别为:0.876,0.762,结果良好。(3)在对喹啉二酮衍生物的研究中发现疏水作用对该组化合物的影响显著,得到的4变量模型用2个主成分,包含了原始X变量77.3%的信息,累计解释了Y变量95.6%的方差,交互校验累计解释了Y变量91.9%的方差。选取了一组大环席夫碱及其相应的10组抗肿瘤活性数据建立QSAR模型,研究表明,该组化合物对