肌钙蛋白Ⅰ激酶（TNNⅠ3K）是心脏病的新兴靶点。研究表明,TNNⅠ3K的表达水平降低具有心脏保护作用。本文通过计算机辅助药物设计技术获得潜在的TNNⅠ3K抑制剂分子,希望所得结果能为高活性TNNⅠ3K抑制剂的开发奠定理论基础。本试验通过构建Co MFA、Co MSIA和Topomer Co MFA模型,研究了一系列TNNⅠ3K抑制剂的结构与活性关系。所得Co MFA、Co MSIA和Topomer Co MFA模型的交叉验证相关系数q²分别为0.654、0.67、0.623;非交叉验证相关系数r²分别为0.978、0.961、0.951;外部验证相关系数r²_pred分别为0.582、0.666、0.553,表明3个3D-QSAR模型均具有较好的稳定性和预测能力。用7个生物活性较高的化合物在SYBYL中的GALAHAD模块上构建了20个药效团模型,并从中选出了最佳模型。最佳模型中包括3个疏水中心、3个氢键供体和7个氢键受体。通过分子对接这一手段,研究了TNNⅠ3K与其配体的结合模式,并用分子动力学模拟对对接结果进行验证。结果表明Ile542和Thr539是TNNⅠ3K与其配体作用时的关键氨基酸,而当配体与Asp606形成氢键作用时,该配体可能具有较好的生物活性。将Topomer Search、基于药效团的虚拟筛选、分子对接三种方法联合使用对ZINC数据库进行搜索。通过Topomer Search对ZINC数据库进行虚拟筛选,共得到49个分子。通过基于药效团的虚拟筛选,用GALAHAD药效团模型对49个新化合物进行虚拟筛选,共有22个化合物保留了下来。最后将这22个化合物与TNNⅠ3K进行对接,共得到7个潜在的TNNⅠ3K抑制剂。这7个化合物的预测活性均高于活性最高的模板分子。