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新药研发过程是多学科交叉的系统工程,包括临床前药物靶点的确定,体内外筛选模型的建立,先导物的设计、合成工艺、结构确证、构效关系、药代、安全性、给药剂型和制备工艺等研究。临床研究则最终确定研究中新药（investigational new drug,IND）是否有实际应用价值以及能否被审批。发现先导物是药物发现的第一步,发现途径可分为筛选途径和合理药物设计,而合适的筛选模型与方法可以加速先导物的发现进程。本论文选取与阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease,AD）相关的BACE1靶标（β-site amyloid precursor protein cleaving enzyme 1,又称为β-secretase）以及与癌症相关的表观遗传靶标JARID1A（Jumonji AT-rich interactive domain 1A,又称为KDM5A或RBP2）及BRD4（bromodomain-containing protein 4）作为研究对象,建立其抑制剂筛选方法,并基于筛选途径或结合虚拟筛选途径从化合物库中筛选抑制剂,最后对筛选获得的抑制剂进行构效关系、选择性、动力学及细胞学功能研究。针对BACE1靶标:首先建立了基于迁移率检测技术（microfluidics-based mobility shift assay,MSA）的抑制剂筛选方法,该方法具有荧光背景干扰少及可连续测定等优点。然后通过对36100个化合物的直接筛选获得了5个新活性化合物,对其进行了初步的构效关系研究。最后建立了基于MSA技术的BACE2、Cathepsin D及Cathepsin E等3个反筛系统,对其中活性较强的4个化合物进行检测,发现其中2个化合物（P46-N22和P51-O06）在BACE1和BACE2的活性要远强于Cathepsin D和Cathepsin E,另2个化合物（P69-M03和P70-M22）在Cathepsin D上的活性要远强于BACE1、BACE2和Cathepsin E上的活性。针对JARID1A靶标:首先建立了基于AlphaLISA的抑制剂筛选方法,该方法具有可高通量筛选的优点。然后通过对1920个化合物的直接筛选获得了4个活性化合物,并对其中一个2-hydroxy-1,3-indandione类化合物（HTS01976）进行相似性搜索与活性筛选,发现抑制活性最强的一个类似物CPJA1的IC50值为215±2 nM。最后选择性实验表明CPJA1是与Fe（II）竞争的、作用于JARID1家族的选择性抑制剂,动力学实验表明CPJA1不是2-OG的竞争性抑制剂,而是Fe（II）的竞争性抑制剂,抗肿瘤活性测试结果显示其对ZR-75-1有一定的抗增殖作用(IC50为14.6μM)。针对BRD4靶标:首先建立了基于AlphaScreen的抑制剂筛选方法;然后通过虚拟筛选技术从132306个化合物中选取得分较高的165个化合物;经过活性筛选后确认其中14个化合物的活性较好,IC50在0.7732μM之间;同时大多数化合物对CECR2、JARID1A和JAK3靶标有较好的选择性,部分化合物对Raji、MM.1s.或MV4-11细胞株显示了一定的抗增殖作用。本论文研究结果表明,建立的抑制剂筛选方法具有化合物干扰小、通量高及成本低等优点。并利用这些方法筛选获得一系列活性化合物,为进一步的结构优化、临床前研究甚至临床研究提供了先导化合物。