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明確靶點
纖維化：TGF?β1/Smad3、NOX4、α?SMA、CTGF
腎損傷：KIM?1、NGAL、TLR4/NF?κB、Nrf2
炎癥：JAK/STAT、MAPK、PI3K/Akt
確定作用機制
抑制劑 / 激動劑 / 調節劑
雙靶點、多靶點、協同作用
骨架設計
天然產物改造（黃酮、生物堿、酚類）
優勢骨架（吡咯、嘧啶、哌啶、酰胺、脲、磺酰胺）
構效關系（SAR）
疏水基團、氫鍵供體 / 受體、電性、剛性
虛擬篩選 + 分子對接
從化合物庫篩選潛在配體
ADMET 預測
吸收、分布、代謝、毒性、類藥五規則
母核：槲皮素、白藜蘆醇、姜黃素、黃芩素、厚樸酚、丹參酮
改造方式：
羥基甲基化 / 酯化 → 提高脂溶性
引入鹵素（F/Cl）→ 增強靶點結合
拼接雜環（吡啶、咪唑、三唑）→ 增強活性
成鹽、前藥 → 改善溶解度
已知活性化合物 → 替換中心環系
例：聯苯 → 吡啶并環 → 稠雜環
目的：提高選擇性、降低毒性、改善成藥性
將兩個活性骨架拼接
抗炎 + 抗氧化
抗纖維化 + 腎保護
例：查爾酮 + 1,3,4?惡二唑、香dou素 + 磺酰胺
-COOH ? -SO?NH? ? -CONH?
-OH ? -NH2 ? -CH3
苯環 ? 噻吩 / 吡啶
目的：保持活性，改善代謝或毒性
引入環、雙鍵、橋環
減少柔性，提高靶點親和力與選擇性
靶點蛋白結構獲取
PDB 下載 / 同源建模
活性位點定義
虛擬篩選
ZINC、ChemDiv、Specs、天然產物庫
分子對接（Docking）
AutoDock Vina / Discovery Studio / Schr?dinger
分子動力學（MD）
驗證結合模式穩定性
ADMET 預測
口服吸收、血腦屏障、代謝穩定性、致突變
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