钌配合物氮杂吡啶DFT方法下的抗癌活性QSAR研究：预测关键量子描述符

密度泛函理论（DFT）在计算分子生物学领域中扮演着重要角色，特别是在评估化学物质的性质和反应性方面。本文主要探讨了通过DFT方法对一系列钌氮杂吡啶配合物进行定量结构抗癌活性关系（QSAR）的研究。这一系列化合物因其展现出对肾癌（A498）、肺癌（H226）、卵巢癌（IGROV）、乳腺癌（MCF-7）和结肠癌（WIDR）的潜在细胞毒性，引起了科学家们的关注。 研究人员采用量子化学方法对这些配合物进行了深入分析，通过对量子描述子的确定和活性数据的结合，构建了五个有效的QSAR模型。这些模型展示了出色的统计性能，包括高回归相关系数（R2）范围在0.986到0.905之间，标准偏差（S）从0.516降低至0.153，Fischer检验的F值为106.718到14.220，交叉验证的相关系数保持在0.985到0.895，以及极低的误差范围（0.010到0.001）。这些指标表明模型具有良好的内部和外部验证能力，能够准确预测化合物的抗癌活性。 研究发现，反应自由焓的变化、偶极矩μ（μ）以及配合物Q1中配体的电荷是重要的量子描述符，它们与抗癌活性密切相关。反应自由焓的变化反映了反应的热力学稳定性，而偶极矩则反映了分子的极化程度，对药物与生物靶标相互作用至关重要。配体电荷的高低尤其被确认为预测化合物细胞毒性的关键因素，这为设计新型抗癌分子提供了重要指导。 该研究不仅验证了DFT方法在抗癌药物设计中的应用价值，而且还揭示了特定物理化学参数对于药物活性的影响，这对于理解配合物与癌症细胞相互作用的机制以及优化新药候选分子具有重要意义。因此，这些QSAR模型不仅具有统计学上的显著性，而且具有实际的预测能力，可以为后续的药物研发工作提供强有力的支持。