苯基1,2,3-三唑-2-吡啶基哌嗪杂合物的点击化学：合成、靶向抗癌活性、分子建模与计算研究

《RSC Advances》：Click chemistry of phenyl 1,2,3-triazole–2-pyridylpiperazine hybrids: synthesis, targeted anticancer activity, molecular modeling and computational studies

　　一系列新型的苯基1,2,3-三唑-2-吡啶基哌嗪衍生物（13–23）通过Cu(I)催化的叠氮-炔烃环加成（CuAAC）点击化学方法合成了。所得化合物的结构通过标准光谱技术得到了确认。它们的抗增殖活性针对人类结直肠（HCT-116）、肝癌（HepG-2）和乳腺癌（MCF-7）细胞系以及正常人肺成纤维细胞（WI-38）进行了评估，使用的是MTT测定法。Several derivatives showed significant cytotoxic activity，其中化合物15和18显示出与多柔比星相当的强抑制效果。分子对接和分子动力学模拟表明，最活跃的化合物与EGFR受体之间存在稳定的结合相互作用。计算机模拟的药理性质分析显示，大多数化合物具有可接受的药代动力学特性。这些发现表明，苯基1,2,3-三唑-2-吡啶基哌嗪衍生物，特别是化合物15，可能成为开发新抗癌药物的有希望的候选物。

1. 引言

癌症被认为是主要的死亡原因之一，也被视为最严重的健康风险之一。细胞分裂和生长所依赖的关键酶和蛋白质的破坏导致了癌症的发生，其特征是细胞分裂不受控制且加速。已鉴定出200多种不同类型的癌症，包括影响乳腺、肺、前列腺和直肠的癌症。世界卫生组织（WHO）在2020年报告称，估计每年有1000万人死于这种疾病，占全球死亡人数的六分之一。预计到2040年，全球癌症患者总数将增加到2940万，这强调了加强研究、改进治疗选择和制定有效预防策略的紧迫性。现有的医疗实践在癌症护理方面仍面临多种挑战。因此，开发和实施针对不同类型癌症的新技术至关重要。杂环分子是有机化合物，其环结构中至少包含一个非碳原子，如氮、氧或硫。这些化合物在医药化学领域非常重要，因为它们是各种生物活性分子和药物的核心组成部分。由于它们的结构多样性及其与生物靶点结合的能力，杂环化合物广泛用于抗生素、抗癌剂、抗病毒剂和心血管药物的设计和开发，因此在当代药物发现和治疗应用中起着关键作用。吡啶是一种六元杂环芳香化合物，其环结构中包含一个氮原子。由于其化学稳定性和参与多种反应的能力，吡啶及其衍生物在有机和药物化学中起着至关重要的作用。目前有许多药物在市场上可用，例如吡格列酮HCl、罗格列酮HCl、异烟肼、乙硫异烟胺和尼卡酰胺（见图1A）。这些药物分子都有一个共同的结构特征——吡啶环，这对它们的治疗效果至关重要。此外，最近的药物开发努力越来越多地关注1,2,3-三唑类化合物。这种兴趣源于它们可以通过点击化学技术简单制备，并且具有广泛的生物活性。Cu(i)催化的叠氮-炔烃环加成（CuAAC）反应在温和条件下能有效合成1,2,3-三唑杂环，具有高产率、稳定性和优异的化学选择性。因此，三唑衍生的分子系统已在医学、材料科学和配位化学中得到广泛应用。1,2,3-三唑结构是许多药物产品的关键组成部分，例如Carboxyamidotriazole、Cefatrizine、Tazobactam、I-A09、Radizolid和TSAO（见图1B），并与多种药理活性相关，包括抗菌、抗癌、抗病毒、抗炎和抗糖尿病效果。表皮生长因子受体（EGFR）因其在调节细胞增殖和存活中的关键作用而被确认为癌症治疗的有效靶点，在多种恶性肿瘤中表现出过表达。大多数EGFR抑制剂通过靶向酪氨酸激酶域的ATP结合位点发挥作用，有效的抑制需要特定的药理特征，包括能够与铰链区域形成氢键的杂环核心、占据口袋的疏水基团以及适合的最佳结合电子性质。结构-活性关系（SAR）研究进一步强调了官能团定位和连接体灵活性在增强活性和选择性方面的必要性。因此，EGFR代表了开发新抗癌药物的一个合理目标。最近的研究还表明，整合多个药理基团的杂化分子可以提高结合亲和力和生物学性能。在这方面，引入吡啶和1,2,3-三唑基团是设计有效EGFR抑制剂的有希望策略。在本研究中，我们介绍了利用点击化学方法合成的苯基1,2,3-三唑-2-吡啶基哌嗪衍生物的合成和表征。鉴于上述事实，通过标准的Cu(i)催化叠氮-炔烃环加成（CuAAC）协议，高效制备了一系列含有吡啶和1,2,3-三唑基团的新型杂环化合物。这些杂化分子的细胞毒性针对包括结直肠癌（HCT-116）、肝癌（Hep-G2）和乳腺癌（MCF-7）在内的多种癌细胞系以及正常人细胞系（WI-38）进行了评估。此外，还进行了分子对接和分子动力学（MD）模拟，以阐明合成化合物在靶标受体活性位点上的结合模式和重要相互作用。

2. 结果与讨论

2.1. 化学

苯基1,2,3-三唑-2-吡啶基哌嗪衍生物13–23的合成被确定为开发目标化合物的最有效策略。利用点击化学方法，1-(prop-2-yn-1-yl)-4-(pyridin-2-yl)piperazine 1（参考文献30）与芳香叠氮化合物2–12,18,31–33成功结合，实现了模块化合成，产率高达82–93%。CuI催化的1,3-极性环加成反应按照定义的协议进行，其中CuSO4和抗坏血酸钠原位生成Cu(i)。此外，使用了三[(1-benzyl-1H-1,2,3-triazol-4-yl)methyl]amine（TBTA）作为稳定配体，反应在叔丁醇和二氯甲烷组成的双相体系中进行。例如，化合物16的1H NMR光谱显示了来自哌嗪的亚甲基（2CH2pip）的存在，表现为δ 2.76和3.63的双重三重峰。作为乙炔和叠氮衍生物（CH2linker）之间桥接的亚甲基质子在δ 3.90处被观察到，而乙酰基（OCH3）的单重峰出现在δ = 3.96处。三唑质子在δ 8.20 ppm处被检测到，此外还有芳香质子。化合物16的13C NMR光谱显示了来自哌嗪的亚甲基（2CH2pip）在δ 44.91和52.69处，一个甲基碳（CO2CH3）在δ 52.34处，作为桥接的亚甲基碳（NCH2linker）在δ 53.16处，以及一个羰基碳（CO2）在δ = 165.71处。化合物16的质谱显示了一个分子离子峰，m/z = 378.51，与分子式C20H22N6O2相符。此外，通过元素分析验证了衍生物16的结构，具体细节在实验部分有详细说明。在另一个例子中，化合物21的1H NMR光谱在δ 0.89 ppm处显示了一个三重峰，这是CH3团的特征。亚甲基（CH2）信号出现在δ 1.30–1.47 ppm范围内，与长链烷基侧链（C8H17）相连。来自哌嗪的亚甲基（2CH2pip）表现为δ 2.73和3.60的双重三重峰。作为乙炔和叠氮衍生物（CH2linker）之间桥接的亚甲基质子在δ 3.85处被检测到。另外，与长链烷基侧链相关的亚甲基（OCH2）三重峰出现在δ 4.00 ppm处。来自三唑环的CH单重峰记录在δ 8.18 ppm处。化合物21的13C-NMR光谱显示了与长链烷基侧链中的CH3团和OCH2团相关的信号，分别位于δ 14.03和δ 68.27 ppm。光谱还突出了来自哌嗪的亚甲基（2CH2pip）在δ 44.87和52.60处，作为桥接的亚甲基碳（NCH2linker）在δ 53.20处，以及一个羰基（CO）在δ = 159.18处。EI质谱显示了预期的分子离子峰，m/z 449.69；[M + H+]。在成功合成和表征目标衍生物13–23之后，我们转向研究它们的抗癌活性。

2.2. 生物学

2.2.1. 抗癌活性

在成功合成和鉴定新型苯基1,2,3-三唑-2-吡啶基哌嗪衍生物13–23之后，对其抗增殖效应针对三种癌细胞系：HCT-116、HePG-2和MCF-7，以及正常细胞系WI38进行了评估。癌细胞在48小时内接受了不同浓度的化合物处理。IC50值表示抑制50%肿瘤细胞增殖所需的浓度，表1中给出了这些值，多柔比星作为参考药物。如图2a所示并在表1中总结，化合物15和18对HCT-116细胞系显示出显著的细胞毒性，IC50值分别为7.48 ± 0.6 μM和9.19 ± 0.8 μM。化合物22也表现出相当的细胞毒性潜力，IC50值为18.32 ± 1.4 μM。相比之下，化合物14、16、17和13仅表现出中等抑制效果，IC50值分别为26.20 ± 1.7、35.27 ± 2.2、41.51 ± 2.5和46.68 ± 2.7 μM。同时，化合物19、21、20和23与参考药物多柔比星相比，表现出相对较弱的细胞毒性。在评估这些化合物对HepG-2人体肝癌细胞的影响时，化合物15、18、22和14显示出非常强的细胞毒性，IC50值分别为3.29 ± 0.2、6.56 ± 0.5、9.85 ± 0.7和15.58 ± 1.2 μM。另一方面，化合物16、17、13和19表现出中等细胞毒性，IC50值分别为24.69 ± 1.6、39.57 ± 2.4、43.52 ± 2.6和48.82 ± 2.8 μM。此外，化合物21、20和23显示出较弱的细胞毒性，IC50值分别为56.03 ± 3.2、67.49 ± 3.5和81.71 ± 4.1 μM（见图2b和表1）。两种不同的化合物15和18对MCF-7人体乳腺癌细胞系表现出了改进的细胞毒性效果，IC50值分别为5.75 ± 0.4和8.32 ± 0.6 μM。另一方面，化合物22和14的细胞毒性较低，IC50值分别为12.93 ± 0.9和19.60 ± 1.4 μM。化合物16和17显示出中等细胞毒性，IC50值分别为21.59 ± 1.7和33.45 ± 2.1 μM。最后，化合物13、19、20、21和23在参考药物对比下的MCF-7上表现出弱的细胞毒性效果，如图2c和表1所示。表1

新化合物苯基1,2,3-三唑-2-吡啶基哌嗪衍生物13–23的抗癌效果

IC50（μM）± SD

HCT-116 46.68 ± 2.7 43.52 ± 2.6 51.47 ± 2.9

84.43 ± 4.2

14 26.20 ± 1.7 15.58 ± 1.2 19.60 ± 1.4

53.09 ± 3.1

15 7.48 ± 0.6 3.29 ± 0.2 5.75 ± 0.4

37.97 ± 2.5

16 35.27 ± 2.2 24.69 ± 1.6 21.59 ± 1.7

69.81 ± 3.5

17 41.51 ± 2.5 39.57 ± 2.4 33.45 ± 2.1

76.86 ± 3.8

18 9.19 ± 0.8 6.56 ± 0.5 8.32 ± 0.6

39.94 ± 2.4

19 65.73 ± 3.5 48.82 ± 2.8 59.67 ± 3.3

>100

20 87.65 ± 4.3 67.49 ± 3.5 74.50 ± 3.8

>100

21 72.66 ± 3.8 56.03 ± 3.2 62.41 ± 3.5

16.26 ± 1.4

22 18.32 ± 1.4 9.85 ± 0.7 12.93 ± 0.9

40.87 ± 2.5

23 >100 81.71 ± 4.1 78.91 ± 3.7 28.84 ± 2.0

DOX 5.23 ± 0.3 4.50 ± 0.2 4.17 ± 0.2

6.72 ± 0.5

a
IC50（μM）：1–10（非常强）。11–20（强）。21–50（中等）。51–100（弱）和超过100（无细胞毒性）。DOX：多柔比星。图2

苯基1,2,3-三唑-2-吡啶基哌嗪衍生物13-23的细胞存活百分比在不同癌细胞系（a）HCT-116、（b）HePG-2、（c）MCF-7和（d）WI38中进行了测量。这些合成化合物的选择性是使用正常人肺成纤维细胞系WI-38进行评估的。如表1和图2d所示，最具抗癌活性的化合物15和18对WI-38表现出中等程度的细胞毒性，其IC50值分别为37.97 ± 2.5 μM和39.94 ± 2.4 μM，表明它们对正常细胞的毒性远低于对癌细胞的毒性。这种有利的选择性通过计算选择性指数（SI = IC50（正常细胞）/ IC50（癌细胞）来量化。化合物15在HCT-116中的选择性指数为5.1，在HepG-2中为11.5，在MCF-7中为6.6。同样，化合物18的选择性指数分别为4.3、6.1和4.8。这些值与多柔比星相比是有利的，多柔比星在所有细胞系中的选择性都很差（SI = 1.3–1.6）。相比之下，化合物21对WI-38表现出强烈的细胞毒性（IC50 = 16.26 ± 1.4 μM），而对癌细胞的抗增殖活性却很弱（IC50 = 56.03–72.66 μM）。所得到的SI值介于0.22–0.29之间，表明该化合物对正常细胞的毒性大于对癌细胞的毒性，因此不适合进一步开发。同样，化合物23对WI-38表现出中等毒性（IC50 = 28.84 ± 2.0 μM），但其抗癌活性可以忽略不计（IC50 > 78 μM），其SI值也小于0.4。这些发现强调了评估化合物对正常细胞系的影响的重要性，以识别具有真正治疗潜力的候选药物。参考药物多柔比星在检测的细胞系中的IC50值各不相同（4.17–6.72 μM），这与其在癌细胞系中的已知差异敏感性及其对正常成纤维细胞的固有毒性一致。这些值处于MTT检测中多柔比星的预期范围内，并为合成化合物的比较评估提供了有效的基准。

2.3 结构-活性关系（SAR）

对合成的苯基1,2,3-三唑-2-吡啶基哌嗪衍生物（13-23）的结构-活性关系（SAR）分析表明，芳香结构部分上的取代基在调节抗增殖活性中起着关键作用。衍生物15和18在所有癌细胞系中都表现出了最强的活性，这表明特定的取代模式由于在靶结合位点上的有利电子和疏水相互作用而增强了生物活性。化合物22尽管活性降低，但由于具有中等取代的芳香基團而显示出较强的活性。相比之下，化合物14、16和17显示出中等活性，可能是因为取代基不理想或空间位阻影响了靶结合。化合物19-21和23显示出弱到可忽略的活性，可能是由于不利的电子性质或空间位阻损害了结合亲和力。值得注意的是，化合物21对正常细胞（WI-38）表现出较高的毒性（IC50 = 16.26 ± 1.4 μM），而对癌细胞的抗增殖活性仅较弱（IC50 = 56.03–72.66 μM）。由此产生的SI值（0.22–0.29）表明该化合物对正常细胞的毒性大于对癌细胞的毒性，因此不适合进一步开发。同样，化合物23对WI-38表现出中等毒性（IC50 = 28.84 ± 2.0 μM），但其抗癌活性可以忽略（IC50 > 78 μM），SI值也小于0.4。这些发现强调了评估化合物对正常细胞系的影响的重要性，以识别具有真正治疗潜力的候选药物。参考药物多柔比星在测试的细胞系中的IC50值各不相同（4.17–6.72 μM），这与它在癌细胞系中的已知差异敏感性及其对正常成纤维细胞的固有毒性是一致的。这些值处于MTT检测中多柔比星的预期范围内，并为合成化合物的比较评估提供了有效的基准。

2.4 分子动力学（MD）模拟

为了预测提取的化合物与蛋白质活性位点结合时的行为，包括它们之间的相互作用以及随时间的稳定性，进行了分子动力学模拟。验证系统的稳定性对于监测不寻常的运动和避免在模拟过程中可能出现的伪影至关重要。在这项研究中，使用了均方根偏差（RMSD）来评估整个60纳秒模拟期间的系统稳定性。所有模拟帧记录的平均RMSD值为EGFR-Apo系统1.74 ± 0.23 ?，EGFR-15复合物为1.51 ± 0.17 ?（图3A）。结果表明，与Apo系统相比，与化合物15连接的蛋白质系统达到了更稳定的构象。在整个分子动力学模拟过程中，评估由于配体结合而导致的蛋白质结构灵活性的变化对于了解残基行为及其与配体的相互作用非常重要。通过均方根波动（RMSF）方法评估残基波动，以分析抑制剂结合在60纳秒模拟期间对靶蛋白的影响。计算的平均RMSF值为EGFR-Apo 1.10 ± 0.50 ?，EGFR-15复合物为0.89 ± 0.46 ?（图3B）。

（A）蛋白质主链的Cα原子的均方根偏差（RMSD）。（B）蛋白质主链Cα原子的均方根波动（RMSF）。（C）蛋白质Cα原子的回转半径（Rg）。（D）主链Cα原子的可溶剂表面积（SASA）。在所有面板中，黑色轨迹代表与起始最小化结构的相对值，而红色轨迹对应于与化合物15结合的EGFR受体的ATP结合位点，在60纳秒的模拟期间进行了监测。这些发现表明，与化合物15结合的蛋白质系统比另一个系统的残基波动更小。回转半径（Rg）的计算用于评估配体结合后系统的整体紧凑性和稳定性。平均Rg值分别为EGFR-Apo 19.42 ± 0.10 ?和EGFR-15复合物19.24 ± 0.07 ?（图3C）。根据这种观察到的行为，化合物15相对于所研究的受体显示出高度刚性的结构。通过评估可溶剂表面积（SASA）进一步检查了蛋白质疏水核心的紧凑性。这个测量量化了暴露于溶剂的蛋白质表面积，这是生物分子稳定性的一个关键因素。EGFR-Apo的平均SASA值为13,539.90 ?2，EGFR-15复合物为13,393.54 ?2（图3D）。SASA的结果，结合RMSD、RMSF和Rg的发现，验证了EGFR-15复合物在检查受体的催化结构域的结合位点内保持稳定和完整。

2.4.2 氨基酸残基与配体之间的氢键形成

氢键（H-bonds）在许多化学过程中起着关键作用，在生物系统中尤为重要，尤其是对于保持蛋白质结构的完整性。氢键有助于蛋白质-配体相互作用、催化作用和蛋白质-配体结合。因此，氨基酸残基之间建立氢键对于确定氨基酸的构象稳定性至关重要。因此，我们检查了模拟过程中氢键的发展，如图4所示。与复合物系统相比，Apo系统的平均氢键形成率降低了124.52，而复合物系统的平均氢键形成率为130.54。氢键形成的减少导致结构不稳定和构象不稳定，进而影响结合。图4展示了模拟过程中Apo系统和15-复合物系统之间氢键形成的数量随时间的变化。

2.4.3 基于结合自由能计算的结合相互作用机制

用于估计小分子与生物大分子之间结合自由能的常用方法是结合广义Born和表面积溶剂化（MM/GBSA）方法的分子力学。与仅使用对接分数相比，这种方法往往提供更可靠的结果。在这项研究中，使用了AMBER18软件包中的MM-GBSA模块，根据从系统轨迹中提取的快照来确定结合自由能。如表2所示，所有报告的能量组分（ΔGsolv除外）都显示出了显著的负值，表明了有利的相互作用。

2.4.4 识别负责配体结合的关键残基

为了更深入地理解在阻碍EGFR受体ATP结合口袋中起关键作用的基本氨基酸残基，将化合物15的总结合能进一步分解为结合位点内各个残基的贡献。如图5所示，化合物15对EGFR ATP结合位点的最有利能量贡献主要来自Leu 16（?0.719 kcal mol?1）、Val 24（?1.00 kcal mol?1）、Val 40（?1.00 kcal mol?1）、Ala 41（?1.102 kcal mol?1）、Ile 42（?1.237 kcal mol?1）、Met64（?1.289 kcal mol?1）、Ala 65（?0.282 kcal mol?1）、Val 67（?0.465 kcal mol?1）、Val 72（?0.506 kcal mol?1）、Cys 73（?0.668 kcal mol?1）、Arg 74（?1.102 kcal mol?1）、Leu 75（?2.259 kcal mol?1）、Leu 76（?0.29 kcal mol?1）、Gln 85（?0.23 kcal mol?1）、Leu 86（?0.974 kcal mol?1）、Ile 87（?0.871 kcal mol?1）、Thr 88（?2.922 kcal mol?1）、Leu 90（?0.285 kcal mol?1）、Cys 95（?0.226 kcal mol?1）、Leu 142（?0.455 kcal mol?1）、Ile 151（?0.508 kcal mol?1）、Thr 152（?2.291 kcal mol?1）、Asp 153（?1.652 kcal mol?1）、Phe 154（?1.675 kcal mol?1）和Leu 156（?0.923 kcal mol?1）等残基。图5展示了每个残基对化合物15在EGFR ATP结合位点内的结合和稳定性的能量贡献。

2.4.5 配体-残基相互作用网络轮廓

2.4.5.1 搭配的15化合物–EGFR复合物

化合物15能够适应EGFR的催化活性位点，如图6所示。研究发现化合物15与Leu 16、Leu 90、Ala 41、Leu 142、Val 24、Lys 43、Cys 73、Met 64和Leu 75形成了Pi-烷基相互作用。此外，药效热点残基Asp 153与化合物15形成了氢键、吸引力电荷和碳氢键相互作用。值得注意的是，化合物15与Thr 252之间也形成了碳氢键相互作用。

2.4.6 主成分分析（PCA）

如图7所示，主成分分析（PCA）图揭示了在两个主要成分中的明显且复杂的构象变化。Apo-蛋白质系统和15-复合物系统在运动模式上表现出明显的分离。因此，从60纳秒分子动力学轨迹中得到的特征向量在两个系统之间存在显著差异，表明蛋白质运动的不同。Apo系统显示出比15-复合物系统更大的原子波动。这表明，在15-复合物系统中，配体在蛋白质活性位点的结合引发了构象变化，这些变化随后反映在主成分中的波动运动中。

2.4.7 动态相关矩阵（DCCM）分析

在整个模拟期间，对Cα位置进行了动态相关分析（DCCM），以研究相关运动的存在和行为（图8），并评估配体相互作用后EGFR受体的构象变化。在相关图中，黄色到红色区域代表特定残基对之间强正相关的运动，而蓝色到黑色区域表示高度负相关的运动。在这项研究中分析的系统中，残基之间的总体相关运动比反相关运动更为显著。DCCM结果揭示了化合物15与EGFR蛋白的结合赋予了受体结构动态性，导致构象变化，这些变化体现在相关的运动模式中。如图8所示，当化合物15与EGFR蛋白结合时，观察到了明显的相关区域。特别是在EGFR受体的0–100和200–300残基范围内发现了显著的正面相关性。这些段落代表了受体中最动态的区域，并包含了活性位点内的大多数疏水残基。图8

对Apo–EGFR系统和与化合物15结合的EGFR蛋白进行了动态互相关矩阵分析（A）和（B）。接近+1的值表示残基对之间存在强正相关，而接近-1的值则反映了强负相关或反相关。

2.4.8. 自由能景观（FEL）分析

由于蛋白质的构象稳定性与较低的吉布斯自由能值相关，因此利用主成分分析（PCA）创建了一个自由能景观（FEL）来分析模拟复合物的构象稳定性，如图9所示。FEL分析的结果表明，模拟复合物能够达到一个稳定的构象，其特征是吉布斯自由能较低，这在图9中的蓝色和紫色区域有所体现。

2.4.9. 概率密度函数（PDF）分析

概率密度函数（PDF）分析依赖于核密度估计（KDE），它指示了蛋白质轨迹状态出现的频率。图10展示了基于回转半径（Rg）和RMSD值的EGFR–化合物15复合物的PDF图。显著的是，该复合物的PDF分析表明，人口最多的构象与Rg值为19.41 ?和RMSD值为1.52 ?相关（参见图10）。

2.4.10. 体外药物相似性预测 Petra/Osiris/Molinspiration（POM）

药物相似性预测是现代药物发现的重要组成部分，它能够在实验测试之前识别出具有有利药代动力学的化合物。Lipinski五条规则仍然是确定口服生物利用度潜力的主要标准，要求分子量（MW）≤500，计算出的cLogP≤5，氢键供体（HBD）≤5，以及氢键受体（HBA）≤10。此外，其他因素包括拓扑极性表面积（TPSA）、可旋转键的数量（NRB）和合成可访问性也能进一步洞察药物特性。如表3和表4所示，大多数合成的苯基1,2,3-三唑-2-吡啶哌嗪衍生物表现出良好的药物特性。化合物13–18和20–22完全满足所有Lipinski标准，其分子量范围为350.42至448.60 Da，cLogP值在0.013至4.90之间。所有化合物的氢键供体数量为零，氢键受体数量在可接受范围内（4–8个），均符合Lipinski的限制。TPSA值范围为50.08至114.36 ?2，大多数化合物的TPSA值低于100 ?2，这预测了它们具有良好的肠道吸收和细胞膜渗透性。违反Lipinski规则的化合物：化合物19和23由于其高分子量（分别为588.87 Da和632.84 Da）和较高的亲脂性（cLogP为8.68和7.17；iLogP为6.94和6.87），不适合用于口服药物开发。这些结构中的长脂肪侧链导致了它们与药物空间的偏差。值得注意的是，本研究中鉴定出的最强效的抗癌化合物15和18完全符合Lipinski规则，表明它们作为具有良好吸收和渗透性的口服候选药物具有良好的潜力。

2.4.10. 兽药-化学相似性预测 Petra/Osiris/Molinspiration (POM)

药物相似性预测是现代药物发现的关键组成部分，它能够在实验测试之前识别出具有有利药代动力学特性的化合物。Lipinski五条规则仍然是确定口服生物利用度潜力的主要标准，要求分子量（MW）≤500，计算出的cLogP（cLogP）≤5，氢键供体（HBD）≤5，氢键受体（HBA）≤10。此外，其他因素如拓扑极性表面积（TPSA）、可旋转键的数量（NRB）和合成可访问性也能进一步提供关于药物行为的见解。如表3和表4所示，大多数合成的苯基1,2,3-三唑-2-吡啶哌嗪衍生物显示出良好的药物特性。化合物13–18和20–22完全满足所有Lipinski标准，其分子量介于350.42至448.60 Da之间，cLogP值在0.013至4.90之间。所有化合物的氢键供体数量为零，氢键受体数量在可接受范围内（4–8个），均符合Lipinski的限制。TPSA值介于50.08至114.36 ?2之间，大多数化合物的TPSA值低于100 ?2，这预测了它们具有良好的肠道吸收和细胞膜渗透性。违反Lipinski规则的化合物：化合物19和23由于其高分子量（分别为588.87 Da和632.84 Da）和较高的亲脂性（cLogP分别为8.68和7.17；iLogP分别为6.94和6.87），不适合用于口服药物开发。这些结构中的长脂肪侧链导致了它们与典型药物空间的偏差。值得注意的是，本研究中鉴定出的最强效的抗癌化合物15和18完全符合Lipinski规则，表明它们作为具有良好吸收和渗透性的口服候选药物具有潜力。

2.4.11. 化合物13–23的原子电荷计算

根据补充信息中提供的原子电荷计算结果（图S23和S24），大多数化合物（编号13至23）都具有抗癌药效团位点，其特征是Oδ?和Nδ+电荷。因此，这些化合物中的大多数与抗癌活性相关，而不是抗真菌效果。因此，其中最具活性的化合物15被确定为具有抗癌药效团的化合物。这一鉴定是使用Petra/Osiris/Molinspiration (POM)理论的基本原则建立的，如图11所示。

2.4.12. 前沿分子轨道（FMOs）

前沿分子轨道对于理解化学动力学行为和化学反应性至关重要。这些轨道之间的较大能量间隙表明反应性低以及化学结构稳定性高。通常，电子从稳定的HOMO能级过渡到激发的LUMO能级需要更多的能量。化合物15（最具活性的化合物）的HOMO-LUMO能量间隙（ΔE），以及单独的HOMO和LUMO能量和其他化学描述符在表5中列出，并在图12中进行了说明。

2.4.13. 分子静电势（MEP）分析

分子静电势（MESP）分析有助于识别配体或蛋白质结合区域中的有利位置，在这些位置上可能会发生亲电或亲核攻击。这种策略还有助于可视化分子表面正负电荷的分布。图13显示了使用B3LYP/3-21G基组进行几何优化后得到的化合物15的MESP。MESP非常有用，因为它可以通过颜色渐变来表示分子的大小、形状以及正、负和中性静电势区域。这一功能有助于分析分子结构与其物理化学性质之间的关系。在MESP图中，红色表示最负的静电势，代表容易受到亲电攻击的区域；蓝色表示最正的势能，表明适合亲核攻击的位置；绿色对应于中性势能区域。

3. 实验化学

3.1. 材料与方法

所有用于合成的化学试剂均来自Alfa Aesar和Sigma-Aldrich公司，未经额外纯化即可使用。每个反应的进展通过涂有60 F254硅胶的铝板上的薄层色谱（TLC）进行跟踪，板的尺寸为20 × 20厘米。新合成的苯基1,2,3-三唑-2-吡啶哌嗪衍生物（化合物13–23）的纯化是通过使用230–400目径的Silica凝胶进行闪蒸柱色谱法完成的。核磁共振光谱（1H和13C NMR）是通过Bruker High-Performance Digital FT-NMR光谱仪（Bruker Avance III，HD 400 MHz）记录的，该光谱仪在质子NMR时工作在400 MHz，在碳NMR时工作在100 MHz。电子撞击质谱（EI MS）是在Shimadzu GC/MS-QP2010 Plus仪器上进行的，电离能量为70 eV。元素分析是利用LECO公司的Vario元素分析仪（CHNS-932型号）进行的。

3.1.2. 点击化学的一般程序

在一个烧瓶中准备了以下混合物：炔基1（1当量），芳族叠氮化物2–12（1当量），抗坏血酸钠（0.3当量），TBTA（0.15当量），以及H2O/tBuOH/CH2Cl2溶剂混合物（比例为1/2/8），总体积为60毫升。随后加入0.15当量的CuSO4·5H2O，混合物在室温下搅拌两天。通过TLC监测确认炔基1被消耗后，将混合物用CH2Cl2稀释，然后转移到分离漏斗中。有机相被分离出来，然后用乙二胺四乙酸的 aqueous 溶液洗涤三次。之后，水相用二氯甲烷萃取三次，再用饱和的氯化钠 aqueous 溶液洗涤三次，总共60毫升。有机相用无水MgSO4处理以进行干燥，然后过滤。在真空条件下去除溶剂，以便在通过柱色谱纯化后回收目标化合物。

3.1.2.1. 1-((1-(4-碘苯基)-1H-1,2,3-三唑-4-基)methyl)-4-(吡啶-2-yl)piperazine 13

目标化合物得到的是一种米色固体（纯度92%）。TLC（石油醚：乙酸乙酯，8:2）Rf = 0.34。1H NMR（400 MHz，CDCl3）：δ (ppm) = 2.81 (t, J = 4.54 Hz, 4H, CH2pip), 3.67 (t, J = 4.54 Hz, 4H, CH2pip), 3.93 (s, 2H, CH2linker), 6.63–6.67 (m, 2H, ArH), 7.47–7.54 (m, 3H, ArH), 7.85 (d, J = 8.45 Hz, 2H, ArH), 8.17, 8.20 (ss, 2H, ArH)。13C NMR（100 MHz，CDCl3）：δ (ppm) = 44.64 (CH2pip), 52.48 (CH2pip), 52.96 (NCH2linker), 93.56 (I-CAr), 107.07 (CAr), 113.52 (CAr), 121.23 (CAr), 121.85 (CAr), 127.86 (CAr), 137.48 (CAr), 138.73 (CAr), 144.07 (CAr), 147.79 (CAr), 159.02 (CAr)。MS (EI, 70 eV)：m/z = 446.42, [M+]。元素分析（计算值%）对于C18H19IN6：C, 48.44; H, 4.29; N, 18.83。实际测定值：C, 48.59; H, 4.17; N, 18.67。

3.1.2.2. 1-((1-(4-硝基苯基)-1H-1,2,3-三唑-4-基)methyl)-4-(吡啶-2-yl)piperazine 14

目标化合物得到的是一种米色固体（纯度90%）。TLC（石油醚：乙酸乙酯，8:2）Rf = 0.35。1H NMR（400 MHz，CDCl3）：δ (ppm) = 2.74 (t, J = 4.81 Hz, 4H, CH2pip), 3.61 (t, J = 4.75 Hz, 4H, CH2pip), 3.88 (s, 2H, CH2linker), 6.61–6.66 (m, 2H, ArH), 7.48 (t, J = 8.62 Hz, 1H, ArH), 7.98 (d, J = 8.95 Hz, 2H, ArH), 8.17, 8.19 (ss, 2H, ArH), 8.40 (d, J = 8.96 Hz, 2H, ArH)。13C NMR（100 MHz，CDCl3）：δ (ppm) = 44.79 (CH2pip), 52.58 (CH2pip), 52.96 (NCH2linker), 106.89 (CAr), 113.26 (CAr), 120.14 (CAr), 120.69 (CAr), 125.30 (CAr), 137.30 (CAr), 138.41 (CAr), 145.70 (CAr), 146.85 (CAr), 147.66 (CAr)。MS (EI, 70 eV)：m/z = 366.59, [M + H+]。元素分析（计算值%）对于C18H19N7O2：C, 59.17; H, 5.24; N, 26.83。实际测定值：C, 58.94; H, 5.30; N, 26.68。

3.1.2.3. 1-((1-(4-溴苯基)-1H-1,2,3-三唑-4-基)methyl)-4-(吡啶-2-yl)piperazine 15

目标化合物得到的是一种棕色固体（纯度85%）。TLC（石油醚：乙酸乙酯，8:2）Rf = 0.32。1H NMR（400 MHz，CDCl3）：δ（ppm）= 2.69（t，J = 4.50 Hz，4H，CH2pip），3.35（s，2H，CH2linker），3.58（t，J = 4.52 Hz，4H，CH2pip），6.62–6.72（m，4H，ArH），7.24（d，J = 8.05 Hz，2H，ArH），7.49（t，J = 7.79 Hz，1H，ArH），8.09（s，1H，ArH），8.16（d，J = 4.22 Hz，1H，ArH）。13C NMR（100 MHz，CDCl3）：δ（ppm）= 44.67（CH2pip），46.44（NCH2linker），51.00（CH2pip），107.30（CAr），113.30（CAr），117.26（CAr），127.59（CAr），128.35（CAr），128.70（CAr），131.87（CAr），137.59（CAr），147.14（CAr），155.95（CAr），158.82（CAr）。MS（EI，70 eV）：m/z = 400.61，[M + H+]。元素分析，计算值（%）对于C18H19BrN6：C，54.14；H，4.80；N，21.05。实测值：C，54.23；H，4.68；N，21.14。

3.1.2.4. 甲基4-(4-((4-(吡啶-2-基)哌嗪-1-基)甲基)-1H-1,2,3-三唑-1-基)苯甲酸酯 16

标题化合物以米色固体形式获得（含量93%）。TLC（石油醚：乙酸乙酯，8:2）Rf = 0.31。1H NMR（400 MHz，CDCl3）：δ（ppm）= 2.76（t，J = 4.66 Hz，4H，CH2pip），3.63（t，J = 4.71 Hz，4H，CH2pip），3.90（s，2H，CH2linker），3.96（s，3H，CO2CH3），6.63（t，J = 6.28 Hz，2H，ArH），7.34（d，J = 5.67 Hz，1H，ArH），7.45–7.51（m，1H，ArH），7.85（d，J = 8.31 Hz，2H，ArH），8.16–8.23（m，3H，ArH）。13C NMR（100 MHz，CDCl3）：δ（ppm）= 44.91（CH2pip），52.34（CO2CH3），52.69（CH2pip），53.16（NCH2linker），107.00（CAr），113.32（CAr），119.69（CAr），120.76（CAr），130.03（CAr），131.23（CAr），137.39（CAr），139.95（CAr），145.23（CAr），147.80（CAr），159.24（CAr），165.71（CO2）。MS（EI，70 eV）：m/z = 378.51，[M+]。元素分析，计算值（%）对于C20H22N6O2：C，63.48；H，5.86；N，22.21。实测值：C，63.65；H，5.76；N，22.34。

3.1.2.5. 乙基4-(4-((4-(吡啶-2-基)哌嗪-1-基)甲基)-1H-1,2,3-三唑-1-基)苯甲酸酯 17

标题化合物以米色固体形式获得（含量91%）。TLC（石油醚：乙酸乙酯，8:2）Rf = 0.29。1H NMR（400 MHz，CDCl3）：δ（ppm）= 1.43（t，J = 7.12 Hz，3H，CH3），2.75（t，J = 4.57 Hz，4H，CH2pip），3.62（t，J = 4.56 Hz，4H，CH2pip），3.89（s，2H，CH2linker），4.39（q，J = 7.12 Hz，2H，CO2CH3），6.63（t，J = 6.94 Hz，2H，ArH），7.33（d，J = 4.89 Hz，1H，ArH），7.48（t，J = 6.93 Hz，1H，ArH），7.85（d，J = 8.63 Hz，2H，ArH），8.14–8.23（m，3H，ArH）。13C NMR（100 MHz，CDCl3）：δ（ppm）= 14.16（CH3），44.87（CH2pip），52.64（CH2pip），53.11（NCH2linker），61.27（CO2CH2），106.95（CAr），113.26（CAr），119.59（CAr），120.73（CAr），130.32（CAr），131.12（CAr），137.33（CAr），139.83（CAr），145.19（CAr），147.74（CAr），159.20（CAr），165.23（CO2）。MS（EI，70 eV）：m/z = 392.48，[M+]。元素分析，计算值（%）对于C21H24N6O2：C，64.27；H，6.16；N，21.41。实测值：C，64.13；H，6.25；N，21.49。

3.1.2.6. 1-((1-(2,5-二甲氧基-4-硝基苯基)-1H-1,2,3-三唑-4-基)甲基)-4-(吡啶-2-基)哌嗪 18

标题化合物以棕色固体形式获得（含量84%）。TLC（石油醚：乙酸乙酯，8:2）Rf = 0.27。1H NMR（400 MHz，CDCl3）：δ（ppm）= 2.69（t，J = 7.29 Hz，4H，CH2pip），3.35（s，2H，CH2linker），3.58（t，J = 4.21 Hz，4H，CH2pip），3.95（s，3H，OCH3），4.00（s，3H，OCH3），6.58–6.65（m，2H，ArH），7.32（s，1H，ArH），7.46（t，J = 7.82 Hz，1H，ArH），7.66（s，1H，ArH），8.17（d，J = 4.50 Hz，2H，ArH），8.38（s，1H，ArH）。13C NMR（100 MHz，CDCl3）：δ（ppm）= 44.88（CH2pip），51.49（CH2pip），52.44（NCH2linker），56.78（OCH3），57.14（OCH3），106.94（CAr），109.92（CAr），110.15（CAr），113.20（CAr），123.67（CAr），127.80（CAr），128.47（CAr），128.88（CAr），134.54（CAr），134.54（CAr），137.31（CAr），143.88（CAr），147.72（CAr），159.20（CAr）。MS（EI，70 eV）：m/z = 426.50，[M + H+]。元素分析，计算值（%）对于C20H23N7O4：C，56.46；H，5.45；N，23.05。实测值：C，56.25；H，5.39；N，23.13。

3.1.2.7. 1-((1-(2-辛氧基)苯基)-1H-1,2,3-三唑-4-基)甲基)-4-(吡啶-2-基)哌嗪 19

标题化合物以米色固体形式获得（含量87%）。TLC（石油醚：乙酸乙酯，8:2）Rf = 0.24。1H NMR（400 MHz，CDCl3）：δ（ppm）= 0.89（t，J = 6.87 Hz，3H，CH3），1.12–1.43（m，30H，15CH2），1.75–1.77（m，2H，CH2），2.82（s，4H，CH2pip），3.68（s，4H，CH2pip），3.97（s，2H，CH2linker），4.05（t，J = 6.15 Hz，2H，OCH2），6.63（d，J = 8.56 Hz，1H，ArH），7.09（t，J = 8.51 Hz，1H，ArH），7.34–7.40（m，4H，ArH），7.79（d，J = 7.86 Hz，1H，ArH），8.19（d，J = 4.46 Hz，1H，ArH），8.26（s，1H，ArH）。13C NMR（100 MHz，CDCl3）：δ（ppm）= 14.04（CH3），22.59，25.90，28.94，29.19，29.27，29.60，31.83（CH2），44.91（CH2pip），52.48（CH2pip），53.23（NCH2linker），68.89（OCH2），106.94（CAr），113.02（CAr），113.25（CAr），120.94（CAr），125.07（CAr），125.23（CAr），128.95（CAr），129.82（CAr），137.32（CAr），142.87（CAr），147.81（CAr），150.41（CO），159.29（CAr）。MS（EI，70 eV）：m/z = 589.16，[M+]。元素分析，计算值（%）对于C36H56N6O：C，73.43；H，9.59；N，14.27。实测值：C，73.29；H，9.63；N，14.38。

3.1.2.8. 1-((1-(3-辛氧基)苯基)-1H-1,2,3-三唑-4-基)甲基)-4-(吡啶-2-基)哌嗪 20

标题化合物以棕色固体形式获得（含量86%）。TLC（石油醚：乙酸乙酯，8:2）Rf = 0.25。1H NMR（400 MHz，CDCl3）：δ（ppm）= 0.87（t，J = 6.64 Hz，3H），1.25–1.44（m，10H，5CH2），1.69–1.82（m，2H，CH2），2.66（s，4H，CH2pip），3.55（s，4H，CH2pip），3.79（s，2H，CH2linker），3.99（t，J = 6.42 Hz，2H，OCH2），6.55–6.61（m，2H，ArH），6.85（s，1H，ArH），6.90（d，J = 7.60 Hz，1H，ArH），7.21（d，J = 7.52 Hz，2H，ArH），7.42（t，J = 7.24 Hz，1H，ArH），7.96（s，1H，ArH），8.15（d，J = 4.65 Hz，1H，ArH）。13C NMR（100 MHz，CDCl3）：δ（ppm）= 13.92（CH3），22.46，25.81，28.95，29.03，29.13，29.51，31.60（CH2），44.88（CH2pip），52.59（CH2pip），53.16（NCH2linker），68.24（OCH2），106.88（CAr），111.87（CAr），114.80（CAr），120.36（CAr），120.83（CAr），129.93（CAr），130.24（CAr），137.23（CAr），137.85（CAr），144.64（CAr），147.71（CAr），159.71（CO），159.97（CAr）。MS（EI，70 eV）：m/z = 448.73，[M+]。元素分析，计算值（%）对于C26H36N6O：C，69.61；H，8.09；N，18.73。实测值：C，69.47；H，8.15；N，18.65。

3.1.2.9. 1-((1-(4-辛氧基)苯基)-1H-1,2,3-三唑-4-基)甲基)-4-(吡啶-2-基)哌嗪 21

标题化合物以浅棕色固体形式获得（含量88%）。TLC（石油醚：乙酸乙酯，8:2）Rf = 0.25。1H NMR（400 MHz，CDCl3）：δ（ppm）= 0.89（t，J = 6.59 Hz，3H），1.30–1.47（m，10H，5CH2），1.74–1.86（m，2H，CH2），2.73（t，J = 4.89 Hz，4H，CH2pip），3.60（t，J = 4.88 Hz，4H，CH2pip），3.85（s，2H，CH2linker），4.00（t，J = 6.33 Hz，2H，OCH2），6.60–6.65（m，2H，ArH），6.99（d，J = 8.97 Hz，2H，ArH），7.47（t，J = 6.89 Hz，1H，ArH），7.61（d，J = 8.95 Hz，2H，ArH），8.18（s，1H，ArH），8.19（d，J = 4.81 Hz，1H，ArH）。13C NMR（100 MHz，CDCl3）：δ（pp分子动力学（MD）模拟

3.3.3.1 分子动力学（MD）模拟协议

分子动力学（MD）是一种有价值的计算技术，用于研究原子和分子在生物系统中的运动方式。这类模拟揭示了时间依赖性行为，包括结构和相互作用模式，这些在实验中直接观察是困难的。在本研究中，所有MD模拟都是使用AMBER 18软件包中包含的、由GPU加速的PMEMD模块进行的。

在开始模拟之前，使用ANTECHAMBER模块根据通用Amber力场（GAFF）为每个配体分配了部分原子电荷。然后使用AMBER 18中的LEaP工具构建每个系统。将蛋白质-配体复合物放置在一个装满TIP3P水分子的正交模拟盒中，确保任何溶质原子与盒子壁的距离至少为10 ?。根据需要引入Na+和Cl?反离子以实现电中性。能量最小化过程包括两个连续阶段。首先，进行2000步的约束最小化，对溶质原子施加500 kcal mol?1·??2的谐振力常数。接下来是1000步的无约束最小化，使用共轭梯度算法。最小化后，系统在恒容（NVT）条件下从0 K逐渐升温到300 K，耗时500皮秒。在此加热阶段，对溶质原子保持10 kcal mol?1·??2的约束，并通过Langevin恒温器进行温度调节，其碰撞频率为1 ps?1。接下来，在恒压（NPT）条件下于300 K进行500皮秒的平衡阶段，压力由Berendsen压强计控制。最终的生产运行在NPT系综中持续60纳秒，温度和压力分别为300 K和1巴，同样依赖Langevin恒温器（碰撞频率=1 ps?1）和Berendsen压强计（压力松弛时间=2 ps）。应用SHAKE算法来约束所有涉及氢原子的键，时间步长为2飞秒。所有模拟都采用了SPFP精确模型并进行了随机种子化。需要指出的一个重要注意事项是，MD分析中引用的残基编号来自AMBER的tleap生成的拓扑文件；因此，它们可能与PDB条目3ERT中的标准残基编号不同。

3.3.3.2 MD后分析

在MD模拟过程中，轨迹每隔1皮秒保存一次。随后的轨迹分析使用AMBER18套件中的CPPTRAJ模块进行。使用Origin数据分析软件和Chimera创建了图形表示和可视化。

3.3.4 热力学计算

基于连续溶剂化模型的计算方法，如Poisson-Boltzmann或广义Born方法结合表面积项（通常称为MM/PBSA和MM/GBSA），已被证明是估计配体与蛋白质结合强度的有效工具。当这些技术应用于蛋白质-配体复合物的模拟数据时，MM/GBSA和MM/PBSA都能提供与所选力场参数一致的热力学严格结合自由能。在本研究中，结合自由能是通过从整个60纳秒模拟轨迹中定期取出的600帧数据计算得出的。每种物质的结合自由能变化（ΔG）可以通过以下公式描述：

ΔGbind = Gcomplex ? Greceptor ? Gligand (1)

ΔGbind = Egas + Gsol ? TS (2)

Egas = Eint + EvdW + Eele (3)

Gsol = GGB + GSA (4)

GSA = γSASA (5)

在这种计算方法中，符号Egas、Eint、Eele和EvdW分别代表气相能量、内能、静电（库仑）能量和范德华能量。Egas的值直接来自FF14SB力场的参数。与溶剂化相关的自由能Gsol是通过将极性（GGB）和非极性（GSA）状态的贡献相加得到的。为了计算非极性溶剂化项GSA，使用了溶剂可及表面积（SASA），水探针半径设置为1.4 ?。对于极性部分GGB，解决了广义Born（GB）方程。在热力学表达式中，S代表溶质的总熵，T是绝对温度。最后，使用AMBER 18软件包中实现的MM/GBSA方法估算了每个残基对总结合自由能的贡献。

3.3.5 主成分分析

主成分分析（PCA）是一种多维统计技术，用于系统地降低表征蛋白质动力学所需的维度。它通过一个分解过程实现这一点，从最大空间尺度到最小空间尺度对观察到的运动进行排序。通过提取动态模拟过程中蛋白质复合物的不同构象模式，PCA可以定义原子位移和构象变化。此外，PCA还可以确定生物系统内运动的方向（特征向量）和运动的幅度（特征值）。在本研究中，首先使用Amber18中的CPPTRAJ模块从60纳秒MD轨迹中移除了溶剂分子和离子，然后对Cα原子进行PCA处理，采用100皮秒时间间隔取出的1000个快照。计算出了前两个主成分（PC1和PC2），并从Cα原子的笛卡尔坐标生成了2 × 2的协方差矩阵。PC1和PC2对应于协方差矩阵的前两个特征向量。最终的PCA图使用Origin软件构建。

3.3.6 DCCM分析

动态互相关分析用于检查α碳骨架原子的波动和运动。蛋白质中残基i和j的Cα原子之间的互相关矩阵元素Cij可以使用从MD轨迹中提取的结构数据根据以下公式计算：

(6)

在这个公式中，Δri表示第i个Cα原子从其平均位置的位移。Cij值为+1表示残基之间的强烈相关运动，而-1值表示轨迹内的高度反相关运动。相关值偏离+1或-1反映了既不完全相关也不完全反相关的运动。动态互相关矩阵（DCCM）是使用Amber 18中的CPPTRAJ模块生成的。随后的矩阵绘制和分析是使用Origin软件（https://www.originlab.com）进行的。

3.3.7 体外药物类似性预测

药物类似性可以作为一个标准，用来评估某种药物是否具有作为口服活性除草剂所需的特性。这种评估基于Lipinski及其同事最初提出的“Lipinski五条规则”。使用DATA Warrior和Swiss ADME预测器对所研究的配体进行了体外除草剂类似性和毒性的预测。DATA Warrior程序评估了每种化学物质的多种参数，包括溶解度、cLog?P、总极性表面积（TPSA）、亲水性（log?P）、分子量，以及潜在的致突变性、毒性和刺激性、生殖效应。同时，Swiss ADME预测器提供了关于化合物的合成可行性以及氢键供体、氢键受体和可旋转键的数量的信息。

4. 结论

总之，通过CuAAC点击化学协议成功合成了一系列新的苯基1,2,3-三唑-2-吡啶哌嗪衍生物。许多化合物对HCT-116、HepG-2和MCF-7癌细胞系表现出令人鼓舞的抗增殖活性，其中化合物15展现了最强大和一致的效果。计算研究验证了主要化合物在EGFR活性位点的稳定结合，并阐明了对其活性有贡献的关键相互作用。体外药代动力学和药物类似性评估确认了最有效的化合物15和18具有有利于药物的特性，并符合Lipinski五条规则，支持它们作为口服生物可利用抗癌候选药物的潜力。不符合Lipinski规则的化合物19和23被适当地识别为非药物样，并被优先级降低。所提出的机制基于计算预测，需要进一步的生化验证。

利益冲突

没有需要声明的利益冲突。

数据可用性

支持本文的数据已作为补充信息（SI）的一部分包含在内。补充信息可供索取。详见DOI: https://doi.org/10.1039/d6ra01413e。参考文献