In cancer disease, which is one of the problems of today's human societies, the expression of some tyrosine kinase receptors that are effective in the growth and proliferation of cancerous cells rises. Therefore, it is essential to develop and propose new drugs to target the receptors. Performing modeling calculations such as QSAR and docking makes the drug discovery process more efficient. Thus, backpropagation artificial neural network was used for multidimensional quantitative structure-activity relationship (QSAR) to identify essential features of pyrazolopyrimidine moiety, responsible for anticancer activity. The statistical parameters of the model show that multi-QSAR has sufficient validity and accuracy. According to the QSAR modeling, among 26 compounds, the interaction of eight candidates with EGFR, FGFR4, PDGFRA, and VEGFR2 was analyzed by docking modeling. The results showed that 1u compound binds to proteins in a more appropriate area (except FGFR4) with acceptable energy. The results of docking for VEGFR2 binding showed that 1u binds to the active site and binding site of receptor, and it was in the interaction with ten residues in the sites. Although the binding site of 1u molecule in the FGFR4 was not suitable, the binding free energy was excellent (- 9.22 kcal mol-1), which was less than those two anticancer drugs of gefitinib and regorafenib. Furthermore, the values of binding free energy were - 8.69, - 9.64, and - 9.19 kcal mol-1 for EGFR, PDGFRA, and VEGFR2, respectively. Therefore, this study introduces 1u as an anticancer agent that can inhibit the tyrosine kinase receptors.

中文翻译：

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使用多 QSAR 和对接方法引入吡唑并嘧啶作为多酪氨酸激酶抑制剂。

在作为当今人类社会的问题之一的癌症疾病中，一些对癌细胞的生长和增殖有效的酪氨酸激酶受体的表达增加。因此，开发和提出针对受体的新药物至关重要。执行 QSAR 和对接等建模计算使药物发现过程更加高效。因此，反向传播人工神经网络被用于多维定量构效关系（QSAR）来识别负责抗癌活性的吡唑并嘧啶部分的基本特征。模型的统计参数表明multi-QSAR具有足够的有效性和准确性。根据 QSAR 建模，在 26 种化合物中，8 种候选化合物与 EGFR、FGFR4、PDGFRA、通过对接建模分析VEGFR2。结果表明，1u化合物以可接受的能量在更合适的区域（FGFR4除外）与蛋白质结合。VEGFR2结合对接结果表明，1u结合受体的活性位点和结合位点，并与位点中的10个残基相互作用。虽然FGFR4中1u分子的结合位点不合适，但结合自由能极佳（- 9.22 kcal mol-1），低于吉非替尼和瑞戈非尼这两种抗癌药物。此外，EGFR、PDGFRA 和 VEGFR2 的结合自由能值分别为 - 8.69、 - 9.64 和 - 9.19 kcal mol-1。因此，本研究将1u作为一种可以抑制酪氨酸激酶受体的抗癌剂引入。结果表明，1u化合物以可接受的能量在更合适的区域（FGFR4除外）与蛋白质结合。VEGFR2结合对接结果表明，1u结合受体的活性位点和结合位点，并与位点中的10个残基相互作用。虽然FGFR4中1u分子的结合位点不合适，但结合自由能极佳（- 9.22 kcal mol-1），低于吉非替尼和瑞戈非尼这两种抗癌药物。此外，EGFR、PDGFRA 和 VEGFR2 的结合自由能值分别为 - 8.69、 - 9.64 和 - 9.19 kcal mol-1。因此，本研究将1u作为一种可以抑制酪氨酸激酶受体的抗癌剂引入。结果表明，1u化合物以可接受的能量在更合适的区域（FGFR4除外）与蛋白质结合。VEGFR2结合对接结果表明，1u结合受体的活性位点和结合位点，并与位点中的10个残基相互作用。虽然FGFR4中1u分子的结合位点不合适，但结合自由能极佳（- 9.22 kcal mol-1），低于吉非替尼和瑞戈非尼这两种抗癌药物。此外，EGFR、PDGFRA 和 VEGFR2 的结合自由能值分别为 - 8.69、 - 9.64 和 - 9.19 kcal mol-1。因此，本研究将1u作为一种可以抑制酪氨酸激酶受体的抗癌剂引入。VEGFR2结合对接结果表明，1u结合受体的活性位点和结合位点，并与位点中的10个残基相互作用。虽然FGFR4中1u分子的结合位点不合适，但结合自由能极佳（- 9.22 kcal mol-1），低于吉非替尼和瑞戈非尼这两种抗癌药物。此外，EGFR、PDGFRA 和 VEGFR2 的结合自由能值分别为 - 8.69、 - 9.64 和 - 9.19 kcal mol-1。因此，本研究将1u作为一种可以抑制酪氨酸激酶受体的抗癌剂引入。VEGFR2结合对接结果表明，1u结合受体的活性位点和结合位点，并与位点中的10个残基相互作用。虽然FGFR4中1u分子的结合位点不合适，但结合自由能极佳（- 9.22 kcal mol-1），低于吉非替尼和瑞戈非尼这两种抗癌药物。此外，EGFR、PDGFRA 和 VEGFR2 的结合自由能值分别为 - 8.69、 - 9.64 和 - 9.19 kcal mol-1。因此，本研究将1u作为一种可以抑制酪氨酸激酶受体的抗癌剂引入。结合自由能极佳（- 9.22 kcal mol-1），低于吉非替尼和瑞戈非尼这两种抗癌药物。此外，EGFR、PDGFRA 和 VEGFR2 的结合自由能值分别为 - 8.69、 - 9.64 和 - 9.19 kcal mol-1。因此，本研究将1u作为一种可以抑制酪氨酸激酶受体的抗癌剂引入。结合自由能极佳（- 9.22 kcal mol-1），低于吉非替尼和瑞戈非尼这两种抗癌药物。此外，EGFR、PDGFRA 和 VEGFR2 的结合自由能值分别为 - 8.69、 - 9.64 和 - 9.19 kcal mol-1。因此，本研究将1u作为一种可以抑制酪氨酸激酶受体的抗癌剂引入。