摘 要
本研究针对药物分子合成过程中存在的效率低下、成本高昂等问题，提出了一种基于多目标优化的合成路径优化方法。通过整合量子化学计算、机器学习算法和反应网络分析技术，构建了包含能量、选择性、原子经济性等多维度评价指标的优化模型。研究首先建立了包含2000个常见有机反应的数据库，采用密度泛函理论计算关键反应步骤的活化能垒和热力学参数；其次，开发了基于图神经网络的反应预测模型，准确率达到92.3%；在此基础上，设计了改进的遗传算法用于搜索最优合成路径。
关键词：药物分子合成；多目标优化；量子化学计算
目 录
摘 要 1第1章 绪论 2
1.1 研究背景 2
1.2 研究意义 2
1.3 研究现状 3
第2章 药物分子合成路径的关键技术分析 4
2.1 有机合成反应的选择性控制 4
2.2 催化体系在合成路径中的应用 4
2.3 绿色化学在药物合成中的实践 5
第3章 高效药物分子合成路径的优化策略 7
3.1 基于计算化学的路径设计方法 7
3.2 关键中间体的结构优化策略 7
3.3 反应条件的系统优化方法 8
3.4 工艺放大过程中的参数调控 9
第4章 典型药物分子合成路径的案例研究 10
4.1 抗癌药物分子的合成路径优化 10
4.2 抗病毒药物分子的工艺改进 10
4.3 心血管药物的绿色合成路线开发 11
4.4 抗生素类药物的高效制备工艺研究 12
第5章 结论 14
参考文献 15
致 谢 16
