治疗脑部疾病的前提是药物在脑中的可以达到有效的浓度，血脑屏障的存在虽然保持了脑部环境的稳定，但却在脑部需要药物治疗时阻止了药物进入血脑屏障。新药研发时，药物的血脑屏障通透性是需要重视的，尤其是在设计治疗脑部疾病药物是需要考虑的。对于针对中枢神经系统的药物，期望具有良好的血脑屏障通透性，以便维持有效治疗浓度，而对于那些针对非脑部的药物，期望具有低的血脑屏障通透性，以免对脑部造成损害。　　 银杏内酯是银杏叶提取物中主要的活性成分之一，是一类有效的血小板活化因子受体拮抗剂，对于治疗心脑血管疾病具有显著疗效。因此银杏内酯的血脑分布的研究对于合理用药有着主要意义。　　 研究目的：考察银杏内酯的血脑分布。　　 研究方法：1.理论计算：收集141种化合物的实验logBB值，而后画出各个化合物的2D结构，而后转化为3D结构，进行结构优化。而后利用计算软件获得13种代表各个化合物的理化性质的参数。最终以8种获得的参数作为输入值，以实验logBB值作为期望值，采用多层感知器模型构建了8-5-1神经网络模型，并进行了交叉验证。根据建立的模型，进行各个参数的灵敏度分析，获得各个参数对logBB的贡献值和变化趋势。而后将银杏内酯A的参数代入模型，获得银杏内酯A的logBB预测值。　　 2.实验检验：50只小鼠，按照稳态要求，每隔一个半衰期注射一次银杏内酯(40mg/kg)，共注射6次。以银杏内酯B为内标，以HPLC-ELSD作为检测器，获得银杏内酯A在血中，脑中的浓度，计算出logBB实验值。　　 研究结果：建立的模型采用了8种参数，其中包括两种生物学参数-P糖蛋白高亲和力位点结合率(P-gp(H))和血浆白蛋白结合率(CSPB)。建立的模型的结构为三层前馈神经网络(8-5-1)。通过分析模型，分子的极性面积(PSA)是影响logBB的最重要的参数，其余分别为其次为辛醇.水分配系数(logP)，分子体积(Molecular Volume)，Abraham氢键酸度(Abraham’s Hydrogen-bond Acidity，HBA)，血浆蛋白结合率(Plasma Protein Binding Ratio，CSPB)CSPB，P糖蛋白高亲和力位点结合可能性(High Affinity P-gp Substrate Probability。P-gp(H))，Abraham氢键碱度(Abraham’s Hydrogen-bond Basicity，HBB)，可旋转键的数目(Number ofRotatable Bonds，NRB).与以往的观点不同的是Abraham氢键碱度(Abraham’sHydrogen-bond Basicity，HBB)在合适的范围有利于logBB的提高。银杏内酯A(ginkalideA，GA)的模型预测值为-1.2。而后建立了高效液相蒸发光散射法测定血中GA和脑中GA的HPLC-ELSD法，生物样品预处理方法简单，在所选色谱条件下，杂质不干扰GA的测定，回收率稳定，重现性好。小鼠体内分布实验结果表明，银杏内酯(GA)logBB实验值为-1.1725。　　 研究结论：实验结果表明采用选择的8个参数作为输入值，基于神经网络所建立的logBB预测模型对银杏内酯(GA)表现良好，模型的灵敏度分析也得到了目前生物和化学研究的证实。