شیمی درمانی، یکی از مؤثرترین درمان ها برای سرطانها به شمار می رود اما بسیاری از سرطانها در طی درمان با داروهای شیمی درمانی نسبت به اثرات درمانی داروی مصرفی، مقاوم می‌شوند که به آن مقاومت به داروهای چندگانه یا Multi Drug Resistance می گویند. در حال حاضر از برخی داروهای جدید از جمله مشتقات کربوکسیلات جهت کاهش مقاومت دارویی استفاده شده است. در تحقیق حاضر، مطالعه ارتباط کمی ساختار-فعالیت(QSAR) جهت پیش بینی فعالیت دارویی برخی از مشتقات کربوکسیلات با استفاده از روش رگرسیون خطی چند متغیره(MLR) و شبکه های عصبی مصنوعی(ANN) انجام شد. در ابتدا ساختار ترکیبات دارویی، رسم و گروه مناسبی از توصیف کننده‌ها محاسبه شدند. سپس از روش انتخاب مرحله‌ای برای بدست آوردن بهترین توصیف کننده‌ها که بیشترین ارتباط را با فعالیت دارویی ترکیبات مورد نظر داشتند استفاده گردید. در ابتدا مدل خطی رگرسیون خطی چند‌گانه(MLR) ساخته شد. سپس برای به دست آوردن نتایج بهتر از ANN استفاده گردید. داده های آماری، برتری روش ANN را نسبت به روش MLR نشان می دهد. Manuscript profile