Comparative Molecular Field Analysis (CoMFA) and Comparative Molecular Similarity Indices Analysis (CoMSIA) were performed on a series of 5-aryl-2,2-dialkyl-4-phenyl-3(2H)-furanone derivatives, as selective cyclooxygenase-2 (COX-2) inhibitors. Ligand molecular superimposition on the template structure was performed by the atom/shape based root mean square fit and database alignment methods. Removal of three outliers from the initial training set of 49 molecules improved the predictivity of the model. The statistically significant model was established of 36 molecules, which were validated by a test set of ten compounds. The atom and shape based root mean square alignment (IV) yielded the best predictive CoMFA model R2cv = 0.664, R2 (non-cross-validated square of correlation coefficient) = 0.916, F value = 47.341, R2bs = 0.947 with six components, standard error of prediction36 = 0.360 and standard error of estimate36 = 0.180 while the CoMSIA model yielded R2cv = 0.777, R2 (non-cross-validated square of correlation coefficient) = 0.905, F value = 66.322, R2bs = 0.933 with four components, standard error of prediction36 = 0.282 and standard error of estimate36 = 0.185. The contour maps obtained from 3D-QSAR studies were appraised for activity trends for the molecules analyzed. Results indicate that steric, electrostatic, hydrophobic (lipophilic) and hydrogen bond donor substituents play a significant role in COX-2 inhibitory activity and selectivity of the compounds. The data generated from the present study will further help design novel, potent and selective COX-2 inhibitors.Komparativna molekularna analiza polja (CoMFA) i komparativna analiza sličnosti molekularnih indeksa (CoMSIA) provedena je na seriji derivata 5-aril-2,2-dialkil-4-fenil-3(2H)-furanona kao selektivnih inhibitora ciklooksigenaze-2 (COX-2). Superimpozicija molekularnih liganada na uzorak strukture provedena je prilagodbom korijena usrednjenih kvadratnih udaljenosti temeljenih na udaljenostima atoma i na obliku molecule i metodom poravnavanja unutar skupa podataka. Uklanjanjem tri spoja koji jako odstupaju iz početnog skupa od 49 molekula povećala se točnost predviđanja modela. Postavljen je statistički značajan model od 36 molekula, koji je provjeren na dodatnom skupu od deset spojeva. Prilagodba korijena usrednjenih kvadratnih udaljenosti temeljenih na udaljenostima atoma i na obliku molekule dala je najbolji CoMFA model sa 6 komponenata koji ima R2cv = 0,664 (križno provjereni kvadrat koeficijenata korelacije), R2 = 0,916, F vrijednost = 47, 341, kod kojega je standardna pogreška predviđanja 0,360 i standardna pogreška procjene 0,180. Za CoMSIA model sa 4 komponente dobiveni su parametri R2cv = 0,777, R2 = 0,905, F vrijednost 66,322, standardna pogreška predviđanja 0,282 i standardna pogreška procjene 0,185. Iz mapa obrisa dobivenih 3D-QSAR studijom procijenjeni su trendovi aktivnosti za analizirane molekule. Rezultati ukazuju da sterički, elektrostatski, hidrofobni (lipofilni) supstituenti i oni koji mogu tvoriti vodikovu vezu imaju značajnu ulogu u inhibitornom djelovanju na COX-2 i selektivnost spojeva. Podaci dobiveni ovom studijom pomoći će u dizajniranju novih, snažnih i selektivnih COX-2 inhibitora
