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计算机辅助药物设计的理论和方法药物研发一直是医学和生命科学的重要研究领域之一，而药物设计则是药物研发中的重要环节。
随着计算机科学和信息技术的发展，计算机辅助药物设计越来越受到重视。
本文将介绍计算机辅助药物设计的理论和方法。
一、分子模拟分子模拟是计算机辅助药物设计中最基本的方法之一。
它是一种通过模拟分子结构和功能的计算方法，可以预测分子的性质和行为。
在药物设计中，分子模拟可以帮助研究人员预测药物分子与生物大分子（如蛋白质）的相互作用，从而提高药物效力和选择性。
在分子模拟中，常用的方法包括分子动力学模拟、分子对接、分子能量计算等。
其中，分子动力学模拟是一种用于模拟分子在温度、压力等外部条件变化下的动态行为的方法。
分子对接是一种在计算机上预测小分子（如药物）和大分子（如蛋白质）之间相互作用的方法。
分子能量计算则是利用计算机计算分子内部能量的方法，可以预测分子结构和性质。
这些方法在药物设计中都有广泛的应用。
二、药物数据库药物数据库是计算机辅助药物设计中另一个重要的方面。
药物数据库可以收集和管理大量药物分子的结构和性质信息，为药物研发提供支持。
药物数据库可以包括一些传统的数据库，如PubChem、ChEMBL等，还可以包括一些人工智能技术，如机器学习、深度学习等技术，可以通过对大量数据的学习和分析，预测药物分子性质和效力，从而指导药物研发。
三、计算机辅助分子设计计算机辅助分子设计是一种利用计算机模拟的方法，设计和开发新药物分子。
该方法可以减少传统药物研发过程中实验的时间和成本，提高药物研发效率。
计算机辅助分子设计主要依赖于人工智能技术，如机器学习和深度学习等方法。
在药物研发过程中，计算机可以通过对现有药物分子的特性和结构的分析，预测新药物分子的性质和效力，指导药物研发的方向和策略，从而减少实验的次数和时间、降低成本。
四、虚拟筛选虚拟筛选是一种利用计算机辅助药物设计的方法，用于预测新药物分子与目标受体的亲和力。
计算机辅助药物设计当我们谈论医药领域的创新时，计算机辅助药物设计无疑是一个日益重要的主题。
这一前沿领域结合了计算机科技与药物研发，为人类提供了强大的新工具来抗击疾病。
本文将详细介绍计算机辅助药物设计的概念、发展历程、应用领域以及所面临的挑战，并展望其未来发展前景。
计算机辅助药物设计（CADD）是一种利用计算机技术参与药物研发全过程的方法。
它通过模拟药物与生物体的相互作用，帮助科学家们更快地发现和优化潜在药物分子。
CADD的优点在于缩短药物研发周期、降低研发成本、提高药物设计的效率和准确性。
自上世纪90年代初以来，随着计算机技术的飞速发展，CADD也取得了长足进步。
然而，尽管取得了许多显著成果，但CADD在实际应用中仍面临许多挑战，如数据收集、算法设计和模型构建等方面。
CADD在各个领域都有广泛的应用。
在新药研发领域，CADD可以帮助科学家们预测药物分子的生物活性，从而加快药物发现和开发进程。
CADD在疾病诊断方面也具有潜在价值，例如通过分析生物标志物以提高疾病诊断的准确性。
同时，CADD还可以用于药效预测，通过模拟药物在人体内的代谢过程，评估药物的疗效和副作用。
然而，CADD在实际应用中仍面临诸多挑战。
数据收集是一个重要问题，尤其是对于某些罕见疾病和新兴疾病，相关数据可能非常有限。
算法设计和模型构建也是CADD面临的挑战，需要不断优化和改进以提高预测的准确性和可靠性。
未来，随着计算能力的进一步提升和算法的不断创新，CADD有望实现更大的突破。
例如，利用和机器学习技术，我们可以构建更智能、更高效的CADD模型。
随着“组学”技术的发展，我们将能够更全面地了解生物体的分子结构和功能，从而为CADD提供更多有价值的信息。
量子计算也为CADD带来了新的可能性，它可以处理更为复杂的系统模拟，进一步提升药物设计的精度和效率。
计算机辅助药物设计是医药领域的一次革命性变革，它为药物研发提供了新的思路和方法，大大加速了新药的开发进程。
计算机在药学中的应用摘要近年来，随着计算机技术的迅猛发展，计算机在药学领域的应用也越来越广泛。
本文通过对计算机在药学中的应用进行综述，详细介绍了计算机在药物研发、药物设计、药物管理、药物信息化等方面的应用，以及目前存在的问题和未来发展方向。
通过对这些应用的深入研究和探讨，可以为药学领域的专业人员提供参考，并促进计算机技术与药学的深度融合。
1. 引言药学是研究药物的发现、研发、制备、管理、应用和评价的学科，它是医学的重要组成部分。
随着现代科学技术的不断发展，计算机技术在药学领域的应用也日益重要。
计算机技术的迅猛发展为药学的研究和应用带来了许多新的思路和方法。
本文将从药物研发、药物设计、药物管理和药物信息化等方面介绍计算机在药学中的应用，并对其进行综合评价。
2. 计算机在药物研发中的应用2.1 药物分子设计计算机辅助药物设计（Computer-Aided Drug Design, CADD）是利用计算机技术对药物分子进行模拟、计算和优化的过程。
在药物研发的早期阶段，计算机可以通过分子模拟、分子对接和量子化学计算等方法，加速药物分子的研发过程，并帮助优化药物分子的活性、选择性和药物性质。
2.2 药物活性预测药物活性预测是指利用计算机技术对药物分子的作用机制和活性进行预测和评价的过程。
计算机可以通过机器学习、神经网络和虚拟筛选等方法，对大量的化合物进行快速筛选，并预测化合物对靶点的亲和性和选择性，从而辅助药物研发人员选择合适的化合物进行后续研究。
3. 计算机在药物设计中的应用3.1 药物分子模拟药物分子模拟是通过计算机模拟和计算药物分子在体内的结构、构象和相互作用的过程。
通过分子动力学模拟和分子对接等方法，可以预测药物分子与靶点蛋白的结合模式、亲和性和选择性，为药物设计提供指导和决策依据。
3.2 药物剂型设计计算机辅助药物剂型设计（Computer-Aided Drug Delivery, CADD）是利用计算机技术对药物剂型的设计和优化的过程。
计算机辅助药物设计方法综述引言药物设计是药物研发过程中的关键环节，传统的药物设计方法通常需要耗费大量的时间和资源。
然而，随着计算机科学和生物信息学的迅猛发展，计算机辅助药物设计方法应运而生。
本文将综述计算机辅助药物设计的主要方法和应用，并讨论其在药物研发中的潜力和前景。
一、分子模拟方法分子模拟是计算机辅助药物设计中最常用的方法，包括分子动力学模拟、蒙特卡洛模拟和分子对接等。
分子动力学模拟可以通过模拟分子间的相互作用和运动，预测分子的构象和稳定性，为药物设计提供重要依据。
蒙特卡洛模拟则可以通过模拟随机过程探索化合物的构象空间，为药物筛选和优化提供候选化合物。
分子对接方法则可以预测药物分子与靶点之间的结合模式和亲和性，为药物研发提供重要信息。
二、化学信息学方法化学信息学是计算机辅助药物设计中的另一重要分支，包括分子描述符、化学数据库和化学图像识别等方法。
分子描述符可以将化学结构转化为数字或文本信息，以利用计算机进行数据处理和分析。
化学数据库则可以存储和检索大量的化合物信息，快速找到具有药物活性的化合物。
化学图像识别方法可以通过分析分子结构的图像特征，预测化合物的活性和性质。
三、机器学习方法机器学习在计算机辅助药物设计中发挥着重要作用，包括支持向量机、神经网络和随机森林等。
机器学习方法可以通过对大量已知药物的活性和结构信息进行训练，建立预测模型，用于预测未知化合物的活性和性质。
支持向量机可以用于分类和回归问题，神经网络则可以模拟生物系统的复杂结构和功能，随机森林则可以用于特征选择和预测模型的优化。
四、虚拟筛选方法虚拟筛选是计算机辅助药物设计中的关键步骤，可以通过计算化合物的药物性质和靶点的亲和性，快速筛选出具有潜在药物活性的化合物。
虚拟筛选方法包括结构基准筛选、药效基准筛选和混合筛选等。
结构基准筛选可以通过比较化合物的结构相似性，判断是否具有类似的生物活性。
药效基准筛选则可以通过比较化合物与已知药物的类似性，预测其潜在的药物活性。
医药领域中的药物研发技术进展综述随着科学技术的不断进步，医药领域中的药物研发技术也在不断创新和发展，各种新的技术手段被应用于药物的发现、设计、合成和评价等方面。
本文将综述近年来医药领域中的药物研发技术的进展，包括高通量筛选、计算化学、基因编辑等方面。
高通量筛选是一种利用大规模样本处理和高效自动化设备进行大规模筛选的技术。
它能够快速筛选出具有潜在药效的化合物，加速新药的研发过程。
高通量筛选通常借助于大规模化合物库和高效率的药物筛选设备，例如自动液体处理系统和高吞吐量生命周期分析仪器。
这些设备能够同时测试数千种化合物，从而加速药物研发的过程。
与传统的筛选方法相比，高通量筛选大大提高了药物研发的效率和成功率。
计算化学是一种利用计算机模拟和计算方法研究物质的结构、性质和相互作用的技术。
在药物研发中，计算化学被广泛应用于药效预测、药物设计和虚拟筛选等领域。
通过建立分子模型和进行计算模拟，可以预测药物与靶点的结合能力，优化药物分子的结构和性能，甚至可以通过虚拟筛选筛选出具有潜在药效的化合物。
计算化学的发展使得药物研发过程更加高效和精确，减少了试验成本和时间。
基因编辑技术是一种通过改变生物体基因组中的特定位点来修补或修改目标基因的技术。
近年来，基因编辑技术的进展对于药物研发起到了革命性的影响。
通过利用CRISPR-Cas9系统等基因编辑工具，研究人员可以针对特定基因进行靶向编辑，从而研究该基因在疾病发生和发展中的作用，甚至是直接修复或修饰有病变的基因。
基因编辑技术使得药物研发更加精确和个性化，为疾病治疗提供了新的思路和方法。
除了高通量筛选、计算化学和基因编辑等技术，还有许多其他的技术手段在医药领域的药物研发中得到广泛应用。
应用仿生学原理设计的药物载体可以提高药物的稳定性和效果；蛋白质工程技术可以改变药物的生物活性和选择性；纳米技术可以实现药物的靶向输送和控释释放。
这些技术的应用不仅提高了药物的疗效和治疗效果，还减少了药物的副作用和毒性。
药物设计中的计算机辅助技术研究药物设计是一项重要且复杂的过程，旨在发现和设计能够治疗疾病或缓解症状的化合物。
传统的药物设计方法通常涉及大量的试错实验和高成本的实验室测试。
然而，随着计算机技术的不断发展，计算机辅助药物设计技术成为一种更加高效和经济的方法。
计算机辅助药物设计（Computer Assisted Drug Design, CADD）利用计算机科学和化学原理，提供了一种在药物分子与靶蛋白之间进行高效筛选和优化的方法。
它结合了生物信息学、化学信息学、分子模拟和数据挖掘等技术，为药物研究提供了强大的工具和资源。
首先，计算机在药物设计中的作用是从海量的化合物库中筛选潜在的药物候选分子。
传统的筛选方法需要耗时耗力的实验，而计算机可以通过计算和模拟技术，对大量的候选分子进行筛选和评估。
例如，通过分子对接技术，计算机可以预测分子与靶蛋白之间的结合能力和亲和力，从而快速筛选出具有潜力的候选分子。
其次，计算机在药物设计中的另一个重要应用是分子模拟。
分子模拟是通过数值计算模拟分子的结构、动力学和相互作用，以了解其性质和行为。
在药物设计中，分子模拟可以对候选分子进行结构优化、药效预测和毒性评估等工作。
通过这些模拟和预测，研究人员可以更好地理解分子的药效、代谢途径和副作用等信息，从而指导进一步的合成和优化工作。
此外，计算机在药物设计中还可以应用于药物相互作用的网络分析和探索。
药物相互作用网络可以用来分析不同药物之间的相互作用关系，从而发现新的靶点和机制。
计算机可以通过分析已知的药物-靶蛋白相互作用数据库，预测未知的药物-靶蛋白相互作用，帮助研究人员发现新的药物目标，并挖掘潜在的药物治疗靶点。
除了上述方法，计算机在药物设计中还可以应用于药物代谢预测、药物毒性评估、分子图像处理和药物分子动力学模拟等方面。
这些计算机辅助技术的发展，大大提高了药物研究的效率和准确性，减少了实验和经济成本。
然而，计算机辅助药物设计技术仍然面临一些挑战。
计算机辅助药物设计计算机辅助药物设计（Computer-Aided Drug Design, CADD）是一门结合药理学、化学和计算机科学的跨学科领域，旨在利用计算机技术来加速药物研发过程并提高药物设计的效率和成功率。
背景药物设计是一项耗时耗费巨大的任务。
传统药物设计依赖于试错法和猜测，常常需要数年甚至数十年的时间才能成功开发出新药。
而CADD技术的兴起为药物设计注入了新的活力，为科学家提供了一个更加高效、精准的研发路径。
CADD的原理CADD技术主要包括分子对接、虚拟筛选、分子建模等方法。
通过研究目标蛋白结构和药物分子结构，利用计算机模拟技术，可以快速筛选出具有治疗作用的潜在药物分子。
这样的预测和筛选过程可以大大减少实验室中的试验次数，缩短药物研发周期，降低开发成本。
应用领域CADD技术广泛应用于药物研发领域。
通过分析药物-蛋白相互作用、分子结构优化等方式，科研人员可以按照需要设计出更加有效的药物分子。
同时，CADD技术还可以用于药物副作用的预测、药物再利用、药物靶标发现等方面。
未来展望随着计算机技术的不断发展，CADD技术也将迎来更广阔的应用前景。
人工智能等新技术的引入将进一步提高药物设计的准确性和效率，有望为药物研发领域带来革命性的变革。
相信在不久的将来，CADD技术将成为药物研究领域的重要工具，为人类健康带来更多福祉。
这篇文档简要介绍了计算机辅助药物设计的背景、原理、应用领域以及未来展望。
CADD技术的发展为药物研究提供了一种高效、准确的设计方法，预示着药物设计领域将迎来更多创新和突破。
计算机在药物研究中的应用引言计算机技术在药物研究领域的应用已经成为一种必不可少的工具。
随着计算机技术的快速发展，药物研究人员可以利用计算机来加速药物发现、设计和优化的过程。
本文将讨论计算机在药物研究中的应用，并重点介绍分子建模、数据挖掘和虚拟筛选等关键技术。
1. 分子建模分子建模是一种利用计算机模拟技术来研究药物与靶标之间相互作用的方法。
通过分子建模，药物研究人员可以预测药物的药效、毒性和代谢动力学等性质，从而帮助筛选出具有潜在活性的化合物。
分子建模可以分为结构预测和作用机制预测两个方面。
1.1 结构预测结构预测主要用于预测化合物的三维结构，其中包括药物分子的构象和构象间的相互作用。
药物分子的构象对其药理活性具有重要影响。
计算机模拟技术可以通过能量最小化、分子动力学模拟等方法来预测分子的结构。
1.2 作用机制预测作用机制预测是指利用计算机模拟技术分析药物与靶标之间的相互作用过程。
通过这种方法，研究人员可以预测药物与靶标的亲和力、结合位点和作用机制等信息。
这些信息对于药物研究人员设计新型药物具有重要意义。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种通过从大量药物数据中发现隐藏模式和规律的方法。
在药物研究中，数据挖掘可以用于分析生物医学数据、化学数据以及药物-靶标数据等。
通过数据挖掘，药物研究人员可以发现药物的结构与活性之间的关联性，加快有效药物的发现过程。
2.1 生物医学数据分析生物医学数据分析是指利用数据挖掘技术分析包括基因组学、蛋白质组学和转录组学等在内的生物医学数据。
通过对这些数据的挖掘，研究人员可以发现与药物疗效和副作用相关的生物标志物，从而指导药物的设计和选择。
2.2 化学数据分析化学数据分析主要应用于分析大量化合物的结构和性质。
通过对已知药物的分子特征进行分析，药物研究人员可以建立预测模型，从而对尚未发现的化合物进行活性预测，加快药物发现的速度。
2.3 药物-靶标数据分析药物-靶标数据分析是指通过数据挖掘技术分析药物与靶标之间的相互作用。
药学领域人工智能技术研究综述随着科技的不断发展，人工智能技术的应用逐渐渗透到各个领域。
药学领域也不例外，人工智能技术已经成为了药学领域研究的热点。
本文将对目前药学领域人工智能技术的研究进行综述，以期能够更好地了解人工智能技术在药学领域的应用现状。
一、人工智能技术在药学领域的应用人工智能技术在药学领域的应用主要可分为以下几个方面：1. 药物发现药物发现一直是药学领域的热门研究方向。
人工智能技术可以通过分子对接模拟、药效预测等方法，加速药物发现过程。
例如，人工智能技术可以根据已知的药物分子结构和蛋白质分子结构，通过计算模拟预测药物和蛋白质的结合情况，以筛选出具有潜在作用的化合物，从而为新药的研发提供更多可能。
2. 药物设计人工智能技术在药物设计方面的应用也相当广泛，主要利用机器学习方法对化合物特性进行预测，进而优化药物结构。
例如，可以通过人工智能技术分析大量药物和蛋白质分子结构，寻找其中的规律，为药物设计提供参考。
3. 临床试验人工智能技术可以通过模拟实验的方式，降低临床试验的风险和成本。
例如，可以利用计算机模拟来预测临床药物的剂量和不良反应情况，从而减少由于药物剂量和不良反应带来的临床试验失败率。
4. 药物安全药物的安全性关系到人类的健康和生命安全。
人工智能技术可以通过数据挖掘和机器学习方法，快速、准确地发现药物的副作用和不良反应，从而为针对性的临床治疗提供参考。
二、人工智能技术在药学领域的优势人工智能技术在药学领域的应用主要具有以下优势：1. 提高工作效率人工智能技术可以代替人工完成繁琐的计算和分析工作，缩短药物研发周期和降低成本，从而提高工作效率。
2. 提高数据的准确性通过人工智能技术的应用，可以更加准确地收集和统计药物的数据，从而避免统计误差和信息遗漏。
3. 提高药物研究的成功率人工智能技术可以通过大量样本的学习，寻找药物研究中的模式和规律，从而提高药物研究的成功率。
三、人工智能技术在药学领域的挑战人工智能技术在药学领域的应用尚存在以下挑战：1. 数据质量不高药学领域需要大量的数据支持，但数据的质量往往不高，这给人工智能技术的应用带来一定的困难。
电脑技术在医药研发领域的应用计算机辅助药物设计电脑技术在医药研发领域的应用--计算机辅助药物设计随着计算机技术的飞速发展，计算机在医学领域的应用也越来越广泛。
其中，计算机辅助药物设计技术成为了医药研发领域的一大亮点。
本文将就电脑技术在医药研发领域的应用，重点阐述计算机辅助药物设计技术。
一、药物研发简介药物研发是一个漫长而复杂的过程。
首先需要确定治疗的疾病类型和药物类别，然后进行化合物的筛选和药效评价。
整个过程需要涉及到很多的结构化构件、生物活性、代谢动力学、药物稳定性等多个方面的知识，一些关键性质的评估要花费数月甚至数年的时间。
二、计算机辅助药物设计技术计算机辅助药物设计技术是一种将计算机技术与药物研发相结合的新型技术。
它利用计算机模拟技术对药物分子进行分析和作用机理研究，通过计算得出药物分子的有关性质，从而可以指导药物的合成和设计。
计算机辅助药物设计技术主要包括药物分子的建模、模拟和评估等方面，目前已经成为了药物研发中的重要工具之一。
三、计算机辅助药物设计技术应用案例1.分子对接技术分子对接技术是计算机辅助药物设计技术中的一种重要技术，主要用于研究分子之间的相互作用，预测化合物的结构和性质，以及设计新的化合物。
该技术能够结合药物分子的结构基础和药物效应，从理论上预测药物分子的相互作用情况，以及它们与目标蛋白的交互信息。
通过计算机模拟技术，可以大大减少实验研究的范围和时间，从而提高药物研发效率。
2. QSARQSAR(定量构效关系)是一种利用计算机对药物分子进行预测的技术，可以预测药物分子的生物活性和其他性质。
它是一种通过数学方法来构建药物分子和生物活性间关系的模型，然后根据模型上预测分子的生物活性和其他性质。
QSAR的应用范围广泛，可以用于药物分子活性的预测、分子的毒性的预测、生物物质的识别等方面。
四、计算机辅助药物设计技术的优势和前景1.缩短了研发周期传统的药物研发主要依靠大量实验来验证药物的有效性、毒副作用、代谢途径、适应症等方面的问题。
有关计算机参与药物设计的综述天津市汉沽医院药剂科潘秋霞【摘要】利用计算机辅助药物设计正离我们越来越近。
无需很久，包括癌症、关节炎、艾滋病在内的众多疾病相关药物将完全产生于计算机，以往所依靠的经验式重复筛选法将被抛弃。
将设计工具和设计方法进行集成是提高效率最有效途径。
表现在药物研发领域即是创意问题解决理论与计算机辅助药物设计之间的结合。
专家称这使新药开发全速奔向一个新时代，而这一时代正是科学界期待已久的。
从1894年Emil Fischer[1]提出药物作用的“锁钥原理”[2]开始，药物设计一直是药物研发人员的一个梦想。
经过科学家多年的努力探索，特别是计算机和信息科学等学科的发展，计算机辅助药物设计方法[3]日趋成熟，技术日益丰富。
通过与实验紧密结合，计算机辅助药物设计在药物研究中正发挥越来越重要的作用，已成为药物研究的核心技术之一。
药物设计的梦想正在逐步实现[4]。
【关键词】计算机药物化学药物设计分析法计算机辅助药物设计（computer aided drug design）是以计算机化学为基础，通过计算机的模拟、计算和预算药物与受体生物大分子之间的关系，设计和优化先导化合物的方法[5]。
受体是指生物体的细胞膜上或细胞内的一种具有特异性功能的生物大分子，与内源性激素、递质或外源性药物结合后，发生一定的特定功能，如开启细胞膜上的离子通道，或激活特殊的酶，从而导致特定的生理变化。
能与受体产生特异性结合的生物活性物质称为配体（ligand）。
配体与受体结合能产生与激素或神经递质等相似的生理活性作用的称为激动剂；若与受体集合后阻碍了内源性物质与受体结合，从阻断了其产生生理作用的，则称为拮抗剂。
计算机辅助药物设计实际上就是通过模拟和计算受体与配体的这种相互作用，进行先导化合物的优化与设计[6]。
计算机辅助药物设计根据受体的结构是否已知，分为直接药物设计和间接药物设计。
计算机辅助药物设计的方法始于1980年代早期。
当今，随着人类基因组计划的完成、蛋白组学的迅猛发展，以及大量与人类疾病相关基因的发现，药物作用的靶标分子急剧增加；同时，在计算机技术推动下，计算机药物辅助设计在近几年取得了巨大的进展[7]。
计算机辅助药物设计的一般原理是，首先通过X－单晶衍射技等技术获得受体大分子结合部位的结构，并且采用分子模拟软件分析结合部位的结构性质，如静电场、疏水场、氢键作用位点分布等信息[8]。
然后再运用数据库搜寻或者全新药物分子设计技术[9]，识别得到分子形状和理化性质与受体作用位点相匹配的分子，合成并测试这些分子的生物活性，经过几轮循环，即可以发现新的先导化合物。
因此，计算机辅助药物设计大致包括活性位点分析法、数据库搜寻、全新药物设计。
1．活性位点分析法:该方法可以用来探测与生物大分子的活性位点较好地相互作用的原子或者基团。
用于分析的探针可以是一些简单的分子或者碎片，例如水或者苯环，通过分析探针与活性位点的相互作用情况，最终可以找到这些分子或碎片在活性部位中的可能结合位置[12]。
由活性位点分析得到的有关受体结合的信息对于全新药物的设计具有指导性。
目前，活性位点分析软件有DRID、GREEN、HSITE等。
另外还有一些基于蒙特卡罗、模拟退火技术的软件如MCSS、HINT、BUCKETS等[10][11]。
其中，GRID[13]由Goodford研究小组开发，其基本原理是将受体蛋白的活性部位划分为有规则的网格点，将探针分子（水分子或甲基等）放置在这些网格点上，采用分子力场方法计算探针分子与受体活性部位各原子的相互作用能，这样便获得探针分子与受体活性部位相互作用的分布情况，从中可发现最佳作用位点[14]。
GRID最初运算的例子是用水分子作为探针分子，搜寻到了二氢叶酸还原酶（DHFR）活性部位中水的结合位点以及抑制剂的氢键作用位点。
由此软件成功设计的药物有抗A型感冒病毒药物4－胍基Neu5Ac2en （GG167，RelenzaTM）。
该化合物有很强的抗感冒病毒能力，克服了以往抗感冒病毒药物的耐药性缺陷，具有很好的市场前景。
MCSS[15]是Miranker和Karplus在CHARMM力场基础上发展而来，它的基本要点是在运用CHARMM力场进行分子动力学模拟时，取消溶剂分子间的非键相互作用。
这样，在分子动力学模拟时，溶剂在能量合适的区域叠合在一起，从而提高了搜寻溶剂分子与受体分子结合区域的效率。
小分子碎片（如水和苯分子）可当作溶剂分子，运用上述动力学方法搜寻出分子碎片与受体的结合区域，然后对每个碎片选择100－1000个拷贝，在低能碎片结合域进行能量优化[16]。
在最后的能量搜寻过程中，可以用随机取样或网格点的方法来实施。
搜寻时每个碎片的各个拷贝可以作刚性转动，最后直接比较每个碎片各个拷贝与受体的结合能，以此选择碎片的最佳作用位点。
2001年Adlington等利用MCSS对前列腺特异性免疫抗原（PSA）的活性位点进行了详细分析，以此对已有的PSA抑制剂进行结构优化，从而得到了迄今为止活性最高的PSA抑制剂。
2．数据库搜寻:目前数据库搜寻方法分为两类。
一类是基于配体的，即根据药效基团模型进行三维结构数据库搜寻[17]。
该类方法一般需先建立一系列活性分子的药效构象，抽提出共有的药效基团，进而在现有的数据库中寻找符合药效基团模型的化合物。
该类方法中比较著名的软件有Catalyst和Unity，而以前者应用更普遍。
另一类方法是基于受体的，也称为分子对接法，即将小分子配体对接到受体的活性位点，并搜寻其合理的取向和构象，使得配体与受体的形状和相互作用的匹配最佳。
在药物设计中，分子对接方法主要用来从化合物数据库中搜寻与受体生物大分子有较好亲和力的小分子，从而发现全新的先导化合物。
分子对接由于从整体上考虑配体与受体的结合效果，所以能较好地避免其他方法中容易出现的局部作用较好，整体结合欠佳的情况[4]。
目前具代表性的分子对接软件[18]主要有DOCK、F1exX和GOLD。
DOCK[19]由Kuntz小组于1982年开发，最新版本为DOCK 5.0。
DOCK 的开发经历了一个由简单到复杂的过程：DOCK1.0考虑的是配体与受体间的刚性形状对接；DOCK2.0引入了“分而治之”算法，提高了计算速度；DOCK 3.0采用分子力场势能函数作为评价函数；DOCK 3.5引入了打分函数优化以及化学性质匹配等；DOCK4.0开始考虑配体的柔性；DOCK 5.0在前面版本基础上，采用C++语言重新编程实现，并进一步引入GB／SA打分。
DOCK程序现已成功地应用于药物分子设计领域。
Kuntz等利用DOCK程序研究HIV－1蛋白酶，根据分子相似性对剑桥晶体数据库进行搜寻，得到化合物haloperidol，通过测试，其对HIV－1蛋白酶的Ki值为100μmol ／L；进一步的结构改造得到化合物thioletal，其IC50高达1 5μmol／L。
DesJarlais利用DOCK程序的一个改进版target-DOCK 搜寻HIV－1蛋白酶抑制剂，得到一系列HIV－1蛋白酶抑制剂，其中活性最高的化合物其Ki值为7μmol／L。
F1exX[19]是一种快速、精确的柔性对接算法，在对接时考虑了配体分子的许多构象。
F1exX首先在配体分子中选择一个核心部分，并将其对接到受体的活性部位，然后再通过树搜寻方法连接其余片断。
F1exX的评价函数采用改进的Bh?m 结合自由能函数[20][21]。
F1exX 的对接算法建立在逐步构造策略的基础之上，分以下三步：第一步是选择配体的一个连接基团，称为核心基团；第二步将核心基团放置于活性部位，此时不考虑配体的其他部分；最后一步称为构造，通过在已放置好的核心基团上逐步增加其他基团，构造出完整的配体分子。
F1exX对接一个典型的药物分子大约需要3分钟，表明它可用于中等规模的三维数据库搜寻；此外，由于其采用了经验结合自由能函数进行评价，结果可能要优于以相互作用能为评价函数的分子对接方法。
因此，F1exX是一个非常有前途的药物设计方法，近年来发展迅速。
3．全新药物设计:数据库搜寻技术在药物设计中广为应用，该方法发现的化合物大多可以直接购买得到，即使部分化合物不能直接购买得到，其合成路线也较为成熟，可以从专利或文献中查得，这都大大加快了先导化合物的发现速度。
但是，数据库搜寻得到的化合物通常都是已知化合物，而非新颖结构。
近年来，全新药物设计越来越受到人们的重视，它根据受体活性部位的形状和性质要求，让计算机自动构建出形状、性质互补的新分子，该新分子能与受体活性部位很好地契合，从而有望成为新的先导化合物[7]；它通常能提出一些新的思想和结构类型，但对所设计的化合物需要进行合成，有时甚至是全合成。
全新药物设计方法出现的时间虽然不长，但发展极为迅速，现已开发出一批实用性较强的软件，其主要软件有LUDI、Leapfrog、GROW、SPROU等，其中LUDI最为常用。
LUDI是由Bh?m开发的进行全新药物设计的有力工具，已广泛地被制药公司和科研机构使用[22]，其特点是以蛋白质三维结构为基础，通过化合物片段自动生长的方法产生候选的药物先导化合物。
它可根据用户确定好的蛋白质受体结合部位的几何形状和物理化学特征（氢键形成能力、疏水作用位点），通过对已有数据库中化合物的筛选并在此基础上自动生长或连接其他化合物的形式，产生大量候选先导化合物并按评估的分值大小排列，供下一步筛选；可以对已知的药物分子进行修改，如添加/去除基团、官能团之间的连接等。
在受体蛋白质结构未知的情况下，此模块也可以根据多个已知的同系化合物结构的叠合确定功能团，再根据功能团的空间排列和理化性质推测可能的蛋白质受体结合部位特征，根据此特征进行新型药物设计。
目前研究人员利用LUDI[23]设计出数十个针对不同疾病的活性化合物[12]。
计算机辅助药物设计产生与设计计算机科学的不断进步以及量子化学、分子力学、分子动力学与药学科学的渗透，使计算机科学中的数据库、图形学及人工智能广泛应用于药物分子和生物大分子的三维结构研究，为构象分析、两者作用模式和机理的推测以及构效关系的研究等提供了先进的手段和方法，计算机辅助药物设计就是在此背景下在20世纪70年代开始逐渐产生的一门新兴学科，使药物设计进入直观设计的新阶段。
目前世界许多发达国家均大力开展这方面的研究，成为药物设计中一个新的热点。
有多种专业杂志报道这门学科的研究成果和进展[24]。
计算机辅助药物设计的出现大大加快了研制新药的速度，节省了开发新药工作的人力、物力和财力，因为它站在理论的高度上避免以前研究中一定程度的盲目性，从而指导人们有目的地开发新药。
如卡托普利[25]就是应用了计算机辅助药物设计这种手段，成功地设计出一种抗高血压新药[26]。
