虚拟筛选是计算机辅助药物设计方法应用的延伸与发展。虚拟筛选技术基于药物设计的化学理论计算方法，通过方法改进，提高计算速度，可以从大容量的化合物库中快速寻找有苗头的化合物，为药物筛选与发现提供重要信息，以减少药物筛选的盲目性，降低筛选成本，提高新药发现的成功率。近年来，虚拟筛选技术已成为新药发现的重要技术之一，并有力地促进了新药研发的进程。

根据虚拟筛选技术所采用的计算方法与计算对象，可以将该技术方法分为非药物类化合物排除法、假阳性化合物排除法、药效团搜索法、分子对接法、分子相似法、反向对接法等六种类型。

在药物发现的早期，准确快速地排除这些无活性化合物，将有利于达到富集活性化合物、降低筛选成本的目的。在药物筛选的化合物样品准备阶段，非药物类化合物排除法（removal of non- drug- like compounds）常常是首先采取的方法，它是根据化合物类药性（druglikeness）的特点，排除化合物数据库中违背化合物类药性特征的化合物。这种方法简单易行，在化合物数据库管理系统中即可完成。非药物类化合物主要包括以下几种类型：

（1）存在非药物类元素如过渡金属元素的化合物；

（2）分子量小于100或大于1000的化合物；

（3）碳原子总数小于3的化合物；

（4）无氮原子、氧原子或硫原子的化合物；

（5）违反“Lipinski's rule of five”中两条或两条以上规则的化合物；

（6）对于非中枢神经系统的药物筛选，应排除血脑屏障系数logBB大于0. 3的化合物，其中logBB是药物分子在大脑和血液中稳态浓度比值的对数，即log（ C _brain/ C _blood）；

（7）对于中枢神经系统的药物筛选，则应排除血脑屏障系数logBB小于0的化合物。

大多数非药物类化合物具备以上特征，因此利用这种排除法，可以排除非特异性的无活性化合物，适用于大多数高通量药物筛选前的化合物样品准备。但也有例外，如抗肿瘤药物的筛选不排除金属有机化合物，麻醉用药的筛选不排除小分子量的化合物等。

理论上讲，具有化学反应活性的化合物本不应该收集到用于药物筛选的化合物样品库中，但实际上化学合成工作者已经为高通量筛选提供了大量的化学反应中间产物，如醛、环氧化物、卤代烷等。这些化合物易于与生物大分子发生化学反应，在基于受体、酶或细胞检测实验中总是表现为假阳性（false positive），从而干扰药物研发的进程，因此应尽早予以排除。在药物筛选的前期，排除这些假阳性化合物的方法称为假阳性化合物排除法（removal of false positive compounds）。

这些在生物学实验中表现为假阳性的化合物，其特征基团一般在水解条件下易于分解，可以与蛋白质及生物亲核试剂（如谷胱甘肽、二硫苏糖醇等）产生化学反应，在血清中稳定性很差。表2- 1中列举了一系列可能与蛋白质发生化学反应的毒性或反应活性子结构。虽然从化合物数据库中排除所有可疑的假阳性化合物并不现实，但对于从事高通量筛选的工作者来说，具备识别假阳性化合物的基础知识和判断能力，能够在先导化合物发现的早期剔除假阳性化合物是至关重要的。

化合物是否为假阳性取决于化合物与生物大分子之间产生的相互作用是源于生物学反应还是化学反应。如果产生生物学反应的化合物是我们寻找的目标，那么产生化学反应的化合物则被认为是假阳性化合物，可以通过这种方法予以排除。但特殊情况下，如果与生物大分子发生某种化学反应的化合物才是我们筛选与发现的目标，这种排除方法则并不适用。

药效团模型的构建是先导化合物发现的重要方法。尽管越来越多的药物靶点晶体结构得到解析，但目前仍有许多药物靶点的结构是未知的，特别是分布于细胞膜上的药物靶点。

药效团可以通过配体和受体两方面来构建。当药物靶点的结构未知时，可以基于配体的结构进行药效团的构建，从一系列活性化合物结构出发，确定其生物活性必需的疏水、氢键等特征元素；当化合物的活性已知时，还可以建立药效团的3D- QSAR模型。在此基础上，从大量化合物数据库中搜索符合药效团模型的化合物，并预测其生物活性，从而实现活性化合物的高度富集，为高通量筛选提供优质的待筛化合物。当受体的晶体结构已知时，还可以通过探测生物大分子与配体的相互作用位点，来建立药效团模型。

由于药效团模型是基于活性配体的结构构建的，因此参与模型构建的配体结构类型和配体数目均会影响药效团模型的构成。构建的药效团模型是否可靠，还需要建立检验数据库（test database）进行验证，验证之后才能用于化合物数据库的搜索。检验数据库一般由化学试剂及文献报道的活性化合物组成。

目前，常用的产生药效团的软件有DISCO、HypoGen、GASP、PHASE等。

分子生物学和结构生物学的发展使得大量的生物大分子的三维结构被解析，未被解析的受体大分子结构常常可以通过同源建模的方法得到。在此基础上，可以基于药物靶点或同源蛋白的结构，以复合物的配体作为参照化合物（reference compound），应用分子对接软件，从化合物样品数据库中搜索在空间和化学性质上均与药物靶点活性位点相契合的化合物，因此称这种方法为分子对接法（molecular docking approach）。另外，当药物靶点具有多个亚型时，应根据治疗疾病的特点，选择对药物靶点特定亚型契合度高，对其他亚型契合度低的化合物，以提高化合物的选择性，减少化合物的毒副作用。

目前，常用的分子对接软件有Autodock、Gold、Dock、FlexX、Glide、MOE等。

分子相似法（molecular similitude approach）是基于分子相似性的虚拟筛选，将一个或多个与蛋白结合的配体结构作为数据库搜寻的条件，从化合物数据库中搜索符合相似性标准的化合物，用于高通量药物筛选。上述药效团搜索法仅利用了配体的部分结构特点，而分子相似法则利用了分子的整体结构特点，与对照化合物的结构或形状进行比较，从化合物数据库中搜索符合条件的化合物。

目前，分子相似法已被广泛应用于药物设计过程中。由于组合化学合成技术的应用，化合物合成速度得到大大提高，因而产生大量不同结构的化合物。在此基础上，最常用的虚拟筛选方法就是基于相似性的方法。此外，这种方法还用于确定待筛化合物的结构类型。根据配体相似性进行分类以后，构建生物活性与亚结构或功能团之间的SAR模型，用于分析化合物活性评价的优先权。

目前，常用的分子相似性虚拟筛选软件有CerberuS、FlexS、GASP、MIMIC以及GRID等。

上述几种方法均用于从化合物数据库中挑选优质的化合物，为药物筛选做好化合物样品的前期准备。相反地，反向分子对接（reverse docking）是将同一个活性分子分别对接到多个蛋白的活性位点，以确定该分子潜在的药物靶点的技术，能够高效、大规模的进行靶点的确定和验证，并预测与毒性相关的靶点。随着人类后基因组计划的实施，以及药物靶点快速确证技术和结构快速鉴定技术的应用，使越来越多的药物靶点结构信息得以解析，这些信息的积累将为反向对接法的广泛应用奠定重要信息基础。

据报道，约35%的药物或先导化合物具有多靶点药效作用，药物与多靶点相互作用能够显著提高疗效，当然也可能导致不同程度的副作用和毒性。最近Berna等运用反向分子对接软件SELNERGYtm发现了托非索泮（tofisopam）的作用靶点——磷酸二酯酶4（phosphodiesteras 4，PDE4），为开发高选择性的PDE4抑制剂提供了广阔的应用前景。

总之，近年来虚拟筛选技术在新药发现中的应用取得了显著成绩，发现了很多活性化合物或先导化合物。虚拟药物筛选已成为新药研发过程中的重要手段之一，但由于受到计算方法、数据来源以及生物体系复杂性的限制，计算结果还需要实验数据的验证。反过来，通过实验数据的验证，可以改进虚拟筛选策略方法，提高虚拟筛选结果的可靠性。

无论如何，虚拟筛选为新药研发提供了一种新的思维模式，并渗透到新药研发的各个阶段，成为新药研发的重要组成部分，其可行性强。随着化学计算方法理论的不断完善以及计算软件不断改进，虚拟筛选技术在新药研发中必将得到更广泛的应用，以更好地推动新药的研发。