审查
，卷:3(3)
计算机药物设计综述。和发现
摘要
新药的发现和开发医学是一个耗时、复杂、昂贵和高风险的过程。这就是为什么计算机辅助药物设计(CADD)方法被广泛应用于制药行业，以加速新药物化合物的程序和命中率，因为它使用比传统HTS更有针对性的搜索。将一种药物引入市场以及先导化合物的合成和测试平均需要10 - 15年和5 -8亿美元。因此，将计算工具应用于hit-to-lead优化，以覆盖更广泛的化学空间，同时减少需要在体外合成和测试的化合物。同源建模用于预测蛋白质的三维结构，分子对接用于研究药物分子与蛋白质的相互作用。在整体能量最小的基础上，得到了对接结构(配体-蛋白质)的最佳取向。在硅法中，用来鉴别电位药物治疗各种疾病。因此,计算机辅助药物设计扮演了不可或缺的角色药物发现的过程。本文的主要目的是简要介绍计算机辅助药物设计在目前所发挥的作用医学科学以及它在不久的将来所传达的范围，为设计更新的服务药物同时也减少了时间和金钱的花费。
药物是预防和治疗疾病的基本手段。因此,理想的药物需求量很大。所需要的方法很少，这将构成计算机辅助或硅片的基础药物设计[1]。计算方法的使用药物发现开发过程在当今越来越受欢迎、实施和赞赏。命中化合物的计算优化包括基于结构的药物设计和基于配体的药物设计。基于结构的分析涉及到对接姿态的分析能源对于命中类似物的概况，而基于配体的具有相似化学结构的化合物的筛选，以了解改进的预测生物活性或预测亲和力，
