虚拟筛选（Virtual Screening, VS）是现代生物医学研究中不可或缺的技术之一。它利用计算机模拟，旨在从巨量化合物数据库中快速识别出潜在的生物活性分子。虚拟筛选主要采用两种策略：一种是基于目标生物大分子（如蛋白质）的三维结构，通过模拟化合物与靶标结合位点的相互作用；另一种策略基于已知活性分子的定量构效关系（QSAR）模型，利用化合物的结构特征与生物活性之间的数学关系进行预测。

无论使用哪种策略，虚拟筛选的核心环节都是通过评分函数评估化合物与靶标结合能力或期望活性的符合程度，并相应地对候选化合物进行排名。借助这一计算预筛选技术，研究人员能够优先选择潜在结合能力最大的分子，进入后续的实验验证阶段，从而提高新药研发现效率与成功率，是高通量筛选的有效补充手段。

根据所依赖的信息不同，虚拟筛选主要可分为两类：基于结构的虚拟筛选（Structure-Based Virtual Screening, SBVS）依赖于靶标蛋白的三维结构（如X射线晶体结构、同源建模结构等），通过分子对接、分子动力学模拟等方法预测化合物与蛋白质的结合模式与亲和力；而基于配体的虚拟筛选（Ligand-Based Virtual Screening, LBVS）则在靶标结构未知的情况下，利用已知活性化合物的结构特征或药效团模型，预测具有相似性质的潜在活性分子，常用的方法包括QSAR、药效团建模与相似性搜索等。

通过分子对接运算，虚拟筛选能够迅速从数十至数百万个分子中筛选出具备成药潜力的活性化合物，显著降低实验筛选的化合物数量，且具有周期短、成本低、阳性率高的优点。

虚拟筛选的标准流程通常包括以下关键步骤：

• 靶标选择与结构准备：明确研究靶点，获取或构建其三维结构并进行优化（去除水分子、添加氢原子、调整质子化状态等）。
• 化合物库构建与处理：选择合适的化合物数据库，并进行去重复、结构标准化、能量最小化等预处理。
• 虚拟筛选策略选择：根据靶标结构是否可用，选择SBVS或LBVS方法。
• 分子对接与评分：使用对接软件将化合物对接至靶标活性位点，并计算结合能或评分值。
• 结果排序与分析：根据评分结果排序化合物，使用可视化工具（如PyMOL、Maestro）分析关键相互作用。
• 命中化合物选择与实验验证：对高排位的化合物进行体外或体内实验验证其活性与选择性。

尊龙凯时的虚拟筛选服务涵盖靶点调研、分子化合物库制备、分子对接筛选/药效团建模及筛选、人工筛选以及理想实体化合物的代购等多项服务。我们的服务优势包括高性能的计算机服务器、丰富的数据库资源（包含1600万+可购买化合物）、专业的分子模拟与药物设计团队、严格的数据隐私管理、以及具有竞争力的价格优势。

通常情况下，虚拟筛选的项目报告会提供每个筛选化合物库中排名前200名化合物的结构式及相关信息（以SDF、PDF、EXCEL文件形式），并提供综合排名前5名化合物与靶蛋白的对接模式图（包括2D/3D图），以及包含靶蛋白背景调研、筛选流程、5个优选化合物对接模式分析等内容的PDF项目报告。

在虚拟筛选过程中，通常采用一种软件进行筛选，例如针对不同的虚拟筛选分别使用薛定谔或Discovery Studio软件，最终作图时使用PyMOL软件。基于时间和成本的考虑，通常只会使用一个软件进行筛选。

虚拟筛选在多个药物研发领域中得到广泛应用，包括小分子药物发现（如抗癌药物、抗病毒药物）、多肽与蛋白质药物筛选（如靶向肽、抗体模拟物）、天然产物挖掘（寻找中药或植物提取物中的活性成分）、以及老药新用（快速筛选已上市药物的新适应症）。

尊龙凯时的虚拟筛选正在重塑药物研发的范式，将海量数据与智能计算相结合，显著缩短了从靶点识别到候选分子发现的时间周期。无论是小分子、多肽还是复杂生物大分子，虚拟筛选都显示出强大的应用潜力。对于药物化学家和计算生物学家来说，掌握这一技术是推动创新药物研发的关键能力。