与上海药物所合作。采用大规模模拟筛选方法发现和设计小分子抑制剂，比传统筛选方法更省时、省力，同时可以节省大量经费。在基于蛋白质功能研究基础上，针对候选药物靶标，考虑靶点蛋白的开闭合结构（图1）以及根据物种间蛋白诧异预测可能导致病理性的关键残基突变，应用网格构成的多CPU高性能通量虚拟筛选系统，从已有的化合物数据库筛选出或者设计作用于候选靶标的活性化合物，分别在分子、细胞或动物水平予以验证。由于考虑了可能突变的残基结构，对于未来可能出现的病理性变异导致的对目前药物的抗药性会得到一定程度的补偿，通过这一途径发现的靶标分子更有机会发展成为要分子（图2）。

图1   基于靶点蛋白活性结合位点虚拟筛选示意图

图2  考虑靶点的开闭合结构以及根据物种间蛋白差异预测可能导致病理性关键残基突变的虚拟筛选示意图。

图3  药物设计工作流程。综合分子对接和药效团方法的小分子虚拟筛选，可有效考虑受体和已知抑制剂信息。

      在基于靶标蛋白结构的基础上，药物模拟筛选还需要应用其他手段进行辅助，以提高成药的可能性。（图3）。

      虽然虚拟筛选技术已经在传统制药基础上大大提高了效率，但是，要为药物靶点寻找最合适的小分子进行抑制或激活，通常需要在大规模的数据库上进行筛选，故时间的消耗仍非常大。采用计算机网络系统，使筛选工作能够由现有的串行工作变成成百上千个CPU的并行处理任务，大大减少了需要的时间，同时只要每个核分配合适的小分子数，效率也会比较理想（图4）。但是，当单个核上CPU分配数目较小后，效率会大大下降（图5）。

图4    多个CPU并行效率。定义128个CPU并行时，效率为1。随着CPU数目增加，单核效率没有降低。

图5   单个CPU上不同分配比的并行效率