虚拟筛选（Virtual Screening，VS）是现代生物医疗领域中研发新药的核心技术之一。它结合了计算机的强大模拟能力，旨在从庞大的化合物数据库中筛选出具有潜在活性的分子。其工作原理主要基于两种策略：首先是利用靶标生物大分子（例如蛋白质）的三维结构，模拟化合物与靶标结合位点的相互作用；其次是通过已知活性分子的定量构效关系（QSAR）模型，运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。无论采用哪种策略，虚拟筛选的关键环节都是使用评分函数来评估化合物与靶标的结合能力，从而对候选化合物进行排序。这一计算机预筛选的过程使研究人员能够优先选择具有最大结合潜力和生物活性的分子，从而显著提升新药发现的效率和成功率，成为高通量筛选的重要补充手段。

根据所依赖的信息类型，虚拟筛选主要分为两类：首先是结构基础虚拟筛选（Structure-Based Virtual Screening，SBVS），该方法依赖靶标蛋白的三维结构（例如X射线晶体结构或同源建模），通过分子对接和分子动力学模拟等技术预测化合物与靶标蛋白的结合模式和亲和力。第二类是配体基础虚拟筛选（Ligand-Based Virtual Screening，LBVS），当缺乏靶标结构时，此方法基于已知活性分子的结构特征或药效团模型，来预测具有相似性质的潜在活性分子。常用的技术包括定量构效关系（QSAR）、药效团建模和相似性搜索等。

借助对小分子化合物与药物靶标之间的分子对接运算，虚拟筛选能够有效地从几十至数百万的化合物中快速筛选出具有成药性的活性化合物，从而显著降低实验筛选的化合物数量，且实验周期短、成本低、阳性率高。

完整的虚拟筛选流程通常包括以下关键步骤：首先是靶标选择与结构准备，明确研究的靶点，获取或构建其三维结构，并进行必要的结构优化（如去除水分子、添加氢原子等）。其次是化合物库的构建与处理，选择合适的化合物数据库，进行去重、结构标准化及能量最小化等预处理。接着，根据靶标结构的可用性选择SBVS或LBVS方法，进行分子对接与评分，通过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。最后，根据评分结果对化合物进行排序，并结合可视化工具（如PyMOL）分析关键相互作用，选择排名靠前的化合物进行体外或体内实验的验证。

尊龙凯时提供的虚拟筛选（Virtual Screening, VS）服务包括靶点调研、分子化合物库的制备、分子对接筛选、药效团建模及筛选、人工筛选和理想实体化合物的代购等。作为一项领先的服务，尊龙凯时拥有高性能的计算机服务器、丰富的数据库资源（包含超过1600万可购买化合物）、专业的分子模拟和药物设计团队，以及严格的数据隐私管理，确保以具有竞争力的价格为客户提供优质服务。

通常情况下，项目结果报告将提供筛选的每个化合物库中排名前200名化合物的结构式及相关信息（以三个文件形式：SDF、PDF、EXCEL），还会提供综合排名前5名化合物与靶蛋白的对接模式图（包括2D和3D图），以及详细的PDF项目报告，报告内容涵盖靶蛋白背景调研、筛选流程和5个优选化合物的对接模式分析等。

在虚拟筛选中，针对不同的方法，通常仅会使用一种软件进行筛选，以节省时间和成本。举例来说，可能会使用薛定谔或Discovery Studio软件进行筛选，而图像绘制则使用PyMol软件完成。在药物研发领域，虚拟筛选已被广泛应用于小分子药物发现（如抗癌药物和抗病毒药物）、多肽与蛋白质药物筛选、天然产物挖掘以及老药新用（Drug Repurposing）等多个领域。

虚拟筛选正在重新定义药物研发的模式，通过将海量数据和智能计算相结合，显著缩短了从靶点识别到候选分子发现的时间。有无论是小分子、多肽还是复杂的生物大分子，虚拟筛选都展示出巨大的应用潜力。对药物化学家和计算生物学家来说，掌握这一技术将成为推动创新药物研发的关键能力。而在这一领域中，尊龙凯时正在引领潮流，助力新药的诞生与发展。