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计算机的高性能使得它们可以为药物设计中的实验室实验提供帮助。1因此计算机辅助药物设计在过去的几十年里得到了发展，充分利用高性能计算机，可以快速模拟药物设计中的诸多步骤，各种应用也逐渐发展起来。例如，NAMD (NAnoscale Molecular Dynamics)2、GROMACS3和Amber4提供了相对精确的分子动力学模拟手段，可以模拟分子体系在特定条件下的自然运动。分子对接可以探索不同分子之间的结合构象空间，帮助研究人员找到最佳的对接构象。许多专注于分子对接的方法包括DOCK、5AutoDock、6GOLD7等。随着深度学习在各个领域的卓越成就，基于深度学习的药物设计应用和模型不断涌现。Preuer等人。构建了一个前馈神经网络，并提出了一个名为 DeepSynergy 8 的模型来预测抗癌药物的协同作用。DeepTox 9 由一个深度神经网络组成，被提出用于毒性预测，并在 Tox21 挑战数据集中表现良好。10 BSite-pro 11 使用随机森林分类器仅基于序列来预测蛋白质结合位点。Lenselink 等人证明深度神经网络的表现优于生物活性基准集。12 Ciriano 等人总结了最近基于机器翻译的蛋白质化学计量建模
使用图神经网络和接触图预测药物-靶标亲和力
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