上世纪80年代，量子化学理论在计算机技术的发展带动下，不断被完善和推广，并与药物化学衍生出一个重要的交叉学科——计算机辅助药物设计（Computer-aid eddrugde sign,CADD）。
借助于CADD，人类可在实验前使用计算机预测虚拟药物与靶点结合的效果，这在一定程度上节省了昂贵的生物检测费用，也为针对大分子靶标的药物发现提供了更精准的手段。如HIV-1蛋白酶（HIV-PR）抑
制剂、抗SARS冠状病毒候选药物等，就源自虚拟筛选。
当前，国内外同步研发已是大势所趋，新药创制的效率较量正在升级，如何善用本土资源、提高研发的投入/产出比为业界所持续关注。尽管CADD可从源头上节省先导化合物筛选的时间，但也只有和产业实现完美对接后，才能体现出研发总体的高成效。
源头创新后劲足
“我们（在申版权专利）的软件拥有超过5000家用户，所发展的关键技术面向国内外市场以及制药企业，为我国‘重大新药创制’专项提供了强有力的技术支撑，提供候选的活性化合物。”在2011年全国药物化学
学术会议上，中科院上海药物研究所副所长蒋华良研究员就“计算药物化学领域进展”一题作了生动详实的学术报告。
蒋华良提到，由他们团队开发的药物设计软件已在30多个国家和地区得到使用，同时，多项跨区域合作网络正在形成并被推广。如以小分子化合物为探针，通过化合物三维体结构及药物靶标数据库进而预测药物潜在作用靶标等相关软件，在靶标及信号调控通路的识别和确证的应用中被证实卓有成效。
从“八五”计划开始，我国在CADD研究领域的硬件、软件和人才建设上加大投入，至今已取得多项喜人成绩。上世纪90年代后期，上海药物研究所运用相关软件，针对酪氨酸激酶、钾离子通道、COX-2和基质金属蛋白酶（MMP）等20余种靶标分子进行筛选，得到了MMP抑制剂、钾离子通道阻滞剂等多个高活性先导结构。
值得一提的是，靶标发现和药物发现原属上游的两个不同阶段，计算机辅助软件的介入可实现二者的一体化。以LigBuilder软件为例，为了验证其最新版本能否设计出新的化合物，研发者选取了环孢素的其中一个靶点，先后进行先导化合物的设计、合成与优化，最后这个产物被成功改造成一个
丙肝类候选药物。
据介绍，LigBuilder是由我国自主开发的一个从头药物设计软件，该软件目前在全球拥有1000多个用户，未来新药研发将有望借助此类设计软件攀至新的高峰。
独力难撑大船
随着研发周期的延长、投资风险的加大，人们再不可能期待下一个“重磅炸弹”会像青霉素那样是碰巧“碰”出来的。而计算机应用技术的突飞猛进，无疑为药物发现开辟了一条捷径，基于CADD的活性化合物筛选技术在过去30年间实现了飞跃式发展。
从上世纪90年代起，CADD开始得到广泛应用，当时国外各大制药公司竞相投资于CADD，不但开发出了潜在的产品，也大大促进了CADD及其软件的发展。
自此，计算机药物筛选技术进入快速上升的阶段，特别是高通量虚拟筛选（HTVS）技术出现后，先导化合物的命中率被提高将近2000倍。
记者了解到，药物靶标识别及分子设计作为“上游中的上游”，涉及相关学科的方法学新思路明显更密集，其对自身的发展方向也有着相对明确的定位。该领域强调对多学科前沿技术的综合吸收，以及向跨地域、多机构合作的转变，体现出学术界在加快技术创新、提高研发效率上已达成基本共识。尽管目前新药研发效率正逐年下降，但这些高新科技的涌现，是否预示我们即将走向一个研发突围的光辉时代？
对此，华东理工大学
药学院教授李洪林认为，不能单从上游某个环节的进展去丈量整个新药研发的总体成效。“现在人们往往存在一个误区，认为CADD的发展势头这么好，就肯定能开发出新药来。事实上，新药研发需要的是各环节的紧密衔接和配合，而不仅仅是单个或几个先进技术在起决定性作用。”
李洪林告诉记者，CADD是一种针对靶标发现和先导化合物发现的辅助性技术，它可以做到从数据库中精选出候选化合物，减少相关生物测试和改造的时间及费用，但药物研发还涉及多层次的生物学实验，后者在技术上能否缩减周期、提高效率，以及资金投入的具体情况，则不是计算机方法或技术所能解决的。
这意味着，企业如何更好地从上游手中接过传递棒将成关键。于企业而言，目前比较好的做法是：设立新药研发专项基金，同时依托研发
管理部门和人才资源，加强内部研发流程平台一体化管理。当这些有市场潜力的科技成果得到高效消化时，新药创制才真正胜利在望。
作者：
2011-12-3