近日，研究者们提出了一个计算机模拟工作计划，拟以公共数据库中存储的药物信息和蛋白质信息为基础，对数十亿种可能的药物与蛋白质之间的对接进行评价。纽约大学（New York University）朗格医学中心（Langone Medical Center）的药理学家Timothy Cardozo曾经于11月19日参加了美国国立卫生研究院（National Institutes of Health）在马里兰州贝塞斯达举办的“高风险-高回报”研讨会（High Risk–High Reward Symposium），并在会上展现了这种计算机模拟技术；他指出，这是人类有史以来所做的最大的药物对接计算机模拟工作。这项工作最终创建了一个名为Drugable（drugable.com）的网站，该网站获得了美国国家医学图书馆（National Library of Medicine, NLM）的支持；虽然Drugable仍然处在测试阶段，但它最终会向公众开放，从而使研究者们仅仅根据化合物的化学结构，就能够预测它们如何在体内发挥作用以及在何处发挥作用（请参阅“药物信息挖掘”）。
Cardozo承认道，计算机模拟仅仅是新药研发过程中的一个初始步骤。在预测了某种蛋白质是否能与化合物结合之后，药物研发者们必须在细胞中检测药物对这种蛋白质的作用，从而观察药物对蛋白质功能的实际影响，以及药物在不同情况下所需要的剂量等。随后再进行动物实验；如果幸运的话，研究者们接下来还可以进行人体试验。但是加利福尼亚大学（University of California）旧金山分校的计算生物学家Brian Shoichet指出，医药公司往往持有这些额外数据的专利。他指出，尽管一些公共数据库（例如由NLM进行维护的PubChem）持有药物与酵母细胞蛋白质相互作用的自动化检测结果，但是其中却包含有一些不准确的结果和假阳性结果。
尽管如此，科学家们还是已经证实计算机模拟方法能够为药物研发提供一些捷径。2012年，Shoichet与马塞诸塞州剑桥市诺华生物医学研究所（Novartis Institutes for BioMedical Research）的研究人员合作，联合开发了一种能够根据药物之间化学结构的相似性来预测药物副作用的算法。当研究者们对656种已获得批准的药物和73个生物靶标之间的相互作用进行测试时，他们发现该算法能够预测出数百种前所未知的相互作用，并且大约一半的预测结果都证实这些副作用是真的（E. Lounkine et al. Nature 486. 361-367；2012）。而Shoichet也指出，对于已知的药物，这类计算提供了一种快捷的方法来确认药物-蛋白质相互作用，以便进行深入研究。
