想问问分子模拟（docking，MD）在药企中实际应用的情况

chao831 · 发表于 Post on 2026-1-27 04:16:22

老师同学们大家好，

本人研究生课题主要做的是药物分子与蛋白质结合情况的分子对接和分子动力学研究。

最近让我信心产生动摇的一点是，我们通过docking、以及基于MD的MM/PBSA计算得出的各种药物分子和靶蛋白的结合力排名，并没有很好地和实验室得到的数据吻合。我一方面在想是不是我们哪里做的不对，但另一方面又在想分子模拟到底能否得到可靠的预测...

另外最近一段时间还总是在思考自己以后毕业了到底能做什么工作，和chatgpt聊了很久也只是得到类似“去药企做药物开发”“分子对接常用于筛选潜在药物候选物”“分子动力学则能模拟蛋白质或材料的动态行为，有助于理解机制、优化设计”之类的泛泛之谈...

想请教一下各种老师同学前辈是否了解在真正药企或者化学企业中分子模拟（docking，MD等）的使用情况呢？
以及目前是否有相当数量通过FDA或是欧盟批准的药物是通过分子模拟，或者更广泛的来说是通过computational chemistry/computer-aided drug design，而得到早期候选物的呢？
如果还能指点一下小弟对未来就业方向的思考就更不甚感激了

wbqdssl · 发表于 Post on 2026-1-27 16:22:56

1）”通过docking、以及基于MD的MM/PBSA计算得出的各种药物分子和靶蛋白的结合力排名，并没有很好地和实验室得到的数据吻合。“ 这种方法精度有限，是已经广泛证明了的。真正产业化的，至少也要算absolute binding free energy这种精度更高的自由能计算。
2）“目前是否有相当数量通过FDA或是欧盟批准的药物是通过分子模拟，或者更广泛的来说是通过computational chemistry/computer-aided drug design，而得到早期候选物的呢？”当然有，你去搜一下Schrodinger公司，他们的网页上有很多案例。我也上传了一些他们的海报，你可以看一下他们的workflow是如何利用CADD和计算工具的。

case study.zip (5.1 MB, 下载次数 Times of downloads: 19)
3）“chatgpt聊了很久” 你不如去看看顶刊里的CADD或是计算化学内容和他们是如何发挥作用的，比AI好多了。

student0618 · 发表于 Post on 2026-1-28 12:05:38

如2楼所说应直接看文章、或者任何10年以上软件的案例。要过fda需时很长，成功的多是较老的成果了。

LLM 很常见会有迎合试用者给满情绪价值的倾向，没办法商业用途需要这种。用LLM 找资料应该小心检查原文。

chao831 · 发表于 Post on 2026-1-28 17:02:06

wbqdssl 发表于 2026-1-27 16:22
1）”通过docking、以及基于MD的MM/PBSA计算得出的各种药物分子和靶蛋白的结合力排名，并没有很好地和实验 ...

感谢！学习了

gkybuct · 发表于 Post on 前天 15:35

我研究生课题做的东西几乎和你一样，做的过程中也一直在怀疑预测准确性。个人感觉传统的MMPBSA方法来计算结合力排名不太行导致的，建议多查查别的计算方式。确实这个方向感觉不好找工作目前已转行.

Luciferly · 发表于 Post on yesterday 09:36

我是实验组这边，感觉有些评分很好的结构合成难度很高；如果想结合产业这边的话还是和后端合成的小组聊聊的好。

chao831 · 发表于 Post on yesterday 22:34

gkybuct 发表于 2026-3-4 15:35
我研究生课题做的东西几乎和你一样，做的过程中也一直在怀疑预测准确性。个人感觉传统的MMPBSA方法来计算结 ...

感谢分享，我也是之前看了看就业市场，感觉好像药企中招这个方向的并不多

beyond · 发表于 Post on yesterday 22:35

现在好多都在用FEP做筛选，openFE可以看看，开源免费
Schrodinger的FEP+口碑很好，药企用得也不少，
主要他们的小分子力场OPLS做得好，还不开源

如今要去药企研发，只会docking，MD，是不够的
需要AI/ML，还要会做pipline
python是必备的

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