虚拟筛选（Virtual Screening，简称VS）也称为计算机筛选，是一种基于药物设计理论，借助计算机技术和专业应用软件，从大量化合物中挑选出一些有苗头的化合物，进行实验活性评价的方法。其主要目的是从几十个乃至百万个分子中筛选出新的先导化合物，以降低实际筛选化合物数目，同时提高先导化合物发现效率。

      虚拟筛选技术可以分为基于受体的虚拟筛选和基于配体的虚拟筛选。基于受体的虚拟筛选从靶蛋白的三维结构出发，研究靶蛋白结合位点的特征性质以及它与小分子化合物之间的相互作用模式，最终从大量的化合物分子中挑选出结合模式比较合理的、预测得分较高的化合物，用于后续的生物活性测试。而基于配体的虚拟筛选一般是利用已知活性的小分子化合物，根据化合物的形状相似性或药效团模型在化合物数据库中搜索能够与它匹配的化学分子结构。

在科研过程中，虚拟筛选能够有效地和实验互补，提高论文逻辑合理性以及文章质量。通过虚拟筛选，研究人员可以在实验室实际合成和测试化合物之前，通过计算机模拟的方式预测化合物的生物活性、药理学性质和毒理学特性，从而减少药物研发的时间和成本。

      虚拟筛选技术在计算机辅助药物发现（Computer Aided Drug Design，简称CADD）中发挥着关键作用，其在筛选药物方面的有效性得益于先进的计算能力的崛起和大规模生物分子数据集的可用性，从而加速了药物发现的进程。据报道，虚拟筛选的阳性率为5%~30%，利用虚拟筛选成功辅助药物设计的案例逐年增多，使其已成为目前最有潜力的药物开发工具。

1. 靶点调研：这是虚拟筛选的第一步，需要对目标靶点进行深入的研究，了解其结构和功能，以及是否有已知的参考药物和结合模式信息。这些信息是后续建立筛选模型的基础。

2. 筛选模型建立：基于靶点蛋白的结构，结合已有的药物结合信息或预测的药物结合模式，建立合适的筛选模型。筛选模型的精确性和可靠性对于虚拟筛选的成功至关重要。

3. 化合物库选择：化合物库的选择直接影响到虚拟筛选的结果。应从FDA现有的药物库、其他类药化合物库或易于购买的化合物中获取，确保化合物库的多样性和质量。

4. 筛选模型精度选择：这包括静态的蛋白与化合物的分子对接，以及动态的蛋白与化合物的MD自由能计算。根据研究目标和需求，选择合适的精度进行筛选。

5. 虚拟筛选与实验验证相结合：虚拟筛选的结果需要通过实验验证来确认其有效性。通过购买化合物进行Assay实验，找到满意的潜在药物或继续优化活性。

6. 避免常见误区：在虚拟筛选过程中，需要避免一些常见的误区，如过度依赖计算机预测结果，忽视实验验证的重要性；或者忽视化合物的生物可利用性和安全性等问题。