众所周知，创新药物研发周期长、投入高、风险大。据统计，一个新药的平均研发周期长达12年，平均研发成本高达26亿美元。先导结构的发现和优化是新药研发中最富挑战性和创造性的阶段。源头创新不足，缺乏先导结构发现的关键技术一直是造成新药研发成功率低的主要原因。

先导化合物的发现和优化是新药开发中不可或缺的部分。计算机虚拟筛选（VS）技术能帮助我们有效发现结构新颖的活性分子，在药物开发的早期阶段发挥显著作用。我们课题组通过整合计算模拟以及体内/体外生物活性评价，针对多种重要药物靶点进行了先导化合物的筛选与优化。我们的优势在于广泛并深入涉足药物临床前开发的各个阶段，包括先导化合物的发现、化学合成优化、ADMET评价以及化学/生物活性检测等，能加快药物发现和开发的速度，并降低药物开发的成本。目前我们将采用本课题组发展的生物活性筛选方法、分子生成和优化方法、成药性和安全性预测方法、选择性/脱靶性/耐药性评价方法、分子动力学模拟和结合自由能计算以及后续的生物活性体内体外实验验证来全方位的进行先导化合物的发展和优化改造，旨在发现具有高成药性的潜在药物分子进入后续的临床实验研究。我们研究的药物靶点包括PARP1、RSK2、EIF2K、BRD4和DDR1等。例如：我们采用基于分子对接和计算生物指纹谱的虚拟筛选技术和体外生物活性评价，成功发现了一系列结构新颖的PARP1小分子抑制剂。其中活性最优化合物的IC50为0.13μM，活性是参比已知阳性化合物活性相当。