在药物研发的复杂过程中，计算化学作为一门交叉学科，正扮演着越来越重要的角色，它利用数学和计算模型来模拟和预测分子的物理、化学性质，以及它们与生物大分子（如蛋白质、DNA）的相互作用。
一个关键问题是：如何利用计算化学精准预测药物的疗效？这涉及到对药物分子的结构-活性关系（SAR）的深入理解，通过量子力学和分子力学计算，我们可以评估药物分子与靶点结合的稳定性和亲和力，预测其药代动力学和药效学特性。
这并非易事，计算模型的准确性受限于对分子间相互作用的理解深度、计算资源的限制以及实验数据的可获得性，科学家们不断优化算法、增加计算精度，并努力将计算结果与实验数据紧密结合，以提升预测的可靠性。
计算化学为药物设计提供了强有力的工具，它不仅加速了药物研发的进程，还为新药发现开辟了新的路径。
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计算化学通过模拟分子间相互作用和药代动力学，精准预测药物疗效与安全性，其强大的虚拟筛选能力为新药的发现与设计提供了科学依据。
计算化学通过分子模拟和药效团分析，精准预测药物与靶点的相互作用及疗效潜力。
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