随着学术界与企业界将变构药物视为下一代药物设计的研究方向,有关变构位点、变构共晶的报道也越来越多。如何利用好这些实验数据,针对变构位点设计筛选出成药性的化合物,以及在现有变构共晶的结构基础之上理解其变构通路/机制为变构化合物的改造提供指南是当今该领域主要面临的问题。本文将从四个章节介绍本人通过生物信息学方法对以上问题的研究工作:第一部分介绍了变构的概念及其发展历程,变构药物作为新一代药物设计发展的方向所存在的优缺点,以及目前已上市变构药物的案例,通过以上事例表明研究设计针对变构问题的算法及工具具有很重要的意义。第二部分则介绍了建立模型所需要的数据来源即变构数据库,以及发表于2016年的第三版更新工作。变构数据库自问世以来发展至今不仅仅只是停留于对变构蛋白与变构化合物的收集工作,已经发展成为从单个蛋白,蛋白家族,信号通路等多个层面研究变构现象的综合性平台,为各学科各方向的变构研究人士提供了宝贵的数据信息。第三部分是关于变构打分函数设计的研究工作。打分函数是药物设计软件的核心部分,负责从海量的化合物中筛选出潜在的先导化合物。由于变构相互作用有自己特殊的性质,普通的打分函数已经不能满足于变构化合物的筛选需要,因此变构打分函数的设计具有很现实的意义。本章首先通对打分函数发展现状的总结,阐述了设计专门针对变构相互作用打分函数的可能性与必要性。随后介绍了变构打分函数Alloscore的设计与发布,以及其后续利用深度学习模型设计变构打分函数的展望。第四部分是针对变构信号通路/机制的研究工作。由于变构药物的设计及其改造需要深入地理解变构信号在蛋白靶标上的发生及传递,因此该方面的预测也是近年来研究的热点。本章首先介绍了目前变构传导通路预测的各种方法及原理。随后重点介绍了基于蛋白动态信息网络的社区发现方法,并通过具体案例研究了PTP1B蛋白的变构传导通路。