人类每天都暴露在各类化学品及环境污染物中,针对这些化学物质毒性的评价是十分庞大的工作。任何化学物的生物学效应都与其结构有关,定量构效关系(QSAR)模型可通过对一组化合物的结构及毒性效应数据建模,以预测其它结构已知的化合物对机体的潜在毒性作用,是一种高效、简便的计算机模拟方法。到现在为止,QSAR模型研究已经日益成熟,在毒理学各个领域都有应用。急性毒性是化合物危险性评估中的基础,一般都要首先进行急性毒性实验,以对化合物毒性有初步了解。已有的预测化合物急性毒性的QSAR模型可以分为两大类：全局QSAR模型和局部QSAR模型。前者在构建模型时纳入了各类型化合物作为训练集,而后者则是仅用某一类或几类化合物构建模型。全局模型因为在建模时纳入了更多类型的化合物,使得模型具有更大的应用范围,但预测能力较弱；而局部模型的预测能力得到大大提高,但其应用范围较小。致突变性是遗传毒性中的一种,由于其机制较复杂,并可通过多种实验来测定,当前用于预测致突变性的QSAR模型毒性终点多为"阳性/阴性"这类定性指标。为了通过QSAR模型对遗传毒性机制做进一步理解,同时提高模型的稳健性和预测能力,一些诸如量子力学、分子连接性类的描述符也逐渐被应用到模型当中。现有的致突变性预测模型灵敏度多在60％-80％,特异度在30％-74％,甚至超出了一些实验的预测能力。生殖发育毒性由于机制复杂,并且现有可用于建模的数据不多,质量也参差不齐,构建QSAR模型预测化合物生殖发育毒性的研究范例数量较少。其中,针对雌(雄)激素受体结合影响的模型数量最多,其次是针对某一类或几类化合物的局部QSAR模型,而基于大量不同类型化合物构建的全局QSAR模型研究很少。一些化合物的毒性效应只集中于某一种或几种靶器官,针对靶器官毒性的评价在药物研发早期阶段有着重要的作用。目前关于预测肝毒性的研究报道数量很多,建模数据类型多样,构建出的QSAR模型在稳健性和预测的准确度上也十分可观；而关于预测心脏毒性的研究仅集中于针对hERG通道的抑制作用,缺乏包括其它机制的更全面的预测模型；关于其它器官毒性的研究则十分匮乏。相信随着对各类型毒性作用机制的深入了解,以及"大数据"时代的全球范围内数据的共享,构建QSAR模型预测化合物毒性的研究一定会有更大的发展,取得更多的研究成果。