在CADD的应用中，分子对接、虚拟筛选和分子动力学模拟是最常见的几种方法。分子对接主要用于预测小分子与靶标蛋白之间的结合模式；虚拟筛选则可以从庞大的化合物库中快速识别出可能具有活性的小分子；而分子动力学模拟则帮助研究者理解这些分子间相互作用的动态特性。
随着计算能力的提升以及算法的进步，CADD正在变得越来越强大。例如，深度学习等人工智能技术已经被引入到药物设计当中，使得模型能够从海量的数据中自动提取特征并进行预测，大大提升了效率。
尽管如此，CADD仍然面临一些挑战。比如如何准确地评估化合物的成药性、如何处理复杂的生物系统等问题仍需进一步探索。此外，在实际应用过程中还需要考虑实验验证的重要性，因为即使是最先进的计算工具也无法完全替代实验室测试。
总之，计算机药物辅助设计已经成为推动医药行业发展的重要力量。未来，随着更多新技术的融合应用，我们有理由相信CADD将会继续发挥其巨大潜力，为人类健康事业作出更大贡献。
