小分子化合物，由于具有良好的代谢动力学特征，仍是当前药物的主流。然而小分子结构相对简单，选择性结合预定靶标的能力有限，往往能和预定靶标之外的蛋白结合，产生意外的生理效用。因此，全面了解一个小分子在体内可能作用的全部靶标蛋白，对于理解该小分子的作用机理和评估其药用价值有重要意义。本项目基于完成人2003年提出的“反向对接”识别化合物体内作用靶标的方法，分析了该方法的不足之处，通过建立“序位回归”的统计方法修正分子对接打分函数中的“蛋白间噪音”，建立了更为精确的识别化合物体内作用靶标的计算方法。应用这一方法，本项目评估了通过靶标预测方法预测小分子可能的治疗作用、副作用、代谢动力学特征的能力。当前新药研发的一个热点是通过组合药物来实现更加有效和安全的治疗，常有组合无关药物产生全新治疗效用的例子，也常有组合药物产生意外严重副作用的例子。从识别小分子体内作用的全部可能靶标蛋白入手，可能是研究药物合理组合规律的有效手段。因此，本项目按计划建立了已知组合药物的数据库（成功和失败的例子），准备下一步开展基于预测靶标的药物合理组合规律研究。已发表4篇SCI论文（一区3篇，二区1篇），另2篇论文投稿中。