タンパク質-リガンドドッキング
計算能力は過去10年間で飛躍的に向上し、コンピュータ支援の薬物設計において、より洗練された計算集約的な手法を使用できるようになった。ただし、ドッキング方法論における受容体の柔軟性への対応はまだ厄介な問題である。この困難さの背後にある主な理由は、この種の計算で考慮しなければならない多数の自由度である。しかし、ほとんどの場合は、それを無視すると、実世界の設定での結合ポーズ予測の点で乏しいドッキング結果につながる。この問題を克服するために粗視化タンパク質モデル(英語版)を使用することは、有望なアプローチであると考えられる。粗視化モデルは、タンパク質受容体の大規模なコンフォメーション遷移を繁盛に行うため、タンパク質-ペプチドドッキングの場合によく実装されている。