综述：从分子到药物：分子动力学与对接在乳腺癌治疗中的应用

本综述系统探讨了分子动力学（MD）与分子对接技术在乳腺癌靶向治疗中的前沿应用，涵盖受体动态（如ER/HER2）、耐药机制与药物筛选策略，为个性化疗法开发提供了原子层面的理论支撑与创新方向。

　　

分子动力学与经典势能函数

分子动力学（MD）模拟通过牛顿第二定律逐步更新原子位置与速度，在飞秒级时间尺度上追踪蛋白质、核酸及配体的运动轨迹，揭示实验难以捕捉的动态生物过程。该方法为研究乳腺癌相关蛋白的构象变化与分子相互作用提供了关键工具。

分子对接

分子对接通过计算预测分子间形成稳定复合物的三维构型，结合评分函数筛选最可能的天然结合模式。其在虚拟筛选中广泛应用于乳腺癌靶点抑制剂识别，但准确性受限于结合位点误判、化合物库适用性及构象生成一致性等问题。

临床转化的挑战

尽管分子对接与MD在计算机辅助药物设计（CADD）中地位显著，其临床转化仍面临精度、验证与可解释性瓶颈。对接协议常出现结合位点误识别、评分函数与实验结合亲和力相关性弱等问题，且MD模拟受限于力场精度与时间尺度，需结合实验数据验证。

人工智能与机器学习在分子模拟及药物发现中的应用

人工智能（AI）、机器学习（ML）与深度学习（DL）构成多层级计算智能体系。ML通过监督/无监督/强化学习从数据中提取模式，DL则利用多层神经网络处理高维任务（如图像分析、自然语言处理及分子性质预测）。近年来，AI/ML技术已显著加速乳腺癌靶点发现、化合物筛选及耐药机制解析。

分子模拟在癌症研究中的实践

乳腺癌作为女性最常见恶性肿瘤，其分子模拟研究聚焦于关键靶点如雌激素受体（ER）、人类表皮生长因子受体2（HER2）、细胞周期蛋白依赖性激酶（CDK）、微管结合位点以及新兴调控因子MELK、MDM2和PARP-1。MD与对接技术指导了小分子、植物化学物及多肽疗法的理性设计，提升药物选择性与稳定性。此外，这些方法有助于解析肿瘤微环境互作、癌症干细胞信号通路及化疗耐药机制，推动个性化治疗策略发展。

结论

分子动力学与分子对接已成为乳腺癌研究中不可或缺的工具，通过原子级洞察推动靶向治疗创新。未来需整合多组学数据、优化算法精度并加强实验验证，以克服临床转化障碍，最终实现精准医疗在乳腺癌治疗中的全面应用。