虛擬篩選：先搜索，再合成
虛擬篩選用計算來對一個龐大的庫排序，使你只合成和測試最有希望的那一小部分。當你擁有靶點的結構時，主力工具是分子對接：計算機把每個候選分子擺放在結合口袋內，再由一個打分函數估計它契合得有多好。當你沒有結構但有已知活性分子時，則可以把候選分子與一個藥效團模型——結合分子必須呈現的特徵的抽象模式——進行匹配。
其吸引力在於覆蓋範圍：現代按需合成的目錄收錄了數十億可合成分子，你無需擁有任何一個樣品就能對它們逐一對接。問題在於誠實。打分函數是對結合的快速近似，而非測量；它平均排序得不錯，但對許多單個分子是錯的。虛擬篩選富集你的候選名單——但它不能為苗頭蓋章認證。每一個計算選出的分子，仍然必須被真正合成和測試。
DNA編碼庫：一管之中數十億
DNA編碼庫（DEL）把組合化學推向極致。每個分子都構建在一條DNA鏈上，這條鏈像條碼一樣記錄其合成歷史：每一個化學步驟都附加一個獨特的DNA標籤。由於標籤能告訴你結構，你可以把數百萬乃至數十億個不同的化合物匯集到一個試管中，對固定化蛋白質一次性全部篩選。
- 用拆分-混合法合成庫：每一步把混合物拆開，讓每一份與不同的構建模塊反應，附上對應的DNA標籤，然後重新合併。
- 把整個混合庫與固定化靶點一起孵育；洗掉所有不黏附的東西。
- 洗脫結合分子，用PCR擴增它們的DNA標籤；定序以讀出哪些結構被富集了。
- 重新合成富集程度最高的苗頭（不帶DNA），並在常規檢測中確證其活性。
DEL以比任何實體篩選庫都更低的成本覆蓋更多的化合物。但其化學必須與DNA相容，這限制了可用的反應，而且DNA標籤本身也可能影響結合。最後一步是不可商量的：DEL的輸出只是一個假說，直到不帶DNA的分子被合成出來、並被證明能獨立地具有活性為止。
選擇——或組合——這些方法
這些方法是互補的，而非對立的。虛擬篩選最便宜，並且能基於結構或已知活性分子工作，但也繼承了其打分的全部盲點。DEL觸及可合成化學中最廣闊的一片，但限制了反應類型，並需要一個你能固定化的蛋白質。經典高通量篩選在最接近真實檢測的條件下測試實體化合物，但每個化合物的成本最高。如今許多團隊把它們疊加使用：用對接來聚焦一個DEL，或用高通量篩選去確證一個虛擬苗頭。每一次的決定因素都相同——你是否有結構、能否把蛋白質固定化，以及你負擔得起合成什麼。