在生物医药领域的探索进程中，生物活性肽凭借其独特的生物学特性，逐渐成为研究热点。近几十年来，无论是学术科研机构还是工业界的实验室，都对将肽类物质开发为潜在治疗药物表现出日益浓厚的兴趣。
生物活性肽之所以备受关注，核心在于其具备治疗多种疾病的巨大潜力。一方面，它能以高度的特异性作用于疾病相关靶点，精准干预病理过程；另一方面，与传统的化学合成药物相比，生物活性肽通常具有更好的生物安全性，在体内引发的不良反应相对较少。
当与小分子物质进行对比时，肽类的优势更为凸显。在调控关键的蛋白质 - 蛋白质相互作用方面，肽类作为抑制剂或者通用调节剂，是更为理想的候选者。这是因为蛋白质 - 蛋白质相互作用的界面往往具有较大的面积且结构较为复杂，小分子物质由于自身结构和尺寸的限制，难以有效结合并发挥调节作用。而肽类凭借其构象的可塑性，能够更好地适配这些复杂的相互作用界面。特别是对于那些具有较大且平滑表面的 “不可成药” 蛋白质，传统的小分子药物几乎无法对其进行靶向作用，而肽类却能利用自身的构象灵活性，较为轻松地实现与这类蛋白质的靶向结合，为治疗相关疾病开辟了新的途径。
要发现能够作用于疾病相关蛋白质靶点的生物活性肽，传统的实验方法通常需要对大型的肽文库进行高通量筛选。然而，这种实验筛选方式不仅成本高昂，而且效率较低。在此背景下，计算机模拟方法（in silico 方法）凭借其低成本、高效率的显著优势，在生物活性肽的发现过程中得到了广泛的应用。
其中，基于结构的虚拟筛选（Structure - based virtual screening, SBVS）是计算机辅助筛选的重要手段。该方法利用靶点蛋白质的三维结构信息，从庞大的化合物或肽库中，通过计算机模拟的方式虚拟筛选出可能与靶点结合的候选分子。这种方式极大地减少了实验筛选的工作量，降低了研究成本，同时也提高了发现具有潜在生物活性肽的效率。
不过，将肽类作为治疗药物也面临着诸多潜在挑战。例如，肽类在体内的稳定性较差，容易被蛋白酶降解，从而导致其生物利用度降低；此外，肽类的细胞穿透能力也可能受到限制，影响其在体内的作用效果。