发现有效的药物和识别靶蛋白是治疗COVID-19的迫切需要。基于蛋白质结构的分子对接是一种广泛应用的发现药物靶标活性化合物和预测活性化合物潜在靶标的方法。然而,该方法的固有缺陷可能导致假阴性结果,例如蛋白质结合囊的不同构象差异很大,或者数据库缺少靶蛋白信息。作为对现有COVID-19蛋白结构平台(D3 Docking)的补充,研究者开发了基于配体的方法——D3相似性(D3 Similarity),该方法基于提交的分子与活性化合物数据库中的分子相似性评估,囊括SARS、MERS和SARS-COV-2生物活性分子组成的现有报道。研究者在分子结构二维和三维相似度评价的基础上,根据相似度排序结果进行虚拟筛选和目标预测。通过两个例子,研究者证明了D3相似度在COVID-19上用于药物发现和靶标预测的可靠性和有效性。D3相似度可在https://www.d3pharma.com/d3target-2019-ncov/d3similarity/index.php免费获得。