课题组长期聚焦典型“难成药”靶标——蛋白质-蛋白质相互作用（Protein–Protein Interactions, PPI）的预测与调控研究，致力于发展面向创新药物研发的计算理论、算法与关键技术。针对药物设计中高维复杂性与数据稀缺性并存的核心挑战，构建融合物理规律模型与人工智能数据驱动模型的协同药物设计新范式，推动药物分子创新设计与创制机制的发展。

  围绕创新药物发现全过程，课题组建立了三层递进式理性设计计算方法体系，并持续以算法创新驱动方法迭代与能力拓展：（1）蛋白质动态结构与功能机制解析，揭示生物大分子的构象演化规律及其功能调控机制；（2）蛋白质-蛋白质相互作用预测与可药位点精准挖掘，解析关键相互作用网络，发现并评估潜在干预靶点；（3）多模态药物分子智能设计，发展占位驱动调控小分子、事件驱动蛋白降解剂等新型药物的理性设计与优化方法，推动原创药物分子的高效发现。

  依托上述研究体系，课题组围绕抗肿瘤、代谢调控及广谱抗病毒等领域开展创新药物研发，推动人工智能、计算生物学与药物化学的交叉融合，为“难成药”靶标的精准干预和原创药物发现提供理论基础、算法支撑与关键技术。

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