分子动力学模拟（MD）提供了比对接更接近真实生物环境的“分子电影”，能够刻画蛋白与配体的动态行为、构象变化与热力学本质，是连接计算预测与湿实验之间最关键的桥梁之一。

围绕“如何用机器学习刻画蛋白质构象集合”，系统梳理了四条核心路径：多态结构生成、分子动力学加速、无序蛋白建模与实验约束融合，展现出从“结构预测”走向“动态建模”的清晰技术演化方向。