3D-QSAR（三维定量构效关系）技术在计算化学领域扮演着关键角色，旨在预测分子在生物体内的活性及其它结构相关属性。这一技术基于以下前提：分子结构的数学描述与其生物活性存在可量化的关联。在应用3D-QSAR时，化学描述符（如分子构型和理化特性）作为分析基础，与分子生物活性参数（如功效和毒性）结合进行分析。利用多种数学模型，如线性回归、支持向量机或神经网络，3D-QSAR方法能够预测未知化合物的生物活性。该技术在药物开发、环境风险评价和农业化学品开发等多个领域展现出价值，为科学家提供高效工具，不仅加快了特定生物活性化合物的筛选和设计，还降低了实验成本和对动物实验的依赖。

在3D-QSAR建模中，我们考察了20种药物分子的三维结构特征，包括ALogP、分子量、环数量（包括芳香环）、氢键供体和受体数目、柔性键数、分子片段的极化表面积、扭转能、溶剂可接触表面积、分子体积，以及其他分子指纹信息。将这些特征和药物分子在特定溶剂中的增溶倍数相联系，建立的模型成功预测了特定增溶剂中某药物分子的增溶倍数，且预测结果与实验数据和其他模拟值之间的误差在5%以内，显示了模型的准确性和可靠性。