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新方法和新技术的应用，必然会对现有的操作方式产生冲击，在药物发现过程中更是如此，由于大量新技术的应用，传统的筛选模式肯定不能适应新技术发挥作用。因此，为了提高成功率和筛选速度，积极应用新技术是必须的，但是，在研究的策略方面（包括知识、认识方面）不进行调整和改变，就会制约新技术的应用和研究进程的发展，甚至会导致错误的结果。
随机筛选策略的改变
高通量药物筛选技术的应用，改变了传统的药物发现的模式。传统的药物发现过程是从疾病或组织器官的变化开始，凡是能够改善疾病症状，改变组织器官功能的物质，就有可能发展成为药物，这种模式与药物研究的主要目的相一致，是一个直观有效的方法，而对于机制方面的研究，则是为了进一步认识药物作用进行的扩展工作。而对于高通量药物筛选，由于筛选方法是建立在分子细胞水平，由此来分析药物的治疗作用，必然存在着大量需要解决的问题。分子水平的某点变化，在疾病的病理表现中可能是微不足道的，或是要受到多种干扰。因此，用这种方法发现药物，就必须改变传统的模式，建立全新的新药发现策略。
建立基于高通量药物筛选技术上的药物发现新模式，需要解决的主要问题是活性的评价、筛选模型与疾病的相关性、影响筛选模型的可能因素、药物作用系统评价方法等。对每一个建立的高通星药物筛选模型，都需要进行系统的研究，才可能以最有效的方法发现新的药物。
定向筛选
组合化学技术应用，使活性化合物的结构优化和改造产生了巨大变化，速度和效率大大提高。对于在高通量筛选过程中发现的先导化合物，进行结构优化和改造是发现高质量药物的重要措施。根据药物发现的规律，优化或改造出的新化合物越多，最终发现药物的质量越高，因此，组合化学是使这一过程得到极大的促进。但是，考虑到筛选的样品合成的成本，组合化学的合成并非越多越好，应该有一定的限度，限定组合化合物库大小的依据应该是筛选能力（成本接受能力）和样品结构的特点，因此，设计高质量的组合化学库是重要的研究内容。这项工作也可以利用计算机分子设计和优化技术，设计目的化合物。
分子设计途径
计算机技术在药物发现中的应用有2种主要的方式：第1种方法是通过模拟药物靶点的结构，建立立体的活性位点结构，然后根据活性位点的结构特点，设计可以与活性位点相结合的化合物分子结构，然后采用合成的方法获得化合物，进行生物活性的筛选。经过实际应用，这种方法也出现了新的方式，即计算机筛选方式。计算机筛选也是通过模拟药物靶点的结构，建立立体的活性位点结构，然后根据活性位点的结构特点，在已经建立的虚拟计算机样品库中寻找可以与活性位点结合的化合物结构，然后通过购买或合成的方法获得化合物。第2种方法是在已知的活性化合物或已知的有效物化学结构基础上，参考药物作用靶点的结构特点，设计新的化合物，通过合成手段获得化合物后；进行活性筛选，这种方法的目的是获得效果更好的药物。
计算机设计或筛选的方法具有快速经济的特点，而且在理论上也是有效的，但是，计算机分子设设计或药物筛选都是建立在生物学和化学实验的基础之上，并在相关理论指导下完成的，因此，实验证据的不充分或理论的不完善，直接限制了这种方法的成功率。对这方面的研究仍有大量的课题需要继续探索和研究。