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Nwat-MMGBSA是基于在分子动力学轨迹的每一帧中包含与配体最接近的一些显式水分子而修改的MM-PB/GBSA变体。与标准MM-GBSA相比，该方法在蛋白质-蛋白质相互作用和配体-受体复合物中显示出计算与实验结合能之间的相关性显著提高。本文讨论了一种旨在最大化效能和效率的协议优化，以青霉素酶、HIV1蛋白酶和BCL-XL作为测试案例。在经典高性能计算环境和配备GPU卡的标准工作站上进行了三次计算，结果没有统计差异。在对4或1 ns长的轨迹执行Nwat-MMGBSA计算时，也未观察到与实验相关的显著差异。随后开发了一个完全自动化的基于结构的虚拟筛选工作流程，从文库设置到对接及Nwat-MMGBSA重新评分。该协议在AmpC β-内酰胺酶和Rac1-Tiam1蛋白-蛋白相互作用的回顾性虚拟筛选中，与不做重新评分或标准MM-GBSA重新评分进行了测试。在这两种情况下，Nwat-MMGBSA重新评分在ROC AUC上提供了20%到30%之间的统计显著增益，相对于对接评分或标准MM-GBSA重新评分。
Maffucci等（Sun，）研究了这个问题。