药物的性质与其结构密切相关，结构决定了化合物的内在性质(如分子体积、分子连接性、电荷分布、脂溶性)、化学性质(如pKa、稳定性)和生物性质(如活性、毒性、生物转化、药代动力学)。构性相关(SPC)或构性关系(SPR)主要研究二者之间的规律，其中药物的化学结构与生物活性的关系，简称构效关系，一直是药物化学和药理学研究的中心问题，也是药物设计的基础。生物活性的改变可以是生物系统状态的改变，即药效学的影响，也可以是药物在生物系统中的位置和分子结构的改变，即药代动力学的影响，或者是对生物系统的毒性作用。药物与生物系统受体的相互作用导致生物活性，是药物分子和受体大分子的物理、化学性质和化学结构相互适应和相互作用的结果。药物分子结构的改变可能引起生物活性强度的改变(即量变)或生物活性类型的改变(即质变)。
研究构效关系的目的是获得一种药物的生物活性与其结构之间的依赖关系的规律，从而分析和了解一种药物的作用机制和作用方式，预测一种化合物的生物活性。与药物受体和生物活性相互作用的机制一般是药物(小分子)与生物(大分子)在体内的反应，或者是一个物理化学平衡过程。然而，到目前为止，大多数药物的作用机制仍不清楚，因为受体分子或受体结合位点的结构相当复杂，其组成、特性和空间结构尚未彻底了解。在这种情况下，对药物构效关系的研究可以间接阐明药物的作用机制。
利用药物构效关系的研究成果对新药设计具有重要意义，可以为有效研究药物作用规律、合理设计新药提供理论依据和实践指导。例如诺氟沙星，是日本杏林公司于1978年通过定量构效关系设计并上市的新型抗菌药物。除药效学外，药物设计的构效关系研究还包括构效关系研究(SKR)和构效关系研究(STR)。区分决定药物疗效的基团(即药效团)、影响药代动力学的结构部分(药代动力学基团)和毒性基团，以便在设计药物时考虑药物的代谢性质和毒性，为设计高效、低毒、安全的新药提供依据。
还有与药物研究的结构特性相关的结构-亲和性关系(SAFIR)和结构-代谢关系(SMR)。
药效构象
构象是由于有机化合物中单键的自由旋转，形成各种不同空间排列的立体图像。其中能量最低的构象最稳定，是首选构象。药物的构象变化与其生物活性之间有着重要的关系，因为受体大分子的结构和构象在诱导fit方面与药物是互补的。为了实现互补性，当药物与受体相互作用时，药物本身不一定采用其优势构象，而是发生构象重组。药物为了与受体的结合位点结合而采用的构象称为活性构象，而药物分子与受体结合时采用的实际构象为药效构象。以棕榈酸为例，其在水溶液中的优势构象表现为伸展构象，而与脂肪酸结合蛋白(FABP)结合的药物构象为收缩构象。在FABP的诱导下，棕榈酸被扭曲成收缩的活性构象，然后才能与FABP结合。
在分子可能的构象中，原子之间的距离、原子核之间的斥力、电子之间的相互作用以及原子核与电子之间的引力都不一样，所以具有不同的能量。分子的构象可以通过理论计算或实验测量得知。比如进行构象分析，计算不同构象的相对能量，从而得到能量最低的构象；x射线衍射可以确定晶体结构，晶体的状态代表分子处于晶格形式时的低能构象。核磁共振是通过偶合常数、化学位移等实验数据计算药物在溶液中不同构象的比例，从而估算药物在体液环境中的存在形式。然而，药效构象与固体和液体实验确定的或理论计算的孤立分子状态的优势构象不一定一致。药效构象允许热力学不稳定的构象，其能量差由与受体的点相互作用释放的能量来补偿。当扭转势垒较小时，生物相中的构象转变是允许的。
定量结构-活性关系(QSAR)
从定性的角度讨论了药物的化学结构与生物活性的关系，即分子结构和构象的变化与生物活性的存在和强弱的关系来推测药物的作用方式和机制。构效关系研究的重要突破是量化，这极大地促进了当时药物设计的发展。定量构效关系的研究可以推断药物作用机制，预测新设计化合物的生物活性，指导新药设计，提高成功率。
定量构效关系(QSAR)研究一组化合物的生物活性与其结构特征之间的关系。结构特征由物理化学参数、分子拓扑参数、量子化学指数和/或结构碎片指数表示。用数理统计方法进行数据回归分析，用数学模型表达和总结数量变化规律。由于数学模型的参数大多是从化合物的二维结构中获得的，这种定量构效关系研究可以称为2D-QSAR。二维结构是指原子的连接顺序和方式，也可以反映几何异构体存在时构型与活性的关系。
早在100多年前，药理学家就试图用函数式来表达构效关系。但由于当时科技水平的限制，缺乏表征化学结构的物理量，未能得到实际的发展和应用。直到1964年，Hansch和Fujita首次将物理有机化学中取代基的Hammett方程中Hammett常数的定量处理方法应用于生物活性与结构的定量关系，首次建立了定量构效关系的研究方法。同时，本文提出的Free-Wilson模型通过加入取代基的活性贡献来确定定量构效关系。Kier等人的分子连接性定律通过拓扑学描述化合物的化学结构。这些物理化学参数、结构参数、几何参数、电学参数和拓扑参数与生物活性之间的相关性研究大多采用多元回归分析来求解数学模型。此外，模式识别的人工智能技术和人工神经网络方法用于统计。
在QSAR，生物效应的大小通常用产生标准生物效应时药物的摩尔剂量或物质的量浓度的负对数[lg(1/C)]来表示。但标准的生物效应大多是用剂量效应曲线的敏感部分来表示的，如酶抑制剂抑制50%药物特异性结合的物质的浓度(IC50)，半致死物质的浓度(LD50)，产生50%最大效应的药物的浓度(ED50)。
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