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English(EN) HierDTA: Hierarchical Structure-Aware Representation Learning for Drug--Target Affinity Prediction

新型分层AI模型提升药物-靶点亲和力预测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了HierDTA，一个用于预测药物-靶点亲和力（DTA）的新型框架，通过整合药物和蛋白质的分层结构感知表示来提高准确性。该模型将药物表示为异构图，并通过残基相互作用图表示蛋白质，利用交叉注意力来模拟它们之间的特定关系。HierDTA在DAVIS和KIBA数据集上表现出卓越的性能，在泛化能力方面显示出显著的改进，尤其是在未见蛋白质的冷启动场景下。 AI

影响 该模型通过提高识别潜在药物-靶点相互作用的准确性和效率，有望加速药物发现。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Huangchao Xu, Baohua Zhang, Qian Liu, Zhong Jin, Yi Du ·

    HierDTA：用于药物-靶点亲和力预测的层次结构感知表示学习

    arXiv:2610.27001v1 Announce Type: cross Abstract: Drug--target affinity (DTA) prediction plays an important role in computer-aided drug discovery, where reliable computational models can help prioritize compound--protein pairs before experimental validation. A key challenge in DT…

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