基于结构特征的药物靶点亲和力预测

预测药物与其靶向蛋白的结合亲和力是研发新药的关键步骤。传统的湿实验耗时长,成本高。随着人工智能技术的快速发展,在药物筛选阶段应用深度学习的技术可以大幅度提升研发效率。针对上述问题,提出一种基于卷积神经网络预测药物靶点亲和力的方法。将蛋白质和小分子的结构特征分别转换成对应的三维矩阵,送入对应的三维卷积神经网络中进行训练,然后再通过若干层全连接神经网络提取特征值,得到最终的亲和力值。实验结果表明,该模型可有效地预测药物靶点亲和力,具有良好的应用前景。