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    Bioinformatics丨GraphDTA用图神经网络预测药物靶点的结合亲和力

    今天给大家介绍迪肯大学Thin Nguyen教授等人发表在Bioinformatics上的一篇文章 “GraphDTA: predicting drug–target binding affinity with graph neural networks” 。药物再利用可以避免昂贵和漫长的药物开发过程,估计新药物-靶标对相互作用强度的计算模型可加快药物的再利用,然而,以往的模型均是将药物表示为字符串,但这不是分子表示的合理方式,所以作者提出了一种新的GraphDTA模型,将药物表示为图,并使用图神经网络预测药物与靶点的亲和力。结果表明,图神经网络不仅比非深度学习模型更能预测药物靶点的亲和性,而且比其他深度学习方法更有效。

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