文章预览
探索药物和靶标之间的联系是药物发现和重新利用的必要条件。与传统方法将药物的探索视为一种二元分类任务相比，预测药物与靶标的结合亲和力可以提供更具体的信息。许多研究都是基于类似药物可能与相同靶标相互作用的假设。这些方法根据无向药物相似度或靶标相似度构造对称图。虽然这些相似性可以测量两个分子之间的差异，但无法分析其子结构的包含关系。例如，如果药物A包含药物B的所有子结构，那么在图神经网络的消息传递机制中，药物A应该获得药物B的所有性质，而药物B应该只获得药物A的部分性质。 2024年9月18日，南开大学卫金茂教授团队在Bioinformatics上发表文章Structure-inclusive similarity based directed GNN: a method that can control information flow to predict drug–target binding affinity。 作者提出了一种新的药物相似度建模方法，称为结构包含相似
………………………………
