换一批人工智能预测药物-靶标相互作用研究进展
Research progress in artificial intelligence for predicting drug-target interactions
摘要药物-靶标相互作用(DTI)鉴定是药物研发中的关键步骤,可有效缩小候选药物分子的搜索范围.同时,DTI鉴定也是多重药理和药物重定位等研究的基础.然而,通过生物实验研究DTI耗时长、成本高且伴有一定的盲目性.随着信息科学的飞速进步,人工智能(AI)在药物研发领域得到广泛应用,成为研究DTI的有效策略.根据算法设计原理的不同,用于DTI预测的AI方法可分为基于相似性、基于特征、基于网络和基于深度学习4类.本文重点介绍该4类方法的构建思路,并讨论模型评价问题和负样本问题.AI在DTI预测工作中具有巨大的发展潜力,可为药物研发带来新的机遇.
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