基于深度學習的藥物-靶標相互作用預測研究綜述

摘要： 新藥物研發(fā)是一項耗時、耗力、耗資的復雜工程，整體成功率低于10%。藥物-靶標相互作用預測是藥物篩選和藥物重定位的關鍵環(huán)節(jié)。準確的藥物-靶標相互作用預測可有效縮小候選藥物分子篩選范圍，加速藥物研發(fā)進程。傳統(tǒng)實驗方法研究藥物-靶標相互作用耗時長、成本高且伴有一定的盲目性，難以進行大規(guī)模的藥物-靶標相互作用識別工作。近年來，將機器學習尤其是深度學習技術(shù)用于藥物-靶標相互作用預測成為主... （共31頁）