arXiv cs.AI· Huangchao Xu, Baohua Zhang, Qian Liu, Zhong Jin, Yi Du·· 1 天前AI 评分36
HierDTA：面向药物-靶点亲和力预测的层次化结构感知表示学习
HierDTA: Hierarchical Structure-Aware Representation Learning for Drug--Target Affinity Prediction
AI 导读
研究者提出层次化结构感知框架 HierDTA，用于药物-靶点亲和力（DTA）预测。该框架将药物表示为原子-基序异构图，把激酶域结构转为残基交互图，并用 cross-attention 融合分子指纹与预训练 ESM-2 嵌入。HierDTA 在 Davis 数据集各项指标上超越 SOTA，KIBA 上最高 r_m² 达 0.791，未见蛋白质场景下 MSE 降低 21.7%。
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