预测药物目标相互作用是药物发现的关键。最近基于深度学习的方法显示出令人鼓舞的表现，但仍有两个挑战：（i）如何明确建模并学习药物与目标之间的局部互动，以更好地预测和解释； （ii）如何从不同分布的新型药物目标对上概括预测性能。在这项工作中，我们提出了Dugban，这是一个深层双线性注意网络（BAN）框架，并适应了域的适应性，以明确学习药物与目标之间的配对局部相互作用，并适应了分布数据外的数据。 Dugban在药物分子图和靶蛋白序列上进行预测的作品，有条件结构域对抗性学习，以使跨不同分布的学习相互作用表示，以更好地对新型药物目标对进行更好的概括。在内域和跨域设置下，在三个基准数据集上进行的实验表明，对于五个最先进的基准，Dugban取得了最佳的总体表现。此外，可视化学习的双线性注意图图提供了可解释的见解，从预测结果中提供了可解释的见解。

分子机器学习的最新进展，特别是深度神经网络，如图形神经网络（GNNS），用于预测结构活动关系（SAR）在计算机辅助药物发现中表达了巨大的潜力。然而，这种深神经网络的适用性受到大量培训数据的限制。为了应对目标任务的有限培训数据，最近已采用对SAR建模的转移学习，从而利用相关任务数据的信息。在这项工作中，与最流行的基于参数的转移学习相比，诸如预先估计的基于流行的传输学习，我们开发了新颖的深度传输学习方法TAC和TAC-FC来利用源域数据并将有用信息传送到目标域。 TAC学习生成可以从一个域概括到另一个域的有效分子特征，并提高目标域中的分类性能。另外，TAC-FC通过掺入新的组分来选择性地学习特征和化合物方识的可转移性来延伸TAC。我们使用来自Pubchem的生物测定筛选数据，并确定了120对生物测定，使得与其无活性化合物相比，每对的活性化合物彼此更类似。总的来说，TAC实现了平均Roc-AUC的最佳性能为0.801;与最佳基线FCN-DMPNA（DT）相比，它显着提高了83％的目标任务的83％的目标任务，平均任务明智的性能提高为7.102％。我们的实验清楚地表明TAC在大量目标任务中对所有基线实现了重大改进。此外，尽管与TAC相比，TAC-FC略微较差的ROC-AUC（0.798 VS 0.801），但与其他方法相比，TAC-FC仍然在PR-AUC和F1方面实现了更好的性能。

药物目标亲和力（DTA）预测是药物发现和药物研究的重要任务。 DTA的准确预测可以极大地受益于新药的设计。随着湿实验的昂贵且耗时，DTA预测的监督数据非常有限。这严重阻碍了基于深度学习的方法的应用，这些方法需要大量的监督数据。为了应对这一挑战并提高DTA预测准确性，我们在这项工作中提出了一个具有几种简单但有效的策略的框架：（1）多任务培训策略，该策略将DTA预测和蒙版语言建模（MLM）任务采用配对的药品目标数据集； （2）一种半监督的训练方法，通过利用大规模的未配对分子和蛋白质来赋予药物和靶向代表性学习，这与以前仅利用仅利用预训练的预训练和微调方法，这些方法仅利用前培训和微调方法训练; （3）一个交叉意见模块，以增强药物和靶代表性之间的相互作用。在三个现实世界基准数据集上进行了广泛的实验：BindingDB，Davis和Kiba。结果表明，我们的框架大大优于现有方法，并实现最先进的性能，例如，$ 0.712 $ rmse在bindingdb ic $ _ {50} $测量上，比以前的最佳工作要改善了$ 5 \％。此外，关于特定药物目标结合活动，药物特征可视化和现实世界应用的案例研究证明了我们工作的巨大潜力。代码和数据在https://github.com/qizhipei/smt-dta上发布

作为药物开发的必要过程，找到可以选择性地与特定蛋白质结合的药物化合物是高度挑战性和昂贵的。代表药物目标相互作用（DTI）强度的药物目标亲和力（DTA）在过去十年中在DTI预测任务中发挥了重要作用。尽管已将深度学习应用于与DTA相关的研究，但现有的解决方案忽略了分子亚结构之间的基本相关性，在分子代表学习药物化合物分子/蛋白质靶标之间。此外，传统方法缺乏DTA预测过程的解释性。这导致缺少分子间相互作用的特征信息，从而影响预测性能。因此，本文提出了一种使用交互式学习和自动编码器机制的DTA预测方法。提出的模型增强了通过药物/蛋白质分子表示学习模块捕获单个分子序列的特征信息的相应能力，并通过交互式信息学习模块补充了分子序列对之间的信息相互作用。 DTA值预测模块融合了药物目标对相互作用信息，以输出DTA的预测值。此外，从理论上讲，本文提出的方法最大化了DTA预测模型联合分布的证据下限（ELBO），从而增强了实际值和预测值之间概率分布的一致性。实验结果证实了相互变压器 - 药物目标亲和力（MT-DTA）的性能比其他比较方法更好。

在三维分子结构上运行的计算方法有可能解决生物学和化学的重要问题。特别地，深度神经网络的重视，但它们在生物分子结构域中的广泛采用受到缺乏系统性能基准或统一工具包的限制，用于与分子数据相互作用。为了解决这个问题，我们呈现Atom3D，这是一个新颖的和现有的基准数据集的集合，跨越几个密钥的生物分子。我们为这些任务中的每一个实施多种三维分子学习方法，并表明它们始终如一地提高了基于单维和二维表示的方法的性能。结构的具体选择对于性能至关重要，具有涉及复杂几何形状的任务的三维卷积网络，在需要详细位置信息的系统中表现出良好的图形网络，以及最近开发的设备越多的网络显示出显着承诺。我们的结果表明，许多分子问题符合三维分子学习的增益，并且有可能改善许多仍然过分曝光的任务。为了降低进入并促进现场进一步发展的障碍，我们还提供了一套全面的DataSet处理，模型培训和在我们的开源ATOM3D Python包中的评估工具套件。所有数据集都可以从https://www.atom3d.ai下载。

蛋白质RNA相互作用对各种细胞活性至关重要。已经开发出实验和计算技术来研究相互作用。由于先前数据库的限制，尤其是缺乏蛋白质结构数据，大多数现有的计算方法严重依赖于序列数据，只有一小部分使用结构信息。最近，alphafold彻底改变了整个蛋白质和生物领域。可预应学，在即将到来的年份，也将显着促进蛋白质-RNA相互作用预测。在这项工作中，我们对该字段进行了彻底的审查，调查绑定站点和绑定偏好预测问题，并覆盖常用的数据集，功能和模型。我们还指出了这一领域的潜在挑战和机遇。本调查总结了过去的RBP-RNA互动领域的发展，并预见到了alphafold时代未来的发展。

鉴定新型药物靶标相互作用（DTI）是药物发现中的关键和速率限制步骤。虽然已经提出了深入学习模型来加速识别过程，但我们表明最先进的模型无法概括到新颖（即，从未见过的）结构上。我们首先揭示负责此缺点的机制，展示模型如何依赖于利用蛋白质 - 配体二分网络拓扑的捷径，而不是学习节点特征。然后，我们介绍AI-BIND，这是一个与无监督的预训练的基于网络的采样策略相结合的管道，使我们能够限制注释不平衡并改善新型蛋白质和配体的结合预测。我们通过预测具有结合亲和力的药物和天然化合物对SARS-COV-2病毒蛋白和相关的人蛋白质来说明Ai-reat的值。我们还通过自动扩展模拟和与最近的实验证据进行比较来验证这些预测。总体而言，AI-Bind提供了一种强大的高通量方法来识别药物目标组合，具有成为药物发现中强大工具的可能性。

最近，基于深度神经网络（DNN）的药物 - 目标相互作用（DTI）模型以高精度突出显示，具有实惠的计算成本。然而，模型在硅药物发现的实践中仍然是一个具有挑战性的问题。我们提出了两项​​关键策略，以提高DTI模型的概括。首先是通过用神经网络参数化的物理通知方程来预测原子原子对相互作用，并提供蛋白质 - 配体复合物作为其总和的总结合亲和力。通过增强更广泛的绑定姿势和配体来培训数据，我们进一步改善了模型泛化。我们验证了我们的模型，PIGNET，在评分职能（CASF）2016的比较评估中，展示了比以前的方法更优于对接和筛选力。我们的物理信息策略还通过可视化配体副结构的贡献来解释预测的亲和力，为进一步配体优化提供了见解。

从理论上讲，通过引入蛋白质3D结构信息，可以改善化合物蛋白结合亲和力（CPA）中计算模型的准确性。但是，由于缺乏有效编码信息蛋白质特征的有效方法，这些模型中的大多数仍然存在低精度。主要的挑战是如何结合多模式信息，例如蛋白质的残基序列，残基原子坐标和扭转角。为了解决这个问题，我们开发了快速的进化关注和彻底的图形神经网络（featnn），以促进蛋白质3D结构信息的应用以预测CPA。具体而言，我们建立了一种新型的端到端结构，以共同嵌入扭转矩阵，离散距离矩阵以及蛋白质和提取具有深图卷积层的复合特征的序列信息。此外，引入了一种新的成对映射注意机制，以全面了解蛋白质和化合物之间的潜在相互作用信息。在CPA预测中，R2系数升高约21.33％，在CPA预测中的各种最新基准都大大优于各种最新基线。因此，壮举为高度准确的CPA预测提供了出色的方法，并促进了候选药物的高通量虚拟筛查。

Artificial intelligence (AI) in the form of deep learning bears promise for drug discovery and chemical biology, $\textit{e.g.}$, to predict protein structure and molecular bioactivity, plan organic synthesis, and design molecules $\textit{de novo}$. While most of the deep learning efforts in drug discovery have focused on ligand-based approaches, structure-based drug discovery has the potential to tackle unsolved challenges, such as affinity prediction for unexplored protein targets, binding-mechanism elucidation, and the rationalization of related chemical kinetic properties. Advances in deep learning methodologies and the availability of accurate predictions for protein tertiary structure advocate for a $\textit{renaissance}$ in structure-based approaches for drug discovery guided by AI. This review summarizes the most prominent algorithmic concepts in structure-based deep learning for drug discovery, and forecasts opportunities, applications, and challenges ahead.

刺激：鉴定药物靶标相互作用（DTIS）是药物重新定位的关键步骤。近年来，大量基因组学和药理学数据的积累已经形成了大众药物和目标相关的异构网络（HNS），这提供了开发基于HN的计算模型的新机遇，以准确地预测DTI。 HN意味着许多有关DTI的有用信息，还包含无关的数据，以及如何使最佳的异构网络仍然是一个挑战。结果：在本文中，我们提出了一种基于异构的图形自动元路径学习的DTI预测方法（Hampdti）。 Hampdti从HN自动学习药物和目标之间的重要元路径，并产生元路径图。对于每个元路径图，从药物分子图和靶蛋白序列中学习的特征用作节点属性，然后设计了有效地考虑节点类型信息（药物或目标）的节点类型特定图卷积网络（NSGCN）学习药物和目标的嵌入。最后，组合来自多个元路径图的嵌入式以预测新的DTI。基准数据集的实验表明，与最先进的DTI预测方法相比，我们提出的Hampdti实现了卓越的性能。更重要的是，Hampdti识别DTI预测的重要元路径，这可以解释药物如何与HNS中的目标连接。

蛋白质 - 配体相互作用（PLIS）是生化研究的基础，其鉴定对于估计合理治疗设计的生物物理和生化特性至关重要。目前，这些特性的实验表征是最准确的方法，然而，这是非常耗时和劳动密集型的。在这种情况下已经开发了许多计算方法，但大多数现有PLI预测大量取决于2D蛋白质序列数据。在这里，我们提出了一种新颖的并行图形神经网络（GNN），以集成PLI预测的知识表示和推理，以便通过专家知识引导的深度学习，并通过3D结构数据通知。我们开发了两个不同的GNN架构，GNNF是采用不同特种的基础实现，以增强域名认识，而GNNP是一种新颖的实现，可以预测未经分子间相互作用的先验知识。综合评价证明，GNN可以成功地捕获配体和蛋白质3D结构之间的二元相互作用，对于GNNF的测试精度和0.958，用于预测蛋白质 - 配体络合物的活性。这些模型进一步适用于回归任务以预测实验结合亲和力，PIC50对于药物效力和功效至关重要。我们在实验亲和力上达到0.66和0.65的Pearson相关系数，分别在PIC50和GNNP上进行0.50和0.51，优于基于2D序列的模型。我们的方法可以作为可解释和解释的人工智能（AI）工具，用于预测活动，效力和铅候选的生物物理性质。为此，我们通过筛选大型复合库并将我们的预测与实验测量数据进行比较来展示GNNP对SARS-COV-2蛋白靶标的实用性。

人工智能（AI）在过去十年中一直在改变药物发现的实践。各种AI技术已在广泛的应用中使用，例如虚拟筛选和药物设计。在本调查中，我们首先概述了药物发现，并讨论了相关的应用，可以减少到两个主要任务，即分子性质预测和分子产生。然后，我们讨论常见的数据资源，分子表示和基准平台。此外，为了总结AI在药物发现中的进展情况，我们介绍了在调查的论文中包括模型架构和学习范式的相关AI技术。我们预计本调查将作为有兴趣在人工智能和药物发现界面工作的研究人员的指南。我们还提供了GitHub存储库（HTTPS:///github.com/dengjianyuan/survey_survey_au_drug_discovery），其中包含文件和代码，如适用，作为定期更新的学习资源。

多药物（定义为使用多种药物）是一种标准治疗方法，尤其是对于严重和慢性疾病。但是，将多种药物一起使用可能会导致药物之间的相互作用。药物 - 药物相互作用（DDI）是一种与另一种药物结合时的影响发生变化时发生的活性。 DDI可能会阻塞，增加或减少药物的预期作用，或者在最坏情况下，会产生不利的副作用。虽然准时检测DDI至关重要，但由于持续时间短，并且在临床试验中识别它们是时间的，而且昂贵，并且要考虑许多可能的药物对进行测试。结果，需要计算方法来预测DDI。在本文中，我们提出了一种新型的异质图注意模型Han-DDI，以预测药物 - 药物相互作用。我们建立了具有不同生物实体的药物网络。然后，我们开发了一个异质的图形注意网络，以使用药物与其他实体的关系学习DDI。它由一个基于注意力的异质图节点编码器组成，用于获得药物节点表示和用于预测药物相互作用的解码器。此外，我们利用全面的实验来评估我们的模型并将其与最先进的模型进行比较。实验结果表明，我们提出的方法Han-DDI的表现可以显着，准确地预测DDI，即使对于新药也是如此。

人工智能（AI）已被广泛应用于药物发现中，其主要任务是分子财产预测。尽管分子表示学习中AI技术的繁荣，但尚未仔细检查分子性质预测的一些关键方面。在这项研究中，我们对三个代表性模型，即随机森林，莫尔伯特和格罗弗进行了系统比较，该模型分别利用了三个主要的分子表示，扩展连接的指纹，微笑的字符串和分子图。值得注意的是，莫尔伯特（Molbert）和格罗弗（Grover）以自我监督的方式在大规模的无标记分子库中进行了预定。除了常用的分子基准数据集外，我们还组装了一套与阿片类药物相关的数据集进行下游预测评估。我们首先对标签分布和结构分析进行了数据集分析；我们还检查了阿片类药物相关数据集中的活动悬崖问题。然后，我们培训了4,320个预测模型，并评估了学习表示的有用性。此外，我们通过研究统计测试，评估指标和任务设置的效果来探索模型评估。最后，我们将化学空间的概括分解为施加间和支柱内的概括，并测量了预测性能，以评估两种设置下模型的普遍性。通过采取这种喘息，我们反映了分子财产预测的基本关键方面，希望在该领域带来更好的AI技术的意识。

在药物发现中，具有所需生物活性的新分子的合理设计是一项至关重要但具有挑战性的任务，尤其是在治疗新的靶家庭或研究靶标时。在这里，我们提出了PGMG，这是一种用于生物活化分子产生的药效团的深度学习方法。PGMG通过药理的指导提供了一种灵活的策略，以使用训练有素的变异自动编码器在各种情况下生成具有结构多样性的生物活性分子。我们表明，PGMG可以在给定药效团模型的情况下生成匹配的分子，同时保持高度的有效性，独特性和新颖性。在案例研究中，我们证明了PGMG在基于配体和基于结构的药物从头设计以及铅优化方案中生成生物活性分子的应用。总体而言，PGMG的灵活性和有效性使其成为加速药物发现过程的有用工具。

阐明并准确预测分子的吸毒性和生物活性在药物设计和发现中起关键作用，并且仍然是一个开放的挑战。最近，图神经网络（GNN）在基于图的分子属性预测方面取得了显着进步。但是，当前基于图的深度学习方法忽略了分子的分层信息以及特征通道之间的关系。在这项研究中，我们提出了一个精心设计的分层信息图神经网络框架（称为hignn），用于通过利用分子图和化学合成的可见的无限元素片段来预测分子特性。此外，首先在Hignn体系结构中设计了一个插件功能的注意块，以适应消息传递阶段后自适应重新校准原子特征。广泛的实验表明，Hignn在许多具有挑战性的药物发现相关基准数据集上实现了最先进的预测性能。此外，我们设计了一种分子碎片的相似性机制，以全面研究Hignn模型在子图水平上的解释性，表明Hignn作为强大的深度学习工具可以帮助化学家和药剂师识别出设计更好分子的关键分子，以设计更好的分子，以设计出所需的更好分子。属性或功能。源代码可在https://github.com/idruglab/hignn上公开获得。

生物医学网络是与疾病网络的蛋白质相互作用的普遍描述符，从蛋白质相互作用，一直到医疗保健系统和科学知识。随着代表学习提供强大的预测和洞察的显着成功，我们目睹了表现形式学习技术的快速扩展，进入了这些网络的建模，分析和学习。在这篇综述中，我们提出了一个观察到生物学和医学中的网络长期原则 - 而在机器学习研究中经常出口 - 可以为代表学习提供概念基础，解释其当前的成功和限制，并告知未来进步。我们综合了一系列算法方法，即在其核心利用图形拓扑到将网络嵌入到紧凑的向量空间中，并捕获表示陈述学习证明有用的方式的广度。深远的影响包括鉴定复杂性状的变异性，单细胞的异心行为及其对健康的影响，协助患者的诊断和治疗以及制定安全有效的药物。

The development of deep neural networks has improved representation learning in various domains, including textual, graph structural, and relational triple representations. This development opened the door to new relation extraction beyond the traditional text-oriented relation extraction. However, research on the effectiveness of considering multiple heterogeneous domain information simultaneously is still under exploration, and if a model can take an advantage of integrating heterogeneous information, it is expected to exhibit a significant contribution to many problems in the world. This thesis works on Drug-Drug Interactions (DDIs) from the literature as a case study and realizes relation extraction utilizing heterogeneous domain information. First, a deep neural relation extraction model is prepared and its attention mechanism is analyzed. Next, a method to combine the drug molecular structure information and drug description information to the input sentence information is proposed, and the effectiveness of utilizing drug molecular structures and drug descriptions for the relation extraction task is shown. Then, in order to further exploit the heterogeneous information, drug-related items, such as protein entries, medical terms and pathways are collected from multiple existing databases and a new data set in the form of a knowledge graph (KG) is constructed. A link prediction task on the constructed data set is conducted to obtain embedding representations of drugs that contain the heterogeneous domain information. Finally, a method that integrates the input sentence information and the heterogeneous KG information is proposed. The proposed model is trained and evaluated on a widely used data set, and as a result, it is shown that utilizing heterogeneous domain information significantly improves the performance of relation extraction from the literature.

由于肿瘤的异质性，在个性化的基础上预测抗癌药物的临床结局在癌症治疗中具有挑战性。已经采取了传统的计算努力来建模药物反应对通过其分子概况描绘的单个样品的影响，但由于OMICS数据的高维度而发生过度拟合，因此阻碍了临床应用的模型。最近的研究表明，深度学习是通过学习药物和样品之间的学习对准模式来建立药物反应模型的一种有前途的方法。但是，现有研究采用了简单的特征融合策略，仅考虑了整个药物特征，同时忽略了在对齐药物和基因时可能起着至关重要的作用的亚基信息。特此在本文中，我们提出了TCR（基于变压器的癌症药物反应网络），以预测抗癌药物反应。通过利用注意机制，TCR能够在我们的研究中有效地学习药物原子/子结构和分子特征之间的相互作用。此外，设计了双重损耗函数和交叉抽样策略，以提高TCR的预测能力。我们表明，TCR在所有评估矩阵上（一些具有显着改进）的各种数据分裂策略下优于所有其他方法。广泛的实验表明，TCR在独立的体外实验和体内实际患者数据上显示出显着提高的概括能力。我们的研究强调了TCR的预测能力及其对癌症药物再利用和精度肿瘤治疗的潜在价值。