ResearchProgressofGraphNeuralNetworkintheFieldofDrug-targetPrediction

    SUNLianwei，LIANXuequan，YANG Jialin，LI Jianwei (SchoolofArtificial Intelligence，HebeiUniversityofTechnology，Tianjin3Oo4O1，China)

    Abstract：rugaepdictioiscalprtfodugseadeveloetItoeostebfodlole thediscoverydieisiiolgsadvelotgteacoDdito targetfipitioeotsfragepordicingaiteaciodegaeisi potentialinteracsfaiafoepoiiongdeveotdicigargflil rolendrugdesindiatioAseeleangodelfoprocesingarucuredataauralork(GNeciely representodesdedsiomogeeousorterogeousetworksndsenelyusediriosdrugargetprdictiotasisar reviewtheahfaalokidgtioderovideefet of graph neural network in the field of drug research and development.

    Keywords：Drugargetprediction；Drugargetinteraction；DrugaretafinityGraphneuralnetwork；Heterogeneousetork

    药物研发是一个漫长且复杂的过程，涉及到药物发现、设计、优化和临床试验等多个环节。传统的药物研发工作费时费力且成本高昂。为了加速药物研发进程，人们不断努力寻找新的技术和方法。药物靶标在药物开发中具有重要意义，它们是药物与生物体内特定分子相互作用的目标。药物靶标可以是蛋白质、酶、受体、离子通道等生物分子，这些分子在疾病的发生和发展进程中扮演着重要的角色。因此，药物-靶标预测已成为药物研发中的一个重要研究方向[。药物-靶标预测(drug-targetpredic-tion)是一种基于大量的已知药物-靶标相互作用数据、药物信息和蛋白质靶标信息，通过机器学习、深度学习等方法，对药物分子和蛋白质靶标之间的相互作用和亲和力进行预测的研究方法3 ......