撰稿: 潘欣怡  核稿:王文强

2024年5月，我校数学与计算机科学学院夏必胜老师指导的计算数学2022级研究生张琪同学在生物信息学领域顶级杂志《Bioinformatics》(IF = 5.8)发表了题为“FMCA-DTI: A Fragment-oriented method based on a Multihead Cross Attention mechanism to improve Drug-Target Interaction prediction”的研究论文。这项研究工作提出了一种基于多头交叉注意机制的片段导向方法用于预测药物-靶点相互作用 (DTI)，实验表明FMCA-DTI模型有效提升了药物-靶点相互作用的预测性能。该模型将卷积神经网络 (CNNs) 和多头交叉注意力机制 (Multihead Cross Attention mechanism) 相结合，对药物和蛋白质的多种类型片段之间复杂的相互作用特征进行学习，通过消融实验和案例分析验证了FMCA-DTI模型的鲁棒性，为进一步利用药物-靶点相互作用加快药物研发进程提供了重要的参考。

DOI: 10.1093/bioinformatics/btae347

文章地址：https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae347