Точное прогнозирование взаимодействия между лекарственным препаратом и мишенью (DTI) критически важно для компьютерного проектирования лекарств. Авторы предлагают новый подход на основе графовых нейронных сетей (GNN), который напрямую учитывает трехмерную структуру комплекса «белок-лиганд». Для повышения точности модели применяется алгоритм графового внимания с учетом расстояний и механизмом гейтинга. В результате предложенный метод превосходит классический докинг и другие алгоритмы глубокого обучения в задачах виртуального скрининга и предсказания конформаций.
Исследование предлагает новый метод прогнозирования взаимодействия лекарств с биологическими мишенями с помощью графовых нейросетей, учитывающих 3D-структуру белковых комплексов. Использование алгоритма внимания с учетом расстояний позволило значительно повысить точность модели, что открывает новые возможности для ускорения компьютерной разработки медикаментов.