[发明专利]靶点蛋白分子与药物分子之间相互作用强度的预测方法

说明书

本发明所提供的靶点蛋白分子与药物分子之间相互作用强度的预测方法，包括：获取待预测的目标靶点蛋白分子与药物分子的复合物；对所述复合物进行图构建处理，得到目标分子图；将所述目标分子图输入预先训练的图神经网络，得到所述目标靶点蛋白分子与所述药物分子之间的相互作用强度预测值；其中，所述图神经网络中包括边的自注意力机制图网络。本发明通过使用边的自注意力机制图网络对复合物的目标分子图上边的信息进行更新，进而提高了图神经网络预测两个分子之间相互作用强度的准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及的是一种靶点蛋白分子与药物分子之间相互作用强度的预测方法。

背景技术

随着AI（Artificial Intelligence）技术和理论的日益成熟以及数据量的不断增长，AI算法被越来越多地运用到药物发现中。在AI算法中，图神经网络能够能很好地建模药物分子，在药物发现的任务中得到了广泛的应用。在药物开发中，需要找出与靶点蛋白分子结合强度高的药物分子，进入下一步开发，为了更有效地对候选药物分子进行筛选，需要通过计算对药物分子和靶点蛋白分子之间的结合强度做出预测。特别的，在知道候选药物分子和靶点蛋白分子结合构象的情况下，利用AI来预测药物分子和靶点蛋白分子之间的相互作用强度可以大大提高药物筛选的效率。

在预测药物分子和靶点蛋白分子之间的相互作用强度时，现有的图神经网络都是针对两个分子构建的图的节点进行运算，边的信息作为辅助，难以对边的信息进行有效更新，导致对药物分子和靶点蛋白分子之间的相互作用强度的预测并不准确。

因此，现有技术存在缺陷，有待改进与发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种靶点蛋白分子与药物分子之间相互作用强度的预测方法，旨在解决现有技术中现有的图神经网络难以对边的信息进行有效更新，导致对药物分子和靶点蛋白分子之间的相互作用强度的预测并不准确的问题。

本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

一种靶点蛋白分子与药物分子之间相互作用强度的预测方法，所述方法包括：

获取待预测的目标靶点蛋白分子与药物分子的复合物；

对所述复合物进行图构建处理，得到目标分子图；

将所述目标分子图输入预先训练的图神经网络，得到所述目标靶点蛋白分子与所述药物分子之间的相互作用强度预测值；

其中，所述图神经网络中包括边的自注意力机制图网络。

在一种实现方式中，所述获取待预测的目标靶点蛋白分子与药物分子的复合物，包括：

获取待预测的目标靶点蛋白分子和药物分子候选集合；

利用计算化学方法或者机器学习方法计算得到所述目标靶点蛋白分子与所述药物分子候选集合中各个药物分子的复合物。

在一种实现方式中，对所述复合物进行图构建处理，得到目标分子图，包括：

将所述复合物中的原子构建为节点；

若两个原子之间存在化学键，则在两个原子之间构建一条边；

若两个原子之间的距离小于预设距离阈值，则在两个原子之间构建一条边；

根据构建的节点和边得到所述复合物对应的目标分子图。

在一种实现方式中，根据构建的节点和边得到所述复合物对应的目标分子图，包括：

根据构建的节点和边得到所述复合物的初始分子图；

截取所述初始分子图中的药物分子结合部位作为目标分子图；