LncRNA 是一类重要的非编码 RNA，据报道与多种人类病理状况有关。越来越多的证据表明药物可以调节 lncRNA 的表达，这使得将 lncRNA 开发为治疗靶点成为可能。因此，开发预测 lncRNA-药物关联 (LDA) 的计算机方法是开发基于 lncRNA 的疗法的关键步骤。在本研究中，我们使用基于 lncRNA 和药物相似性网络的图卷积网络 (GCN) 和图注意力网络 (GAT) 来预测 LDA。结果表明，我们提出的方法在五个数据集上取得了良好的性能（平均 AUC > 0.92）。此外，案例研究和 KEGG 功能富集分析进一步证明该模型可以有效识别新型 LDA。总体而言，本研究提供了一个基于深度学习的预测新型 LDA 的框架，这将加速针对 lncRNA 的药物开发进程。