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在药物研发的早期阶段，准确预测靶蛋白与药物的结合行为对于发现具有良好效力和选择性的候选分子至关重要 (Hughes et al., 2011)。药物-靶标结合亲和力 (DTA) 预测是一个回归问题，旨在预测实验测量的结合亲和力值，这有助于对化合物进行排序和优化。尽管它通常比药物-靶标相互作用 (DTI) 预测问题更困难，后者是对活性/非活性化合物的二元分类，但 DTA 预测已根据深度学习的最新进展得到积极解决 (Ragoza 等人，2017 年；Stepniewska-Dziubinska 等人，2018 年；Jim´enez 等人，2018 年；Zhang 等人，2019 年；Jones 等人，2021 年；Abbasi 等人，2020 年；¨ Ozt¨urk 等人，2018 年；Abbasi 等人，2020 年；Nguyen 等人，2020b；2021)。
基于元学习的药物-靶标结合亲和力预测
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