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有机阴离子运输多肽（OATP）对于肝药物摄取至关重要，影响了药物疗效和毒性。预测OATP介导的药物相互作用（DDIS）由于结构性数据有限和整个研究的实验性OATP抑制数据而具有挑战性。这项研究介绍了异质的OATP-rigand相互作用图神经网络（HOLI-GNN），这是一种新型的计算方法，将分子建模与图神经网络相结合，以增强OATP介导的药物抑制的预测。通过将配体分子特征与蛋白质配体相互作用数据相结合，Holi-GNN的表现优于传统的基于配体的方法。与基于ECFP和RDKIT的模型相比，HOLI-GNN的中位数F1和AUC得分分别为0.78和0.90，分别基于XGBoost（F1：0.68和0.78； AUC：0.70和0.75）。除了改善抑制预测之外，我们还表征了与抑制性药物相互作用相对于非抑制性药物相互作用的蛋白质残基，特别是突出了残基T42，F224，I353，F356和F386。我们推测这些疏水堆积残基或抑制作用的局部位置可能是竞争性抑制机制的重要方面。我们的模型增强了OATP抑制剂预测的性能，并批判性地提供了可解释的交互信息，以告知未来的机械调查。
通过异质OATP预测OATP1B1的抑制剂...
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