摘要
药物-靶标相互作用(DTI)鉴定是药物研发中的关键步骤,可有效缩小候选药物分子的搜索范围。同时,DTI鉴定也是多重药理和药物重定位等研究的基础。然而,通过生物实验研究DTI耗时长、成本高且伴有一定的盲目性。随着信息科学的飞速进步,人工智能(AI)在药物研发领域得到广泛应用,成为研究DTI的有效策略。根据算法设计原理的不同,用于DTI预测的AI方法可分为基于相似性、基于特征、基于网络和基于深度学习4类。本文重点介绍该4类方法的构建思路,并讨论模型评价问题和负样本问题。AI在DTI预测工作中具有巨大的发展潜力,可为药物研发带来新的机遇。