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藥物和靶標(biāo)之間的相互作用是藥物發(fā)現(xiàn)的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，在藥物虛擬篩選、老藥新用、藥物毒副作用研究等新藥開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)起著至關(guān)重要的作用。基于生物實(shí)驗(yàn)的傳統(tǒng)藥物靶標(biāo)驗(yàn)證方法精度低、成本高、周期長(zhǎng)的缺陷，因此通過(guò)計(jì)算模擬的方法預(yù)測(cè)藥物和靶標(biāo)間相互作用是非常必要的。對(duì)于藥物-靶標(biāo)相互作用預(yù)測(cè)的方法，引入基因組學(xué)、蛋白組學(xué)和藥理學(xué)等異構(gòu)數(shù)據(jù)可以提高稀疏數(shù)據(jù)集上的預(yù)測(cè)精度，但如何系統(tǒng)且高效地整合大規(guī)模異構(gòu)數(shù)據(jù)是當(dāng)前的研究難點(diǎn)。

2021年10月，浙江大學(xué)藥學(xué)院&智能創(chuàng)新藥物研究院侯廷軍團(tuán)隊(duì)、浙江大學(xué)控制學(xué)院賀詩(shī)波團(tuán)隊(duì)、中南大學(xué)曹東升團(tuán)隊(duì)和騰訊量子實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合在《自然·通訊》（NatureCommunications）發(fā)表論文“A unifieddrug-target interaction prediction framework based on knowledge graph and recommendation system”，提出了一種基于知識(shí)圖譜和推薦系統(tǒng)的藥物靶標(biāo)相互作用預(yù)測(cè)新方法。該方法高效地整合多組學(xué)的信息，為全新藥物-靶標(biāo)相互作用對(duì)的發(fā)現(xiàn)提供了功能強(qiáng)大的計(jì)算工具。

為了解決傳統(tǒng)方法中存在的數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動(dòng)問(wèn)題，作者通過(guò)知識(shí)圖譜對(duì)可利用的異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，無(wú)需節(jié)點(diǎn)間的相似性計(jì)算，簡(jiǎn)單高效地整合了不同來(lái)源的組學(xué)數(shù)據(jù)。在基于知識(shí)圖譜的信息表征基礎(chǔ)上，該方法結(jié)合推薦系統(tǒng)方法--神經(jīng)因子分解機(jī)進(jìn)行藥物靶標(biāo)相互作用預(yù)測(cè)，有效去除了復(fù)雜生物網(wǎng)絡(luò)中的噪聲，并整合藥物和蛋白結(jié)構(gòu)信息的傳統(tǒng)表征方式，進(jìn)一步保證在真實(shí)場(chǎng)景下高精度，高穩(wěn)定性的預(yù)測(cè)性能。

在三類(lèi)貼近真實(shí)應(yīng)用的測(cè)試場(chǎng)景中，KGE_NFM均保持了高精度的預(yù)測(cè)性能，尤其是在對(duì)于靶標(biāo)蛋白的冷啟動(dòng)場(chǎng)景下，KGE_NFM在四個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上相比于傳統(tǒng)方法有著15%～30%的預(yù)測(cè)精度的提升。結(jié)果表明KGE_NFM是一種極具競(jìng)爭(zhēng)力的藥物-靶標(biāo)相互作用預(yù)測(cè)方法，有望促進(jìn)復(fù)雜疾病蛋白質(zhì)靶點(diǎn)的發(fā)現(xiàn)和分子作用機(jī)制的闡明。

浙江大學(xué)智能創(chuàng)新藥物研究院和藥學(xué)院為本論文的第一署名單位，浙江大學(xué)藥學(xué)院和控制學(xué)院聯(lián)培博士生葉青和騰訊量子實(shí)驗(yàn)室謝昌諭博士為共同第一作者，浙江大學(xué)侯廷軍教授、浙江大學(xué)賀詩(shī)波教授、中南大學(xué)曹東升教授為共同通訊作者。

原文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-27137-3