一种基于人工智能的药物-靶点相互作用预测方法

本发明属于药物‑靶点相互作用预测技术领域，公开了一种基于人工智能的药物‑靶点相互作用预测方法，本方法提出了采用多尺度多模态神经网络模型进行药物‑靶点相互作用预测，兼顾了化学分子结构的局部与整体的特征，孪生特征金字塔内部的自定义众数池化层与自定义离散化层，在缩并与提取分子三维结构模型的过程中有效保护了化学分子结构的内在离散性，本发明通过上述技术手段解决了现有的药物‑靶点相互作用预测方法忽视化学分子结构的内在离散性和无法捕捉到局部与整体间的联系的问题，实现了多模态、多尺度和高精准的药物‑靶点相互作用预测。