学术背景 药物-靶点相互作用（Drug-Target Interaction, DTI）预测是药物发现中的关键环节，能够显著降低实验筛选的成本和时间。然而，尽管深度学习技术已经提升了DTI预测的准确性，现有方法仍面临两大挑战：泛化能力不足和亚口袋级相互作用的忽视。首先，现有模型在未见过的蛋白质和跨域设置下性能显著下降；其次，当前的分子关系学习往往忽略了亚口袋级别的相互作用，而这些相互作用对于理解结合位点的细节至关重要。为了解决这些问题，研究人员提出了一种名为SP-DTI的新型模型，通过引入亚口袋分析和预训练语言模型，提升了DTI预测的准确性和泛化能力。 论文来源 这篇论文由Sizhe Liu、Yuchen Liu、Haofeng Xu、Jun Xia和Stan Z. Li共同撰写。他们分别来...