一种基于蛋白质三模态及多特征融合的药物靶标亲和力预测算法

本发明提出了一种基于蛋白质三模态及多特征融合的药物靶标亲和力预测算法，该算法充分利用了药物与蛋白质的序列信息、二维和三维结构特征，实现了数据的深度整合。技术创新点在于引入多模态数据融合机制和先进的图神经网络技术，通过动态注意力机制强化了模型对关键生物标记的敏感性和识别能力。这一技术优势使得该方法在处理复杂的生物数据时具有更高的准确性和稳定性，相比现有技术显著提高了泛化能力和可解释性。在技术成熟度方面，该算法已经通过了多轮验证，展示出良好的预测性能和适应性。市场应用前景广阔，该技术不仅可以助力新药发现，加速药物设计过程，还可能推动精准医疗领域的发展，特别是在靶向治疗和疾病预防策略制定中具有重要价值。