多模态信息融合的药物-靶点相互作用预测方法及系统

本发明涉及药物研发技术领域，具体公开了多模态信息融合的药物‑靶点相互作用预测方法及系统。本发明通过对输入的药物分子进行3D结构特征提取和文本语义特征提取；对靶点蛋白质进行序列‑结构特征提取和文本语义特征提取；对药物双模态特征表示和蛋白质双模态特征表示进行融合，生成最终特征表示；基于最终特征表示，回归预测药物与靶点之间的亲和力。能够将预训练的3D原子结构特征、蛋白质序列‑结构特征以及基于大型语言模型的深度文本语义特征这三种异构模态进行协同整合，解决现有DTA方法因信息表征不全面、模态融合不充分而导致的预测精度和泛化能力不足的问题，从而为药物发现提供一个更准确、更鲁棒的计算工具。