多体原子相互作用图助力结合能预测

准确预测蛋白质-配体结合亲和力是合理药物设计的关键。传统计算方法依赖复杂评分函数，计算成本高且泛化性有限。本研究提出一种基于图的评分函数，通过构建多层级相互作用图，同时纳入成对和三体原子特征，捕获对结合能预测至关重要的协同空间模式。该方法采用特征融合策略，在多个测试集上展现出优于传统方法的预测性能。研究者表示，该工作为高效、准确的虚拟筛选提供了新思路。本文为预印本，尚未经同行评议。