文章摘要:药物一般通过抑制或激活人体中某些蛋白活性反应进而发挥效能，因此预测蛋白和药物的相互作用对新药开发的筛选工作极为关键.然而，基于传统方法在湿实验中进行该类实验需要耗费巨大的人力和物力.为解决这一问题，提出了一种基于自注意力机制和多药物特征融合的蛋白质-药物相互作用预测算法.首先，合理融合基于药物分子结构特征的Morgan指纹、Mol2Vec表示向量以及消息传递网络所提特征;随后，将融合结果对由密集型卷积所提取的蛋白特征做注意力加权.接着综合两者特征，利用自注意力机制和双向门控循环单元预测蛋白质药物相互作用;最后，根据训练模型设计了可应用的预测系统，并展示了其在筛选治愈阿尔兹海默症药物的具体使用方法和效果.实验结果表明，较现有的预测方法，新算法在BindingDB，Kinase，Human，C.elegans数据集上均达到了更好的预测效果.最优的AUC分别达到了0.963，0.937，0.983，0.990，较同类算法具有十分明显的优势.

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