近日，蓝旭工作室的朱刘锦翔同学及其团队成员在药物-靶标相互作用（Drug-Target Interactions, DTIs）预测领域取得了重要突破。其研究成果成功发表于国际知名 SCI 期刊《Tsinghua Science and Technology》。
期刊介绍
《Tsinghua Science and Technology》是由中华人民共和国教育部主管、清华大学主办的国际性英文学术期刊，创刊于 1996 年。该期刊收录方向涵盖计算机科学、信息系统、软件工程、电子工程等多个领域，在计算机科学、信息系统和软件工程领域排名前 20%，在电子电气工程领域排名前 30%。该期刊由清华大学出版社出版，主要关注计算机科学、电子工程及相关领域的最新研究成果，出版学术和工业研究人员感兴趣的高质量的科学论文和评论文章，对原创文章要求创新性较高，是相关领域的重要学术期刊之一。该期刊已进入中科院一区，2023 年影响因子为 5.2，位于 JCR Q1 区。
期刊类别
中国计算机学会推荐 B 类期刊。
论文题目
TopoPharmDTI: Improving Interactions Prediction by Enhanced Deep Learning Representation for Both Drug and Target Molecules
团队成员
李文昊，赵京彤，朱刘锦翔，张丽，王晗
论文概述
药物-靶标相互作用（DTIs）的识别是药物开发中的关键环节，能够筛选潜在药物和靶标，并提高药物开发效率。随着人工智能（AI）技术的进步，深度学习方法被引入该领域，用于 DTI 预测，从而加速研发周期。然而，由于 DTIs 涉及多种类型的药物和靶标蛋白分子，揭示这些相互作用背后的规律并为制药行业提供可靠建议仍然具有挑战性。
在本研究中，朱刘锦翔同学及其团队提出了一种名为 TopoPharmDTI 的新型 DTI 预测方法，致力于更好地表征药物和靶标分子。该方法设计了创新的双层次药物特征融合策略，并结合最适应性的大型语言模型（LLM）来表示靶标蛋白序列。TopoPharmDTI 在多个基准数据集上表现出卓越的预测性能，并展示了识别靶标蛋白结合域的能力。该方法已公开发布，可通过以下链接访问：TopoPharmDTI。
未来展望
此次 SCI 论文的发表，不仅是朱刘锦翔同学个人能力的有力体现，也为工作室的其他同学树立了良好的榜样。未来，工作室将继续秉持”天亮了”的精神，致力于营造一个积极向上、互助合作的学习氛围，培养更多优秀的科研人才，推动更多高水平研究成果的产出。
- 文案编辑：丁可
- 日期：2025 年 3 月 12 日