CSatDTA: Prediction of Drug–Target Binding Affinity Using Convolution Model with Self-Attention

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作者
Ashutosh Ghimire,Hilal Tayara,Zhenyu Xuan,Kil To Chong
出处
期刊:International Journal of Molecular Sciences [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:23 (15): 8453-8453 被引量:6
标识
DOI:10.3390/ijms23158453
摘要

Drug discovery, which aids to identify potential novel treatments, entails a broad range of fields of science, including chemistry, pharmacology, and biology. In the early stages of drug development, predicting drug–target affinity is crucial. The proposed model, the prediction of drug–target affinity using a convolution model with self-attention (CSatDTA), applies convolution-based self-attention mechanisms to the molecular drug and target sequences to predict drug–target affinity (DTA) effectively, unlike previous convolution methods, which exhibit significant limitations related to this aspect. The convolutional neural network (CNN) only works on a particular region of information, excluding comprehensive details. Self-attention, on the other hand, is a relatively recent technique for capturing long-range interactions that has been used primarily in sequence modeling tasks. The results of comparative experiments show that CSatDTA surpasses previous sequence-based or other approaches and has outstanding retention abilities.
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