腾讯团队提出Interformer模型，通过相互作用感知进行蛋白质-配体对接亲和力预测

腾讯人工智能实验室的王龙跃团队提出了一种名为Interformer的深度学习模型，用于蛋白质-配体对接亲和力预测。该模型基于图Transformer架构，通过相互作用感知混合密度网络捕获蛋白质-配体相互作用，并引入蒙特卡罗采样策略进行亲和力预测。实验结果显示，Interformer在PDBBind测试集上的表现优于现有方法，特别是在恢复特定相互作用如氢键和疏水相互作用方面。此外，Interformer在实际药物开发项目中也展示了其有效性，能够生成物理上合理的对接姿势，加速药物设计过程。