J Cheminform｜AlphaPPIMI：全面的深度学习框架助力PPI调节剂互作预测

背景：蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）调控关键生命过程，其异常与多种疾病相关，但PPI界面平坦、缺乏明确结合口袋的特征使得传统基于结构相似性的筛选方法难以适用。研究目的：开发AlphaPPIMI深度学习框架，通过融合多模态特征和跨域自适应技术，提升PPI调节剂互作预测的准确性和泛化能力。结论：该框架在随机划分和冷配对实验中均表现出优异性能，AUROC分别达到0.995和0.827，并通过CDAN有效解决了跨蛋白家族的分布偏移问题，为PPI调节剂发现提供了可靠的计算工具。