4.3 深度学习在靶标优先级排序中的应用（GNN、Transformer）

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4.3 深度学习在靶标优先级排序中的应用（GNN、Transformer） 4.3 深度学习在靶标优先级排序中的应用（GNN、Transformer）在现代药物研发的浩瀚图景中，从成千上万潜在的生物分子中甄别出真正具有治疗价值的“黄金靶标”，犹如在无垠星空中定位一颗能照亮疾病的恒星。传统的靶标发现路径依赖于功能实验与通路分析，耗时长、成本高，且难以覆盖复杂的系统生物学背景。而随着计算能力的跃升与多组学数据的爆发式增长，深度学习正以前所未有的方式重塑这一领域——尤其是在靶标优先级排序（Target Prioritization）这一关键环节。靶标优先级排序的核心任务，是在已知或预测的候选靶标集合中，依据其与疾病的相关性、可药性、安全性及机制可信度等维度进行量化评估与排序。