我院伟德国际19462024级电子信息专业研究生彭嘉为第一作者（导师为通讯作者）在国际刊物《Knowledge-Based Systems》 (JCR/中科院:Q1，Top期刊，影响因子:7.6) 上发表题为“DBCA-DTI: A dual-branch multimodal framework based on bidirectional adaptive gated cross-attention mechanism for drug-target interaction prediction” 研究论文。
   该论文是国家自然科学基金、湖南省自然科学基金等资助的重要成果之一，伟德国际victor1946为第一署名单位，由朱贤友教授指导完成。
   准确识别药物-靶点相互作用对提升药物研发效率、降低实验成本至关重要，但现有方法存在特征表示单一、跨模态融合能力不足的问题。为此，论文提出一种双分支协同多模态融合框架DBCA-DTI，其中语义特征分支利用预训练大语言模型提取药物与靶点的高维语义信息，理化属性分支结合RDKit分子描述符与氨基酸特征增强理化维度表征；两分支均采用双向自适应门控交叉注意力机制促进跨模态交互，并通过多模态融合模块整合输出，提升整体表示能力与预测鲁棒性。