В исследовании представлена инновационная методология прогнозирования взаимодействий между лекарственными препаратами и биологическими мишенями (DTI) с использованием гетерогенных сетей. Авторы разработали модель, которая интегрирует данные из различных доменов, позволяя более точно предсказывать аффинность связывания. Основной акцент сделан на использовании мультидоменного подхода, что позволяет учитывать структурные и функциональные особенности молекул. Применение таких нейросетевых архитектур значительно повышает эффективность раннего этапа разработки лекарств, сокращая время на поиск перспективных соединений. Методология демонстрирует высокую точность в сравнении с существующими методами, что делает её перспективной для интеграции в системы автоматизированного дизайна лекарств. Результаты исследования могут существенно ускорить процесс доклинических испытаний в современной фармацевтике.