ドラッグリポジショニングにおいて，薬剤候補を自動探索するニューラルネットワークの開発は有用である．筆者らは先行研究において，タンパク質を修飾する複数の糖鎖の構造情報を入力情報として用いた糖鎖エンコーダーを搭載した糖鎖構造媒介相互アテンションニューラルネットワークを開発した．本研究では，糖鎖構造媒介相互アテンションニューラルネットワークにおいて，新たに薬剤から糖鎖へのアテンションを追加することで，各糖鎖と薬剤間の関連度の強さを分析できるモデルを開発した．結果として，先行研究モデルと同等の予測精度が得られ，モデルの説明性の向上と新薬開発のための糖鎖に関連したさらなる情報産出が可能になった．