本申請實施例提供一種模型訓練、藥物篩選和親和力預測的方法與裝置。本申請實施例提供一種預測小分子化合物與蛋白質(zhì)之間親和力的方法，其包括：基于復合物的三維構(gòu)象確定接入?yún)^(qū)域，所述復合物由待分析的所述小分子化合物和所述蛋白質(zhì)形成；基于所述接入?yún)^(qū)域內(nèi)的原子以及化學鍵的特征，構(gòu)建拓撲圖G；基于所述拓撲圖G，確定特征向量；利用經(jīng)過訓練的機器學習模型對所述特征向量進行處理，以獲得所述化合物與所述蛋白質(zhì)之間的親和力。利用該方法可以提高小分子化合物與蛋白質(zhì)之間親和力預測的效率、可解釋性、可重復性、準確度和精度。