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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利多靶点药物分子生成模型构建方法和多靶点药物设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121709057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610195041.3，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权多靶点药物分子生成模型构建方法和多靶点药物设计方法是由张仲楠;牛子儒设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多靶点药物分子生成模型构建方法和多靶点药物设计方法在说明书摘要公布了：多靶点药物分子生成模型构建方法和多靶点药物设计方法，涉及计算机药物设计与生物信息学。基于SMILES序列确定对应的二维分子图；将全连通药效团图和二维分子图作为GatedGCN模块的输入，消息传递中将二维分子图中的每个原子节点与全连通药效团图中所有药效团节点连接，实现不同节点之间的信息交换；掩码后的SMILES序列作为编码器的输入，解码器以自回归方式生成符合药效团特征的SMILES序列；冻结GatedGCN模块和编码器的网络参数；通过精英多靶点分子集对多靶点药物分子生成模型进行训练，根据输出结果反向优化更新解码器网络参数。该方法使模型充分学习多靶点分子结构特性，提升多靶点药物分子生成准确率。

本发明授权多靶点药物分子生成模型构建方法和多靶点药物设计方法在权利要求书中公布了：1.多靶点药物分子生成模型构建方法，其特征在于，所构建的多靶点药物分子生成模型包括GatedGCN模块、编码器和解码器；所述方法包括预训练阶段和微调阶段，具体如下： 预训练阶段： 取样本分子的SMILES序列，基于该SMILES序列确定二维分子图；基于从所述SMILES序列中识别出的氢键供体、氢键受体、疏水中心、芳香环、正电荷中心、负电荷中心六类化学特征中的至少两类，构建全连通药效团图，其中任意两个药效团节点之间的边权重基于分子拓扑最短路径上各化学键的相对键长累加和确定； 将所述全连通药效团图和二维分子图输入GatedGCN模块，所述GatedGCN模块包括4～8层堆叠的GatedGCN层，每层GatedGCN层均包括消息传递层、层归一化层和ReLU激活层，消息传递层通过门控机制和残差连接控制邻居节点信息聚合，且所述消息传递层同时支持原子-原子、原子-药效团、药效团-药效团三类节点类型之间的信息交换；在GatedGCN模块的消息传递过程中，将二维分子图中的每个原子节点与全连通药效团图中的每一个药效团节点相连接，实现原子-原子、原子-药效团、药效团-药效团三类节点之间的跨类型信息交换，得到融合药效团先验的图嵌入； 对SMILES序列进行掩码处理后输入编码器得到隐变量，经位置编码、片段标记向量拼接后，与所述图嵌入共同输入解码器，解码器以自回归方式生成SMILES序列； 结合预训练损失反向优化更新GatedGCN模块、编码器和解码器的网络参数，所述预训练损失为对比学习损失、KL散度损失和掩码建模损失之和； 微调阶段： 冻结预训练后的GatedGCN模块和编码器的网络参数，仅保留解码器参数可更新； 随机选择若干分子，提取分子的药效团特征并生成具有所述药效团特征的新分子，计算每个所述新分子分别与多个目标靶点发生相互作用的概率均值，将概率均值排名前50%的新分子构建为候选多靶点分子集； 构建精英多靶点分子集：在所述候选多靶点分子集中，从与多个目标靶点相互作用的分子中，基于由预训练的随机森林回归模型预测的、分子与各目标靶点的相互作用概率，计算概率均值进行初步排序，将综合得分大于动态评分阈值的所有新分子，构成精英多靶点分子集；所述综合得分为分子的可合成性分数、类药性分数及所述相互作用概率的加权和；动态评分阈值采用动态调整的方式，随着微调轮次的增加线性增加； 使用所述精英多靶点分子集对模型进行微调，基于微调损失反向优化更新解码器网络参数，完成多靶点药物分子生成模型的构建。

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