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龍圖騰網獲悉廈門理工學院申請的專利基于擴散圖注意力網絡的不對稱藥物相互作用預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120340685B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510771829.X，技術領域涉及：G16C20/70；該發明授權基于擴散圖注意力網絡的不對稱藥物相互作用預測方法是由林開標;張磊設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于擴散圖注意力網絡的不對稱藥物相互作用預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了基于擴散圖注意力網絡的不對稱藥物相互作用預測方法，涉及藥物作用預測技術領域，該方法利用藥物分子的化學結構特征構建有向圖網絡，通過雙向圖注意力網絡分別從藥物的施加和接收視角提取特征，從而有效表征藥物間的不對稱性。進一步地，引入擴散模型對圖結構進行噪聲注入與去噪處理，顯著增強了模型對稀疏數據的適應能力和特征提取的魯棒性。最終，通過深度神經網絡對多模態特征進行融合，實現了對藥物相互作用的高精度預測。不僅在預測準確性上超越了現有技術，還大幅降低了對標注數據的依賴，極大地提高了模型在實際應用中的可行性和泛化能力，為藥物聯合治療的安全性評估和精準醫學研究提供了新的技術路徑。

本發明授權基于擴散圖注意力網絡的不對稱藥物相互作用預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于擴散圖注意力網絡的不對稱藥物相互作用預測方法，其特征在于，包括： 獲取待預測的藥物信息，基于待預測的藥物信息從預設的DrugBank數據庫中收集相關藥物信息和不對稱DDI記錄，并根據相關藥物信息和不對稱DDI記錄創建藥物分子相似性矩陣和有向DDI矩陣； 基于藥物分子相似性矩陣和有向DDI矩陣，結合雙向圖注意力網絡與多頭注意力機制進行提取處理，分別從藥效施加視圖和藥效接收視圖中提取節點特征，具體為： 基于藥物分子相似性矩陣和有向DDI矩陣，針對給定的有向圖，定義其節點u的出鄰域和入鄰域，且針對其每個視角，均計算對應的注意力系數，其公式為：，其中，為藥效接收視圖，為藥效施加視圖，為串聯操作，為節點的鄰居，為權重矩陣，為GAT層輸出的維度，為藥物特性的維度，為可學習的注意力權重向量，為非線性激活函數，為轉置操作，為節點的初始向量，為表示節點的初始向量，為鄰居節點的初始向量； 選擇丟棄中心節點的自環，并定義藥效接收特征和藥效施加特征的過渡形式，其公式分別為：，，其中，為節點間的注意力系數，為藥效接收視圖中用于特征變換的可學習權重矩陣，為在藥效施加視圖中，節點和節點之間的注意力系數，為藥效施加視圖中用于特征變換的可學習權重矩陣； 基于多頭注意力加權融合策略，對過渡形式進行平均聚合替代拼接操作，在保持多視角學習優勢的同時，將參數規模降低預設倍數，提取得到節點特征，其公式為：，，其中，為注意力頭的數量； 采用預設的基于不對稱性的擴散模型對節點特征分別進行擴散處理，得到恢復的圖特征，其中，所述擴散處理包括：正向擴散，引入邊結構噪聲模擬數據退化，以及逆向擴散，利用圖卷積網絡去除噪聲； 對恢復的圖特征與藥物分子相似性矩陣進行結合，得到藥物的屬性特征，并使用預設的DiffGAT-DDI模型的預測器模塊對藥物的多模態特征進行整合預測，得到DDI概率預測值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廈門理工學院，其通訊地址為：361024 福建省廈門市集美區理工路600號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。