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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍軍事科學(xué)院國防科技創(chuàng)新研究院申請的專利基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先導(dǎo)化合物篩選方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115295089B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202210824838.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16C20/30；該發(fā)明授權(quán)基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先導(dǎo)化合物篩選方法是由李星辰;李橋;王宇濤;姚雯;周煒恩設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-14向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先導(dǎo)化合物篩選方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先導(dǎo)化合物篩選方法，包括：獲取多個(gè)化合物的簡化分子線性輸入規(guī)范和分子描述符特征；構(gòu)建化合物的分子結(jié)構(gòu)圖模型，利用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取化合物的結(jié)構(gòu)特征；將結(jié)構(gòu)特征和分子描述符特征進(jìn)行合并，獲取合并特征；依次對合并特征中的分子描述符特征的一個(gè)維度的數(shù)值進(jìn)行隨機(jī)修改，得到對應(yīng)的多個(gè)新合并特征；分別將新合并特征輸入多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到預(yù)測藥效性質(zhì)；計(jì)算預(yù)測藥效性質(zhì)與實(shí)際藥效性質(zhì)的誤差，根據(jù)誤差值大小對分子描述符特征的不同維度的重要性進(jìn)行排序；根據(jù)排序結(jié)果，對待篩選先導(dǎo)化合物進(jìn)行篩選。本發(fā)明能夠從大量化合物中快速篩選出具有更好特定藥效性質(zhì)的化合物，降低藥物研發(fā)成本。

本發(fā)明授權(quán)基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先導(dǎo)化合物篩選方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先導(dǎo)化合物篩選方法，其特征在于，包括： 獲取多個(gè)化合物，確定每個(gè)化合物的簡化分子線性輸入規(guī)范和分子描述符特征； 基于化合物的簡化分子線性輸入規(guī)范，構(gòu)建化合物的分子結(jié)構(gòu)圖模型，并利用預(yù)先訓(xùn)練的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對分子結(jié)構(gòu)圖模型進(jìn)行特征提取，獲取化合物的結(jié)構(gòu)特征； 將化合物的結(jié)構(gòu)特征和分子描述符特征進(jìn)行合并，獲取合并特征； 從分子描述符特征的第1維開始至最后一維，依次對化合物的合并特征中的分子描述符特征的一個(gè)維度的數(shù)值進(jìn)行隨機(jī)修改，得到化合物對應(yīng)的多個(gè)新合并特征，其中，新合并特征的數(shù)量與分子描述符特征的維度相同； 分別將化合物的新合并特征輸入預(yù)先訓(xùn)練的多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到每個(gè)新合并特征對應(yīng)的預(yù)測藥效性質(zhì)； 計(jì)算不同新合并特征對應(yīng)的預(yù)測藥效性質(zhì)與化合物的實(shí)際藥效性質(zhì)的誤差，根據(jù)誤差值大小對分子描述符特征的不同維度的重要性進(jìn)行排序； 根據(jù)分子描述符特征的不同維度的重要性排序結(jié)果，對待篩選先導(dǎo)化合物進(jìn)行篩選； 所述根據(jù)分子描述符特征的不同維度的重要性排序結(jié)果，對待篩選先導(dǎo)化合物進(jìn)行篩選，包括以下步驟： 選取重要性位于前n個(gè)的分子描述符特征的維度，統(tǒng)計(jì)用于預(yù)測的所有化合物中對應(yīng)的前n個(gè)維度特征的分布范圍，得到前n個(gè)維度特征的分布均值、分布最小值和分布最大值； 從所有待篩選先導(dǎo)化合物中挑選出滿足以下公式的先導(dǎo)化合物； 其中，xi表示待篩選先導(dǎo)化合物對應(yīng)的前n個(gè)維度特征中第i個(gè)維度特征的數(shù)值，μi表示前n個(gè)維度特征中第i個(gè)維度特征的分布均值，L表示預(yù)設(shè)閾值，si,max表示前n個(gè)維度特征中第i個(gè)維度特征的分布最大值，si,min表示前n個(gè)維度特征中第i個(gè)維度特征的分布最小值。

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