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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京百度網(wǎng)訊科技有限公司申請(qǐng)的專利藥物篩選方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114121180B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111228316.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16C20/50；該發(fā)明授權(quán)藥物篩選方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由劉子敬;方曉敏;王凡;何徑舟設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-10-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本藥物篩選方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本公開(kāi)提供了一種藥物篩選方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及機(jī)器學(xué)習(xí)與智能搜索等人工智能技術(shù)領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為：采用預(yù)先訓(xùn)練的親和度預(yù)測(cè)模型，從藥物化合物庫(kù)中篩選目標(biāo)靶點(diǎn)對(duì)應(yīng)的多個(gè)候選藥物的信息；其中，所述親和度預(yù)測(cè)模型基于所述目標(biāo)靶點(diǎn)和其他靶點(diǎn)進(jìn)行多任務(wù)訓(xùn)練得到；基于所述多個(gè)候選藥物的信息，獲取篩選的數(shù)個(gè)目標(biāo)藥物的信息。本公開(kāi)的技術(shù)，能夠有效地提高藥物篩選效率。

本發(fā)明授權(quán)藥物篩選方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種藥物篩選方法，包括： 采用預(yù)先訓(xùn)練的親和度預(yù)測(cè)模型，從藥物化合物庫(kù)中篩選目標(biāo)靶點(diǎn)對(duì)應(yīng)的多個(gè)候選藥物的信息；其中，所述親和度預(yù)測(cè)模型基于所述目標(biāo)靶點(diǎn)和其他靶點(diǎn)進(jìn)行多任務(wù)訓(xùn)練得到； 基于所述多個(gè)候選藥物的信息，獲取篩選的數(shù)個(gè)目標(biāo)藥物的信息； 采用預(yù)先訓(xùn)練的親和度預(yù)測(cè)模型，從藥物化合物庫(kù)中篩選目標(biāo)靶點(diǎn)對(duì)應(yīng)的多個(gè)候選藥物的信息之前，所述方法還包括： 基于所述目標(biāo)靶點(diǎn)和所述藥物化合物庫(kù)，生成第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包括數(shù)條訓(xùn)練數(shù)據(jù)，各所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包括所述目標(biāo)靶點(diǎn)、藥物的信息以及所述藥物與所述目標(biāo)靶點(diǎn)的親和度； 獲取所述其他靶點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中包括所述其他靶點(diǎn)、所述其他靶點(diǎn)的對(duì)接藥物的信息以及所述其他靶點(diǎn)與所述對(duì)接藥物的親和度； 采用所述第二訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)所述親和度預(yù)測(cè)模型進(jìn)行第一階段的訓(xùn)練； 采用所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)所述親和度預(yù)測(cè)模型進(jìn)行第二階段的訓(xùn)練。

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