[發明專利]基于分子指紋和多靶點蛋白的協同抗癌藥物組合識別方法

有效

• 申請號: 202011290851.6
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112382347B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發明（設計）人: 於東軍;莊馳
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G16C20/50
• 分類號: G16C20/50;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 岑丹

1.一種基于分子指紋和多靶點蛋白的協同抗癌藥物組合識別方法，其特征在于，具體步驟為：

步驟1：計算藥物化合物的分子指紋特征；

步驟2：查詢與癌細胞系相關的治療靶點基因的治療靶點蛋白序列，根據各治療靶點蛋白序列獲得蛋白序列的位置特異性得分矩陣和蛋白質二級結構得分，并將位置特異性得分矩陣和蛋白質二級結構得分串聯得到癌細胞系的多靶點蛋白特征；

步驟3：將多靶點蛋白特征輸入深度卷積神經網絡進行訓練，所述深度卷積神經網絡包括第一階段的卷積神經網絡、第二階段的深度神經網絡以及Softmax分類層，所述第一階段的卷積神經網絡對多靶點蛋白特征進行卷積運算，卷積運算的輸出和藥物化合物的分子指紋特征進行串聯后輸入第二階段的深度神經網絡進行預測識別；

步驟4：對于未知作用關系的藥物組合及癌細胞系，依據步驟1、2分別提取藥物化合物的分子指紋特征和癌細胞系的多靶點蛋白特征；將藥物化合物的分子指紋特征和癌細胞系的多靶點蛋白特征分別輸入訓練好的深度神經網絡，獲得藥物組合對于給定癌細胞系的協同作用預測結果。

2.根據權利要求1所述的基于分子指紋和多靶點蛋白的協同抗癌藥物組合識別方法，其特征在于，使用ChemoPy工具包結合藥物化合物的SMILE分子表達式計算分子指紋特征。

3.根據權利要求1所述的基于分子指紋和多靶點蛋白的協同抗癌藥物組合識別方法，其特征在于，所述卷積神經網絡包括若干個串聯的卷積網絡塊，每個卷積網絡塊由2個卷積層與1個池化層組成。

4.根據權利要求3所述的基于分子指紋和多靶點蛋白的協同抗癌藥物組合識別方法，其特征在于，所述卷積網絡塊的個數為5個，每個卷積網絡塊的卷積輸出通道數分別為16、32、64、128、128。

5.根據權利要求3所述的基于分子指紋和多靶點蛋白的協同抗癌藥物組合識別方法，其特征在于，所述卷積層采用3×3的小卷積核進行卷積運算，所述池化層采用2×2的小池化核進行池化運算。

6.根據權利要求1所述的基于分子指紋和多靶點蛋白的協同抗癌藥物組合識別方法，其特征在于，所述深度神經網絡由分別含有4096、1024、256個節點的全連接層構成。

7.根據權利要求1所述的基于分子指紋和多靶點蛋白的協同抗癌藥物組合識別方法，其特征在于，所述Softmax分類層采用多分類交叉熵損失函數，具體為：

公式中，N表示樣本總數；K表示總體類別數目；y_i,k表示第i個樣本是否屬于第k類，屬于為1，不屬于為0；p_i,k表示第i個樣本屬于第k類的概率值。