[發(fā)明專利]一種藥物與靶點間的相關(guān)性確定方法、裝置及電子設(shè)備

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202110367301.8
• 申請日: 2021-04-06
• 公開（公告）號: CN112908429A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李雙利;周景博;黃亮;熊昊一;王凡;徐童;熊輝;竇德景
• 申請（專利權(quán)）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類號: G16C20/50
• 分類號: G16C20/50
• 代理公司: 北京銀龍知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;黃燦

1.一種藥物與靶點間的相關(guān)性確定方法，該方法包括：

建立候選藥物與靶點的空間分子圖，所述空間分子圖包括原子節(jié)點集以及邊集合，所述原子節(jié)點集包括所述候選藥物中的原子以及所述靶點中的原子，所述邊集合包括至少一條原子連邊；

將所述原子節(jié)點集的第一原子特征以及所述空間分子圖輸入第一圖注意力模型進行預(yù)測，得到所述原子節(jié)點集的第二原子特征；

基于所述原子節(jié)點集的第二原子特征，確定所述候選藥物與所述靶點之間的相關(guān)性參數(shù)值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述建立候選藥物與靶點的空間分子圖，包括：

基于所述原子節(jié)點集中原子節(jié)點之間的距離，建立所述空間分子圖；

其中，所述邊集合中任一連邊的兩個原子節(jié)點之間的距離小于或等于預(yù)設(shè)距離閾值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述將所述原子節(jié)點集的第一原子特征以及所述空間分子圖輸入第一圖注意力模型進行預(yù)測，得到所述原子節(jié)點集的第二原子特征之前，還包括：

對所述原子節(jié)點集中原子節(jié)點之間的距離進行編碼，得到所述原子節(jié)點集中原子節(jié)點之間的第一距離向量；

對所述原子節(jié)點集中原子節(jié)點之間的第一距離向量進行轉(zhuǎn)換，得到所述原子節(jié)點集中原子節(jié)點之間的目標(biāo)距離向量；

其中，所述將所述原子節(jié)點集的第一原子特征以及所述空間分子圖輸入第一圖注意力模型進行預(yù)測，得到所述原子節(jié)點集的第二原子特征，包括：

將所述原子節(jié)點集的第一原子特征、所述空間分子圖以及所述原子節(jié)點集中原子節(jié)點之間的目標(biāo)距離向量輸入所述第一圖注意力模型進行預(yù)測，得到所述原子節(jié)點集的第二原子特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述將所述原子節(jié)點集的第一原子特征、所述空間分子圖以及所述原子節(jié)點集中原子節(jié)點之間的目標(biāo)距離向量輸入所述第一圖注意力模型進行預(yù)測，得到所述原子節(jié)點集的第二原子特征，包括：

將所述原子節(jié)點集中原子節(jié)點之間的目標(biāo)距離向量、所述空間分子圖以及所述原子節(jié)點集的第一原子特征輸入所述第一圖注意力模型進行預(yù)測，得到所述邊集合中連邊的目標(biāo)特征表征；

利用所述第一圖注意力模型對所述原子節(jié)點集的第一原子特征、所述原子節(jié)點集中原子節(jié)點之間的目標(biāo)距離向量以及所述邊集合中連邊的目標(biāo)特征表征進行預(yù)測，得到所述原子節(jié)點集的第二原子特征。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，所述將所述原子節(jié)點集中原子節(jié)點之間的目標(biāo)距離向量、所述空間分子圖以及所述原子節(jié)點集的第一原子特征輸入所述第一圖注意力模型進行預(yù)測，得到所述邊集合中連邊的目標(biāo)特征表征，包括：

確定所述邊集合中第i原子節(jié)點與第j原子節(jié)點之間的連邊的鄰居邊集，i與j均為整數(shù)，且1≤i≤N，1≤j≤M，N為所述原子節(jié)點集中原子節(jié)點的總數(shù)，M為與所述第i原子節(jié)點之間存在連邊的原子節(jié)點數(shù)量；

利用所述鄰居邊集中連邊的原子節(jié)點之間的目標(biāo)距離向量、所述鄰居邊集中連邊的原子節(jié)點的第一原子特征、所述第一圖注意力模型中的第一激活函數(shù)、第一變換矩陣以及偏移向量，確定所述鄰居邊集中連邊的初始特征表征；

基于所述鄰居邊集中連邊的初始特征表征、所述第一圖注意力模型中的第一權(quán)重矩陣、第二激勵函數(shù)以及第一注意力權(quán)重，確定第一標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重；

根據(jù)所述鄰居邊集中連邊的初始特征表征、所述第一標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重以及所述第一圖注意力模型中的第一權(quán)重矩陣，確定所述第i原子節(jié)點與所述第j原子節(jié)點之間的連邊的目標(biāo)特征表征。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中，所述利用所述第一圖注意力模型對所述原子節(jié)點集的第一原子特征、所述原子節(jié)點集中原子節(jié)點之間的目標(biāo)距離向量以及所述邊集合中連邊的目標(biāo)特征表征進行預(yù)測，得到所述原子節(jié)點集的第二原子特征，包括：

確定所述第i原子節(jié)點的目標(biāo)鄰居邊集合，所述目標(biāo)鄰居邊集合中任一連邊的終點為所述第i原子節(jié)點；

基于所述目標(biāo)鄰居邊集合中連邊的目標(biāo)特征表征、所述第i原子節(jié)點的第一原子特征、所述目標(biāo)鄰居邊集合中連邊的原子節(jié)點之間的目標(biāo)距離向量、所述第一圖注意力模型中的第二注意力權(quán)重、第二變換矩陣以及第二權(quán)重矩陣，確定所述第i原子節(jié)點的第二原子特征。