[發(fā)明專利]基于深度學(xué)習(xí)的藥物療效預(yù)測方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

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• 申請日: 2021-05-28
• 公開（公告）號: CN113299339A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王俊
• 申請（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G16B15/30
• 分類號: G16B15/30;G16B25/10;G16B30/10;G16B40/00
• 代理公司: 深圳市明日今典知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44343
• 代理人: 王杰輝;宋慶洪

本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的藥物療效預(yù)測方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，方法包括：獲取藥物對應(yīng)的第一蛋白序列；對所述第一蛋白序列進(jìn)行分割，得到多個(gè)第一子序列；分析每一個(gè)所述第一子序列，得到每一個(gè)第一文字表達(dá)；計(jì)算每一個(gè)所述第一文字表達(dá)與各所述第二文字表達(dá)的匹配度；基于所述匹配度確定所述藥物與所述靶向蛋白相匹配的作用靶點(diǎn)；基于各所述作用靶點(diǎn)預(yù)測所述藥物對所述靶向蛋白的藥物療效。本發(fā)明的有益效果：實(shí)現(xiàn)了快速對藥物的作用靶點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化檢測，并且還能對藥物療效進(jìn)行預(yù)測，節(jié)省了實(shí)驗(yàn)資源。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域，特別涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的藥物療效預(yù)測方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

藥物發(fā)現(xiàn)是確定具有潛在治療作用的新候選化合物的過程，而藥物分子和靶向蛋白質(zhì)的相互作用(drug-target interactions,DTI)的預(yù)測，是藥物發(fā)現(xiàn)過程中必不可少的一步。然藥物分子的療效取決于它們對靶蛋白或受體的親和力。對靶蛋白沒有任何相互作用或親和力的藥物分子將不能提供治療反應(yīng)。目前，藥物靶點(diǎn)相互作用DTI的實(shí)驗(yàn)測定只能依靠人工測定，不僅費(fèi)時(shí)又耗費(fèi)資源。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的為提供一種基于深度學(xué)習(xí)的藥物療效預(yù)測方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決藥物靶點(diǎn)相互作用DTI的實(shí)驗(yàn)測定只能依靠人工測定，不僅費(fèi)時(shí)又耗費(fèi)資源的問題。

本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的藥物療效預(yù)測方法，應(yīng)用于靶向蛋白，包括：

獲取藥物對應(yīng)的第一蛋白序列；

對所述第一蛋白序列進(jìn)行分割，得到對應(yīng)所述第一蛋白序列的多個(gè)第一子序列，其中，每一個(gè)所述第一子序列的氨基酸分子的數(shù)量相同；

分析每一個(gè)所述第一子序列，得到每一個(gè)所述第一子序列對應(yīng)的第一文字表達(dá)；

將每一個(gè)所述第一文字表達(dá)，以及所述靶向蛋白對應(yīng)的每一個(gè)第二文字表達(dá)輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的word2vec模型中，得到每一個(gè)所述第一文字表達(dá)與各所述第二文字表達(dá)的匹配度；其中，所述第二文字表達(dá)通過將所述靶向蛋白的第二蛋白序列進(jìn)行分割，得到對應(yīng)所述第二蛋白序列的多個(gè)第二子序列，對所述第二蛋白進(jìn)行分析，得到每一個(gè)所述第二子序列對應(yīng)的第二文字表達(dá)；每一個(gè)所述第二子序列的氨基酸分子的數(shù)量相同，每一個(gè)第二文字表達(dá)對應(yīng)的第二子序列為一個(gè)靶點(diǎn)；

基于所述匹配度確定所述藥物與所述靶向蛋白相匹配的作用靶點(diǎn)；

基于各所述作用靶點(diǎn)預(yù)測所述藥物對所述靶向蛋白的藥物療效。

本發(fā)明還提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的藥物療效預(yù)測裝置，應(yīng)用于靶向蛋白，包括：

獲取模塊，用于獲取藥物對應(yīng)的第一蛋白序列；

分割模塊，用于對所述第一蛋白序列進(jìn)行分割，得到對應(yīng)所述第一蛋白序列的多個(gè)第一子序列，其中，每一個(gè)所述第一子序列的氨基酸分子的數(shù)量相同；

分析模塊，用于分析每一個(gè)所述第一子序列，得到每一個(gè)所述第一子序列對應(yīng)的第一文字表達(dá)；

輸入模塊，用于將每一個(gè)所述第一文字表達(dá)，以及所述靶向蛋白對應(yīng)的每一個(gè)第二文字表達(dá)輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的word2vec模型中，得到每一個(gè)所述第一文字表達(dá)與各所述第二文字表達(dá)的匹配度；其中，所述第二文字表達(dá)通過將所述靶向蛋白的第二蛋白序列進(jìn)行分割，得到對應(yīng)所述第二蛋白序列的多個(gè)第二子序列，對所述第二蛋白進(jìn)行分析，得到每一個(gè)所述第二子序列對應(yīng)的第二文字表達(dá)；每一個(gè)所述第二子序列的氨基酸分子的數(shù)量相同，每一個(gè)第二文字表達(dá)對應(yīng)的第二子序列為一個(gè)靶點(diǎn)；

確定模塊，用于基于所述匹配度確定所述藥物與所述靶向蛋白相匹配的作用靶點(diǎn)；

預(yù)測模塊，用于基于各所述作用靶點(diǎn)預(yù)測所述藥物對所述靶向蛋白的藥物療效。