[發(fā)明專利]藥物-靶標(biāo)相互作用的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110606005.9
• 申請(qǐng)日: 2021-05-25
• 公開（公告）號(hào): CN113409897A
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄒權(quán);茹曉青
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)長(zhǎng)三角研究院（衢州）
• 主分類號(hào): G16C20/50
• 分類號(hào): G16C20/50;G16C20/70;G16B30/00;G16B35/00;G16B40/00
• 代理公司: 成都創(chuàng)新引擎知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51249
• 代理人: 向群

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N藥物?靶標(biāo)相互作用的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括：靶標(biāo)對(duì)象的蛋白序列和藥物對(duì)象的化學(xué)結(jié)構(gòu)，以及所述靶標(biāo)對(duì)象和所述藥物對(duì)象兩者之間的相互作用關(guān)系；提取所述靶標(biāo)對(duì)象的蛋白序列的靶標(biāo)特征和所述藥物對(duì)象的化學(xué)結(jié)構(gòu)的藥物特征；對(duì)所述靶標(biāo)特征和所述藥物特征進(jìn)行特征選擇；將選擇后的靶標(biāo)特征和藥物特征進(jìn)行特征融合；基于融合后的靶標(biāo)特征和藥物特征，構(gòu)建用于預(yù)測(cè)藥物?靶標(biāo)相互作用強(qiáng)弱順序的排序模型；獲取待預(yù)測(cè)靶標(biāo)對(duì)象和待預(yù)測(cè)藥物對(duì)象；基于所述排序模型，預(yù)測(cè)所述待預(yù)測(cè)靶標(biāo)對(duì)象和所述待預(yù)測(cè)藥物對(duì)象的親和力。能夠預(yù)測(cè)靶標(biāo)對(duì)象和藥物對(duì)象的親和力。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及生物信息學(xué)與化學(xué)信息學(xué)交叉的技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種藥物-靶標(biāo)相互作用的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

藥物-靶標(biāo)相互作用的預(yù)測(cè)是新藥研發(fā)及藥物重定向中的重要步驟。為節(jié)省時(shí)間及成本，研究者們紛紛將計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用到了藥物-靶標(biāo)相互作用預(yù)測(cè)研究中。最常見的就是分子模擬對(duì)接和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。

分子模擬對(duì)接是計(jì)算機(jī)輔助藥物設(shè)計(jì)的一項(xiàng)重要技術(shù)。在靶標(biāo)上的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)已知的情況下，分子模擬對(duì)接將藥物化合物小分子放置于靶標(biāo)分子的活性位點(diǎn)處，通過不斷變換配體構(gòu)象以尋找到受體小分子化合物與靶標(biāo)大分子相互作用的最佳構(gòu)象，并預(yù)測(cè)其結(jié)合模式和親和力。這種方法存在本質(zhì)上的不足，分子對(duì)接是通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬配體與受體分子之間的結(jié)合情況。配體與受體的結(jié)合過程是十分復(fù)雜的，需要對(duì)可行的構(gòu)象空間進(jìn)行大量而全面的覆蓋采樣，才可能獲取到真實(shí)(或接近真實(shí))的結(jié)合構(gòu)象。之后，如何找到最佳的結(jié)合位置就涉及到了構(gòu)象搜索問題，在這個(gè)過程中同時(shí)計(jì)算多個(gè)構(gòu)象會(huì)導(dǎo)致搜索空間以及計(jì)算量非常大，即使借助高性能計(jì)算機(jī)進(jìn)行單個(gè)靶點(diǎn)的篩選也需要很長(zhǎng)的時(shí)間，消耗較高的計(jì)算成本。除此之外，很重要的一點(diǎn)是使用分子模擬對(duì)接的前提是蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)是已知的，而有些kinase的三維結(jié)構(gòu)未知且不易獲取。

近些年來，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法得到了越來越多的關(guān)注，這類方法有一個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì)就是不需要獲知蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)信息。目前，已經(jīng)有了大量關(guān)于藥物-靶標(biāo)相互作用預(yù)測(cè)的研究工作，這些研究工作不僅取得了較好的性能結(jié)果，而且研究的問題也越來越深入具體，這為藥物的研發(fā)和藥物重定向的探究產(chǎn)生了積極影響。但這些研究仍然存在一些不足之處有待改進(jìn)：一是目前大多數(shù)藥物-靶標(biāo)相互作用預(yù)測(cè)的研究只提取了藥物或靶標(biāo)某一角度或某一層面的特征信息，單一層面的信息無法準(zhǔn)確全面的將藥物或靶標(biāo)信息描述出來。且目前的很多研究只是對(duì)藥物、靶標(biāo)的多種類型的特征進(jìn)行了簡(jiǎn)單的拼接，這樣無法挖掘到比較深層的信息。這些都不利于高性能模型的構(gòu)建。另外一個(gè)是當(dāng)前的很多研究將探究藥物-靶標(biāo)相互作用視為了二分類問題，即僅探究出了藥物和靶標(biāo)能否相互作用，相比之下，探究出藥物與靶標(biāo)的相互作用程度則可以更有效地縮小用于下游實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的候選藥物的廣闊搜索空間，從而顯著減少開發(fā)新藥的高成本和長(zhǎng)時(shí)間。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N藥物-靶標(biāo)相互作用的預(yù)測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，能夠預(yù)測(cè)藥物與靶標(biāo)之間的相互作用。

本申請(qǐng)實(shí)施例第一方面提供了一種藥物-靶標(biāo)相互作用的預(yù)測(cè)方法，包括：

獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括：靶標(biāo)對(duì)象的蛋白序列和藥物對(duì)象的化學(xué)結(jié)構(gòu)，以及所述靶標(biāo)對(duì)象和所述藥物對(duì)象兩者之間的相互作用關(guān)系；

提取所述靶標(biāo)對(duì)象的蛋白序列的靶標(biāo)特征和所述藥物對(duì)象的化學(xué)結(jié)構(gòu)的藥物特征；

對(duì)所述靶標(biāo)特征和所述藥物特征進(jìn)行特征選擇；

將選擇后的靶標(biāo)特征和藥物特征進(jìn)行特征融合；

基于融合后的靶標(biāo)特征和藥物特征，構(gòu)建用于預(yù)測(cè)藥物-靶標(biāo)相互作用強(qiáng)弱順序的排序模型；

獲取待預(yù)測(cè)靶標(biāo)對(duì)象和待預(yù)測(cè)藥物對(duì)象；

基于所述排序模型，預(yù)測(cè)所述待預(yù)測(cè)靶標(biāo)對(duì)象和所述待預(yù)測(cè)藥物對(duì)象的親和力。