[發(fā)明專利]保持藥物化學性質與功能一致性的藥物靶標預測方法及系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2021-06-04
• 公開（公告）號: CN113345535A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發(fā)明（設計）人: 衛(wèi)金茂;劉健;孫暢
• 申請（專利權）人: 南開大學
• 主分類號: G16C20/50
• 分類號: G16C20/50
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 朱忠范

1.一種保持藥物化學性質與功能一致性的藥物靶標預測方法，其特征在于，包括：

獲取待預測的藥物的化學指紋；

利用訓練好的特征選擇模型，對藥物的化學指紋進行處理，得到藥物與靶標的相互作用評分矩陣，所述特征選擇模型將藥物的靶標視為藥物在蛋白空間中的特征，將藥物的適應癥視為藥物在疾病空間中的特征；其中，特征選擇模型在訓練時，考慮靶標序列間的相似性和疾病間的相似性，以不同藥物間在藥物空間、蛋白空間和疾病空間中相似性差異最小為目標，使藥物化學性質與功能保持一致；

基于藥物與靶標的相互作用評分矩陣，將評分最高的對應靶標，作為該藥物的候選靶標。

2.根據(jù)權利要求1所述的保持藥物化學性質與功能一致性的藥物靶標預測方法，其特征在于，訓練所述特征選擇模型包括：

提取每個藥物的化學指紋、靶標序列信息和適應癥信息，生成藥物的化學指紋特征矩陣、藥物-靶標相互作用矩陣和藥物-疾病關聯(lián)矩陣；

基于藥物的化學指紋特征矩陣、藥物-靶標相互作用矩陣和藥物-疾病關聯(lián)矩陣，分別計算藥物的化學指紋相似性矩陣、靶標間的序列相似性矩陣和疾病間的相似性矩陣；

基于藥物的化學指紋相似性矩陣、靶標間的序列相似性矩陣和疾病間的相似性矩陣，結合藥物的化學指紋、作用的靶標和相關適應癥分別計算藥物在藥物、蛋白、疾病三個空間中的相似性，并以保持三種相似性的誤差最小為目標，訓練所述特征選擇模型。

3.根據(jù)權利要求2所述的保持藥物化學性質與功能一致性的藥物靶標預測方法，其特征在于：

基于藥物的化學指紋相似性矩陣、靶標間的序列相似性矩陣和疾病間的相似性矩陣，計算藥物在靶標蛋白空間中的表示向量；

基于藥物在靶標蛋白空間中的表示向量，獲取藥物在疾病空間中與各個疾病的關聯(lián)得分；

基于藥物在靶標蛋白空間中的表示向量和藥物在疾病空間中與各個疾病的關聯(lián)得分，計算每對藥物分別在靶標蛋白空間中的相似性和疾病空間中的相似性；

基于每對藥物分別在靶標蛋白空間中的相似性和疾病空間中的相似性，計算得到藥物與靶標相互作用的評分矩陣。

4.根據(jù)權利要求3所述的保持藥物化學性質與功能一致性的藥物靶標預測方法，其特征在于：

將藥物的化學指紋，通過一個由兩層全連接神經網絡構成的編碼器，將藥物投影到靶標蛋白空間中，得到藥物與各個靶標間的相互作用評分；

將藥物與各個靶標間的相互作用評分，通過解碼器投影到疾病空間中，得到藥物與各個疾病的關聯(lián)得分。

5.根據(jù)權利要求4所述的保持藥物化學性質與功能一致性的藥物靶標預測方法，其特征在于：

將藥物r_i的化學指紋f_i^r輸入一個由兩層全連接神經網絡構成的編碼器，將r_i投影到靶標蛋白空間中，得到r_i在靶標蛋白空間中的表示向量h_i³：

其中，σ_t、W^t、分別為第t層全連接層的激活函數(shù)、輸出、權重矩陣和偏執(zhí)向量。

6.根據(jù)權利要求5所述的保持藥物化學性質與功能一致性的藥物靶標預測方法，其特征在于：

通過一個解碼器，根據(jù)編碼器的結果計算預測藥物疾病關聯(lián)得分h_i⁶：

7.根據(jù)權利要求6所述的保持藥物化學性質與功能一致性的藥物靶標預測方法，其特征在于：編碼器的損失函數(shù)為：

其中，對于編碼器而言，λ_#＝λ₃，k＝q，S＝S_p，對于解碼器而言，λ_#＝λ₄，k＝n，S＝S_d，表示基于編碼器預測結果計算的靶標序列間的相似性，則表示基于解碼器預測結果計算的疾病間的相似性。