[發明專利]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

在審

• 申請號: 202110626082.0
• 申請日: 2021-06-04
• 公開（公告）號: CN113345535A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 衛金茂;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

本發明提供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及系統，屬于計算機輔助藥物研發技術領域，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；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，作為該藥物的作用靶標。本發明同時考慮藥物的化學屬性和臨床功能，預測藥物的可能靶標；將藥物的特征向量先投影到蛋白空間，再投影到疾病空間，將藥物?靶標相互作用預測任務由傳統單標簽分類任務改為了多標簽任務，考慮了藥物與蛋白質之間復雜的容斥關系；通過保持藥物化學相似性、功能相似性的一致性，保持了藥物化學性質、分子機制與臨床功能的一致性。

技術領域

本發明涉及計算機輔助藥物研發技術領域，具體涉及一種保持藥物化學 性質與功能一致性的藥物靶標預測方法及系統。

背景技術

由于基于生物實驗進行藥物-靶標相互作用(DTI)鑒定具有耗時、費 力、成本高、失敗率高等特點，基于計算學的方法預測藥物的可能靶標成為 了藥物研發領域的研究熱點。然而，此前的大多數關于DTI預測的發明都沒有 在預測過程中考慮到藥物的化學性質和功能具有一致性。這種一致性的改變 可能會對預測結果的準確性造成嚴重的負面影響。

目前，傳統的藥物-靶標相互作用預測方法，主要可以分為對接模擬和基 于配體兩類。對接模擬的方法需要模擬靶標的3D結構，這種方法非常耗時， 并且不是所有靶蛋白的結構信息都是已知的。基于配體的方法將要查詢配體 的靶蛋白與一組已知配體的靶蛋白進行比較，然而，在已知配體數量很少的 情況下，這類方法的表現并不好。

針對上述問題，出現了基于深度神經網絡的藥物靶標相互作用預測方 法。基于相似的藥物更可能和相似的靶標發生相互作用的假設，通過整合藥 物-靶標異構網絡中的多種信息來分析每一對藥物與靶標發生相互作用的可能 性。

然而，目前的基于深度神經網絡的方法，都將藥物-靶標相互作用預測視 為單標簽二分類任務，這使得每一對藥物-靶標間的預測過程都是獨立的。但 是，由于藥物的化學性質和功能應該具有一致性，因此，具有相似化學結構 的藥物也應具有相似的靶蛋白或相似的適應癥。忽略藥物和蛋白質之間復雜 的容斥關系，為每一對藥物-靶標進行獨立的預測，可能會將相互排斥的藥物 視為相容的，這可能會導致在后續治療中發生嚴重的藥物誤用。類似的，藥 物與疾病間的關系預測也存在著同樣的隱患。因此，除了考慮藥物間的相似性關系和靶蛋白間的相似性關系，保持藥物間化學屬性相似性與功能相似性 的一致也尤為重要。

發明內容

本發明的目的在于提供一種保持藥物化學性質與功能一致性的藥物靶標 預測方法及系統，以解決上述背景技術中存在的至少一項技術問題。

為了實現上述目的，本發明采取了如下技術方案：

一方面，本發明提供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，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。

優選的，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 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；