[發明專利]一種藥物敏感性的預測方法、裝置、終端設備及介質

在審

• 申請號: 202310211704.2
• 申請日: 2023-03-07
• 公開（公告）號: CN116313148A
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 鄧磊;黃智健
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G16H70/40
• 分類號: G16H70/40;G16C20/30;G16C20/70;G06F18/25;G06F18/214;G16B15/30;G06N3/048;G06N3/047;G06N3/0499;G06N3/08
• 代理公司: 長沙軒榮專利代理有限公司 43235
• 代理人: 李崇章

1.一種藥物敏感性的預測方法，其特征在于，包括：

在待測藥物的分子結構內進行有向消息傳遞，得到所述待測藥物的結構特征，并利用預先訓練后的編碼神經網絡模型對所述結構特征進行編碼，得到第一藥物特征向量；

對預先獲取的目標細胞系的基因表達信息進行特征提取，得到第一細胞系特征向量；

對所述結構特征和所述基因表達信息進行交叉融合，基于多頭注意力機制，得到第二藥物特征向量和第二細胞系特征向量；

利用所述第一藥物特征向量、所述第一細胞系特征向量、所述第二藥物特征向量以及所述第二細胞系特征向量，構建藥物敏感性預測模型；

利用所述藥物敏感性預測模型，預測所述待測藥物對所述目標細胞系的敏感性。

2.根據權利要求1所述的預測方法，其特征在于，所述結構特征包括所述待測藥物的原子特征和化學鍵特征；

所述在待測藥物的分子結構內進行有向消息傳遞，得到所述待測藥物的結構特征，并利用預先訓練后的編碼神經網絡模型對所述結構特征進行編碼，得到第一藥物特征向量，包括：

通過計算公式得到化學鍵的初始隱藏向量其中，Wⁱ表示一可訓練的參數，n_a表示第a個原子特征，e_ab表示化學鍵ab的化學鍵特征，f(·)表示ReLU激活函數，R表示實數域，h_c表示原子向量與鍵向量的維度的和，h表示隱藏向量的維度；

通過計算公式

得到所述結構特征h_d；其中，表示所述分子結構的第i個原子的原子特征，h_a∈R^n×h，表示第t+1步的消息傳遞向量，表示第t+1步的所述分子結構的隱藏向量，t＝1，2，...，T，T表示所述分子結構的消息傳遞的總步數；表示第t步時原子a和原子i直接鍵的隱藏向量，W^m和W^o表示兩個不同的可訓練的參數，W^m∈R^h×h，W^o∈R^h×h，m_a表示原子a的消息向量；

通過計算公式得到待測藥物第一查詢向量Q_d、待測藥物第一目標向量K_d和待測藥物第一值向量V_d；其中，以及均表示可學習的參數，

通過計算公式

MultiHead(h_d)＝concat(head₁，...，head_u)W^T

得到所述第一藥物特征向量其中，W^T、以及均表示可學習的參數，表示一縮放值，MultiHead(·)表示多頭注意力層，表示所述第一目標向量的轉置。

3.根據權利要求2所述的預測方法，其特征在于，所述對預先獲取的目標細胞系的基因表達信息進行特征提取，得到第一細胞系特征向量，包括：

通過計算公式

得到所述第一細胞系特征向量其中，表示前饋神經網絡層的第t層輸出的特征向量，t＝[1，5]，表示可學習的參數，表示前饋神經網絡層的第t層輸入的基因表達信息，d_t表示前饋神經網絡的第t層維度。