[發明專利]基于矩陣補全的抗病毒藥物篩選方法、系統及存儲介質

有效

• 申請號: 202310418206.5
• 申請日: 2023-04-19
• 公開（公告）號: CN116189760B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 王珊;湯永;李順飛;劉建超;劉麗華
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍總醫院
• 主分類號: G16B15/30
• 分類號: G16B15/30;G16B30/10;G16B40/00;G16C20/50;G16C10/00;G16C20/90;G16H20/10
• 代理公司: 成都東恒知盛知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 51304
• 代理人: 何健雄

本發明提供了基于矩陣補全的抗病毒藥物篩選方法、系統及存儲介質，屬于生物信息學、計算生物學與人工智能交叉技術領域，方法通過系統實現，方法包括：S1.構建病毒?藥物關聯的鄰接矩陣；S2.計算病毒高斯距離相似矩陣和藥物高斯距離相似矩陣；S3.計算病毒基因序列相似矩陣和藥物化學結構相似矩陣；S4.使用快速核學習方法，整合得到病毒整合相似矩陣和藥物整合相似矩陣；S5.使用非負矩陣分解的矩陣補全方法，構造損失函數；S6.求解損失函數，得到病毒?藥物預測得分矩陣；S7.基于所述病毒?藥物預測得分矩陣，篩選、排序后得到最終預測結果。本發明能高效地篩選出病毒有效治療藥物，為特定情況下應急解決方案提供思路。

技術領域

本發明涉及生物信息學、計算生物學與人工智能交叉的技術領域，尤其是涉及基于矩陣補全的抗病毒藥物篩選方法、系統及存儲介質。

背景技術

按常規方法研發藥物可能需要耗時十多年、耗資數十億美元，在短時間內開發出一種有效抗病毒藥物是極為困難的。考慮到已成熟的藥品，其有效性、安全性和毒性都是經過測試的，于是“老藥新用”，從已經應用的藥品中尋找有效方案是應對突發疫情的一種高效解決方法。

抗病毒藥物篩選方法已有報道，其中一類是基于結構的虛擬篩選方法，如使用動力學模擬技術，計算潛在藥物和靶標間的結合能力，通過分子動力學模擬計算藥物的吸收、分布、代謝、排泄和毒性等。此類方法通常存在模擬過程復雜、對使用者經驗要求高等不足。國防科技大學天河超算團隊提出了基于自由能微擾-絕對結合自由能方法的新冠藥物虛擬篩選技術，但這種基于自由能的大規模篩選，對算力要求較高，需要借助超級計算機平臺，且耗時以周計算。

發明內容

本發明提供基于矩陣補全的抗病毒藥物篩選方法、系統及存儲介質，可以根據病毒-藥物關聯數據，準確高效地預測抗病毒相關藥物。

本說明書實施例的第一方面公開了基于矩陣補全的抗病毒藥物篩選方法，包括如下步驟：

S1.構建病毒-藥物關聯的鄰接矩陣；

S2.基于所述病毒-藥物關聯的鄰接矩陣，計算病毒高斯距離相似矩陣和藥物高斯距離相似矩陣；

S3.基于病毒基因組序列計算病毒基因序列相似矩陣，基于藥物化學結構計算藥物化學結構相似矩陣；

S4.基于所述病毒高斯距離相似矩陣和病毒基因序列相似矩陣，使用快速核學習方法，整合得到病毒整合相似矩陣；基于所述藥物高斯距離相似矩陣和藥物化學結構相似矩陣，使用快速核學習方法，整合得到藥物整合相似矩陣；

S5.基于所述病毒-藥物關聯的鄰接矩陣、病毒整合相似矩陣和藥物整合相似矩陣，使用非負矩陣分解的矩陣補全方法，構造損失函數；

S6.求解所述損失函數，得到病毒-藥物預測得分矩陣；

S7.基于所述病毒-藥物預測得分矩陣，篩選出目標病毒所在行的得分，排序后得到最終預測結果。

在本說明書公開的實施例中，在S1中：

輸入已知的病毒-藥物關聯對，構建病毒-藥物關聯的鄰接矩陣A；

若為已知關聯對，則對應位置為1，否則為0；

所述鄰接矩陣A的行數為病毒數量nv，列數為藥物數量nd。

在本說明書公開的實施例中，在S2中：

若藥物d(i)與某個病毒之間存在關聯，則對應位置記為1，否則記為0，形成一個1×nv大小的0或1構成的向量，記之為藥物d(i)的向量譜IP(d(i))，然后計算藥物d(i)和d(j)之間的高斯距離相似性：

；

上式中，參數γ_d用于控制核帶寬，通過歸一化新帶寬參數γ’_d獲得：