買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉湖南大學申請的專利多源異構模態雙通路融合交互的藥物不良反應預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120126815B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510624985.3，技術領域涉及：G16H70/40；該發明授權多源異構模態雙通路融合交互的藥物不良反應預測方法及系統是由金敏;謝文濤;劉新華;彭紹亮;駱嘉偉設計研發完成，并于2025-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本多源異構模態雙通路融合交互的藥物不良反應預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種多源異構模態雙通路融合交互的藥物不良反應預測方法及系統，涉及多模態數據融合和自監督學習技術領域。預測方法包括：S1、多源異構模態特征提取與表征優化，面向多源異構數據構建特征工程；S2、雙通路融合交互協同預測。步驟S2中，基于模態特征的多層次性和異質性，提出一個具有門控深度卷積的空間融合模塊，構建表征學習空間，并提出包含多種融合策略的雙通路融合交互機制，動態融合局部和全局特征，實現多源異構模態數據間高效的信息交互和協同優化；最后基于融合后的特征表示與不良反應嵌入的匹配程度實現協同預測。本發明實現簡單，采用輕量級架構但能較大地提升性能指標，能在藥物研發早期階段實現高效的篩選和預測。

本發明授權多源異構模態雙通路融合交互的藥物不良反應預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種多源異構模態雙通路融合交互的藥物不良反應預測方法，其特征在于，具體包括如下步驟： S1、多源異構模態特征提取與表征優化，面向多源異構數據構建特征工程；藥物相關的多源異構數據包括：藥物SMILES序列數據、藥物分子指紋數據和藥物分子結構圖數據；多源異構模態特征提取包括： S11、線性符號向量化：具體是通過分子子結構向量表示方法對藥物SMILES序列進行線性符號向量化； S12、分子指紋嵌入：是指對藥物分子指紋編碼并進行多分辨率信號處理；具體是基于十六進制字符映射的位壓縮算法將傳統1024位的藥物分子指紋轉換為256位緊湊編碼，并結合離散小波變換進行多分辨率信號處理； S13、采用不同的圖嵌入模型對藥物分子結構圖進行多角度拓撲編碼，各自聚焦于特定結構層次； 通過雙向門控循環單元對S11~S13提取的各模態特征進行表征優化； S2、雙通路融合交互協同預測，具體包括： S21、雙通路融合：通過門控深度卷積的空間融合模塊實現第一通路融合，采用均值策略實現第二通路融合；其中門控深度卷積的空間融合模塊包括以下結構： 第一線性層，用于對輸入特征進行初步線性變換； 特征分裂層，用于沿特征維度將線性變換后的特征拆分為兩個子特征塊； 深度卷積層，用于對其中一個子特征塊進行深度卷積操作； 動態門控殘差，用于將另一個子特征塊與深度卷積層的輸出分別經過Silu函數激活后，進行逐元素相乘； 第二線性層，用于對經過動態門控殘差連接的特征進行線性變換，生成最終的輸出表示； 在第二通路融合中，對經過通道維度拼接后的不同模態特征實施均值融合，抑制噪聲與信息冗余干擾； S22、雙通路交互：先對經過第一通路融合后的特征進行自注意力計算；然后采用兩個單向交叉注意力機制用于捕捉經過不同通路融合后的多源異構模態特征之間的注意力權重和反饋信息，實現模態間的交互； S23、協同預測：將S22獲得的模態特征進行層歸一化與多層感知機層處理，結果作為多源異構模態融合交互后的編碼；通過自監督學習捕捉藥物不良反應類別的潛在語義信息，構建藥物不良反應嵌入矩陣，然后與融合交互后的編碼結果進行匹配，最終輸出預測的概率。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南大學，其通訊地址為：410082 湖南省長沙市岳麓區麓山南路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。