一种深度学习药物相互作用预测方法、装置、介质和设备

作者：张通; 饶晓洁; 孟献兵; 陈俊龙

来源：2022-01-28, 中国, CN202210105604.7.

本发明提供了一种深度学习药物相互作用预测方法、装置、介质和设备；其中方法为：获取待预测的两种药物的药物分子信息；原子级网络对每个药物分子信息进行编码,捕获原子和化学键之间的相互作用信息,并输出编码后的药物分子图表示z-atom-j；分子级网络利用多头注意力机制分别从每个药物分子图表示z-atom-j提取出不同药物分子之间的关系,并输出分子图表示z-mol-j；将两种药物的输出分子图表示z-mol-1和z-mol-2转换为一个向量,进而得到药物相互作用预测结果。该方法可解决传统框架中不能充分考虑边信息的问题,可捕捉到不同药物分子之间的关系信息,从而提高预测结果的准确度。

• 出版日期2022-1-28
• 单位华南理工大学