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龍圖騰網恭喜廈門理工學院申請的專利不對稱藥物相互作用關系的預測方法、裝置、設備及介質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：CN119381019B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202411974878.5，技術領域涉及：G16H70/40；該發明授權不對稱藥物相互作用關系的預測方法、裝置、設備及介質是由林開標;黃鳳鑫;潘大為;戴彬設計研發完成，并于2024-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本不對稱藥物相互作用關系的預測方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明提供的不對稱藥物相互作用關系的預測方法、裝置、設備及介質，涉及藥物相互作用預測領域。本發明通過獲取待預測的源藥物與目標藥物的有向DDI網絡與藥物特征矩陣，并輸入雙通道編碼器；基于有向DDI網絡，通過第一編碼器，分別得到源藥物與目標藥物的藥物拓撲向量；利用第二編碼器,對藥物特征矩陣進行降維生成多尺度嵌入后，分別進行融合拼接，得到對應藥物的藥物嵌入向量；將藥物拓撲向量與藥物嵌入向量輸入解碼器進行融合，得到對應藥物的融合嵌入向量；然后基于哈達瑪積再次進行融合，生成最終的融合藥物對表示；根據所述融合藥物對表示進行DDI預測，得到預測結果。本發明能有效捕捉不對稱DDI的方向性信息，實現了不對稱DDI關系的準確預測。

本發明授權不對稱藥物相互作用關系的預測方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種不對稱藥物相互作用關系的預測方法，其特征在于，包括：獲取待預測的源藥物與目標藥物的有向DDI網絡與藥物特征矩陣；將所述有向DDI網絡與所述藥物特征矩陣輸入雙通道編碼器；基于所述有向DDI網絡，通過所述雙通道編碼器的第一編碼器，學習藥物多層次的出入鄰域拓撲關系，分別得到源藥物與目標藥物的藥物拓撲向量；同時，利用雙通道編碼器的第二編碼器,對所述藥物特征矩陣進行降維，生成多尺度嵌入，并對源藥物與目標藥物的多尺度嵌入分別進行多尺度融合拼接，得到對應藥物的藥物嵌入向量；其中，所述第一編碼器為圖注意力網絡；通過所述圖注意力網絡，分別提取出源藥物與目標藥物在多層出鄰居與入鄰居中的拓撲信息，具體為：對于所述源藥物，學習有向圖中出度鄰居的拓撲表示，在圖注意力網絡中的學習傳播過程如下： ； ；其中，表示所述源藥物中第層節點特征；表示有向圖中所述源藥物的節點；表示有向圖中所述目標藥物的節點；表示所述源藥物的出鄰居節點集合；表示所述源藥物中當前節點對應的注意力系數；表示所述源藥物在圖注意力網絡的權重矩陣；表示所述目標藥物中第層節點特征，即所述源藥物的出鄰居節點特征； 為拼接操作；為所述源藥物注意力系數的權重矩陣；為所述源藥物的單層前饋網絡，σ為非線性激活函數；為的鄰域集；表示鄰域集中的節點；T為轉置；表示所述源藥物的藥物嵌入向量；表示所述目標藥物的藥物嵌入向量；對于所述目標藥物，學習有向圖中入度鄰居的拓撲表示，在圖注意力網絡中的學習傳播過程如下： ； ；其中，表示所述目標藥物中第層節點特征；表示所述目標藥物的入鄰居節點集合；表示所述目標藥物中當前節點對應的注意力系數；表示所述目標藥物的權重；表示所述源藥物中第層節點特征，即所述目標藥物的入鄰居節點特征；為的鄰域集；表示鄰域集中的節點；為所述目標藥物注意力系數的權重矩陣；為所述目標藥物的單層前饋網絡；將所述藥物拓撲向量與所述藥物嵌入向量輸入解碼器進行融合，得到對應藥物的融合嵌入向量；然后根據所述融合嵌入向量，基于哈達瑪積再次進行融合，生成最終的融合藥物對表示；根據所述融合藥物對表示進行DDI預測，得到預測的藥物對相互作用關系。

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廈門理工學院，其通訊地址為：361024 福建省廈門市集美區理工路600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”。