中国科学院自动化研究所马喜波获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利药物属性预测方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115240782B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210719727.X，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权药物属性预测方法、装置、电子设备及存储介质是由马喜波;蔡引江设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本药物属性预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种药物属性预测方法、装置、电子设备及存储介质，首先获取待预测药物的目标分子结构数据；然后将目标分子结构数据输入至药物属性预测模型，得到待预测药物的药物属性信息。采用的药物属性预测模型通过对药物预训练模型进行微调得到，药物预训练模型则是通过分子属性预测预训练、原子属性预测预训练以及分子对比学习预训练同步训练得到，如此可以保证药物预训练模型在药物属性预测任务上的性能与泛化性，可以降低药物预训练模型的迁移难度，缩短药物预测模型的构建时长，而且也会提高微调阶段得到的药物预测模型的预测准确性，为药物预测模型的广泛应用提供保障。
本发明授权药物属性预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种药物属性预测方法，其特征在于，包括： 获取待预测药物的目标分子结构数据； 将所述目标分子结构数据输入至药物属性预测模型，得到所述待预测药物的药物属性信息； 其中，所述药物属性预测模型是基于携带有药物属性标签的药物样本的第一类样本分子结构数据，对药物预训练模型进行训练得到；所述药物预训练模型是在初始模型的基础上，采用如下预训练方法同步训练得到： 基于各化合物样本的原始分子的分子属性标签以及各原始分子中目标原子经缺陷处理后得到的缺陷分子的第二类样本分子结构数据，进行分子属性预测预训练； 基于所述各原始分子中所述目标原子的原子属性标签以及各缺陷分子的第二类样本分子结构数据，进行原子属性预测预训练； 基于所述各缺陷分子的第二类样本分子结构数据以及所述各原始分子的第三类样本分子结构数据，进行分子对比学习预训练。
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