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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于扩散图注意力网络的不对称药物相互作用预测方法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：CN120340685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510771829.X，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于扩散图注意力网络的不对称药物相互作用预测方法是由林开标;张磊设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散图注意力网络的不对称药物相互作用预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于扩散图注意力网络的不对称药物相互作用预测方法，涉及药物作用预测技术领域，该方法利用药物分子的化学结构特征构建有向图网络，通过双向图注意力网络分别从药物的施加和接收视角提取特征，从而有效表征药物间的不对称性。进一步地，引入扩散模型对图结构进行噪声注入与去噪处理，显著增强了模型对稀疏数据的适应能力和特征提取的鲁棒性。最终，通过深度神经网络对多模态特征进行融合，实现了对药物相互作用的高精度预测。不仅在预测准确性上超越了现有技术，还大幅降低了对标注数据的依赖，极大地提高了模型在实际应用中的可行性和泛化能力，为药物联合治疗的安全性评估和精准医学研究提供了新的技术路径。

本发明授权基于扩散图注意力网络的不对称药物相互作用预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散图注意力网络的不对称药物相互作用预测方法，其特征在于，包括： 获取待预测的药物信息，基于待预测的药物信息从预设的DrugBank数据库中收集相关药物信息和不对称DDI记录，并根据相关药物信息和不对称DDI记录创建药物分子相似性矩阵和有向DDI矩阵； 基于药物分子相似性矩阵和有向DDI矩阵，结合双向图注意力网络与多头注意力机制进行提取处理，分别从药效施加视图和药效接收视图中提取节点特征，具体为： 基于药物分子相似性矩阵和有向DDI矩阵，针对给定的有向图，定义其节点u的出邻域和入邻域，且针对其每个视角，均计算对应的注意力系数，其公式为：，其中，为药效接收视图，为药效施加视图，为串联操作，为节点的邻居，为权重矩阵，为GAT层输出的维度，为药物特性的维度，为可学习的注意力权重向量，为非线性激活函数，为转置操作，为节点的初始向量，为表示节点的初始向量，为邻居节点的初始向量； 选择丢弃中心节点的自环，并定义药效接收特征和药效施加特征的过渡形式，其公式分别为：，，其中，为节点间的注意力系数，为药效接收视图中用于特征变换的可学习权重矩阵，为在药效施加视图中，节点和节点之间的注意力系数，为药效施加视图中用于特征变换的可学习权重矩阵； 基于多头注意力加权融合策略，对过渡形式进行平均聚合替代拼接操作，在保持多视角学习优势的同时，将参数规模降低预设倍数，提取得到节点特征，其公式为：，，其中，为注意力头的数量； 采用预设的基于不对称性的扩散模型对节点特征分别进行扩散处理，得到恢复的图特征，其中，所述扩散处理包括：正向扩散，引入边结构噪声模拟数据退化，以及逆向扩散，利用图卷积网络去除噪声； 对恢复的图特征与药物分子相似性矩阵进行结合，得到药物的属性特征，并使用预设的DiffGAT-DDI模型的预测器模块对药物的多模态特征进行整合预测，得到DDI概率预测值。

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