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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利多源异构模态双通路融合交互的药物不良反应预测方法及系统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：CN120126815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510624985.3，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权多源异构模态双通路融合交互的药物不良反应预测方法及系统是由金敏;谢文涛;刘新华;彭绍亮;骆嘉伟设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源异构模态双通路融合交互的药物不良反应预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种多源异构模态双通路融合交互的药物不良反应预测方法及系统，涉及多模态数据融合和自监督学习技术领域。预测方法包括：S1、多源异构模态特征提取与表征优化，面向多源异构数据构建特征工程；S2、双通路融合交互协同预测。步骤S2中，基于模态特征的多层次性和异质性，提出一个具有门控深度卷积的空间融合模块，构建表征学习空间，并提出包含多种融合策略的双通路融合交互机制，动态融合局部和全局特征，实现多源异构模态数据间高效的信息交互和协同优化；最后基于融合后的特征表示与不良反应嵌入的匹配程度实现协同预测。本发明实现简单，采用轻量级架构但能较大地提升性能指标，能在药物研发早期阶段实现高效的筛选和预测。

本发明授权多源异构模态双通路融合交互的药物不良反应预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源异构模态双通路融合交互的药物不良反应预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S1、多源异构模态特征提取与表征优化，面向多源异构数据构建特征工程；药物相关的多源异构数据包括：药物SMILES序列数据、药物分子指纹数据和药物分子结构图数据；多源异构模态特征提取包括： S11、线性符号向量化：具体是通过分子子结构向量表示方法对药物SMILES序列进行线性符号向量化； S12、分子指纹嵌入：是指对药物分子指纹编码并进行多分辨率信号处理；具体是基于十六进制字符映射的位压缩算法将传统1024位的药物分子指纹转换为256位紧凑编码，并结合离散小波变换进行多分辨率信号处理； S13、采用不同的图嵌入模型对药物分子结构图进行多角度拓扑编码，各自聚焦于特定结构层次； 通过双向门控循环单元对S11~S13提取的各模态特征进行表征优化； S2、双通路融合交互协同预测，具体包括： S21、双通路融合：通过门控深度卷积的空间融合模块实现第一通路融合，采用均值策略实现第二通路融合；其中门控深度卷积的空间融合模块包括以下结构： 第一线性层，用于对输入特征进行初步线性变换； 特征分裂层，用于沿特征维度将线性变换后的特征拆分为两个子特征块； 深度卷积层，用于对其中一个子特征块进行深度卷积操作； 动态门控残差，用于将另一个子特征块与深度卷积层的输出分别经过Silu函数激活后，进行逐元素相乘； 第二线性层，用于对经过动态门控残差连接的特征进行线性变换，生成最终的输出表示； 在第二通路融合中，对经过通道维度拼接后的不同模态特征实施均值融合，抑制噪声与信息冗余干扰； S22、双通路交互：先对经过第一通路融合后的特征进行自注意力计算；然后采用两个单向交叉注意力机制用于捕捉经过不同通路融合后的多源异构模态特征之间的注意力权重和反馈信息，实现模态间的交互； S23、协同预测：将S22获得的模态特征进行层归一化与多层感知机层处理，结果作为多源异构模态融合交互后的编码；通过自监督学习捕捉药物不良反应类别的潜在语义信息，构建药物不良反应嵌入矩阵，然后与融合交互后的编码结果进行匹配，最终输出预测的概率。

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