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龙图腾网获悉天津大学合肥创新发展研究院申请的专利基于药物融合相关性数据及图卷积网络预测药物毒性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：CN119008034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410922164.3，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权基于药物融合相关性数据及图卷积网络预测药物毒性方法是由苏苒;李婷玉设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于药物融合相关性数据及图卷积网络预测药物毒性方法在说明书摘要公布了：基于药物融合相关性数据及图卷积网络预测药物毒性方法，属于机器学习及药物化学与毒理基因组结合技术领域，解决如何提高药物毒性的预测效果的问题，本发明利用蛋白质相互作用网络得到药物间相关性，同时对药物进行化学结构进行分析，将药物间相关性与相似性进行结合，通过图卷积神经网络模型与基因表达数据进行特征提取与分类，从而得到预测结果；采用十二折交叉验证方法减少模型由于数据量小的问题；将构建模型与已存的药物毒性预测模型进行对比验证，试验结果表明本发明通过图卷积神经网络与基因表达数据进行特征提取与分类具有较高的预测准确率。

本发明授权基于药物融合相关性数据及图卷积网络预测药物毒性方法在权利要求书中公布了：1.基于药物融合相关性数据及图卷积网络预测药物毒性方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对OpenTG-GATEs网站上的数据进行筛选，选取TG-GATEs数据库药物的毒性数据和每种药物相对应的基因表达数据，对基因表达数据进行标注，标记目标蛋白质、非目标蛋白质和药物靶点； 步骤2、通过计算药物与蛋白质之间的紧密度、计算药物与药物之间的相关性、计算药物化学相似性，构建新药物相关性数据； 所述的药物与蛋白质之间的紧密度的计算公式如下： （1） 其中，为药物与蛋白质之间的紧密度，是给定药物m的已知靶点，是PPI网络中和之间的最短距离，用于将蛋白质与蛋白质之间的距离转换为蛋白质与蛋白质之间的紧密型，代表药物的全部靶点所形成的集合； 所述的药物与药物之间的相关性的计算方法如下： 给定药物和，两种药物之间的相关性为它们已知靶点之间的平均紧密度，计算公式如下： （2） 其中，为属于药物已知的靶点总数，为属于药物已知的靶点总数； 所述的计算药物化学相似性的方法具体如下： 采用Tanimoto系数计算药物化学相似性，计算公式如下： （3） 其中，G、H为两种不同化合物； 步骤3、构建图卷积神经网络模型，采用十二折交叉验证确定训练集以及测试集，采用训练集对图卷积神经网络模型进行训练，采用测试集对训练好的图卷积神经网络模型进行测试并给出性能评价指标。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津大学合肥创新发展研究院，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市经济技术开发区清潭路和紫蓬路交口中德合作创新示范园10号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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