哈尔滨工业大学金佳欢获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于多尺度药物信息生成的强负样本预测药物对相互作用的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：CN118888167B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410925335.8，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权基于多尺度药物信息生成的强负样本预测药物对相互作用的方法是由金佳欢;李杰设计研发完成，并于2024-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多尺度药物信息生成的强负样本预测药物对相互作用的方法在说明书摘要公布了：基于多尺度药物信息生成的强负样本预测药物对相互作用的方法，涉及生物信息技术领域。为解决现有技术中，药物相互作用判断仅依赖经过实验的数据，在随机负采样选择的弱负样本上训练模型时表现出较差的鲁棒性和预测性能；受限于数据的偏态分布，大多数DDI预测方法在冷启动设置下某些相互作用类别的预测精度较差的问题，本发明提供的技术方案为：方法包括：学习药物知识图谱、药物结构和药物物理化学属性信息表示的步骤；根据所述药物多尺度信息表示，得到药物相似性矩阵，构建药物相似性网络的步骤；对所述药物相似性网络进行融合的步骤；对目标药物相互作用数据集生成强负样本的步骤。适合应用于药物与药物相互关系预测的工作中。
本发明授权基于多尺度药物信息生成的强负样本预测药物对相互作用的方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度药物信息生成的强负样本预测药物对相互作用的模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 学习药物知识图谱、药物结构和药物物理化学属性信息表示的步骤； 根据所述药物知识图谱、药物结构和药物物理化学属性信息表示，得到药物相似性矩阵的步骤； 药物相似性矩阵包括药物知识图谱相似性矩阵、药物结构相似性矩阵和药物理化性质相似性矩阵； 根据所述药物相似性矩阵，得到药物相似性网络的步骤； 对所述药物相似性网络进行融合，得到药物融合相似性矩阵的步骤； 根据药物融合相似性矩阵，对于每个正样本三元组，药物间关系类型保持不变，以一定概率选择被替换药物，替换药物保证与剩余药物之间的融合相似性最小，生成与正样本不重复且关系类型分布相同的强负样本的步骤； 根据所述强负样本训练DDI预测模型的步骤。
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