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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于曲率优化关联的药物疾病关联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：CN120388650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510430927.7，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于曲率优化关联的药物疾病关联预测方法是由苏庆;张勇豪;袁海军;田华川;刘岩;何炯星;林志毅;谢国波;黄剑锋;陈勇;周旭设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于曲率优化关联的药物疾病关联预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开的属于药物开发技术领域，具体为一种基于曲率优化关联的药物疾病关联预测方法，包括具体步骤如下：获取药物‑疾病关联异构图A、药物相似性矩阵DR和疾病相似性矩阵DS；设计曲率优化的关联修改模块，对药物‑疾病关联异构图A优化，得到药物‑疾病关联异构图M*；使用GCN对药物‑疾病关联异构图M*进行特征提取，得到第一特征矩阵F1；设计相似度感知双曲图神经网络模型对矩阵F1进行特征提取，得到第二特征矩阵F2。本发明基于曲率优化的关联修改模块能够对药物‑疾病关联图进行优化，优化后的药物疾病关联图能够有效的缓解GCN过程中的过度压缩问题，提升了特征表示的准确性。

本发明授权一种基于曲率优化关联的药物疾病关联预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于曲率优化关联的药物疾病关联预测方法，其特征在于，包括具体步骤如下： S1，获取药物-疾病关联异构图A、药物相似性矩阵DR和疾病相似性矩阵DS： S11：从现有公开数据库中获得药物疾病关联数据，构建药物-疾病关联异构图并表示为矩阵其中m和d分别代表药物和疾病的数量； S12：从现有公开数据库中获取药物的化学结构，构建药物相似性矩阵 S13：从现有公开数据库中获取疾病表型信息，以疾病表型相似性来衡量疾病相似性，构建疾病相似性矩阵 S2，设计曲率优化的关联修改模块，对药物-疾病关联异构图A优化，得到药物-疾病关联异构图M*，执行步骤如下： S211：利用DS和DR和药物-疾病关联异构图A构建一个新的关联异构网络M，即： S212：通过M计算整个药物-疾病关联异构图中所有链路的Ollivier-Ricci曲率，找出Ollivier-Ricci曲率值最小的na条边，并为这些边添加虚拟相似性链路来缓解负曲率问题，同时，找出Ollivier-Ricci曲率值最大的nr条关联边，并通过移除它们来降低网络中的正曲率，最终保留连接药物节点和疾病节点的边，得到优化后的药物-疾病关联图M*： 其中A*为对药物-疾病关联异构图A移除大曲率边和添加虚拟相似性链路后得到的矩阵，A*T是A*的转置矩阵； S3，使用GCN对药物-疾病关联异构图M*进行特征提取，得到第一特征矩阵F1； S4，设计相似度感知双曲图神经网络模型对矩阵F1进行特征提取，得到第二特征矩阵F2，而相似度感知邻域权重引入了余弦相似度函数，能够更全面地考虑节点之间的内在相似性； S5，设计门控信号自注意力机制对特征矩阵F2进行特征提取，得到第三特征矩阵F3； S6，基于特征矩阵F3，选择MLP作为解码器，输出关联预测分数S。

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