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龙图腾网获悉成都大学附属医院(成都市创伤骨科研究所);中国医学科学院输血研究所申请的专利基于药物分子结构的脂质体构建推荐方法及装置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：CN119848357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510322341.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于药物分子结构的脂质体构建推荐方法及装置是由李孝成;孙大林;李婉晶;侯含煜;睢婉婉;曹晔;张亚美设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于药物分子结构的脂质体构建推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于药物分子结构的脂质体构建推荐方法及装置，推荐方法在接收用户输入的目标药物的分子信息之后，首先，对分子信息进行数据预处理。然后，通过预先训练完成的脂质体推荐模型基于标准分子特征数据进行推荐。最后，基于目标脂质体构建类型对构建参数进行优化，得到目标脂质体构建参数。本发明通过预先训练完成的神经网络模型基于药物分子信息对构建的脂质体结构类型进行推荐，并对脂质体的构建参数进行优化，得到最优脂质体构建参数。使药物分子结构特征与脂质体构建方案直接关联，提高了脂质体构建的效率和准确率。

本发明授权基于药物分子结构的脂质体构建推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于药物分子结构的脂质体构建推荐方法，其特征在于，方法包括： 接收用户输入的目标药物的分子信息； 对分子信息进行数据预处理，得到标准分子特征数据； 通过预先训练完成的脂质体推荐模型基于标准分子特征数据进行推荐，得到目标脂质体构建类型； 所述目标脂质体构建类型为单层脂质体、多层脂质体、靶向脂质体、温敏型脂质体，PEG脂质体或双载脂质体，其中，脂质体推荐模型是利用TensorFlow构建的前馈神经网络模型；脂质体推荐模型基于药物分子的结构特征数据进行学习和预测，以训练药物分子的结构特征为训练样本，以脂质体构建类型为训练标签训练得到； 基于目标脂质体构建类型对构建参数进行优化，得到目标脂质体构建参数； 使用Scikit-learn基于空间坐标信息、目标脂质体构建类型和标准分子特征数据对构建参数进行优化； 所述对分子信息进行数据预处理的过程，包括： 进行格式转换，将分子信息转换为标准格式，其中，通过OpenBabel进行分子结构格式转换； 去除分子信息中的干扰信息； 对目标药物分子进行分子能量优化，其中，通过ORCA进行能量优化； 提取目标药物分子的理化特征，得到标准分子特征数据，其中，通过RDKit提取目标药物分子的理化特征； 所述标准分子特征数据，包括：分子量、LogP、极性表面积、氢键供体数量、氢键受体数量、电荷分布和自由能中的至少一种； 所述构建参数，包括：粒径、脂质胆固醇比例和电荷电位； 参数优化模型设置有惩罚系数、无惩罚的误差范围和核函数参数，其中，惩罚系数用于控制参数优化模型对误差的容忍度；无惩罚的误差范围为目标值可以落入的误差范围；核函数参数用于控制数据的映射复杂度；并通过均方误差和决定系数对参数优化模型进行评估。

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成都大学附属医院(成都市创伤骨科研究所);中国医学科学院输血研究所，其通讯地址为：610081 四川省成都市二环路北二段82号；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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