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龙图腾网获悉长春大学申请的专利一种基于神经网络的乙酰胆碱酯酶抑制剂筛选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：CN121148477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511707577.0，技术领域涉及：G16B20/30；该发明授权一种基于神经网络的乙酰胆碱酯酶抑制剂筛选方法是由邵丹;梁胜杰;谷赫;熊羽骢;张博扬设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的乙酰胆碱酯酶抑制剂筛选方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于神经网络的乙酰胆碱酯酶抑制剂筛选方法。该方法包括：步骤一、构建多物种数据集；步骤二、数据集预处理与样本标注；步骤三、构建图结构数据表示；步骤四、多尺度特征提取；步骤五、特征融合与结合亲和力预测；步骤六、模型训练与验证；步骤七、乙酰胆碱酯酶抑制剂筛选与验证。本申请能够解决现有方法中单物种局限、精度低的问题，筛选效率比传统方法提升数倍，可快速识别高亲和力AChE抑制剂，为阿尔茨海默病治疗药物研发提供关键工具通过差异化特征提取与交替融合机制。

本发明授权一种基于神经网络的乙酰胆碱酯酶抑制剂筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的乙酰胆碱酯酶抑制剂筛选方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一、构建多物种数据集，包括6个物种的乙酰胆碱酯酶数据及对应的抑制剂分子数据；所述物种包括智人、电鳗、小家鼠、牛、加州电鳐和褐家鼠；所述抑制剂分子数据来源于BindingDB数据库，所述乙酰胆碱酯酶数据来源于AlphaFold2数据库； 步骤二、数据集预处理与样本标注，包括： 1抑制剂分子预处理：剔除分子量＞500Da或含3个以上环结构的分子，保留至少1个活性药效团；以半数抑制浓度为标注标准，定义IC50≤1μM为阳性样本，IC50＞1μM为阴性样本，按1:1比例随机选取正负样本构建平衡数据集； 2乙酰胆碱酯酶蛋白预处理：对氨基酸序列＞300残基的乙酰胆碱酯酶，提取活性口袋周围关键区域；基于AlphaFold2提供的3D坐标，计算残基对欧氏距离，当距离＜8.0Å时添加边，构建残基接触图； 3外部验证集构建：从ChEMBL数据库提取6个所述物种的乙酰胆碱酯酶抑制剂数据，采用所述抑制剂分子预处理中所述标注标准构建外部验证集； 步骤三、构建图结构数据表示，包括： 1抑制剂分子图表示：将分子中原子作为节点，化学键作为边；每个原子节点编码为105维特征向量，公式为：，其中，为原子类型的100维独热编码，为原子部分电荷，、分别为电荷均值、标准差，为范德华半径，半径最大值，为半径最小值，为芳香性二元指示符，为手性描述符； 2乙酰胆碱酯酶蛋白图表示：将乙酰胆碱酯酶残基作为节点，残基接触关系作为边；每个残基节点编码为24维特征向量，公式为：，其中，为氨基酸类型的20维独热编码，为来自DSSP算法的二级结构概率，为溶剂可及性二元指示符，在溶剂可及性ASA≥25%时为1； 步骤四、多尺度特征提取，包括： 1抑制剂分子特征提取：采用基于SAGE网络的三级扩张图卷积，dilation因子为，k为层数，每层通过均值池化与非线性激活提取特征，公式为：，其中，为权重矩阵，为dilation=时的邻域；再通过4头注意力池化，将原子特征拼接并投影为512维全局分子特征 2乙酰胆碱酯酶蛋白特征提取：采用两层图注意力网络，每层含4个独立注意力头，计算注意力得分与特征聚合，所述4个注意力头输出拼接为128维特征，经GraphNorm与残差连接后，通过全局平均池化得到512维全局蛋白特征 步骤五、特征融合与结合亲和力预测，包括： 1双向交叉注意力融合：将所述全局分子特征与所述全局蛋白特征分别投影为查询Q、键K、值V向量，在“蛋白→配体”和“配体→蛋白”两个方向计算注意力权重并融合特征，公式分别为： ， ， 其中，、、分别为蛋白查询、配体键、值向量，为投影矩阵；融合后得到1024维联合特征； 2亲和力预测：采用多层感知器处理所述联合特征，先压缩为512维，再投影为256维，最后通过Softmax输出预测概率； 训练采用二元交叉熵损失，公式为：，其中，为真实标签，为预测概率，N为样本数； 步骤六、模型训练与验证，包括： 将所述平衡数据集按8:1:1的比例划分为训练集、验证集、测试集；设定训练参数，当曲线下面积≥95%时判定模型训练完成； 步骤七、乙酰胆碱酯酶抑制剂筛选与验证，包括： 1候选分子筛选：从ZINC数据库提取小分子，经所述抑制剂分子预处理后，输入训练完成的模型，选取预测概率≥0.97的分子作为候选； 2分子对接验证：采用CB-Dock2平台，以人乙酰胆碱酯酶活性口袋为对接中心，计算Vina分数，筛选Vina分数≤-9kcalmol的分子作为高亲和力乙酰胆碱酯酶候选物。

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