成都市琦麟融智探索信息技术有限公司郭晶晶获国家专利权
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龙图腾网获悉成都市琦麟融智探索信息技术有限公司申请的专利一种基于对比学习与多模态融合的耐药性预测方法及系统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：CN120636515B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510762384.9，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种基于对比学习与多模态融合的耐药性预测方法及系统是由郭晶晶;尹祚德;王莉;祁凤玲;陈娇设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于对比学习与多模态融合的耐药性预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对比学习与多模态融合的耐药性预测方法及系统，所述方法首先基于目标药物的SMILES生成分子图和分子指纹，通过结合图注意力网络与图卷积网络构建的对比学习模型提取药物分子特征。随后，从目标组织细胞中获取蛋白表达、基因表达和代谢表达数据，分别通过深度卷积网络、Transformer编码器和多维注意力网络提取模态特征，并通过异构交互注意力机制实现多模态特征的自适应融合。最终将融合后的多模态特征与药物分子特征共同输入多层感知器，实现对细胞对药物耐药性的高精度预测。本发明通过引入对比学习与多模态特征融合机制，有效提升了模型的表征能力与预测精度，能够为药物筛选与临床决策提供高效可靠的支持。
本发明授权一种基于对比学习与多模态融合的耐药性预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习与多模态融合的耐药性预测方法，其特征在于，包括步骤： S1、基于目标药物的SMILES生成相应的分子图和分子指纹； S2、利用基于对比学习机制训练得到的分子图表征模型，提取分子图特征并将其与分子指纹拼接组成药物分子特征； S3、获取目标组织细胞的蛋白表达数据、基因表达数据和代谢表达数据； S4、分别对蛋白表达数据、基因表达数据和代谢表达数据进行预处理，得到蛋白表达矩阵、基因表达矩阵和代谢表达矩阵； S5、基于蛋白表达矩阵、基因表达矩阵和代谢表达矩阵分别提取蛋白表达特征、基因表达特征和代谢表达特征，并对三种模态的表达特征进行交互融合； S6、将交互融合后的多模态融合特征与药物分子特征一同输入耐药性预测网络中，得到目标组织细胞对目标药物的耐药性预测结果。
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