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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利蛋白靶点的药物分子生成方法、装置、设备及介质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：CN116825236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310799751.3，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权蛋白靶点的药物分子生成方法、装置、设备及介质是由王俊设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本蛋白靶点的药物分子生成方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能药物和医疗健康技术领域，提出了一种蛋白靶点的药物分子生成方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取蛋白靶点和目标药物分子在多个模态下的图表示信息；使用多模态图神经网络模型对所述蛋白靶点和药物分子的图表示信息进行特征提取，以得到对应的特征向量；根据所述蛋白靶点和目标药物分子对应的特征向量，使用生成对抗网络模型生成潜在药物分子；使用强化学习模型对所述潜在药物分子进行优化，得到优化后的药物分子；对所述优化后的药物分子进行排序和筛选，并输出最优候选药物分子。通过该技术方案，能够产生越来越逼真且有效的药物分子。

本发明授权蛋白靶点的药物分子生成方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种蛋白靶点的药物分子生成方法，其特征在于，包括： 获取蛋白靶点和目标药物分子在多个模态下的图表示信息； 使用多模态图神经网络模型对所述蛋白靶点和药物分子的图表示信息进行特征提取，以得到对应的特征向量； 根据所述蛋白靶点和目标药物分子对应的特征向量，使用生成对抗网络模型生成潜在药物分子； 使用强化学习模型对所述潜在药物分子进行优化，得到优化后的药物分子； 对所述优化后的药物分子进行排序和筛选，并输出最优候选药物分子； 使用多模态图神经网络模型对所述蛋白靶点和目标药物分子的图表示信息进行特征提取，以得到对应的特征向量，包括： 使用所述多模态图神经网络模型从所述蛋白靶点和目标药物分子的每个模态下的图表示信息中提取局部特征向量和全局特征向量； 将所述每个模态下的局部特征向量和全局特征向量拼接成总特征向量； 通过跨模态注意力机制计算不同模态的总特征向量之间的相关性，并根据所述相关性确定每个模态对应的权重； 根据每个模态的总特征向量和权重进行加权求和，以得到最终特征向量； 将所述最终特征向量确定为所述蛋白靶点和目标药物分子对应的特征向量； 所述强化学习模型包括智能体和环境，所述智能体包括状态编码器和策略网络，所述环境包括奖励函数和终止条件； 通过所述状态编码器将所述潜在药物分子的图表示和所述蛋白靶点的特征向量进行拼接，并通过所述多模态图神经网络模型得到对应的状态向量； 通过所述策略网络，根据所述状态向量输出对应的编辑操作，并执行所述编辑操作，得到新的药物分子图表示； 通过所述奖励函数，根据所述新的药物分子图表示计算出对应的奖励信号，并反馈至智能体； 通过终止条件确定是否结束当前的编辑操作。

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