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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于图注意力采样的药物相互作用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：CN116030902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211669221.9，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于图注意力采样的药物相互作用预测方法及系统是由涂心琪;曾湘祥;刘元盛;付祥政;蔡立军;宋勃升设计研发完成，并于2022-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图注意力采样的药物相互作用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图注意力采样的药物相互作用预测方法，其首先获取待预测的药物对数据，对待预测的药物对数据进行预处理，得到预处理后的药物对数据和药物分子序列，通过分子序列转换模型将预处理后的药物分子序列转换成分子结构图、原子向量矩阵以及分子‑原子关系列表，并构建原子邻接矩阵、药物相互作用网络以及药物邻接矩阵，将原子向量矩阵、原子邻接矩阵、分子原子关系列表、药物相互作用网络以及药物邻接矩阵输入预先训练好的药物相互作用预测模型中，以得到最终的药物相互作用预测结果。本发明能够解决现有的基于图表示学习的药物相互作用预测方法无法兼顾药物分子结构特性和相互作用网络中包含的关系信息的技术问题。

本发明授权一种基于图注意力采样的药物相互作用预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力采样的药物相互作用预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取待预测的药物对数据，对待预测的药物对数据进行预处理，得到预处理后的药物对数据和药物分子序列，通过分子序列转换模型将预处理后的药物分子序列转换成分子结构图、原子向量矩阵以及分子-原子关系列表，并根据分子结构图构建原子邻接矩阵；步骤1具体为，首先对药物对数据进行筛选，即保留药物编号、药物分子序列以及药物对的相互作用标签，从而得到筛选后的药物对数据，对筛选后的药物对数据进行清洗，删除存在数据缺失问题的数据；然后，整理出清洗后的药物对数据中包含的药物分子序列，使用分子序列转换模型将药物分子序列转换成分子结构图、原子向量矩阵以及分子-原子关系列表，其中每个原子的特征维度是147；最后，根据分子结构图构建原子邻接矩阵，其中如果分子结构图中的原子和原子相连接，则这两个原子在原子邻接矩阵中对应的元素值为1，否则值为0，其中，表示分子中的原子个数； 2根据步骤1预处理后的待预测的药物对数据中的药物相互作用标签构建药物相互作用网络，并根据该药物相互作用网络构建药物邻接矩阵，其中表示节点集合，每个节点表示药物对数据中的一个药物，表示边的集合，每条边表示药物对数据中的两个药物之间存在的相互作用；步骤2中，根据药物相互作用网络构建的药物邻接矩阵是一个行列的矩阵，其中每个元素表示药物和药物是否存在相互作用，如果存在，则，否则，其中，表示药物对数据中包含的药物数量； 3将步骤1得到的原子向量矩阵、原子邻接矩阵、分子-原子关系列表以及步骤2中得到的药物相互作用网络和药物邻接矩阵输入预先训练好的药物相互作用预测模型中，以得到最终的药物相互作用预测结果；药物相互作用网络模型包括顺次连接的局部表示学习网络、全局表示学习网络和分类器三个部分。

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