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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于子结构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：CN116312856B 。

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：202310242812.6，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于子结构的药物相互作用预测方法及系统是由任鹏杰;魏敏;陈竹敏;任昭春;李冬冬;宋晓萌;张佃磊;马军设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于子结构的药物相互作用预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于药物相互预测领域，提供了基于子结构的药物相互作用预测方法及系统，该方案包括获取待预测药物的药物结构图；将药物结构图中所有原子信息编码，并确定药物内的每个化学键类型信息；基于化学键类型信息，筛选出若干个原子特征作为对应药物的代表性子结构；基于对应药物的代表性子结构，利用之字形迭代网络，根据药物子结构之间的关联，从已知的子结构之间的交互学习未知的子结构之间的交互，得到药物相互作用感知表示；根据对应药物的代表性子结构和药物相互作用感知表示，计算得到待预测药物之间存在相互作用的概率，解决了很难直接训练并学习到准确的SSI信息的问题，同时充分准确地提取子结构特征，提高最终的DDI预测精度。

本发明授权基于子结构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.基于子结构的药物相互作用预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待预测药物的药物结构图； 将药物结构图中所有原子信息编码，并确定药物内的每个化学键类型信息； 基于原子信息和化学键类型信息，筛选出若干个原子特征作为对应药物的代表性子结构； 基于对应药物的代表性子结构，利用之字形迭代网络，根据药物子结构之间的关联，从已知的子结构之间的交互学习未知的子结构之间的交互，得到药物相互作用感知表示； 根据对应药物的代表性子结构和药物相互作用感知表示，计算得到待预测药物之间存在相互作用的概率； 所述利用之字形迭代网络，根据药物子结构之间的关联，从已知的子结构之间的交互学习未知的子结构之间的交互，得到药物相互作用感知表示，包括如下步骤： 对两个药物的子结构进行相互作用初始化得到相互作用矩阵； 采用相互作用矩阵的线性变换作为查询计算相互作用矩阵中行和列的注意力得分； 根据相互作用矩阵中行和列的注意力得分更新相应作用矩阵； 基于更新的相应作用矩阵，采用自门控机制筛选信息得到最终的药物相互作用感知表示。

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