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龙图腾网获悉现代中医药海河实验室申请的专利一种通路嵌入的中药药效物质协同效应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：CN120148904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510210767.5，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权一种通路嵌入的中药药效物质协同效应预测方法及系统是由李正;程翼宇;岑世欣;余河水;武潼设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通路嵌入的中药药效物质协同效应预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种通路嵌入的中药药效物质协同效应预测方法及系统，属于中药药效物质协同效应预测技术领域。先对药物分子结构数据进行预处理，生成药物分子的表示向量；然后基于靶点数据库信息和药物分子的表示向量，构建药物与各靶点关联关系；再利用收集的靶点与生物通路的关系数据生成多个靶点通路的邻接矩阵，将邻接矩阵与得到的药物与各靶点关联关系进行融合，得到每个靶点嵌入特征；将靶点嵌入特征用于深度学习训练，生成药物协同效应预测模型；最后直观呈现药物组合的协同效应预测结果。本发明融合了通路嵌入技术、图卷积神经网络、深度Q网络算法等，构建一个更为精确和高效的药效预测模型，实现了中药药效物质协同效应的精准、高效、全面的预测。

本发明授权一种通路嵌入的中药药效物质协同效应预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种通路嵌入的中药药效物质协同效应预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：对药物分子结构数据进行预处理，生成药物分子的表示向量； 步骤S2：基于靶点数据库信息和药物分子的表示向量，构建药物与各靶点关联关系； 步骤S3：利用收集的靶点与生物通路的关系数据生成多个靶点通路的邻接矩阵，将邻接矩阵与得到的药物与各靶点关联关系进行融合，得到每个靶点嵌入特征； 步骤S4：将得到的靶点嵌入特征用于深度学习训练，生成药物协同效应预测模型； 步骤S5：使用药物协同效应预测模型，直接呈现药物组合的协同效应预测结果; 其中，步骤S1具体包括以下步骤： 步骤S11：将以SMILES表示的药物分子结构数据转换为图拓扑结构，形成分子图； 步骤S12：采用节点度数启发式指标，通过深度Q网络算法对分子图中的节点进行优先级排序； 步骤S13：基于节点的优先级排序结果和分子图的节点特征，通过图卷积神经网络有选择的更新节点的状态； 步骤S14：基于图卷积神经网络对节点进行特征提取，生成药物分子的表示向量； 步骤S3具体包括以下步骤： 步骤S31：收集靶点在不同生物通路中的关系数据，将多个靶点视为图节点，在图节点之间的每个通路下构建靶点之间的关联关系，将关联关系数据映射为多个靶点通路的邻接矩阵； 步骤S32：将多个靶点通路的邻接矩阵和得到的药物与各靶点关联关系融合成一个多层次的图嵌入表示，在此过程中使用图卷积神经网络进行通路信息的嵌入，得到靶点嵌入特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人现代中医药海河实验室，其通讯地址为：301617 天津市静海区团泊新城西区东海道东侧；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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