发明专利已授权

一种基于曲率优化关联的药物疾病关联预测方法(药物再利用,药物重新定位/新适应症发现,罕见病治疗/药物安全,不良反应预警)

📄 申请号：CN202510430927.7 📄 发布日：2026/05/11

著录项目信息

申请日

2025-04-08

公开号

CN120388650B

公开日

2025-10-24

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16C20_70

IPC 分类号

G16C20_70 , G16C20_50 , G06F18_22 , G06F18_213 , G06F18_20 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_0442 , G06N3_045 ,

技术画像

所属领域

生物信息学生物信息学人工智能算法药物重定位

应用场景

药物再利用, 新适应症发现, 罕见病治疗, 药物安全, 不良反应预警

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摘要

本发明公开的属于药物开发技术领域，具体为一种基于曲率优化关联的药物疾病关联预测方法，包括具体步骤如下：获取药物‑疾病关联异构图A、药物相似性矩阵DR和疾病相似性矩阵DS；设计曲率优化的关联修改模块，对药物‑疾病关联异构图A优化，得到药物‑疾病关联异构图M*；使用GCN对药物‑疾病关联异构图M*进行特征提取，得到第一特征矩阵F1；设计相似度感知双曲图神经网络模型对矩阵F1进行特征提取，得到第二特征矩阵F2。本发明基于曲率优化的关联修改模块能够对药物‑疾病关联图进行优化，优化后的药物疾病关联图能够有效的缓解GCN过程中的过度压缩问题，提升了特征表示的准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于深度学习的吸烟行为检测方法(烟火管控禁令,烟雾检测,油田化工,易燃易爆,工业生产安全监控/公共场所,办公环境管理/运输,交通安全监控)

当前第 / 件

一种基于双关联图互补融合的微生物与疾病的关联预测方法(公共卫生,传染病防控/微生物疾病,基因突变机制解析/药物研发,疾病干预,健康管理)

同领域国内专利 · IPC: (G16C20_70)

G16C20_10 G16C20_20 G16C20_30 G16C20_40 G16C20_50 G16C20_60 G16C20_64 G16C20_70 G16C20_80 G16C20_90 覆盖10个领域

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