发明专利已授权

一种基于多模态融合的化合物血脑屏障渗透性预测方法

📄 申请号：CN202510314608.X 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2025-03-17

公开号

CN120199362B

公开日

2025-10-31

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_30

IPC 分类号

G16C20_30 , G16C20_70 , G06F18_213 , G06F18_214 , G06F18_24 , G06F18_25 , G06N3_0455 , G06N3_0499 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

化合物人工智能算法药物筛选计算生物学多模态融合化合物

应用场景

药物研发, 神经系统疾病用药, 血脑屏障穿透性评估, 虚拟筛选, 精准医疗

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摘要

本公开提出一种基于多模态融合的化合物血脑屏障渗透性预测方法，具体实现步骤如下：（1）收集带有血脑屏障渗透性标签化合物的SMILES表达式，对所有的化合物进行数据预处理，得到增强数据集；（2）利用中的每一个化合物的SMILES表达式，生成分子三维结构特征3DF、分子文本特征MNF、分子描述符特征MDF、分子图特征MGF，对MNF、3DF、MDF和MGF进行归一化处理，得到归一化的分子三维结构特征P‑3DF、归一化后的文本特征P‑MNF、归一化的分子描述符特征P‑MDF、归一化的分子图特征P‑MGF；（3）构建特征融合网络BBBNet，用于构建多模态融合特征向量数据集；（4）将划分为训练集和测试集，将所述训练集输入科尔莫哥洛夫‑阿诺德模型KAN进行模型训练；训练完成后，使用测试集对训练好的KAN模型进行性能评估；（5）使用训练好的KAN模型对化合物的血脑屏障渗透性进行预测。

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

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当前第 / 件

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