公开(公告)号：CN112116963B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202011020214.7

申请日：2020-09-24

Applicant: 深圳智药信息科技有限公司

Inventor： 黄韬 ,  金锋 ,  魏文娟

IPC: G16C20/50 ,  G16C20/70

Abstract: 本发明公开了一种自动药物设计方法、系统、计算设备及计算机可读存储介质。所述方法包括：将目标先导化合物分解为具有可合成模块的片段，依次将所述片段输入已经训练的药物设计机器学习模型进行采样；将所述药物设计机器学习模型输出的新片段重新组装，得到新的先导化合物。本发明的自动药物设计，在分子生成有效性、独特性方面性能有大幅提升，可以生成新颖性高、可合成性强、成药性强的分子；可以轻松地在高分子量区域生成分子；只需用特定数据集训练一次，即可重复用于不同的靶点先导化合物生成场景；可以很容易实现固定化合物局部结构，对其余部分进行优化。

公开(公告)号：CN111462833B

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN201910050902.9

申请日：2019-01-20

Applicant: 深圳智药信息科技有限公司

Inventor： 黄韬 ,  杨晨

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/50 ,  G16C20/10 ,  G16C20/60

Abstract: 公开了一种虚拟药物筛选方法、装置、计算设备、存储介质。所述方法包括：对配体化合物和靶标蛋白质进行分子对接；以对接后的化合物分子所含的每一个原子为参考原子，确定每一参考原子的化合物邻近原子和蛋白质邻近原子，记录相应的预定结构信息并映射为结构信息矩阵组；利用神经网络对结构信息矩阵组进行嵌入操作，由嵌入后的结构信息矩阵组得到化合物‑蛋白质复合物的表示矩阵；对所述表示矩阵进行卷积、偏置、池化，得到结构向量；将所述结构向量与表示所述化合物的物理化学性质和分子指纹的理化性质向量拼接，并经神经网络加权和偏置后进行全连接操作，得到用于表示所述化合物对所述靶标蛋白质呈非活性和活性的2维向量，以此进行药物筛选。