公开(公告)号：CN117877626A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410064178.6

申请日：2024-01-17

Applicant: 厦门大学

Inventor： 华浩宇 ,  郑仰昆 ,  邹家俊 ,  闵小平

IPC: G16C20/50 ,  G16C20/20 ,  G16C20/70 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0985

Abstract: 公开了一种基于人工智能的药物分子生成设计方法，包括使用预训练的序列特征提取方法ChemBERT和分子指纹提取分子特征，通过形状参数和尺度参数控制损失鲁棒性和损失大小，训练分子属性预测模块；使用图卷积策略网络作为目标导向分子生成的强化学习方法，构造多目标加权PPO优化算法作为生成分子网络GCPN的强化学习范式；生成的分子图馈送进入分子属性预测模块并将结果作为强化学习的反馈，同时通过专家预训练稳定网络训练过程；利用分子合成可行性得分、潜在药物性能的评价体系和分子指纹相似性作为药物分子生成有效性的指标，对强化学习生成的分子进行筛选，获取成药分子，本方法为解决单目标和多目标分子生成问题提供了便捷的途径。