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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于图属性神经网络的药物与靶标预测方法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：CN115440297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211080659.3，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种基于图属性神经网络的药物与靶标预测方法是由彭绍亮;肖霞;王小奇;杨亚宁设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图属性神经网络的药物与靶标预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图属性神经网络的药物与靶标预测方法，包括：S1、构建多源异构生物网络并对药物、蛋白质以及疾病进行唯一标识；S2、基于人类蛋白与蛋白相互作用网络的疾病模块理论计算任意两个疾病之间相似性；S3、将每个生物实体对和对应的相似性值作为图注意力神经网络表征学习阶段的训练样本；S4、训练样本通过驱动图注意力神经网络学习得到每个实体的表征向量；S5、利用训练好的药物与靶标预测模型进行预测药物与靶标相互作用。本发明降低了药物与靶标相互作用预测的深度学习模型对训练样本的依赖性，提高了预测的性能。

本发明授权一种基于图属性神经网络的药物与靶标预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图属性神经网络的药物与靶标预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取药物与靶标相互作用网络、人类蛋白质与蛋白质相互作用网络、药物与疾病关联网络、疾病与蛋白质关联网络，将其组合成一个多源异构生物网络并对药物、蛋白质以及疾病进行唯一标识； S2、采用SMILES序列计算药物之间的Jaccard系数作为相似性，利用氨基酸序列计算蛋白质之间的Smith-Waterman相似值，根据基于人类蛋白与蛋白相互作用网络的疾病模块理论计算任意两个疾病之间相似性； S3、从步骤S1中的多源异构生物网络中随机选择一定数量的药物与药物，蛋白与蛋白和疾病与疾病实体对，并根据步骤S2中获得每对药物与药物、蛋白与蛋白和疾病与疾病之间的相似性值，将每个生物实体对和对应的相似性值作为图注意力神经网络表征学习阶段的训练样本； S4、将步骤S3中的训练样本通过驱动图注意力神经网络学习得到每个实体的表征向量； S5、在药物与靶标相互作用网络设定正样本和负样本，并将所述正样本和负样本混合后按照设定比率划分为训练集和测试集，将训练集中的药物与靶标对应的步骤S4中的表征向量相互拼接，输入到一深度神经网络中进行前向传播和反向传播进行迭代训练，获得药物与靶标预测模型，再利用训练好的药物与靶标预测模型进行预测药物与靶标相互作用； 所述步骤S4具体包括以下步骤： S40、图注意神经网络中通过spg1z,g的计算公式来捕获节点i和j之间的注意力系数； S41、根据以下公式学习得到多个独立的注意力系数 式中，.T表示转置操作，||表示拼接操作，是个超参数，W代表一个可学习的参数矩阵，和代表节点i和j的输入特征，Ni是节点i的所有邻居，LeakyReLU·代表非线性激活函数； S42、根据每个注意力系数进行邻居之间的特征聚合，根据以下公式将多头注意的表征进行拼接获得表征向量； 式中，δ是代表非线性激活ReLU函数。

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