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龙图腾网获悉中国药科大学申请的专利一种基于赋形剂分类的药物增溶性能的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：CN116631533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310624617.X，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于赋形剂分类的药物增溶性能的预测方法是由钱红亮;王聪;冯婕;黄德春;陈维;钟伊南设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于赋形剂分类的药物增溶性能的预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于赋形剂分类的药物增溶性能的预测方法，包括以下步骤：数据收集和处理，组成划分，相关性和特征重要性计算，建立模型和预测；本发明基于不同赋形剂作为药物主要增溶剂条件下，分别对药物溶解百分比和溶解效率进行预测并分析不同特征变量对两个目标变量的具体影响情况，提高药物增溶性能预测准确性，减少新药设计研发耗费成本和面临风险，指导现有药物通过络合技术制备包合物以提高药物溶解度的研究发明，以提高药物溶解百分比和溶解效率预测准确性，减少新药设计研发耗费成本和面临风险。

本发明授权一种基于赋形剂分类的药物增溶性能的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于赋形剂分类的药物增溶性能的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括如下步骤： 1数据收集处理：收集不同赋形剂作为主要增溶剂条件下的药物溶解百分比和溶解效率数据值进行处理，去除多种赋形剂共同提高药物溶解度的数据值； 2等级划分：根据步骤1得到的药物溶解百分比和溶解效率数据值，划分为药物组成或复杂操作条件的特征变量数据集，并将数据集按6～8：2～4划分为训练集和测试集； 3相关性和特征重要性计算：针对不同赋形剂作为药物主要增溶剂条件下的特征变量，分别与药物溶解百分比和溶解效率进行相关性计算和特征重要性排序，所述特征变量为药物含量DC、药物分子量M、赋形剂与药物的摩尔比MolarRatio、药物浓度C、压力P、pH值、温度T或溶解时间t； 4建立模型：采用机器学习算法分别建立赋形剂作为药物主要增溶剂条件下药物溶解百分比和溶解效率的定量预测模型； 5预测：用于将不同赋形剂作为药物主要增溶剂条件下多种药物组成或复杂操作条件的特征变量分别代入药物溶解百分比和溶解效率的定量预测模型进行预测，所述复杂操作条件的特征变量指药物浓度C、压力P、pH值、温度T或溶解时间t。

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