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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院申请的专利基于高维特征的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质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：CN120510956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511000958.5，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权基于高维特征的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质是由李顺飞;汤永;刘建超;白桦娟;郑超;刘建寨设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高维特征的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了基于高维特征的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质，属于生物信息学、计算生物学与人工智能交叉技术领域，方法包括：构建邻接矩阵；计算药物整合相似矩阵和病毒整合相似矩阵；基于自动编码器和图卷积网络，结合邻接矩阵、病毒整合相似矩阵和药物整合相似矩阵，构建高维特征集；以所述高维特征集作为顶点集构造超图，并基于超图定义目标函数，求解得到投影矩阵；基于所述投影矩阵和高维特征集计算预测得分矩阵；基于预测得分矩阵，筛选出目标病毒所在行的得分，排序后得到最终预测结果。本发明通过多种相似度融合，更全面地刻画病毒药物内在关系，提升预测性能；自动编码器可学习到样本间的潜在非线性关系，增强模型的泛化能力。

本发明授权基于高维特征的抗病毒药物筛选方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于高维特征的抗病毒药物筛选方法，其特征在于，包括： 基于已知的病毒-药物关联信息构建邻接矩阵； 基于邻接矩阵，计算药物的高斯距离相似度和余弦相似度，得到药物整合相似矩阵；并计算病毒的高斯距离相似度和余弦相似度，得到病毒整合相似矩阵； 基于自动编码器和图卷积网络，结合邻接矩阵、病毒整合相似矩阵和药物整合相似矩阵，构建高维特征集； 以所述高维特征集作为顶点集构造超图，并基于超图定义目标函数，求解得到投影矩阵； 基于所述投影矩阵和高维特征集计算预测得分矩阵； 基于预测得分矩阵，筛选出目标病毒所在行的得分，排序后得到最终预测结果； 所述高维特征集的构建步骤包括：将病毒的初始特征设为邻接矩阵的行向量与病毒整合相似矩阵的拼接，通过图卷积网络提取高阶特征后，经编码器得到潜变量分布参数，再通过重参数化得到潜变量，所述潜变量构成高维特征集； 通过图卷积网络提取病毒节点的高阶特征信息，具体过程为：在图卷积网络中，信号在t-1层的传播是将初始特征矩阵与添加自环后的病毒整合相似性邻接矩阵及其度矩阵进行运算，再经过模型参数处理和线性整流函数激活，从而得到高阶特征信息； 图卷积网络在t-1层的传播公式为： ； 其中Xt-1为t-1层图卷积网络的输入节点特征矩阵，取病毒-药物邻接矩阵A的行或列，为添加自环后的病毒整合相似性邻接矩阵，即对角线元素全部赋值为1的病毒整合相似性矩阵，为的度矩阵，为模型权重参数，ReLU为激活函数。

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