山东大学杨帆获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于双视角鲁棒因果子结构网络的DDI预测方法及系统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：CN120748555B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511261101.9，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于双视角鲁棒因果子结构网络的DDI预测方法及系统是由杨帆;朱少帅;李霞;杜丽;仲海;马晶;许兴周设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于双视角鲁棒因果子结构网络的DDI预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于药物相互作用预测技术领域，提供了基于双视角鲁棒因果子结构网络的DDI预测方法及系统，其技术方案为鲁棒因果图表示学习模块通过主动生成工具变量来识别并剔除输入药物分子图和药物对二部图中对DDI预测无因果贡献甚至产生干扰的混杂子结构，从而生成更纯净、更具因果性的图表示。随后，双视角子结构网络模块在经过鲁棒性裁剪的图结构上执行其独特的双视角表示学习和预测，提高DDI预测的准确性、鲁棒性和泛化能力，特别是在面对未知药物或复杂相互作用模式时。
本发明授权基于双视角鲁棒因果子结构网络的DDI预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于双视角鲁棒因果子结构网络的DDI预测方法，其特征在于，包括： 获取各个药物的药物分子图，并构建药物的单药内视图和药物间视图； 将各个药物的药物分子图输入至训练后的鲁棒因果图表示学习网络中，得到剔除混杂子结构后的鲁棒因果图结构； 将剔除混杂子结构后的鲁棒因果图结构、单药内视图和药物间视图输入至训练后的双视角DDI预测网络中，得到DDI预测结果；鲁棒因果图表示学习网络和双视角DDI预测网络训练时，采用交替优化策略进行联合训练，基于DDI预测结果反向指导鲁棒因果图表示学习网络的训练； 其中，鲁棒因果图表示学习网络的构建过程包括： 对药物分子图进行特征提取，根据提取的特征预测边权重，根据预测得到的边权重，确定与DDI相关的因果关系，剔除与DDI标签存在统计相关性但并无因果关系的混杂子结构； 其中，双视角DDI预测网络的构建过程包括： 提取剔除混杂子结构后的鲁棒因果图结构的单药内视图和药物间视图；将单药内视图和药物间视图拼接融合后进一步提取全局语义药物表示；结合全局语义药物表示计算药物对存在交互的概率。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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