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龙图腾网获悉中国中医科学院中医临床基础医学研究所申请的专利一种基于多层次可解释图卷积网络的药物组合筛选的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：CN120299568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510587783.6，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于多层次可解释图卷积网络的药物组合筛选的方法是由石崯力;刘骏;杨卫彬;王忠设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层次可解释图卷积网络的药物组合筛选的方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学、生物信息学、计算生物学多技术领域，尤其涉及一种基于多层次可解释图卷积网络的药物组合筛选的方法，所述方法包括：根据药物和疾病靶点之间的关联，获取药物对疾病的有效区域；根据疾病和药物靶点之间的网络关系，获取疾病和药物靶点的网络距离；获取用药经验；根据药物的化学成分和疾病靶点，获取化合物类别；将所述有效区域、网络距离、用药经验和化合物类别输入至图卷积网络模型，获取药物的关联度值；基于所述关联度值，获取药物关联系数；根据所述关联系数，获取药物组合。本发明通过图卷积模型的预测，能够较为准确的预测出治疗疾病的药物组合。

本发明授权一种基于多层次可解释图卷积网络的药物组合筛选的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层次可解释图卷积网络的药物组合筛选的方法，其特征在于，包括： 根据药物和疾病靶点之间的关联，获取药物对疾病的有效区域； 根据药物和疾病靶点之间的关联，获取药物对疾病的有效区域包括： 根据药物和疾病靶点之间的关联，获取药物对疾病的重叠率和H分数； 根据所述重叠率和H分数，获取药物对疾病的有效区域； 根据疾病和药物靶点之间的网络关系，获取疾病和药物靶点的网络距离； 获取用药经验； 获取用药经验包括： 基于数据库，获取药物药对； 计算相应药对的Pscore值和Mscore值，根据所述Pscore值和Mscore值，获取所述用药经验；根据药物的化学成分和疾病靶点，获取化合物类别； 根据药物的化学成分和疾病靶点，获取化合物类别包括： 获取药物的化学成分，对出现频次达到预设数量的化学成分与疾病靶点进行分子对接，获取对接后的分子指纹图谱； 基于所述分子指纹图谱，获取分子指纹相似度； 对所述分子指纹相似度进行分类，获取所述化合物类别； 将所述有效区域、网络距离、用药经验和化合物类别输入至图卷积网络模型，获取药物的关联度值； 所述图卷积网络模型包括：输入层、GCN层、预测层和输出层； 所述输入层，用于输入有效区域、网络距离、用药经验和化合物类别； 所述GCN层，用于聚合对前期预处理后数据并更新图中节点或边的特征表示，即构建矩阵，捕捉图的结构信息和节点特征之间的关系； 所述预测层，用于预测药物的关联度值； 所述输出层，用于输出所述药物的关联度值； 基于所述关联度值，获取药物关联系数； 根据所述关联系数，获取药物组合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国中医科学院中医临床基础医学研究所，其通讯地址为：100027 北京市东城区东直门南小街16号中国中医科学院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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