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龙图腾网获悉杭州师范大学申请的专利基于药物-靶点相互作用预测模型的网络药理学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：CN115719611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211079616.3，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于药物-靶点相互作用预测模型的网络药理学方法是由黄剑平;薛涛;付雨设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于药物-靶点相互作用预测模型的网络药理学方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于药物‑靶点相互作用预测模型的网络药理学方法，包括：收集化学结构式和靶点信息，构建化学结构式数据库和疾病靶点数据库；基于所述的化学结构式数据库和疾病靶点数据库构建训练集和测试集；基于所述训练集，使用设计的药物‑靶点相互作用预测模型进行训练，对所述测试集进行预测；根据预测结果和所述化学结构式数据库和疾病靶点数据库得到交集靶点；根据交集靶点进行蛋白质相互作用分析、网络拓扑分析、GO和KEGG富集分析，筛选得到核心药物化学结构式和核心疾病靶点；利用分子对接对得到结果进行验证。本发明可以提高网络药理学分析和预测的准确率。

本发明授权基于药物-靶点相互作用预测模型的网络药理学方法在权利要求书中公布了：1.一种基于药物-靶点相互作用预测模型的网络药理学方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1：获取药物的化学结构式以及作用靶点的信息、疾病靶点的信息，构建药物化合物数据库和疾病靶点数据库； 步骤2：根据Davis和KIBA数据集，获取各药物作用靶点与各疾病靶点的相互作用关系，将其作为训练集的标签；由各药物化学结构式、疾病靶点数据以及标签构建训练集，由各药物化学结构式、疾病靶点数据构建测试集； 步骤3：构建药物-靶点相互作用预测模型DTI，并用训练集进行训练； 所述药物-靶点相互作用预测模型DTI包括并行的药物特征提取器、疾病靶点特征提取器，以及注意力模块、融合模块； 所述药物特征提取器包括并行的药物结构特征提取模块和药物序列特征提取模块； 所述药物结构特征提取模块包括第一嵌入层、图卷积神经网络GCN；所述第一嵌入层将药物的SMILES化学结构式转化成分子图结构并获取相应的结构信息；所述图卷积神经网络GCN用于接收所述第一嵌入层的输出，提取药物化学结构式的结构特征； 所述药物序列特征提取模块包括第二嵌入层、卷积神经网络CNN；所述第二嵌入层将药物的SMILES化学结构式转化为包含药物化学结构式序列信息的向量；所述卷积神经网络CNN用于接收所述第二嵌入层的输出，提取药物化学结构式的序列特征； 所述疾病靶点特征提取器包括第三嵌入层、双向长短期记忆网络Bi-LSTM；所述第三嵌入层将疾病靶点的氨基酸序列信息转化成包含疾病靶点序列信息的向量；所述双向长短期记忆网络Bi-LSTM用于接收所述第三嵌入层的输出，提取疾病靶点特征； 步骤4：利用测试集对已训练好的药物-靶点相互作用预测模型DTI进行预测，获取药物化学结构式的作用靶点； 步骤5：根据药物的作用靶点、疾病靶点和药物-靶点相互作用预测模型DTI预测的作用靶点，提取交集靶点； 步骤6：基于所述的交集靶点进行蛋白质相互作用分析、网络拓扑分析和富集分析，得到疾病所需的核心药物化合物和核心疾病靶点； 步骤7：根据疾病所需的核心药物化合物和核心疾病靶点进行分子对接验证验证。

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