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龙图腾网获悉鲁东大学申请的专利一种基于注意力机制的抗癌药物反应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：CN121122423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511675841.7，技术领域涉及：G16B40/00；该发明授权一种基于注意力机制的抗癌药物反应预测方法是由江超;周树森;柳婵娟;王庆军;臧睦君;刘通设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的抗癌药物反应预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于生物信息学领域，涉及一种基于注意力机制的抗癌药物反应预测方法。首先，通过多层感知机捕获统一维度的药物和癌细胞系特征；其次，采用Transformer编码器融合药物特征，构建细胞编码器用于癌细胞系特征聚合；然后，设计跨模态交叉融合模块促进二者之间的信息交互；最后，通过多层感知机预测二者之间经对数转换的半抑制浓度值。实验结果表明，该方法相较于现有最优方法，RMSE降低2.9%。该方法通过整合药物与癌细胞系数据，实现抗癌药物反应的精准预测，不仅能加速潜在抗癌药物的筛选，还能优化个性化治疗方案，进一步提高癌症患者的治愈率，对癌症治疗具有重大意义。

本发明授权一种基于注意力机制的抗癌药物反应预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的抗癌药物反应预测方法，其特征在于，设计了一种细胞编码器用于癌细胞系多组学数据的特征融合，构建了跨模态交叉融合模块实现药物特征与癌细胞系特征的深度交互，具体如下： 步骤1、对癌细胞系数据和药物数据分别采用多层感知机进行特征降维处理；通过线性层将特征映射到统一低维空间，借助ReLU激活函数增强非线性表达能力，细胞数据额外利用批量归一化加速训练；针对高维特征，额外引入并行多层感知机分支，以缓解高阶特征在降维过程中的信息损失； 步骤2、针对药物特征通过传统Transformer编码器处理，利用多头自注意力机制捕获药物指纹特征的全局依赖关系，通过前馈神经网络和层归一化操作实现特征增强；针对癌细胞系特征，设计细胞编码器进行特征融合；细胞编码器的核心结构采用“层归一化-自注意力-双重残差”与“层归一化-前馈神经网络-残差”的双层设计；先对细胞特征进行层归一化，并生成查询、键、值矩阵，通过多头自注意力机制建模多组学特征的全局关联，然后通过双重残差连接补充原始特征分布，再对输出进行层归一化后经前馈神经网络增强特征，最终通过残差连接融合得到细胞特征表示； 步骤3、设计跨模态交叉融合模块进行药物信息和癌细胞系信息的深度交互，该模块采用双向交叉注意力和双路径特征增强的网络结构；药物、癌细胞系特征首先通过双向交叉注意力进行跨模态信息交互，再利用残差补充原始特征信息；特征增强采用双路径架构，第一阶段交叉注意力机制输出经前馈神经网络进行高阶交互特征提取，第二阶段采用独立的前馈网络对原始特征进行深度语义编码，二者求和分别得到信息交互后的药物、癌细胞系的特征表示； 步骤4、药物特征和癌细胞系特征分别通过线性层和维度展平后进行拼接，然后传递到多层感知机预测二者之间经对数转换的半抑制浓度值；多层感知机由三个线性层组成，层与层之间应用批量归一化和ReLU激活函数；此外，还引入了Dropout以防止过拟合。

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