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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利先导化合物优化方法、装置、电子装置和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：CN117316330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202311158775.7，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权先导化合物优化方法、装置、电子装置和存储介质是由张昊天;侯廷军;陈广勇;王二成;张徐俊;黄元盛;吴正健;杨耀东;王天玥设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本先导化合物优化方法、装置、电子装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种先导化合物优化方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该方法包括：将蛋白小分子掩码训练对数据输入至待训练先导化合物优化模型；调用多个网络层对先导化合物的训练样本数据进行预测，得到与蛋白口袋匹配的新生成原子的信息；基于新生成原子的信息，计算得到待训练先导化合物优化模型的损失值；确定损失值在预设的阈值范围内的待训练先导化合物优化模型为目标先导化合物优化模型；将待优化蛋白口袋数据和待优化分子片段数据输入至目标先导化合物优化模型，得到优化后的先导化合物。通过本申请解决了传统先导化合物优化方法受限于事先准备的化合物库所表达的活性化合物空间的问题。

本发明授权先导化合物优化方法、装置、电子装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种先导化合物优化方法，其特征在于，所述方法包括： 将预设的先导化合物的训练样本数据输入至待训练先导化合物优化模型，所述待训练先导化合物模型包括多个网络层，所述先导化合物的训练样本数据包括蛋白口袋数据和蛋白小分子掩码训练对数据；所述蛋白小分子掩码训练对数据，采用自监督学习策略和药物设计的任务策略，对所述蛋白口袋的蛋白质结构信息文件进行掩码处理得到； 调用多个所述网络层对所述先导化合物的训练样本数据进行预测，得到与所述蛋白口袋匹配的新生成原子的信息； 基于所述新生成原子的信息，计算得到待训练先导化合物优化模型的损失值； 当所述损失值在预设的阈值范围内时，确定所述待训练先导化合物优化模型为目标先导化合物优化模型； 将待优化蛋白口袋数据和待优化分子片段数据输入至所述目标先导化合物优化模型，调用多个网络层对所述待优化蛋白口袋数据和待优化分子片段数据进行原子处理，得到与所述待优化蛋白口袋匹配的预测新生成原子的信息；基于所述预测新生成原子的信息，生成所述待优化蛋白口袋对应的分子三维结构；结合所述分子三维结构和所述待优化蛋白口袋数据的残基，生成优化后的先导化合物。

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