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龙图腾网获悉西南大学申请的专利一种基于神经网络的分子优化方法、系统、设备及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：CN121237260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511400187.9，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权一种基于神经网络的分子优化方法、系统、设备及存储介质是由张瑞洲;陈武;陈胜能设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的分子优化方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及生物医学工程产业技术领域，涉及一种基于神经网络的分子优化方法、系统、设备及存储介质；其中，一种基于神经网络的分子优化方法，包括：获取靶向蛋白的上下文信息、原始噪声数据和亲和力信息；将靶向蛋白的上下文信息、原始噪声数据和亲和力信息输入扩散模型中，扩散模型按照预设规则对靶向蛋白的上下文信息、原始噪声数据和亲和力信息进行处理筛选出亲和力敏感的R链对应的药物分子结构，输出目标药物分子结构。本发明利用亲和力敏感的R链和药物分子的原始支架生成目标药物分子结构，提高药物分子的原始支架和R链的分子对接精度。

本发明授权一种基于神经网络的分子优化方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的分子优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取靶向蛋白的上下文信息、原始噪声数据和亲和力信息； 将靶向蛋白的上下文信息、原始噪声数据和亲和力信息输入扩散模型中，扩散模型按照预设规则对靶向蛋白的上下文信息、原始噪声数据和亲和力信息进行处理筛选出亲和力敏感的R链对应的药物分子结构，输出目标药物分子结构； 扩散模型对靶向蛋白的上下文信息、原始噪声数据和亲和力信息的处理步骤包括： 根据靶向蛋白的上下文信息确定靶向口袋和药物分子的空间关系； 根据原始噪声数据和靶向口袋和药物分子的空间关系在药物分子的R链上添加噪声得到加噪后的分子结构； 根据亲和力信息通过迭代去除加噪后的分子结构中的噪声，从噪声中恢复出亲和力敏感的R链，得到目标药物分子结构； 所述根据亲和力信息通过迭代去除加噪后的分子结构中的噪声，从噪声中恢复出亲和力敏感的R链，得到目标药物分子结构，包括： 利用等变图神经网络预测加噪后的分子结构中R链的节点特征噪声和坐标噪声； 根据亲和力信息确定靶向口袋和R链的亲和力特征； 通过交叉注意力机制对R链的节点特征噪声和亲和力特征进行融合处理，得到第一融合特征； 通过交叉注意力机制对R链的坐标噪声和亲和力特征进行融合处理，得到第二融合特征； 根据第一融合特征得到调整后的节点特征噪声，根据第二融合特征得到调整后的坐标噪声； 通过迭代去除分子结构R链对应的调整后的节点特征噪声和调整后的坐标噪声，重建分子结构的R链，得到重建的R链； 根据药物分子支架和重建的R链生成目标药物分子结构； 输入噪声样本、上下文信息、时间步和亲和力标签； 使用E3-等变图神经网络函数来预测噪声，其中是节点特征噪声，是坐标噪声，t表示时间步，；具体步骤如下： 构建联合图，初始节点特征，表示由原子特征与条件特征拼接而成；坐标，其中已锚定，分别表示分子R链原子的坐标和蛋白质口袋原子的坐标；时间步嵌入或余弦变体，拼接至，时间步嵌入用于在编码后与节点特征拼接；通过迭代去除分子结构R链对应的调整后的节点特征噪声和调整后的坐标噪声； 噪声预测的步骤如下： 初始化噪声样本：从标准高斯分布随机采样长度为10的噪声，并锚定坐标于scaffold锚点原子； 逆向去噪迭代； 从最终降噪结果中移除假原子，还原生成出R链。‌

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