百度公开“药物预测模型”专利 利用人工智能提高新药开发成功几率

【百度公开“药物预测模型”专利 利用人工智能提高新药开发成功几率】2月9日 , 北京百度网讯科技有限公司公开名为“药物预测方法及模型的训练方法、装置、电子设备及介质”的专利 , 机器学习与智能医疗等人工智能技术领域 , 于2020年11月17日申请 , 申请公布号为CN112331261A 。
从该专利背景技术来看 , 在新药研发过程中 , 针对特定的蛋白质靶点 , 需要快速搜索药物的化合物空间 , 找到能够和蛋白质靶点进行结合的化合物 , 进而形成可以用于治疗的药物 。 传统方法中 , 通过有经验的专家 , 对蛋白质靶点进行研究和估计 , 并且尝试设计可能的化合物 , 并对化合物与蛋白质靶点的亲和度进行估计和筛选 。 传统方法依赖于经验和运气 , 对于新药的发现有较大的不确定性 。
本公开公开了一种药物预测方法及模型的训练方法、装置、电子设备及介质 , 涉及机器学习与智能医疗等人工智能技术领域 。 具体实现方案为:获取数个训练靶点的药物数据集;基于各所述训练靶点的药物数据集 , 对所述药物预测模型进行训练 。 另外 , 还公开了一种药物信息预测方法和药物数据的生成方法 。
根据本公开的技术 , 能够使得训练的药物预测模型的准确性更高 , 能够有效地提高训练的药物预测模型的训练效果 。 且基于训练得到的药物预测模型 , 可以预测预设靶点的预测药物的信息 , 能够提供一种有效地、能够提供良好成药分子的药物信息设计方案 。 而且 , 能够有效地提高生成的预测药物信息的准确性 。

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