大连大学车超获国家专利权
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龙图腾网获悉大连大学申请的专利一种融合多邻域关联信息的药物-疾病相互作用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：CN115376704B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211122087.0，技术领域涉及：G16H70/40；该发明授权一种融合多邻域关联信息的药物-疾病相互作用预测方法是由车超;刘运炯;张培良设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合多邻域关联信息的药物-疾病相互作用预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合多邻域关联信息的药物‑疾病相互作用预测方法，首先，对药物组学数据库中的药物和疾病信息进行预处理，构建药物‑疾病关联关系网络；其次，引入节点聚合和线性融合，并行提取药物和疾病在多个邻域空间中的特征信息；然后，利用对比学习对单领域特征和多邻域特征进行并行融合，并采用层级注意力机制聚合特征表示以获得药物和疾病的通用特征；最后，将提取的药物和疾病的特征信息送入全连接神经网络构成的分类模型中进行训练，并提出预测损失和负样例生成损失相结合的混合优化策略对模型进行整体优化，保存模型并对药物和疾病的关系进行预测。本发明在进行药物‑疾病关联关系预测时性能更好，降低了对先验知识的依赖性。
本发明授权一种融合多邻域关联信息的药物-疾病相互作用预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多邻域关联信息的药物-疾病相互作用预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：对生物组学数据库中的药物和疾病信息进行预处理，获取药物-药物相似性网络Gdrug、疾病-疾病相似性网络Gdis和药物-疾病关联关系异构网络G； 步骤2：引入节点聚合和线性融合，构建单邻域特征提取模块和多邻域特征提取模块，并行提取药物和疾病在多个邻域空间中的邻域特征信息； 步骤3：通过对比学习将单邻域特征和多邻域特征进行并行融合，采用层级注意力机制聚合特征表示已获得的药物和疾病特征信息； 步骤4：将所述药物和疾病特征信息送入全连接神经网络构成的分类模型中进行训练，并通过预测损失和负样例生成损失相结合的混合策略对模型进行整体优化； 步骤5：加载优化后的模型，输入待预测的药物和疾病信息，对药物和疾病进行关系预测并输出预测结果。
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