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。