[发明专利]一种基于强化学习的路径可控的药物分子生成方法有效

专利信息
申请号: 202011168563.3 申请日: 2020-10-28
公开(公告)号: CN112331277B 公开(公告)日: 2022-06-21
发明(设计)人: 李成涛;柳俊宏 申请(专利权)人: 星药科技(北京)有限公司
主分类号: G16C20/50 分类号: G16C20/50;G16C20/10;G16C20/70
代理公司: 北京中南长风知识产权代理事务所(普通合伙) 11674 代理人: 郑海
地址: 100083 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于强化学习的路径可控的药物分子生成方法,由初始分子R0,通过Agent寻找最佳反应模版T0和反应物a0,再通过environment搜索与最佳反应物相似的反应物集,返回该集合中受益最大的中间反应产物R1,同时将中间产物加入分子库中,反复循环,直至搜索结束找到最佳反应产物;该方法不仅可结合传统药物生成的经验模版,同时利用强化学习的搜索不断寻找最佳的反应类型,得到最高回报价值的药物分子;还结合传统基于经验搜索、测验的方法和基于深度生成模型两者的优势,不仅能得到有效的药物合成路径,还能扩大搜索空间,生成更多样化的分子结构,能大幅度地降低全新药物分子的研发时间,所得药物分子具有极高的可行性。
搜索关键词: 一种 基于 强化 学习 路径 可控 药物 分子 生成 方法
【主权项】:
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