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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于深度学习和树搜索的计算机辅助药物设计系统和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：CN117409886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210787582.7，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权基于深度学习和树搜索的计算机辅助药物设计系统和方法是由钱浩;林铖;赵登伟;涂仕奎;徐雷设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和树搜索的计算机辅助药物设计系统和方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习和树搜索的计算机辅助药物设计系统和方法，该系统包括：受体‑配体特征学习模块，采用层次化跳跃连接Transformer神经网络，对蛋白质受体残基序列和配体SMILES序列进行多层次的特征抽取和融合，通过监督学习的训练方式，建立隐马尔科夫模型，得到SMILES序列的生长策略；树搜索模块，借助将所述的SMILES序列的生长策略，进行启发式搜索，所述树搜索模块同时受价值评估函数的指导，最终输出全新的SMILES序列。对于给定的靶点，本发明可以高效地搜索庞大的化学空间，生成潜在的具有较高亲和力的配体分子。

本发明授权基于深度学习和树搜索的计算机辅助药物设计系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和树搜索的计算机辅助药物设计系统，其特征在于，包括： 受体-配体特征学习模块，用于采用层次化跳跃连接的Transformer网络，对蛋白质受体残基序列和配体SMILES序列进行多层次的特征抽取和融合，以监督学习的方式，建模为隐马尔科夫模型，得到初步的SMILES序列的生长策略； 树搜索模块，用于将所述初步的SMILES序列的生长策略作为新增候选节点的初始信息，然后进行启发式搜索，所述树搜索模块同时受价值评估函数的指导，最终得到鲁棒的SMILES序列的生长策略； 所述层次化跳跃连接的Transformer网络包括： 蛋白质嵌入表示层，包括词向量层，用于对蛋白质受体残基序列进行初步编码，得到初步的蛋白质残基语义向量； 蛋白质位置编码层，用于对蛋白质残基语义向量加上位置编码； 四个编码层，四个所述编码层结构相同，且堆叠而上；加上位置编码的蛋白质残基语义向量输入最下层编码层，每个编码层接收来自下层的蛋白质信息向量作为输入，而后将处理后的蛋白质信息向量作为输出传递给上层的编码层和同层的解码层； SMILES嵌入表示层，包括词向量层，用于对配体SMILES序列进行初步编码，得到初步的SMILES序列语义向量； SMILES位置编码层，用于对SMILES序列语义向量加上位置编码； 四个解码层，四个所述解码层结构相同，且堆叠而上，四个所述解码层与四个所述编码层一一对应；附加上位置编码的SMILES序列语义向量输入最下层解码层，每个解码层接受来自下层的SMILES信息向量和同层编码层的蛋白质信息向量作为输入，而后将处理后的信息向量作为输出传递给上层的解码层； 线性层和softmax层，用于对信息向量做调整，并由所述softmax层将信息向量输出为SMILES序列的概率分布。

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