【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，具体涉及自然语言处理、深度学习、计算生物和化学等，尤其涉及一种药物分子生成和模型训练方法、装置和设备。
技术介绍
1、分子生成任务是在给定的目标靶点上迭代式的生成未知分子，以获得高靶点亲和力的药物小分子。
技术实现思路
1、本公开提供了一种药物分子生成和模型训练方法、装置和设备。
2、根据本公开的一方面，提供了一种药物分子生成方法，包括：基于目标靶点和预先构建的真实合成路线，生成候选药物分子及其对应的候选合成路线；获取所述候选药物分子与所述目标靶点之间的亲和力；基于所述候选合成路线和所述亲和力，在所述候选药物分子中确定目标药物分子。
3、根据本公开的另一方面，提供了一种药物分子生成模型训练方法，包括：采用药物分子生成模型，对输入的目标靶点样本和预先构建的真实合成路线进行处理，以输出预测药物分子及其对应的预测合成路线；获取所述预测药物分子与所述目标靶点样本之间的预测亲和力；基于所述预测合成路线和所述预测亲和力，构建目标损失函数；基于所述目标损失函数，调整所述药物分子生成模型的模型参数。
4、根据本公开的另一方面，提供了一种药物分子生成装置，包括：生成模块，用于基于目标靶点和预先构建的真实合成路线，生成候选药物分子及其对应的候选合成路线；获取模块，用于确定所述候选药物分子与所述目标靶点之间的亲和力；确定模块，用于基于所述候选合成路线和所述亲和力，在所述候选药物分子中确定目标药物分子。
5、根据本公开的另一方面，提供了一
6、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述任一方面的任一项所述的方法。
7、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述任一方面的任一项所述的方法。
8、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述任一方面的任一项所述的方法。
9、根据本公开的技术方案，可以提高目标药物分子的可合成性和准确性。
10、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种药物分子生成方法，包括：
2.根据权利要求1所述方法，其中，所述基于所述候选合成路线和所述亲和力，在所述候选药物分子中确定目标药物分子，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于目标靶点和预先构建的真实合成路线，生成候选药物分子及其对应的合成路线，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，
6.一种药物分子生成模型训练方法，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于所述预测合成路线和所述预测亲和力，构建损失函数，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其中，
9.一种药物分子生成装置，包括：
10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述确定模块进一步用于：
11.根据权利要求9所述的装置，还包括：
12.根据权利要求9所述的装置，其中，所述生成模块进一步用于：
13.根据权利要求12所述的装置，其中，
14.一种药物分子生成模型训练装置，包括：
15
16.根据权利要求14所述的装置，其中，
17.一种电子设备，包括：
18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。
19.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-8中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种药物分子生成方法，包括：
2.根据权利要求1所述方法，其中，所述基于所述候选合成路线和所述亲和力，在所述候选药物分子中确定目标药物分子，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于目标靶点和预先构建的真实合成路线，生成候选药物分子及其对应的合成路线，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，
6.一种药物分子生成模型训练方法，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述基于所述预测合成路线和所述预测亲和力，构建损失函数，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其中，
9.一种药物分子生成装置，包括：
10.根据权利要求9所述的装置，其中，...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁泺添，陈致远，张善卓，张肖男，方晓敏，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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