(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210564835.4 (22)申请日 2022.05.23 (71)申请人 药渡经纬信息科技 （北京） 有限公司 地址 100089 北京市海淀区上地五街7号1 层105室 (72)发明人 丁红霞　徐更惟　伍星　吴忠毅　 余志颖　李靖　廖宛玲　李琪　 (74)专利代理 机构 北京慧加伦知识产权代理有 限公司 16 035 专利代理师 李强 (51)Int.Cl. G16C 20/10(2019.01) G16C 20/50(2019.01) G06F 16/23(2019.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 用于药物优化的数据处 理方法和装置 (57)摘要 本申请公开了一种用于药物优化的数据处 理方法和装置。 该方法包括： 获取待优化药物数 据， 其中， 待优化药物数据为待优化药物的相关 数据； 基于预设的强化学习模型对待优化药物数 据执行多个预处理， 得到多个过程优化药物数 据， 其中， 多个预处理为基于分子结构的预设分 子处理， 多个过程药物优化数据为待优化药物经 所述预处理后得到的多个不同分子结构的药物 数据； 以及对多个过程优化药物数据进行属性筛 选处理， 得到目标优化药物数据集， 目标优化药 物数据集包括多个满足预设属性的过程优化药 物数据。 解决了现有技术中药物分子优化过程中 存在数据优化效率较低的技术问题， 实现了提高 药物分子的数据优化效率的技 术效果。 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 CN 114898816 A 2022.08.12 CN 114898816 A 1.一种用于药物优化的数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取待优化药物数据， 其中， 所述待优化药物数据为待优化药物的相关数据； 基于预设的强化学习 模型对所述待优化药物数据 执行多个预处理， 得到多个过程优化 药物数据， 其中， 所述多个预 处理为基于 分子结构的预设分子处理， 所述多个过程药物优化 数据为所述待优化药物经 所述预处 理后得到的多个不同分子结构的药物数据； 以及 对所述多个过程优化药物数据进行属性筛选处理， 得到目标优化药物数据集， 所述目 标优化药物数据集包括多个满足预设属性的过程优化药物数据。 2.根据权利要求1所述的数据处理方法， 其特征在于， 基于预设的强化学习模型对所述 待优化药物数据执 行多个预处 理， 得到多个过程优化药物数据包括： 对所述待优化药物数据进行特征识别， 得到分子结构特征数据， 其中， 所述分子结构特 征数据为用于表示待优化药物的分子结构特 征的数据； 根据所述分子结构特征数据对所述待优化药物数据进行分子切割处理， 得到多个分子 片段数据， 其中， 所述多个分子片段 数据为所述待优化药物中的多个分子片段对应的数据； 对第一分子片段数据进行片段更新处理， 得到多个更新分子片段数据， 其中， 所述第一 分子片段数据为所述多个分子片段数据中的任意一个， 所述多个更新分子片段数据与所述 第一分子片段 数据对应； 以及 根据所述多个更新分子片段数据对所述待优化药物数据进行更新处理， 得到所述多个 过程优化药物数据。 3.根据权利要求2所述的数据处理方法， 其特征在于， 对第 一分子片段数据进行片段更 新处理， 得到多个更新分子片段 数据包括： 对所述第 一分子片段数据进行第 一片段修改处理， 得到第 一修改分子片段数据， 其中， 所述第一修改分子片段数据为第一分子片段在第一位置处进行修改后得到的分子片段数 据； 对所述第一修改分子片段数据进行第二片段修改处理， 得到第二修改分子片段数据， 其中， 所述第二修改分子片段数据为第一修改分子片段在第二位置处进 行修改后得到的分 子片段数据； 获取所述多个更新分子片段数据， 所述多个更新分子片段数据包括所述第 一修改分子 片段数据和所述第二 修改分子片段 数据。 4.根据权利要求2所述的数据处理方法， 其特征在于， 根据 所述多个更新分子片段数据 对所述待优化药物数据进行 更新处理， 得到所述多个过程优化药物数据包括： 对所述多个更新分子片段数据进行识别， 得到第 一位置特征数据， 其中， 所述第 一位置 特征数据用于表示第一分子片段在所述待优化药物中分子片段位置的数据， 第一分子片段 对应于所述第一分子片段 数据； 以及 根据所述多个更新分子片段数据分别对所述待优化药物中的第一位置处的所述第一 分子片段进 行替换处理， 得到所述多个过程优化药物数据， 其中， 所述第一位置与所述第一 位置特征数据对应。 5.根据权利要求1所述的数据处理方法， 其特征在于， 对所述多个过程优化药物数据进 行属性筛 选处理， 得到目标优化药物数据集包括： 对所述多个过程优化药物数据进行属性计算处理， 得到多个待处理属性数据， 其中， 所权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114898816 A 2述多个待处 理属性数据分别与所述多个过程优化药物数据对应； 根据预设预测属性数据对所述多个待处理属性数据进行筛选， 以判断所述多个待处理 属性数据对应的多个待处 理属性是否位于所述预设预测 属性数据对应的属性范围中； 以及 若待处理属性数据对应的待处理属性位于所述预设预测属性数据对应的属性范围内， 得到所述 目标优化药物数据集， 其中， 所述 目标优化药物数据集包括多个所述待处理属 性 数据对应的多个过程优化药物数据。 6.根据权利要求1所述的数据处理方法， 其特征在于， 在对所述多个过程优化药物数据 进行属性筛 选处理， 得到目标优化药物数据集之后， 所述方法还 包括： 对所述目标优化药物数据集进行识别， 得到多个目标优化药物数据； 根据所述多个目标优化药物数据对所述预设的强化学习 模型进行模型更新训练处理， 得到更新强化学习模型； 基于更新强化学习模型对所述待优化药物数据进行进行基于分子结构的分子更新处 理， 得到多个更新过程优化药物数据； 以及 对所述多个更新过程优化药物数据进行属性筛选处理， 得到更新目标优化药物数据 集。 7.一种用于药物优化的数据处 理装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取待优化药物数据， 其中， 所述待优化药物数据为待优化药物的 相关数据； 预处理模块， 用于基于预设的强化学习模型对所述待优化药物数据执行多个预处理， 得到多个过程优化药物数据， 其中， 所述多个预 处理为基于分子结构的预设分子处理， 所述 多个过程药物优化数据为所述待优化药物经所述预处理后得到的多个不同分子结构的药 物数据； 以及 筛选模块， 用于对所述多个过程优化药物数据进行属性筛选处理， 得到目标优化药物 数据集， 所述目标优化药物数据集包括多个满足预设属性的过程优化药物数据。 8.根据权利要求7 所述的数据处 理装置， 其特 征在于， 预处 理模块包括： 识别模块， 用于对所述待优化药物数据进行特征识别， 得到分子结构特征数据， 其中， 所述分子结构特 征数据为用于表示待优化药物的分子结构特 征的数据； 切割模块， 用于根据所述分子结构特征数据对所述待优化药物数据进行分子切割处 理， 得到多个分子片段数据， 其中， 所述多个分子片段数据为所述待优化药物中的多个分子 片段对应的数据； 片段更新模块， 用于对第一分子片段数据进行片段更新处理， 得到多个更新分子片段 数据， 其中， 所述第一分子片段数据为所述多个分子片段数据中的任意一个， 所述多个更新 分子片段 数据与所述第一分子片段 数据对应； 以及 药物更新模块， 用于根据所述多个更新分子片段数据对所述待优化药物数据进行更新 处理， 得到所述多个过程优化药物数据。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机指 令， 所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1 ‑6任意一项所述的用于药物优化的 数据处理方法。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 至少一个处理器； 以及与 所述至少一个处理器通权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114898816 A 3