一种基于分子结构与基因表达的药物IC50预测方法及系统

本发明公开了一种基于分子结构与基因表达的药物IC50预测方法及系统，通过对药物分子结构进行全面表征，利用分子指纹和分子图等方式提取药物的化学结构和特性信息，并与细胞的基因表达矩阵进行融合，建立统一的特征表达体系，并基于变分自编码器（VAE）推断出反映基因间潜在调控关系的基因调控网络。在此基础上，构建结合全局与局部信息的多层特征提取机制，全局信息通过图神经网络学习整张调控网络中基因之间的整体调控结构，局部信息通过对子图进行划分与分析，捕捉药物与关键调控因子之间的局部作用关系。该发明能够更加准确地刻画药物对细胞系统的影响机制，显著提高IC50值的预测精度与模型的可解释性，具有良好的适应性和广泛的应用前景。