基于骨架约束与训练增强的先导化合物优化方法及系统

本发明公开基于骨架约束与训练增强的先导化合物优化方法及系统，属于人工智能药物发现领域；方法包括：对初始先导化合物进行结构处理，提取可生长的骨架结构，并配对蛋白质口袋结构；将骨架结构与蛋白质口袋结构信息输入基于三维图神经网络的编码模型进行联合编码，得到结构编码表示；在Delete模型的基础上，引入基于原子距离的重采样机制和疏水基团掩码，构建分子生成模型；通过分阶段预训练与知识增强微调策略，训练调优分子生成模型，以提升生成分子的结构准确性、结合活性与成药性；将所述结构编码表示输入训练调优后的分子生成模型PocketGrow，生成优化分子，并对生成的优化分子进行筛选，输出具有开发潜力的先导化合物。