一种预测多肽在不同血液环境中的稳定性的深度学习算法制造技术

本发明专利技术公开了一种预测多肽在不同血液稳定性的深度学习算法，具体包括：从公共数据库中系统性地收集并整理关于多肽在人体、鼠体以及体内外血液中的半衰期实验数据并且经过严格的数据清洗与校验流程，构建出高质量的数据集作为模型训练的基础。其次创建一个多模态预测模型PepMSND，该模型综合考量多肽的四个关键维度特征即零维的多肽理化性质，一维的多肽SMIELS码，二维的多肽分子图，三维的多肽3D结构。为了有效处理这些不同维度的特征，PepMSND集成了KAN、Transformer、GAT以及SE(3)‑Transformer等多种先进的神经网络组件。本发明专利技术的算法为多肽药物研发中血浆稳定性测试的高成本和高耗时问题提供有效的技术解决方案，从而加速多肽药物的早期开发进程。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于多肽药物研发，具体涉及一种预测多肽在不同血液环境中的稳定性的深度学习算法。

技术介绍

1、多肽和蛋白质药物因具备独特的优点，在生物医药领域的发展中占据了重要地位。至今，已有近80种多肽药物被批准用于临床治疗各种疾病。然而，尽管多肽药物在临床上取得了显著成就，但进入临床试验的新多肽药物数量并未呈现相同的增长趋势。多肽极易被体内的蛋白酶水解，特别是在血浆中，这种不稳定性严重阻碍了生物活性肽转化为药物先导物的进程。因此，多肽在血浆中的稳定性成为临床应用中的一个重要考量因素，对于多肽药物的研发来说，准确预测其在血浆中的稳定性至关重要。

2、传统上，多肽稳定性的预测主要依赖于实验方法，如血浆稳定性试验和酶解试验。这些方法虽然较为准确的可以获得相应多肽的稳定性表现，但耗时且成本高昂，不适合高通量筛选和大规模研究。目前，已有机器学习算法可以用于预测多肽在血浆中的稳定性，但是这些模型在构建训练数据时，往往会忽视了测试物种和测试环境可能带来的巨大差异。这种显著的差异可能会导致训练好的模型错误地选择了不合适的先导化合物，进而造成后续多肽药物开发的失败本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种预测多肽在不同血液环境中的稳定性的深度学习算法，其特征在于包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种预测多肽在不同血液中稳定性的深度学习算法，其特征在于，步骤一的具体操作过程为从PEPlife、THPdb、DrugBank和PubMed公共数据库以“多肽”、“半衰期”、“血液”作为关键词进行搜索并收集相关数据。

3.如权利要求2所述的一种预测多肽在不同环境血液中稳定的深度学习算法，其特征在于，步骤二采用基于python的数据清理代码针对收集到的数据，进行不符合要求的肽在不同血液环境中的稳定性数据筛选。

4.如权利要求3所述的一种预测多肽在不同环...

【技术特征摘要】

1.一种预测多肽在不同血液环境中的稳定性的深度学习算法，其特征在于包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种预测多肽在不同血液中稳定性的深度学习算法，其特征在于，步骤一的具体操作过程为从peplife、thpdb、drugbank和pubmed公共数据库以“多肽”、“半衰期”、“血液”作为关键词进行搜索并收集相关数据。

3.如权利要求2所述的一种预测多肽在不同环境血液中稳定的深度学习算法，其特征在于，步骤二采用基于python的数据清理代码针对收集到的数据，进行不符合要求的肽在不同血液环境中的稳定性数据筛选。

4.如权利要求3所述的一种预测多肽在不同环境血液中稳定的深度学习算法，其特征在于，步...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙海丰，张城赟，
申请(专利权)人：深圳海量医药科技有限公司，
类型：发明
国别省市：