SEMO专利技术

专利概述

SEMO 算法的核心技术已获得中国发明专利授权：

• 专利号：CN117766054B
• 专利名称：基于预训练模型生成化合物干预方案的方法、系统及其应用
• 技术领域：计算生物学、网络医学、药物重定位

该专利保护了 SEMO 算法中将预训练模型与蛋白质网络分析相结合，生成个体化化合物干预方案的核心技术方案。

专利核心要点

技术方案

专利描述了一种端到端的技术流程：

1. 数据预处理：接收个体组学数据，进行标准化和特征提取
2. 网络映射：将处理后的组学特征映射到预构建的蛋白质相互作用网络
3. 预训练模型推理：利用预训练模型对网络状态进行编码和评估
4. 干预方案生成：基于网络分析结果，生成候选化合物干预方案及优先级排序

关键创新点

• 预训练模型与网络分析的融合：将大规模预训练模型的表征能力与蛋白质网络的结构化知识相结合
• 个体化干预方案生成：不依赖群体统计，直接基于个体数据生成定制化方案
• 端到端自动化流程：从原始组学数据输入到干预方案输出，实现全流程自动化

技术创新解析

预训练模型的角色

专利中的预训练模型承担以下核心功能：

• 将高维组学数据压缩为低维网络状态表示
• 学习蛋白质网络中节点间的功能关联模式
• 在潜在空间中比较不同网络状态的相似性和差异

网络分析的创新

传统网络分析方法通常仅关注静态网络拓扑，而本专利中的网络分析具有以下特点：

• 动态状态感知：网络节点的状态由个体组学数据动态决定
• 重塑效应建模：显式建模化合物对网络结构的重塑作用
• 多维评估：从拓扑、功能和状态三个维度综合评估干预效果

应用场景

COVID-19 药物重定位案例

专利说明书中以 COVID-19 为例，展示了 SEMO 算法在突发公共卫生事件中的应用潜力：

• 利用 COVID-19 患者的组学数据构建疾病网络特征
• 在已批准药物数据库中筛选可能对 COVID-19 网络特征产生重塑效应的候选药物
• 通过网络落差评估优先推荐候选干预方案

其他潜在应用

• 肿瘤精准用药：基于患者肿瘤组学特征推荐候选靶向药物
• 慢性病管理：识别可能延缓疾病进展的现有药物
• 罕见病药物发现：为缺乏治疗方案的罕见病寻找已批准药物的潜在新用途

对药物重定位的意义

药物重定位（Drug Repositioning）是指为已批准或处于临床阶段的药物发现新适应症的过程。相比全新药物开发，药物重定位具有以下优势：

• 开发周期短：已有安全性数据，可跳过部分临床前研究
• 开发成本低：无需从头开始化合物的合成和筛选
• 成功率高：已有药代动力学和安全性数据支撑

SEMO 专利技术为药物重定位提供了一种基于网络医学的系统性计算框架，有望提高重定位的效率和准确性。

知识产权声明

本文档仅对 SEMO 相关专利进行技术解读，不构成法律意见。专利的具体权利范围以国家知识产权局公告的专利文件为准。