[发明专利]药物肝毒性预测方法及装置

说明书

本发明实施例提供了一种药物肝毒性预测方法及装置，涉及药物预测技术领域。所述方法包括获取待测药物数据后，根据预设的分类器组对所述待测药物数据进行分类，获得多个初始分类结果；再基于所述多个初始分类结果及预设的投票策略规则，获得分类结果，所述分类结果表示所述待测药物数据的肝毒性。通过预设的分类器组和投票策略对药物数据进行分类的方式，获得药物数据的肝毒性，提高预测效率、预测精度，适应了制药行业的未来发展需求，能为制药行业带来开发周期和开发成本的更有效控制。

技术领域

本发明涉及药物预测技术领域，具体而言，涉及一种药物肝毒性预测方法及装置。

背景技术

现代药物的研发过程是一种寻找能够与特异治疗标靶相互作用并具有理想ADME/T性质化合物的过程。在此过程中，30％的研发失败源自于药物的安全性问题，其中又有5％-10％的药物由于在临床应用阶段对肝脏的损伤而被取消甚至被召回。对药物肝毒性的准确预测，使得研发者在药物研发的早期阶段就能够发现可能会引起肝毒性的候选药物，减少药物研发失败所带来的巨大研发损失。

传统的药物肝毒性预测方法主要使用基于动物活体实验的毒理学实验方法对药物的肝毒性进行预测。由于需要在活体动物上验证药物的实际应用效果，所以传统方法存在着周期长、花费高且需要耗费大量活体动物等缺点。此外，安全、环保、动物保护等方面的法规要求日益严格，全球化的市场竞争也使得药物开发周期不断缩短，药物开发的资源投入越来越大。传统药物肝毒性预测方法所存在的缺点，以及当前社会发展所体现出的特点，都为药物的药物开发人员提出了挑战。

发明内容

本发明的目的在于提供一种药物肝毒性预测方法及装置，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种药物肝毒性预测方法，应用于一电子设备，所述方法包括：获取待测药物数据；根据预设的分类器组对所述待测药物数据进行分类，获得多个初始分类结果；基于所述多个初始分类结果及预设的投票策略规则，获得分类结果，所述分类结果表示所述待测药物数据的肝毒性。

第二方面，本发明实施例提供了一种药物肝毒性预测装置，运行于一电子设备，所述装置包括：获取单元、分类单元和投票单元。获取单元，用于获取待测药物数据。分类单元，用于根据预设的分类器组对所述待测药物数据进行分类，获得多个初始分类结果。投票单元，用于基于所述多个初始分类结果及预设的投票策略规则，获得分类结果，所述分类结果表示所述待测药物数据的肝毒性。

本发明实施例的有益效果是：获取待测药物数据后，根据预设的分类器组对所述待测药物数据进行分类，获得多个初始分类结果；再基于所述多个初始分类结果及预设的投票策略规则，获得分类结果，所述分类结果表示所述待测药物数据的肝毒性。通过预设的分类器组和投票策略对药物数据进行分类的方式，获得药物数据的肝毒性，提高预测效率、预测精度，适应了制药行业的未来发展需求，能为制药行业带来开发周期和开发成本的更有效控制。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为一种可应用于本发明实施例的电子设备的结构框图；

图2为本发明实施例提供的一种药物肝毒性预测方法的流程图；

图3为本发明实施例提供的另一种药物肝毒性预测方法的流程图；