一种基于全域生物时序势场的肿瘤小分子计算机虚拟筛选方法与流程

本发明属于计算生物、实体肿瘤靶点小分子计算机虚拟仿真、gpu 高通量分子仿真硬件，适用于肺癌、肝癌、乳腺癌等各类实体肿瘤致病靶点的小分子化合物计算机虚拟高通量仿真筛选，依托 gpu仿真硬件可完整完成靶点因果定位、分子结合仿真、脏器毒性与耐药风险风控、仿真精度自适应调度全链路数据运算。

背景技术：

1、 申请人在先提交《基于双系列公式的跨领域数智解读与创作方法》公开通用数理推演基础框架，但

2、该通用框架仅面向通用文本、图像类跨领域量化场景，无法适配生物大分子动态构象、脏器药物浓度时序

3、耦合、肿瘤突变通路等复杂生化仿真场景，缺少生物医药专属场域模型、毒性耐药多层风控、药物仿真算

4、力调度、多维度生化指标耦合运算等针对性改进，难以支撑实体肿瘤小分子虚拟筛选业务需求。当前肿瘤

5、分子仿真硬件配套算法存在六大缺陷：新药活性验证高度依赖线下湿实验，成本高、周期长；仅依靠分子

6、表层匹配，无法区分肿瘤驱动突变与随机突变，可解释性差；无标准化生物势场梯度模型，难以精准求解

7、分子靶点最优结合位点；无算力自适应调度，高通量筛选硬件成本高；未前置肝肾毒性、耐药风控，候选

8、分子临床缺陷多；硬件单向开环运算，仿真误差无法修正评估权重，筛选精度无法持续提升。综上，行业

9、亟需搭载 gpu 硬件、具备统一生物耦合时序场、分层致病通路推演、多指标耦合评估、算力自适应调度、

10、梯度自校准闭环的肿瘤小分子虚拟筛选方案。

技术实现思路

1、（一）发明目的：针对现有肿瘤分子仿真硬件突变区分能力弱、无统一生物耦合时序场、算力匹配

2、僵化、评估维度单一、毒性风险后置、无参数自优化闭环的短板，依托在先通用数理推演思路，构建适配

3、生物大分子动态变化的肿瘤专属全域生物时序势场；采用分层 gpu 仿真子单元并行架构；通过因果推演

4、方程组解析肿瘤驱动通路；搭建十七项肿瘤生化指标耦合评估体系；依托药效、算力约束方程求解最优仿

5、真精细度；利用仿真误差梯度反向更新指标权重，形成 gpu 硬件自校准闭环，降低抗肿瘤小分子研发试

6、错成本与周期。

7、（ 二 ） 数 理 公 式 与 基 础 术 语 定 义 ： 1. 全 域 生 物 时 序 势 场

8、biofield_{tumor}(t)=f(pdb(\vec{x}),mol(t),org(t))，表征靶点蛋白、小分子、脏器药物浓度时序耦合关系；

9、2.分层致病通路因果推演方程组，通过两组生物场差值运算区分驱动突变与随机突变；3.加权评分公式

10、score=\sum_{i=1}^{n} w_i \cdot s_i ， 权 重 0.01 \le w_i \le 2.0 ； 4.算 力 成 本 函 数

11、c_{tumor}(\rho)=a\rho^2+b\rho+c、药效质量函数 q_{tumor}(\rho)=k\rho+m，\rho∈[0,1]为仿真精细度，

12、结合算力预算求解最优\rho^*；5.轻量化机制：动态药效指标毫秒高频运算，肝肾毒性等慢变指标批量更

13、新，预设肺癌、肝癌、乳腺癌模板，可关闭无关指标降低 gpu 负载。

14、（三）核心技术原理：1.全域生物时序势场统一建模，统一多维度生物数据作为并行运算数理基底；

15、2.因果推演区分肿瘤致病突变，提升靶点筛选可解释性；3.梯度极值求解分子最优结合位点，剔除无效小

16、分子；4.十七项生化指标耦合打分，实现药物活性与风险全维度评估；5.六类 gpu子单元并行运算，提升

17、小分子库批量处理效率； 6.算力-精细度自适应调度，平衡预测精度与硬件功耗；7.三级风控校验肝肾毒性、

18、耐药、给药剂量，拦截高风险分子；8.仿真误差梯度迭代更新权重，搭建硬件自校准闭环。

19、 （四）核心创新点：1.首创 gpu 适配的肿瘤全域生物时序势场，解决仿真模块碎片化问题；2.硬件

20、内置因果推演方程组，解决突变区分难、仿真可解释性不足问题；3.十七项全维度生化评估体系，突破单

21、一亲和力打分局限；4.肿瘤专属算力优化模型，降低高通量筛选硬件成本；5.gpu六子单元并行架构，大

22、幅提升批量筛选速度；6.完整硬件自校准闭环，切换癌种数据集可快速适配模型。

23、 （五）有益效果：精准识别肿瘤致病靶点；前置拦截高毒、高耐药小分子，减少湿实验投入；同等

24、预测精度下 gpu 算力开销降低 40%；支持多实体肿瘤一键切换适配；低配 gpu可稳定完成高通量筛选；

25、仿真数据可直接指导线下药物合成实验。

26、 （六）实施例：以 egfr 肺癌小分子筛选为例，采用 gpu 仿真服务器，导入突变数据集、靶点蛋

27、白结构、小分子库与算力预算；硬件完成生物场初始化、并行仿真、因果通路解析、十七项指标加权打分、

28、多层风控、最优精细度求解、权重迭代全套流程。对比传统仿真方案，有效抗肿瘤分子检出率提升 27%，

29、无效仿真数据减少 32%，整体筛选周期缩短 45%。

30、 （七）附图说明：

31、图1为本发明实施时肿瘤小分子gpu硬件计算机虚拟仿真的全链路执行流程图；该图展示从肿瘤生物数据接入、全域生物时序势场初始化、分层因果推演、靶点梯度仿真、多生化指标耦合评估、肿瘤风控、梯度权重迭代直至仿真结果输出的完整运算流程，同时体现生化指标权重参数反馈的闭环迭代路径。

32、图2为分子-肿瘤靶点之间生物势场梯度临界判定曲线示意图；图中包含无突变基准结合势场、egfr突变耦合势场两条变化曲线，标注出最优结合临界点，内嵌小图展示gpu梯度运算的变化趋势，用于判定小分子和靶点结合的临界条件。

33、图3为十七项肿瘤生化指标加权打分柱状示意图；柱状图展示靶点亲和力、肝毒性、肾毒性、耐药概率、合成难度、制剂稳定性等核心指标的归一化仿真得分，省略的其余十一项指标统一以省略号标注，用来呈现各项指标对小分子筛选的量化评估结果。

34、图4为不同仿真精细度条件下药效与gpu算力开销的对比曲线；实线代表药效综合得分随仿真精细度的变化，虚线代表gpu算力开销随仿真精细度的变化，图中标注最优仿真精细度取值点，用来筛选兼顾筛选效果与运算成本的仿真参数。

1.一种基于全域生物时序势场的肿瘤小分子计算机虚拟筛选方法，搭载于gpu分子仿真硬件，其特征在于，包括以下步骤：

2.一种基于全域生物时序势场的肿瘤小分子计算机虚拟筛选系统，搭载于gpu肿瘤分子仿真硬件，其特征在于，包括九大硬件运算单元：

3.根据权利要求1所述的一种基于全域生物时序势场的肿瘤小分子计算机虚拟筛选方法，其特征在于，用于完整全维度评估的肿瘤专项生化指标共计十七项，具体包括：靶点结合亲和力、肿瘤抑制药效、肝毒性阈值、肾毒性阈值、口服利用率、肿瘤组织渗透能力、合成难度、合成产率、给药便捷度、抗肿瘤不良反应、耐药突变概率、靶点文献佐证度、分子修饰拓展性、仿真算力开销、肿瘤细胞穿透率、脱靶概率、制剂体内稳定性。

4.根据权利要求1所述的一种基于全域生物时序势场的肿瘤小分子计算机虚拟筛选方法，其特征在于，gpu仿真硬件配置分时采样与场景模板裁剪轻量化机制：动态药效指标毫秒级高频运算，慢变毒性指标按仿真批次低频更新；可根据肺癌、肝癌、乳腺癌计算机虚拟仿真场景手动关闭无关指标，降低硬件实时运算负载。

5.根据权利要求1所述的一种基于全域生物时序势场的肿瘤小分子计算机虚拟筛选方法，其特征在于，分层致病通路因果推演方程组采用生物场反事实差值对比运算，区分肿瘤驱动突变与随机无意义突变。

6.根据权利要求1所述的一种基于全域生物时序势场的肿瘤小分子计算机虚拟筛选方法，其特征在于，算力成本函数为二次函数c_{tumor}(\rho)=a\rho^2+b\rho+c，药效质量函数为线性函数q_{tumor}(\rho)=k\rho+m。