基于等变图神经网络的药物分子3D动力学预测方法及系统

本发明涉及分子模拟技术领域，公开了一种基于等变图神经网络的药物分子3D动力学预测方法及系统。该方法包括以下步骤：获取目标药物分子的3D结构数据；基于3D结构数据构建目标药物分子的分子图；将分子图中每对相关原子的几何张量信息进行标量化处理，得到目标药物分子的标量特征；将目标药物分子的标量特征输入设定的等变图神经网络模型进行多轮迭代消息传递与节点状态更新，得到目标药物分子的空间构型和动力学参数；基于目标药物分子的空间构型和动力学参数，对目标药物分子进行3D动力学预测。本发明在保证物理对称性的前提下，同时兼顾了计算效率与准确性，有效提高了药物分子动力学预测的效率和可靠性。