基于胶囊网络的药物分子药代动力学性质和毒性预测方法。在构建全面的分子指纹和分子描述符，建立模型的前期准备工作后，通过卷积或者受限玻尔兹曼机操作在上层低级特征中抽取分子的低级特征内容，再利用胶囊网络的方法在下一层高级特征中来抽象分子的高级特征，通过动态路由算法拟合高级特征与活性标签之间的关系，从而预测未知小分子的药代动力学性质和毒性分类。本发明不需要收集大规模的数据集进行训练，通过端到端对输入进行优化进而实现自动降维，通过迭代动态路由过程更新耦合系数，动态路由将上层胶囊的所有特征输送到下层的任何一个胶囊中，极大的保留了底层特征和高层特征间的层次位置关系。比传统的机器学习方法的预测效果更好。