利用人工智能筛选3000万种针对SARS-CoV-2的候选药物

妙佑医疗国际(Mayo Clinic)的研究人员和合作者利用计算机模拟和人工智能(AI)来筛选3000万种候选药物，这些药物有可能阻断导致COVID-19的SARS-CoV-2病毒。在一篇发表在《Biomolecules》上的论文中，研究人员阐述了他们如何加速药物发现，从而为开展进一步的研究确定最有希望的目标。他们的最终目的是寻找治疗COVID-19的新方法。

“我们使用了一个多药物平台来筛选候选药物，”妙佑医疗国际的分子神经学家兼该论文的高级作者Thomas Caulfield博士说。“我们研究了许多经美国食品药品监督管理局批准的和经临床测试的药物，以及创新化合物。借助先进技术的计算能力，我们可以从化合物库中找到最有希望的药物，以便开展进一步研究。”

这项研究通过计算机模拟开展（称为“硅筛选”，硅指代计算机芯片中的硅），并通过活病毒生物实验进行验证。这类研究使用数字数据库和数学结构来识别可能有用的药物化合物。其他类型的研究通常在细胞系中进行（即所谓的体外研究），或在老鼠或人类等活体有机体中进行（即所谓的体内研究）。

研究人员最初选择了 3000 万种药物化合物。他们借助虚拟筛选工具预测各种药物化合物的行为，并模拟各种药物如何与SARS-CoV-2颗粒上的生物目标相互作用。计算机模拟筛选将关注药物减少到了25种。然后，为了在实验室中进行更深入的分析和测试，研究人员用这25种化合物针对人类细胞培养物中的传染性SARS-CoV-2进行了试点研究。他们随后测试了药物的一个常见问题：毒性。

鉴于肝脏的任务之一是清洁血液，包括其中的药物成分，该团队在蜂窝状表面上制作了一个大小不超过铅笔橡皮擦的人类肝脏模型。借助这种方法，研究人员预测所有25种化合物对人类肝脏都是安全的。

“我们的目标是消除感染，让细胞恢复健康，”Caulfield博士说。“我们希望在多条战线上积极靶向SARS-CoV-2的复制周期，抑制病毒进入和传播。”

研究人员希望借鉴治疗艾滋病的药物鸡尾酒，从而开发出类似的药物组合作为接种COVID-19疫苗的补充疗法。Caulfield博士说，他们接下来将在这些新发现的基础上继续开展研究。研究人员计划测试药物组合的协同配对，这可能比单一化合物更有效地对抗该病毒。

“这一发现为未来的药物设计和临床前试验铺平了道路，将加速候选药物的交付。”

Caulfield博士负责领导该药物筛选小组，该小组的成员包括妙佑医疗国际佛罗里达州院区和罗切斯特院区的同事，以及Brigham and Women’s Hospital（哈佛医学院的附属机构）和加州大学河滨分校的研究人员。这项研究的资金由美国国立过敏和传染病研究所、美国国立卫生研究院、妙佑医疗国际和妙佑医疗国际的个体化医学中心提供。如需查看完整的作者名单、资助信息和利益冲突声明，请参见《Biomolecules》上的文章。

在妙佑医疗国际的研究出版物《Discovery’s Edge》上可以找到本文章和其他研究文章。

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