新型冠状病毒病毒的彩色扫描电子显微照片。信用:NIAID在COV ID-19大流行一年后，大规模疫苗接种已经开始提高群体免疫的诱人前景，最终遏制或停止新型冠状病毒的传播。但是，如果群体免疫从未完全实现，或者如果变异病毒导致剧毒变异，降低了疫苗接种的益处，会发生什么呢？这些问题强调了对继续感染冠状病毒的人进行有效治疗的必要性。虽然一些现有的药物显示出一些益处，但迫切需要找到新的治疗方法。
在新墨西哥大学医学博士都铎·奥普瑞(Tudor Oprea)的领导下，科学家们创造了一种独特的工具，帮助药物研究人员快速识别能够在病毒入侵人体细胞之前解除病毒武装或在感染早期使其失效的分子。
在本周发表在《自然机器智能》杂志上的一篇论文中，研究人员介绍了一个开源的在线计算模型套件RERADIA-2020，该套件将帮助科学家快速筛选小分子的潜在抗COVID特性。
“在某种程度上，这取代了(实验室)实验，”UNM医学院转化信息学系主任奥普里亚说它缩小了人们需要关注的领域。这就是为什么我们把它放在网上供每个人使用。"
去年春天，在国家转化科学促进中心(NCATS)的科学家发布了他们自己的COVID药物再利用研究的数据后，Oprea在UNM的团队和德克萨斯大学埃尔帕索分校的另一个团队在苏曼·西里穆拉博士的领导下，开始了对RADIA-2020工具的研究。
“意识到这一点后，我就想，‘等一下，这里有足够的数据让我们建立可靠的机器学习模型，’”opre a说。NCATS实验室检测的结果衡量了每种分子抑制病毒进入、传染性和繁殖的能力，如细胞病变效应——保护细胞免受病毒杀死的能力。
生物医学研究人员通常倾向于关注他们研究中的积极发现，但在这种情况下，NCATS科学家也报告了哪些分子没有抗病毒作用。奥普里亚说，包含负面数据实际上提高了机器学习的准确性。
“我们的想法是找出符合完美轮廓的分子，”他说。“你想找到做所有这些事情的分子，而不去做我们不希望他们做的事情。”
奥普里亚说，冠状病毒是一个狡猾的对手。“我不认为有一种药物可以适用于所有情况。”相反，研究人员可能会设计出一种多药物鸡尾酒，从多个方面攻击病毒。“这要追溯到一二拳，”他说。
重拨-2020基于机器学习算法，能够快速处理大量数据，并梳理出人类研究人员可能无法察觉的隐藏模式。Oprea的团队通过与UNM药物中心数据库中批准药物的已知效果进行比较，验证了基于NCATS数据的机器学习预测。
奥普里亚说，原则上，这种计算工作流程是灵活的，可以被训练来评估针对其他病原体的化合物，以及评估尚未被批准用于人类的化学物质。
“我们的主要意图仍然是药物再利用，但我们实际上专注于任何小分子，”他说。“它不一定是批准的药物。任何测试其分子的人都可能得出一些重要的东西。”
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