科学家使用AI寻找与Covid对抗的药物
新时代，高科技越来越发达。朋友们读了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
随着全球范围内寻找治疗新冠肺炎的方法，孟买的一名数据科学家和他的团队在人工智能的帮助下发现了三种分子化合物，他们声称可以合成并测试这三种化合物来寻找化合物。一种对抗新冠肺炎大流行的新药。
31岁的普乔科技信息有限公司创始人兼首席执行官维克拉姆贾(Vikram Jha)和他的团队开发了一种虚拟药物分子，可用作新冠肺炎的潜在药物。这个团队由深度学习工程师Madhusudan维尔马和Deepanshu Bansal组成，他们已经产生了三种分子结构，可能有助于抑制病毒的生长。
贾哈说：“事实上，其中一种生产的药物在功能上与美国美国食品药品监督管理局(FDA)批准的三种药物相似——Remde Civir、Umpirenovir和Elbavir。”
为了找到可能对抗导致新冠肺炎的Sars-CoV-2的药物，科学家们首先训练AI模型学习主题语言的语法(在这种情况下是药物化学)，AI提出了可能的解决方案来中和不同的病毒。随后，超级计算机生成了大约200种化学结构。其中三种被发现具有类似药物的特性，可以帮助抑制Sars-CoV-2的生长。
但考虑到病毒在不断变异，找到变异后变化不大的目标蛋白来中和病毒是很重要的。在研究过程中，研究团队发现了一种关键的病毒酶，叫做3CLpro，它有助于病毒的生长。如果这种酶被抑制，它可以帮助阻止病毒的生长。他们使用一种叫做对接的过程来预测抑制。这是在超级计算机的帮助下完成的，速度提高了近1000倍，因为这个过程取决于每台超级计算机的计算能力。
“我们从3月中旬开始研究，花了近45天时间才找到先导分子。”如果不通过计算机辅助设计做到这一点，将需要三年多的时间，进一步拖延这一进程。”贾哈说。
现在，该团队正在通过使用活性药物成分作为原料，将虚拟药物分子转化为药物。“然后，我们将在细胞水平进行体外测试。随着它的成功，我们将进入一个新的水平——体内测试。”维尔马说。
试验和临床试验合格后，可将该药品提交药品监管机构进行紧急用户授权和批准。维尔马和班萨尔在ChemRxiv上提供了这篇论文的预印本，无需同行评审。他们正在与R&D的两个实验室协商合成和测试这些化合物，以找到理想的药物。
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