研究人员正在使用能够生成数百万种治疗性抗体的机器学习算法来快速找到COVID-19的治疗方法。
2020年3月25日-两位数据科学家正在使用机器学习算法来快速发现COVID-19的有效治疗方法。
哥伦比亚大学数据科学研究所的安德鲁·萨茨（Andrew Satz）和布雷特·阿沃索（Brett Averso）创立了一家名为EVQLV的初创公司，该公司创建了能够计算生成，筛选和优化亿万种治疗性抗体的算法。
这对夫妇正在使用这项技术来寻找最有可能帮助感染引起COVID-19的病毒的个体的治疗方法。机器学习算法能够以很高的成功概率快速筛选治疗性抗体。
尽管在实验室中进行抗体发现通常需要数年时间，但这些算法可以在短短一周内识别出可以对抗病毒的抗体。
Satz说：“我们正在减少识别有希望的抗体候选物的时间。” 研究表明，在实验室中发现和优化抗体平均需要五年半的时间。我们的算法可以大大减少时间和成本。”
在执行计算抗体发现和优化后，EVQLV将有希望的抗体基因序列发送给其实验室合作伙伴。然后，实验室技术人员对抗体进行工程设计和测试，该过程需要几个月而不是几年。被发现成功的抗体将继续用于动物研究，最后是人体研究。
鉴于冠状病毒的紧迫性以及全球抗击冠状病毒的努力，两人认为，有可能在2020年底之前为患者准备好治疗方法。
Satz说：“我们的算法所要做的是减少实验室中药物发现失败的可能性。” “我们尽可能使计算机出现故障，以减少实验室发生下游故障的可能性。这样可以节省大量的时间，从繁琐而费时的工作中受益。”
研究小组正在设计的某些抗体旨在防止冠状病毒附着在人体上。
正确形状的抗体与位于人细胞和冠状病毒表面的蛋白质结合，类似于锁和钥匙。这种结合可以阻止病毒在人体中的扩散，从而有可能限制该疾病的影响。” Averso说。
此外，通过与生物技术行业的合作，他们俩的目标是尽快带来治疗，诊断和疫苗。
随着COVID-19的威胁在美国各地持续上升，其他组织也开始合作以帮助抵抗病毒的传播。
最近，作为与IBM，学术机构和国家实验室建立的更大合作伙伴关系的一部分，伦斯勒理工学院（RPI）为研究人员提供了使用人工智能驱动的超级计算机进行COVID-19研究的权限。
Rensselaer总裁雪莉·安（Shirley Ann）说：“为了对抗这种流行病的破坏性影响，我们必须能够充分掌握生物系统和流行病学数据的复杂性和相互联系，因为研究人员正在努力开发治疗性干预措施并解决我们所学知识的空白。”杰克逊
“这项工作需要专业知识，协作和处理不可思议的数据量的能力，Rensselaer会在关键时刻提供所有这三个功能。特别是，要进行大规模建模，就需要AiMOS的独特功能。”
通过这些机器学习算法，Satz和Averso期望加快发现，开发和交付冠状病毒疗法的速度。
Satz说：“我们正在建立一家位于AI和生物技术前沿的公司。” “我们正在努力工作，以加快发现和交付治愈的速度，因此无法要求实现更令人满意的使命。”
网友评论