近日，華中科技大學同濟醫學院基礎醫學院、華中科技大學同濟醫學院附屬武漢兒童醫院、西安交通大學第一附屬醫院、中科院北京基因組研究所、華為雲聯合科研團隊宣佈，篩選出五種可能對 2019 新型冠狀病毒（2019-nCoV）有效的抗病毒藥物。
五種可能有效的抗病毒藥物
面對當前 2019 新型冠狀病毒（2019-nCoV）感染肺炎不斷擴散的嚴峻形勢，華為雲 EI 醫療智能體團隊聯合華中科技大學同濟醫學院基礎醫學院李巖教授、西安交通大學第一附屬醫院劉冰教授、中科院北京基因組研究所韓大力研究員、華中科技大學同濟醫學院附屬武漢兒童醫院柯尊輝大夫等領銜組成聯合攻關團隊，針對新型冠狀病毒（2019-nCoV）的多個靶標蛋白進行了超大規模計算機輔助藥物篩選工作。
聯合科研團隊的首要原則是能夠儘快地將成果用於疫情防治，第一批公佈的數據主要集中在 DrugBank 庫 8506 個已經上市或者正在進行臨床試驗的藥物。
近日，聯合科研團隊發佈了第一階段工作成果：篩選出五種可能對 2019 新型冠狀病毒有效的抗病毒藥物，供相關研究機構和製藥企業進一步藥物研發參考。
聯合科研團隊首先針對 2019 新型冠狀病毒的 Mpro 蛋白與 S 蛋白 /ACE2 受體 進行了藥物篩選。
在感染病毒細胞的內部，Mpro 作為一個重要的蛋白酶，在病毒複製中起著關鍵的作用。在感染病毒的細胞表面，
S 蛋白與人體 ACE2 受體的結合 決定了病毒是否能入侵人體細胞。因此，能夠靶向 Mpro 蛋白或者 S 蛋白 /ACE2 受體的現有藥物都可能具有非常高的實用價值。由於新型冠狀病毒中的 S 蛋白相對 SARS 的 S 蛋白在受體結合區有較大的不同，聯合科研團隊在構建聚合物結構以及確定其與受體結合關鍵位點的時，使用了同源模建和分子動力學模擬等方法，提升了模型的可信度。
研究結果顯示，有五種藥物和 Mpro 蛋白結合比較好，分別是 Beclabuvir、沙奎那韋（Saquinavir）、比特拉韋（Bictegravir）、洛匹那韋（Lopinavir）、多替拉韋（Dolutegravir）。
其中，排名第一的 Beclabuvir 是丙型肝炎病毒 RNA 依賴的 RNA 聚合酶 NS5B 的抑制劑，由於 2019 新型冠狀病毒 RNA 依賴的 RNA 聚合酶 NSP12 與丙型肝炎病毒 NS5B 的活性區域有著類似的拇指狀構象，因此除了 Mpro 蛋白，Beclabuvir 也可能是 NSP12 的一種潛在抑制劑。
排名第二的沙奎那韋（Saquinavir）和排名第四的洛匹那韋（Lopinavir）則不僅可以很好地同 Mpro 蛋白結合，還能夠和 2019 新型冠狀病毒的 S 蛋白相結合，從而阻止 S 蛋白和 ACE2 受體的結合（圖 2），因此可以同時在細胞內部和表面阻止病毒的擴增。
據醫藥類媒體報道，中國臨床試驗註冊中心最新登記顯示，洛匹那韋（Lopinavir）已經被列入新型冠狀病毒臨床試驗的登記列表中。
排名第三的比特拉韋（Bictegravir）和排名第五的多替拉韋（Dolutegravir）是 HIV 病毒整合酶抑制劑， 通過阻斷整合酶來抑制病毒的複製。
目前，聯合科研團隊正在對上述五種抗病毒藥物進行細胞學驗證，並推動後續一系列藥物臨床試驗。
AI 輔助更大規模藥物篩選
在一週時間內，除了針對 DrugBank 庫 8506 已有藥物進行篩選，聯合團隊還針對 UniChem 小分子庫超過 1.6 億化合物分子進行了更大規模的藥物篩選，篩選出結果可以供相關研究機構和製藥企業進行中長期藥物研發。
此次大規模計算機輔助藥物篩選，完全基於華為雲 EI 醫療智能體平臺（EIHealth）進行。該平臺基於華為雲 AI 昇騰集群服務、ModelArts 一站式 AI 開發與管理平臺的強大 AI 能力，集成了醫藥領域眾多算法、工具、AI 模型和自動化流水線。
華為雲 EI 醫療智能體團隊喬楠博士表示：“此次大規模計算機輔助藥物篩選，在幾位教授的指導下，針對數十個靶向蛋白和上百萬小分子化合物，通過醫療智能體平臺完成了蛋白質同源模建，分子動力學模擬計算，和大規模虛擬藥物篩選，短時間內完成了上千億次的計算，讓以往耗時數月的計算機輔助藥物篩選在數小時內完成。”
醫藥研發是一個技術門檻高、業務複雜，週期長的過程，AI 輔助藥物篩查只是其中一個環節，華為雲 EI 醫療智能體在病毒基因組計算分析、抗病毒藥物研發和抗疫醫療影像分析領域，將提供海量 AI 算力和算法的強有力支持。
據瞭解，其異構加速技術內置大量生物醫療領域標準分析流程，並結合華為特有的高性能雲計算，智能芯片，大數據等技術加速計算過程。圖數據庫技術支持十億節點、百億邊的超大規模圖數據庫查詢，提供適用於基因和生物網絡數據的圖深度學習算法。知識圖譜技術基於高性能圖引擎技術的知識圖譜技術，支持超高維度數據整合、知識提取和推理服務，提供圖譜管理、訪問及可視化服務。在基因組大數據和醫療大數據的整合分析上有顯著的優勢。AutoML 技術擁有全球第一個基於基因組數據自動深度學習的技術框架 AutoGenome，深度融合人工智能技術，產生更加便捷、快速、準確、可解釋的醫療智能模型。
據相關研究人員介紹，目前還在繼續篩選和證明的過程中，團隊已經進一步找到了沙奎那韋（Saquinavir）有效的新證據。在後續的工作中，華為雲 EI 醫療智能體平臺（EIHealth）將會起到更重要的作用。
本次聯合科研團隊發佈的研究成果已陸續通過華為雲面向生物醫藥研究機構開放，用於抗病毒藥物研發。
網站鏈接： https://www.huaweicloud.com/product/eihealth.html實驗結果： https://bbs.huaweicloud.com/blogs/144950
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