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。
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。
華為雲EI醫療智能體平臺
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。在幾位教授的指導下，針對數十個靶向蛋白和上億小分子化合物，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，短時間內完成了上千萬次的模擬計算，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，希望能夠通過AI技術、計算機輔助技術能夠幫助到醫藥領域的專家，加速藥物研發過程。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。
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