膨大な努力と投資にもかかわらず、世界保健機構がCOVID-19のパンデミック宣言をしてから7か月間たった現在も、この疾患に苦しむ患者に対する効果的な治療薬は見いだせていないのが現状です。 ウイルスの影響を軽減できる効果的な抗ウイルス治療の特定を支援するため、CASの科学者と技術者のグループは、機械学習の予測モデルでCOVID-19の治療薬候補を特定しようと挑戦しています。 定量的構造活性相関（QSAR）手法は、優先されるウイルスタンパク質ターゲットの3CLproまたはRdRp用に40個以上のモデルの作成およびテストに使用されました。 FDA承認薬を含む150,000以上の化学物質のセットをスクリーニングするために、最適なパフォーマンス分類モデルが適用されました。 この作業により現在臨床的効果を示し始めている薬がいくつか特定されました。LopinavirやTelmisartan、その他多くの候補物質がこれに含まれます。
人力によるデータの収集と機械学習の予測モデルを組み合わせ、COVID-19の小分子候補薬を特定する取り組みは、創薬における人力と機会学習のシナジー効果に脚光を当てることになると共に、継続的なCOVID-19などの抗ウイルス薬研究努力に貢献することになります。
