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世界保健機関（WHO）がCOVID-19のパンデミックを宣言してから7ヶ月が経過しましたが、多大な努力と投資にもかかわらず、この疾患に苦しむ患者に対する有効な治療法は見つかっていません。ウイルスの影響を軽減する有効な抗ウイルス治療薬の特定を支援するため、CASの科学者および技術者グループは、機械学習予測モデルを用いてCOVID-19治療のための薬物候補の特定を試みました。定量的構造活性相関（QSAR）手法を用いて、優先度の高いウイルス標的タンパク質である3CLproおよびRdRpを対象に40以上のモデルを構築・検証しました。最も性能の高い分類モデルを適用し、FDA承認薬を含む15万以上の化学物質をスクリーニングしました。この取り組みにより、ロピナビルやテルミサルタンなど、臨床的有効性が示され始めている複数の薬剤や、検討に値する他の多くの候補物質を特定することに成功しました。
人間によるデータキュレーションと機械学習予測モデルを組み合わせ、COVID-19の潜在的な低分子薬物候補の特定に成功したこの取り組みが、創薬における人間と機械の相乗効果の価値を浮き彫りにし、COVID-19およびそれ以降の抗ウイルス研究の継続的な発展に寄与することを期待しています。
