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[死亡]新冠病毒或致个人年内死亡率翻倍！哥大校友用机器学习飞速筛选抗体

[死亡]新冠病毒或致个人年内死亡率翻倍！哥大校友用机器学习飞速筛选抗体
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新智元报道
来源：medium等
编辑：张佳、啸林
【新智元导读】新冠肺炎全球确诊超34万、死亡超1.4万 。 日前 ， Yann LeCun转发推文：感染COVID-19会使你在一年内的死亡几率翻倍 。 危急时刻 ， 世卫组织对四种最有希望的新冠病毒治疗方法展开全球大规模试验 ， 哥大数据科学研究所校友使用机器学习快速发现新冠病毒治疗方法 。 「新智元急聘主笔、高级主任编辑 ， 添加HR微信（Dr-wly）或扫描文末二维码了解详情 。 」
上周五 ， 世界卫生组织宣布了一项名为“SOLIDARITY”的大型全球性试验 ， 以寻找可以用于治疗新冠肺炎的药物 。 这项研究可能包括几十个国家的数千名患者 ， 尽可能设计的简单 ， 这样即使是涌入了大量COVID-19患者的医院也能参与进来 。
科学家建议了数十种现有化合物进行测试 ， 但世卫组织正聚焦在四种它认为最有希望的疗法上：一种称为瑞德西韦的实验性抗病毒化合物；疟疾药物氯喹和羟基氯喹；两种艾滋病毒药物的组合 ， 洛匹那韦和利托那韦；洛匹那韦和利托那韦加上干扰素β 。
关于COVID-19患者中使用这些药物的一些数据已经显示 ， HIV联合疗法在中国的一项小规模研究中失败了 ， 但世卫组织认为 ， 有必要对更多患者进行大规模试验 。
除了测试已有的潜在药物 ， 发现新的治疗方法也很有必要 。
哥大数据科学研究所（DSI）校友使用机器学习快速发现新冠病毒治疗方法
哥伦比亚大学数据科学研究所（DSI）的两名毕业生正在通过计算设计来快速发现冠状病毒的治疗方法 。
[死亡]新冠病毒或致个人年内死亡率翻倍！哥大校友用机器学习飞速筛选抗体
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Andrew Satz和Brett Averso分别是EVQLV的首席执行官和首席技术官 。 EVQLV是一家初创公司 ， 其创建的机器学习算法能够在短短几天内识别并筛选数亿种潜在的抗体治疗方法 ， 这远远超出了任何实验室的能力 。 在实验室中发现和优化抗体平均需要五年半的时间 ， 而该算法只需一周的时间即可识别病毒抗体 。
[死亡]新冠病毒或致个人年内死亡率翻倍！哥大校友用机器学习飞速筛选抗体
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寻找抗体是发现新冠病毒疗法的第一步 。 “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 。 ” Satz补充说：“我们尽可能在计算机模拟中试错 ， 以减少下游实验室发生错误的可能性 。 这样可以从繁琐而费时的工作中节省大量的时间 。 ”
Brett Averso介绍道 ， EVQLV设计的一些抗体旨在防止冠状病毒附着在人体上 。 “形状正确的抗体与位于人细胞和冠状病毒表面的蛋白质结合 ， 就像锁和钥匙的关系 。 这种结合可以防止病毒在人体中扩散 ， 从而可能限制疾病 。 ”
EVQLV与专注于发现治疗性抗体的公司Immunoprecise Antibodies（IPA）合作 。 EVQLV在发现和优化抗体后 ， 将有希望的抗体基因序列发送给其实验室合作伙伴 。 然后 ， IPA将对最有希望的候选抗体进行工程设计、制造和测试 ， 该过程不再需要数年 ， 而只需几个月 。 成功的抗体将用于动物研究 ， 最后是人体研究 。
考虑到国际上对抗冠状病毒的紧迫性 ， Satz表示 ， 有可能在2020年底之前为患者准备好治疗方案 。
在就读于DSI期间相识的Satz和Averso坚定致力于“数据向善” 。 两人在数据科学和医疗保健的交叉领域合作了多年 ， 并于2019年12月成立了EVQLV ， 旨在使用AI技术来加快发现、发展和治愈健康问题的速度 。 该公司已经发展到12名团队成员 ， 技术涵盖了机器学习和分子生物学 ， 软件工程和抗体设计 ， 云计算以及临床开发等领域 。 二人通常都每周工作100小时 ， 因为他们对数据科学充满热情 ， 并致力于以此“帮助医治有需要的人” 。
Yann LeCun转发：感染COVID-19会使你在一年内的死亡几率翻倍


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