根據(jù)最近一項研究，一種可以預測人類基因和藥物相互作用方式的新的深度學習模型已經(jīng)確定了至少10種可能有望作為COVID-19療法的化合物。

　　除兩種藥物外，所有藥物均仍被認為是研究性藥物，并且正在針對丙型肝炎，真菌病，癌癥和心臟病進行有效性測試。該清單還包括批準的藥物環(huán)孢菌素和抗真菌藥阿尼芬凈。該發(fā)現(xiàn)是由計算機科學家做出的，這意味著需要進一步研究證明這些藥物中的某種對SARS-CoV-2感染者是安全有效的治療方法。但是，通過使用人工智能來實現(xiàn)這些選擇，節(jié)省了醫(yī)藥和臨床研究人員零散地尋找潛在的COVID-19藥物所需的時間和金錢成本。

　　“當沒有人掌握有關一種新疾病的任何信息時，這種模型就說明了人工智能如何幫助解決如何考慮可能的治療方法的問題，” 俄亥俄州立大學助理教授Ping Zhang說。研究人員在論文中指出，已經(jīng)對模型產(chǎn)生的一些具有重用性的候選物在COVID-19患者中的潛在用途進行了研究。