AI找到有效药物！清华大学与中国医学科学院合作

作者：王韵壹、李英、熊慧卿

　　新冠大流行下，了解RNA病毒及其与宿主蛋白的相互作用，将有助于提高新冠肺炎的治疗干预。

　　通过icSHAPE，清华大学生命科学学院张强锋课题组与中国医学科学院王健伟课题组、清华大学医学院丁强课题组合作，研究人员们解析了人细胞内新冠病毒RNA的全基因组结构，以及新冠病毒（SARS-CoV-2）和其他6种冠状病毒的调节非翻译区域。

　　他们验证了预测在硅中的几个结构元素，并发现了影响细胞内亚基因组病毒RNA翻译和丰度的结构特征。

　　这些结构数据为他们提供了一种深度学习工具与人工智能算法——PrismNet，来预测与新冠病毒RNA结合的42种宿主蛋白。

　　值得注意的是，他们基于此发现——针对结构元素的反义寡核苷酸和FDA批准的抑制新冠病毒RNA结合蛋白的药物，显著降低了人肝和肺肿瘤细胞中SARS-CoV-2感染。这也意味着，一些宿主因子已有的靶向药物，可以经过重定位在细胞内抑制新冠病毒感染，是抗新冠肺炎的潜在候选药物。

　　这一研究结果确定了SARS-CoV-2 RNA在感染的人类细胞和重组RNA中的结构格局，并揭示了新冠肺炎治疗的多种候选疗法。

　　相关研究成果以“通过细胞内新冠病毒RNA结构发现靶向宿主蛋白的重定位药物”（In vivo structural characterization of the SARS-CoV-2 RNA genome identifies host proteins vulnerable to repurposed drugs）为题，发表在《细胞》（Cell）期刊和《细胞研究》（Cell Research）期刊上。

　　编译/前瞻经济学人APP资讯组

　　论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867421001586