DSI校友使用计算设计来快速发现COVID-19的治疗方法

哥伦比亚大学数据科学研究所(DSI)的两名毕业生正在使用计算设计来快速发现冠状病毒的治疗方法。Andrew Satz和Brett Averso分别是EVQLV的

哥伦比亚大学数据科学研究所(DSI)的两名毕业生正在使用计算设计来快速发现冠状病毒的治疗方法。

DSI校友使用计算设计来快速发现COVID-19的治疗方法

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,其创建的算法能够计算生成,筛选和优化数亿种治疗性抗体。他们运用自己的技术来发现最有可能帮助那些感染了负责COVID-19的病毒的人的治疗方法。机器学习算法以很高的成功率快速筛选治疗性抗体。

在实验室中进行抗体发现通常需要花费数年时间。该算法只需一周的时间即可识别可以抵抗这种病毒的抗体。萨茨说,加快开发可以帮助感染者的治疗方法至关重要,他是2018年DSI校友,2015年毕业于哥伦比亚大学通识教育学院的毕业生。

我们正在减少识别有希望的抗体候选物的时间。研究表明,在实验室中发现和优化抗体平均需要五年半的资金。我们的算法可以大大减少时间和成本。”

加快该过程的第一阶段-抗体发现-对于加速COVID-19疗法的发现有很长的路要走。EVQLV执行计算抗体发现和优化后,它将有希望的抗体基因序列发送给其实验室合作伙伴。然后,实验室技术人员对抗体进行工程设计和测试,该过程需要几个月而不是几年。被发现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,萨茨表示,有可能在2020年底之前为患者准备好治疗方案。

他补充说:“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。”“我们尽可能地使计算机出现故障,以减少实验室发生下游故障的可能性。这从费时费力的工作中节省了大量时间。”

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