一种非营利开放科学药物发现模型工具
在2002年和2003年间，SARS-CoV大流行使远东地区瘫痪。但是，在危机消退之后，针对病毒的药物发现工作基本上停止了。如果坚持抗病毒药物开发则可以避免COVID-19大流行。目前我们在抗感染药物方面尚未取得更大进展。大流行防范需要一种新方法，COVID Moonshot（https://postera.ai/covid）—正在尝试实施这样的解决方案。
该方法是一种非营利，开放科学的药物发现模型。COVID Moonshot是一个国际学术联盟，来自学术界，生物技术，合同研究组织（CRO）和制药企业，全部以无偿方式运作，或者以一定的成本获得众筹产生的资金（https://www.gofundme.com/f/covidmoonshot） ，不受知识产权问题的束缚，它旨在快速开发可抑制SARS-CoV-2主要蛋白酶的易于制造的抗病毒药物。所有数据和结构均公开可用。
该项目从大型晶体学和质谱碎片筛查开始，产生了71种以上的蛋白质-配体晶体结构。现在，研究人员正在受这些片段启发而进行分子设计众包，到目前为止，已经收到250位科学家提交的4,500份以上的论文（https://postera.ai/covid/submissions）。研究人员使用机器学习和计算工具快速分类化合物并设计合成路线，从而使其减少寻找最有希望的化合物的时间。现在，超过500种化合物正在合成和测试中，通过晶体结构和活性分析（https://postera.ai/covid/activity_data）证实了几种有希望的新颖候选方法。
高通量合成和晶体学以及机器学习和计算科学的突破，使这快速药物发现这一愿景成为可能。
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