抗擊新型肺炎疫情，疫苗和特效藥是強有力的手段，分離毒株、藥物篩選、新藥研發等則需要進行大量的數據分析和科學超算工作。
2月5日，工信部發布倡議書稱，鼓勵人工智能企業和應用單位、上下游企業聯合攻關，在疫情發現、預警、防治等方面積極做出應有貢獻。目前包括華為、阿里、百度等多家公司已運用人工智能與雲計算產品，加快對疫情藥物的篩選工作。
不久前，華中科技大學同濟醫學院基礎醫學院、華中科技大學同濟醫學院附屬武漢兒童醫院、西安交通大學第一附屬醫院、中科院北京基因組研究所、華為雲聯合科研團隊宣佈，篩選出五種可能對2019新型冠狀病毒（2019-nCoV）有效的抗病毒藥物。
上述聯合科研團隊針對2019新型冠狀病毒的多個靶標蛋白，對8506種上市或者正在進行臨床試驗的藥物進行超大規模計算機輔助藥物篩選工作，並在一週內取得了第一階段成果。研究發現，有五種藥物可能對2019新型冠狀病毒有效，分別是Beclabuvir、沙奎那韋（Saquinavir）、比特拉韋（Bictegravir）、洛匹那韋（Lopinavir）、多替拉韋（Dolutegravir）。
華為雲EI醫療智能體團隊喬楠博士對第一財經記者表示，此次大規模計算機輔助藥物篩選在幾位教授的指導下，針對數十個靶向蛋白和上百萬小分子化合物，通過醫療智能體平臺完成了蛋白質同源模建、分子動力學模擬計算和大規模虛擬藥物篩選，短時間內完成了上千億次的計算，讓以往耗時數月的計算機輔助藥物篩選在數小時內完成。目前，聯合科研團隊正在對上述五種抗病毒藥物進行細胞學驗證，並推動藥物臨床試驗。
早前，包括阿里雲、騰訊雲在內的國內雲計算巨頭也對外公佈了相關技術在疫情上的進展。在雲計算與人工智能的相互助力下，新藥物的篩選工作正在提速。
2月1日，浙江省疾控中心上線自動化的全基因組檢測分析平臺，利用阿里達摩院研發的AI算法，可將原來數小時的疑似病例基因分析縮短至半小時，大幅縮短確診時間，並能精準檢測出病毒的變異情況。
據悉，目前新型冠狀病毒是基因組序列最長的病毒之一，臨床診斷需要將患者樣本與該病毒基因序列進行比對才能確定診斷結果。而目前醫院普遍採用核酸檢測方法只能檢測到病毒基因的局部。由於病毒存在變異的可能性，一旦病毒發生變異，就可能出現漏檢的情況。
阿里方面對記者表示，此次研發的自動化全基因組檢測分析平臺屬於高通量測序，其前處理和數據分析都是非常費時費力的工作。平臺由阿里巴巴達摩院聯合傑毅生物共同研發，可以給浙江省疾控在新型冠狀病毒疫情防控上提供全自動建庫和分佈式計算分析能力。傑毅生物開發了全自動高通量測序建庫儀，把整體常規人工需要12小時的工作縮短到2個小時。每次測序過程會產生海量的數據，達摩院採用分佈式設計的分析算法，病毒檢測的整體速度由數小時縮短到半小時；同時，由於採用分佈式算法，病毒拼接的速度由30分鐘~1小時縮短到15~30分鐘。
“本次分析病毒檢測和病毒變異部分主要基於開源算法，設計分佈式算法以加速分析流程。病毒序列拼接完成後，通過設計BiLSTM+DNN的方式訓練模型預測病毒蛋白二級結構。同時，達摩院還在研究基於序列的蛋白質三維結構預測模型以及藥物篩選模型。”阿里方面表示，檢測變異病毒需要拼接出一個病毒的完整基因組，目前可以百分之百檢測到變異病毒。
除了華為與阿里，騰訊雲也組建了應急工作小組，為幫助加速疫苗研發和新藥篩查，免費開放超算能力。
公開資料顯示，目前，騰訊雲已向中山大學藥學院羅海彬教授團隊提供了批量GPU雲服務器免費使用權，幫助該團隊推進病毒藥物的篩選工作；向北京生命科學研究所/清華大學生物醫學交叉研究院的黃牛教授實驗室提供了大量標準的CPU算力以及對象儲存能力，進行基於結構的藥物分子設計的離線計算任務。
億歐公司副總裁高昂對記者表示，AI藥物研發中可以幫助靶點發現、篩選化合物，匹配臨床試驗者等等。“藥物主要是已有藥品以及靶向的匹配，這塊會有一些算法理論上是能支持到的，但實際應用中有沒有用到，我們也在找一些專家確認和調研。”
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