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。
安德鲁·萨茨(Andrew Satz)和布雷特·阿韦索(Brett Averso)分别是EVQLV的首席执行官和首席技术官。他们将他们的技术用于发现最有可能帮助那些感染了COVID-19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。
在实验室进行抗体发现通常需要数年的时间，算法只需一周就能识别出能够对抗病毒的抗体。加速开发一种可以帮助感染者的治疗方法是至关重要的，Satz说，他是2018年DSI校友，并于2015年毕业于哥伦比亚大学普通研究学院(SchoolofGeneralStudies)。
我们正在减少寻找有希望的抗体候选人所需的时间。研究表明，在实验室发现和优化抗体平均需要五年半的时间。我们的算法可以大大减少时间和成本。“
安德鲁·萨茨
加快这一过程的第一阶段--抗体发现--对加速发现对COVID-19的治疗有很大帮助。EVQLV通过计算抗体发现和优化，将有前途的抗体基因序列发送给实验室合作伙伴。实验室技术人员然后工程师和测试抗体，这一过程需要几个月，而不是几年。被发现成功的抗体将转移到动物研究和人类研究上。
鉴于对抗冠状病毒的国际迫切性，Satz说，在2020年年底之前，有可能为病人准备好治疗。
他补充说：“我们的算法所做的就是降低实验室药物发现失败的可能性。”“我们尽可能地在计算机上失败，以减少实验室下游故障的可能性。这就节省了大量的时间，无法完成繁重而耗时的工作。”
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同时也是2018年DSI校友的Averso说，EVQLV正在设计的一些抗体是为了防止冠状病毒附着在人体上。正确的抗体结合在位于人类细胞和冠状病毒表面的蛋白质上，就像锁和钥匙一样。这种结合可以阻止病毒在人体内的扩散，有可能限制疾病的影响。
他还指出，科学界和生物技术产业受到激励，建立合作关系，以尽快实现治疗、诊断和疫苗。
EVQLV与免疫抗体(IPA)合作，这是一家致力于发现治疗性抗体的公司。这项合作将加速开发针对COVID-19的治疗候选药物。EVQLV将在短短几天内识别和筛选数亿种潜在的抗体治疗方法，远远超出任何实验室的能力。IPA将生产和测试最有希望的抗体候选。
Satz和Averso是在DSI的学生们相识时认识的，他们坚定地致力于使用“数据为好”。两人在数据科学和卫生保健的交汇处合作了几年，并于2019年12月成立了EVQLV，利用人工智能加快发现、开发和交付治疗的速度。该公司已经成长为12名团队成员，拥有从机器学习和分子生物学到软件工程和抗体设计、云计算和临床开发等各种技能。
这两位DSI毕业生通常每周工作100小时，因为他们热爱并致力于利用数据科学“帮助治愈那些需要帮助的人”。
“我们正在建立一家位于人工智能和生物技术前沿的公司，”Satz说。“我们正在努力工作，加快发现和交付治疗的速度，不能要求一个更有成就感的任务。”
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