新冠肺炎病毒在全球肆虐，已造成800多万人确诊，45万人死亡。科学家们正在同病毒赛跑，加紧研发特效药和疫苗，以阻止病毒的传播，拯救人类社会和经济。美国阿拉巴马大学亨茨维尔分校(UAH)的鲍德里实验室，最近利用超级计算机，从快速评估的首批5万种天然化合物中鉴定出125种具有抗新冠肺炎病毒潜力的化合物，这是科学家们第一次将超级计算机的运算能力用于筛选抗病毒药物。

实验室位于阿拉巴马大学亨茨维尔分校的谢尔比科技中心，分子生物物理学家杰罗姆·鲍德里（Jerome Baudry）博士的团队利用惠普公司的Cray Sentinel超级计算机，预测最可能与三种新冠肺炎病毒的重要蛋白质结合的自然产物，来寻找治疗新冠肺炎病毒的潜在前体。其中两种是类木瓜蛋白酶(PLpro)和主蛋白酶(Mpro)，它们来自病毒基因组，负责处理被感染细胞中的所有病毒蛋白质，被感染的细胞被迫制造它们，以便病毒能够进行复制。第三种则是刺突蛋白，存在于病毒表面，使病毒看起来具有典型的冠状外观，它与细胞表面一种叫做ACE2的蛋白质结合，开始感染过程。

要阻止病毒感染人体，就需要找到能够和这些蛋白质结合的天然化合物，阻止病毒自我组装和发挥作用。科学家们利用超级计算机，从40万种天然化合物中初步评估出5万种可能破坏这些蛋白质的化合物，又进一步筛选出对刺突蛋白感兴趣的24种，对主蛋白感兴趣的41种和对PL-pro蛋白感兴趣的60种，共125种化合物。

这些化合物很多都是从美国常见的药用植物中提取的，还有很多来自东南亚和南美洲，以及陆地和海洋中的一些细菌菌株和真菌。这些化合物下一步将经历一种被称为药效团分析的计算技术，以发现这些化学物质的共同之处，并标记它们对未来研究起作用的重要化学特征。之后就可以由合作的实验室使用活病毒和活细胞进行体外测试，被发现最有效的化学分子就会成为未来药物研究和开发过程的基础，在人体试验中测试药效、耐受性和副作用，并进行一些化学修饰，以使药物更有效、更具耐受性或两者兼而有之。

Sentinel每秒可进行147万亿次浮点运算，存储830,000GB数据，可将以前数月数年的检测时间缩减到短短几周。鲍德里博士说，以前这样的筛选需要大量的时间和金钱，超级计算机可以大大加快这一过程，这在5年前还是完全不敢想象的。现代高科技人工智能与人类最古老治疗知识的结合，可以加快人类抗击新冠肺炎病毒的步伐，或许我们再也不会像上世纪西班牙流感大流行那样任由宰割了。

看起来美国也在用草药植物药治病啊，只不过是先从分子层面分析其解决办法，再寻找对应的化合物，然后从草药提取物中匹配，经过试验的实验和审批流程才能应用于临床治理，这才是真正值得学习的科学态度和方法，不能再一股脑儿把什么乱七八糟的都喝下去了。古老的治疗知识需要和现代科学相结合，才能焕发出勃勃生机。

参考：

Medicalxpress：Lab finds 125 naturally occurring compounds with potential against COVID-19