随着猴痘病毒（Mpox virus）在全球范围内的持续传播，开发有效的抗病毒治疗方案已成为公共卫生领域的当务之急。近日，一项发表于《Communications Biology》的研究展示了如何利用人工智能（AI）驱动的药物筛选平台，在现有药物库中快速识别出针对猴痘病毒及其相关痘病毒的潜在抑制剂。

研究人员指出，传统的药物研发周期漫长且成本高昂，而药物重定向（Drug Repurposing）策略能够利用已获批药物的安全性数据，显著加快临床应用进程。本研究通过构建高精度的AI预测模型，对多种抗逆转录病毒药物进行了大规模筛选。最终，比克替拉韦（Bictegravir）和依曲韦林（Etravirine）脱颖而出，展现出对痘病毒科成员的强效抑制能力。

在分子机制层面，研究团队通过分子对接（Molecular Docking）和分子动力学模拟（Molecular Dynamics Simulation）技术，深入剖析了这些药物与猴痘病毒关键蛋白的结合模式。结果表明，这些药物能够精准靶向病毒复制过程中的关键酶，从而阻断病毒的生命周期。为了验证计算结果，研究人员在体外细胞模型中进行了病毒感染实验。数据证实，在微摩尔浓度下，这两种药物均能显著降低病毒载量，且在实验浓度范围内表现出良好的细胞安全性。

该研究不仅为猴痘的临床治疗提供了新的候选药物，也进一步验证了人工智能在抗病毒药物发现中的核心价值。未来，研究团队将进一步通过体内动物模型评估这些药物的药代动力学特征，并探索其在临床试验中的应用潜力，以应对日益严峻的痘病毒感染挑战。

Journal Reference: AI-driven discovery of antiretroviral drug bictegravir and etravirine as inhibitors against monkeypox and related poxviruses, Communications Biology. DOI: 10.1038/s42003-024-06584-x