目前，针对新型冠状病毒的新药研发正在加紧运行，除了生物及医学领域的研究人员，人工智能也加入了新药筛选的科研大军中。《柳叶刀》的最新研究就展示了利用人工智能筛选出的上市药物巴瑞替尼，可能对新冠病毒感染有效。接下来，研究者准备进行临床试验来验证其效果。
鉴于2019年新型冠状病毒（2019-nCoV）急性呼吸道疾病的规模和迅速传播，而现在又没有疫苗，科学家也正迫切地寻找能够应对治疗该疾病的药物。根据2019-nCoV的快速测序结果以及基于相关病毒蛋白基因组的分子建模结果，一些现有药物对新冠病毒可能是有效的，比如抗HIV洛匹那韦和利托那韦的组合。
生物科技“独角兽”企业的Benevolent AI知识图谱拥有一个庞大的医学信息库，可以利用机器学习从所有发表的科学文献中找出一些潜在的关联。通过结合2019-nCoV相关数据，《柳叶刀》上的最新研究使用Benevolent AI在已批准上市的药物搜寻可能对新冠病毒感染有效的药，并且重点关注那些能够阻止病毒感染过程的药物。
根据实验结果，研究鉴定出了一种叫做巴瑞替尼（baricitinib）的药物，该药被预测可降低病毒感染肺细胞的能力。巴瑞替尼本身是一种选择性JAK2和JAK1抑制剂，主要用于治疗成年人中度至重度活动性类风湿关节炎（RA）。巴瑞替尼可靶向作用多个RA相关的细胞因子通路，从而可以减少炎症细胞关键免疫细胞的活化和增殖。
大多数病毒都需要通过受体介导的内吞作用进入细胞，目前已有的研究结果显示，2019-nCoV很有可能是通过ACE2蛋白进入肺细胞。ACE2一种细胞表面蛋白，在肾脏、血管和心脏细胞以及肺泡上皮细胞（AT2）都会表达，而AT2细胞特别容易受到病毒的感染。
而还有一种已知的病毒内吞调控机制是利用AP2相关的蛋白激酶1（AAK1）来完成的，因此损坏AAK1可能能够干扰病毒以及病毒颗粒物进入细胞的过程。
在整个图谱数据库中一共有378种AAK1的抑制剂，47种已经被批准可以临床使用，6种抑制剂对AAK1有高亲和性。其中包括抗癌药物舒尼替尼和厄洛替尼，这两种药都被发现能通过抑制AKK1来阻止病毒感染细胞。不过，这些化合物会带来严重的副作用，并且根据AI分析，预计需要很高的剂量才能有效地抑制AKK1。因此，这些药可能并不适合已经伴有呕吐和感染症状的人群。
而在那6种亲和度很高的AKK1结合药物中，巴瑞替尼（baricitinib）就是其中一种，并且它还能结合周期蛋白G激酶，这也是一种和细胞内吞过程相关的蛋白。因为巴瑞替尼用于药物治疗的浓度（2毫克或4毫克每天），就足以抑制AKK1的活性，因此研究认为通过测试，其或许能够用于2019-nCoV的感染治疗中，减少病毒侵入，降低炎症反应。
目前，研究作者正计划在临床上用巴瑞替尼来治疗2019-nCoV。实验室自动化与筛查协会的科学主管Mike Tarselli说，利用AI筛药可以帮助节省药物研究人员的时间和资源。“使用AI可以增强科研人员的能力，科学家可以利用现有数据来解决紧迫的公共卫生问题，而无需重新部署整个团队，这对研究人员来说是一个福音。”
密歇根大学的药物化学家Timothy Cernak认为，多数药物化学家使用数据库搜索才将该分子鉴定为潜在药物。他指出，激酶抑制剂药物是一类经典药物，可以作用于多种不同的酶，这意味着找到一种与AAK1作用的药物并不难。当然他也补充道，关于为何《柳叶刀》的研究要专注于AKK1，其实文章讲得还不是很清楚。
Cernak表示，他对科学家们识别并发布2019-nCoV潜在治疗方法的速度感到既兴奋又害怕。他想知道，如果有人因为害怕新冠病毒，而在没有医生监督的情况下服用巴瑞替尼，会发生什么？目前，美国食品和药物管理局（FDA）将巴瑞替尼描述为一种有效的免疫抑制剂，其副作用包括严重或致命的感染。但他表示，研究人员除了发表他们发现的内容外可能没有其他选择：“现在正处于全球紧急状态，我们也迫切需要答案。”