開發抗Covid-19的藥物是全球優先事項，要求社區團結起來抗擊感染的蔓延。在麻省理工學院，具有機器學習和生命科學背景的研究人員正在合作，共享數據集和工具，以開發可以識別Covid-19新型療法的機器學習方法。

這項研究是對今年早些時候發起的社區活動的擴展。2月，在該研究所因大流行而致密之前，由Abdul Latif Jameel衛生機器學習診所舉辦的首屆AI動力藥物發現和制造會議吸引了包括制藥行業研究人員在內的與會者，政府監管機構，風險資本家和開拓性藥物研究人員。超過180家醫療保健公司和29所大學開發了用于藥物的新的人工智能方法，這使這次會議成為了一次奇特的活動，旨在揭開面具，并揭示藥物發現過程中發生的事情。

就像硅谷一樣神秘，計算機科學與工程專業的學生通常希望立志加入Facebook或Tesla這類公司時會感到什么樣。但是，強生公司旗下的創新制藥公司Janssen的全球研發負責人表示，學生通常很難掌握他們的工作如何適合藥物發現。

“這是一個問題，” Mathai Mammen在向包括麻省理工學院研究生和博士后在內的與會者致辭后說，他們聚集在薩姆貝格會議中心，部分地了解了目前致力于融合人工智能的大膽構想的公司的幕后故事。與衛生保健。Mathai是哈佛大學-麻省理工學院健康科學與技術課程的畢業生，他在Theravance的工作已將五種新藥推向市場，還有更多的新藥正在研發中，這是該問題答案的一部分。他說：“該行業需要做的是與學生和博士后討論各種有趣的科學和醫學問題，這些問題的解決方案可以直接，深刻地有益于世界各地人民的健康。”

“會議匯集了在技術會議上很少重疊的研究團體，” Jameel Clinic系主任，三角洲電子學院電氣工程與計算機科學教授，會議組織者之一Regina Barzilay說。“這種融合使我們能夠更好地了解十字路口的開放性問題和機遇。麻省理工學院的學生，尤其是計算機科學與工程專業的學生，激動人心的一件事是了解行業發展的方向，并了解他們如何為這一不斷變化的行業做出貢獻，這將在他們畢業后實現。”

在為期兩天的會議中，與會人員通過一整套研究報告，技術會議和專家小組會議為照片拍照，內容涉及從通過機器學習發現新的治療分子到為AI研究提供資金的所有過程。經過精心策劃，會議提供了目前在醫療保健領域工作的大膽技術思想路線圖，并追蹤了展示這些技術解決方案如何實施的路徑。

在會議上，麻省理工學院醫學工程與科學研究所（IMES）和生物工程系的Termeer醫學工程與科學教授Barzilay和Jim Collins以及Jameel Clinic教職研究員共同介紹了一項研究的研究結果，該研究發表在Cell他們使用機器學習來幫助確定可以針對抗生素耐藥細菌的新藥。他們與麻省理工學院的研究人員Tommi Jaakkola，Kevin Yang，Kyle Swanson和第一作者Jonathan Stokes一起展示了如何融合他們的背景知識可以解決日益增長的抗生素耐藥性危機。

柯林斯認為這次會議是激發人們對抗生素研究興趣的機會，希望讓頂尖的年輕人參與對抗數十年來過度使用和濫用而積累的對抗生素的抗藥性，這是醫學上的緊急困境，計算機科學專業的學生可能不了解他們的作用在解決。柯林斯說：“我認為我們應該利用麻省理工學院的創新生態系統以及麻省理工學院有很多專家愿意走出舒適區并參與新問題的事實。”“當然，在這種情況下，全球迫切需要開發和發現新型抗生素。”

AIDM發揮了協作的力量，邀請了主要醫療保健公司和相關組織的專家，這些專家包括默克，拜耳，達帕，谷歌，輝瑞，諾華，安進，美國食品藥品監督管理局和揚森。達到會議參加者的能力，這也表明人們已經準備好聚集在一起進入同一頁面。柯林斯說：“我認為時間是對的，我認為這里是對的。”“鑒于我們的學生的興奮與參與以及我們在肯德爾廣場的職位，我認為麻省理工很適合成為該領域的國家，甚至不是國際領導者。”