美國賓州大學佩雷爾曼醫學院的研究人員將人工智慧（AI）演算法與實驗室傳統方法結合，成功篩選出針對腸病毒71型（EV71）的潛在候選藥物。 EV71是引發大多數手足口病病例的病原體。這項研究成果最近發表在《細胞報告：物理科學》（Cell Reports Physical Science）雜誌上，顯示即使實驗數據有限，AI仍能做出可靠的抗病毒預測。

研究團隊利用包含36個小分子的初始樣本庫訓練機器學習模型，使其辨識抑制病毒的關鍵分子結構和化學特徵，並對化合物阻斷EV71的可能性評分。實驗驗證顯示，AI篩選的八種化合物中有五種成功延緩病毒複製，命中率比傳統方法高出十倍。此方法將原本需數月的試誤過程縮短至幾天，在資料有限的情況下特別有效率。

EV71感染可能從輕微症狀發展為嚴重神經系統併發症，對兒童和免疫力低下者威脅較大，目前尚無FDA核准的特效藥。電腦模擬證實，五種有效化合物能附著在病毒特定位點，為阻斷病毒入侵細胞提供新思路。

研究人員表示，該技術可作為快速抗病毒發現的模板，無論是應對新出現的腸病毒、呼吸道病原體，或是再現病毒如小兒麻痺，AI驅動的方法均能加速解決方案開發，助力未來疫情快速反應。