如果我们将大数据、人工智能算法、算力运用到药理毒理研究、蛋白筛选、新药研发中，就能够大幅加快老药新指征与疫苗的研制进程。例如，在2015 年抗击埃博拉病毒的新药研制中，Atomwise公司准备了埃博拉病毒入侵生物细胞的“爪”的模型，利用类似人脑神经的网络进行药物成分分析，检测已知的7000种可对抗这种“爪”的药物，用不到一天的时间就在7000种药物中成功找到能控制埃博拉病毒的两种候选药物，且成本不超过 1000 美元。如果利用传统的方法进行分析筛选，需要数月甚至是数年。

    新冠肺炎可能成为百年不遇的大流行病，其传播速度和严重程度与1918年的流感疫情不相上下。全球需要加快针对新冠肺炎的疗法研究和疫苗开发工作。目前利用已通过安全性测试的化合物库和新的筛选技术(包括机器学习)，科学家们能够在几周内筛选出可用于大规模临床试验的抗病毒药物，从而加快药物研发进程。日前，英特尔、联想以及华大基因宣布，三家公司正携手加快新型冠状病毒的基因组特性分析。利用联想超算技术和基因组分析工具，可为全基因组测序和全外显子测序的计算提供高达40倍的加速，帮助华大基因高效处理数据，更快地生成可靠的基因组分析成果，从而缩短科研和临床观察的时间。

    在基因测序工作中，每毫升体液通常会包含数百万个不同的病毒体，而每个病毒体的基因组则包含大约30000个DNA碱基或字母。华大基因正在对许多感染患者和疑似感染患者的微生物进行基因测序，而这些研究工作将会生成TB级乃至PB级的海量数据。要想高效快速地处理这些重要数据，就需要采用更为先进的高性能计算(HPC)基础架构、计算技术以及优化的基因组分析方法。

    寻找疫苗和救治方法，在这场科学与病毒的赛跑中，目前许多的信息技术公司正与不同的科学家团队展开合作，为他们的研发提供算力、算法工具，助其快马加鞭。例如，阿里云提供超大规模计算力、人工智能算法等技术，支持钟南山院士团队的科研人员加快开展对新冠病毒的新药研发、病毒基因测序、蛋白筛选等相关工作，缩短攻关周期。