橡树岭国家实验室（OakRidgeNationalLaboratory）在《新英格兰医学杂志》发表了一篇评论，《HowtoDiscoverAntiviralDrugsQuickly》，文章以抗SARS-CoV-2药物为例，讨论了如何研发小分子抗病毒药物。
SARS-CoV-2病毒感染人类需要编码大约25种蛋白质）。目前，最热门的是S蛋白和RNA聚合酶。计算机辅助药物发现（CADD），可用于化合物筛选，计算机模拟可将小分子对接在蛋白靶标的三维模型的结合位点。根据物理学方程式计算出化合物的结合亲和力，然后筛选出亲和力靠前的化合物，以查看它们是否对细胞和动物模型的效应。
文章列举了最早CADD筛选的抗病毒药物，例如1992年发现的HIV药物奈非那韦。当时的CADD计算技术不是很精确，效率低，一次只能对接100种化合物。而且，靶标和药物在对接过程中以锁匙方式保持刚性。刚性对接并不经常发生，因为蛋白质会经历热驱动的内部运动，从而导致结合位点形状发生变化。
自1990年代以来，超级计算机的功能增加了大约一百万倍，现在可以在几天内完成超过十亿种化合物与靶标的刚性对接。虚拟高通量筛选已经和实验高通量筛选等效，可以快速识别与靶标结合非常紧密的化合物。此外，分子动力学模拟可帮助模拟计算内部蛋白质运动，并且可以进行“整体对接”，使用结合位点形成的不同形状。这种方法比刚性对接更为现实，例如，从2000年代开始为艾滋病毒药物的成功开发提供了帮助。
橡树岭国家实验室拥有目前世界上计算机功能最强大的超级计算机Summit，能执行大规模分子对接，多个计算可以同时执行，因此，一天之内使用Summit可以获得普通计算机需要几个月完成的SARS-CoV-2抗病毒分子筛选工作。今年2月该实验室率先完成了针对S蛋白8000多种化合的筛选，并将结果传至chemRxiv。
