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伦斯·利弗莫尔国家实验室利用高性能计算来帮助研究候选抗COVID-19的新抗体和新药物

2020-03-31 20:36来源:科技号
导读:世界各地的超级计算机都在努力通过诊断,流行病学,治疗和疫苗开发进行反击。

伦斯·利弗莫尔国家实验室利用高性能计算来帮助研究候选抗COVID-19的新抗体和新药物

随着COVID-19席卷全球,带来毁灭性影响,世界各地的超级计算机都在努力通过诊断,流行病学,治疗和疫苗开发进行反击。现在,劳伦斯·利弗莫尔国家实验室(LLNL)宣布已利用高性能计算来帮助研究候选抗COVID-19的新抗体和新药物。LLNL 在Jeremy Thomas 的一篇文章中重点介绍了这项研究以及其他COVID-19计算研究。

LLNL的COVID-19回应已深入跨学科。首先是LLNL的结构生物学家和数学家Adam Zemla,他带领了一组研究人员,他们预测了COVID-19的3D蛋白质结构。这种预测的结构(现已通过鉴定蛋白质的晶体结构得到验证)已被十几个外部研究小组使用。 

同时,在LLNL内部,由Daniel Faissol(运筹学和系统分析小组负责人)和Thomas Desautels(专职科学家)领导的团队采用了这种结构并进行了尝试。利用已证明对SARS有效的抗体的预测和知识,研究团队使用一对HPC簇将AI应用于抗体分析模拟。根据LLNL的说法,模拟是第一个将机器学习,实验数据,结构生物学,生物信息学建模和分子模拟相结合以设计可能的抗体候选物的模拟。 

“我们的方法虽然仍在开发中,但其目的是在极短的时间内针对无法选择等待多轮费时的实验步骤的情况设计出高质量的抗体疗法或疫苗,” Faissol说。“实验数据和结构生物信息学是实现高质量预测的重要组成部分,但是在HPC上集成机器学习和分子模拟是实现我们搜索和评估大量可能的抗体设计所需的速度和可扩展性的关键。”

LLNL尚未止步于此。由Felice Lightstone(一名资深科学家)和(一名研究员)领导的另一个小组研究了2600万个分子,测试了它们如何与COVID-19的关键蛋白相互作用。为了检查分子,该团队应用了整个Quartz群集(一个基于Intel Xeon的群集,峰值3.25 petaflops)。

Lightstone说:“这是寻找新抗病毒药物的第一步。” “我们为药物设计开发了一条完整的流程,并计划在接下来的几周内继续进行,以对预期分子的实验测试结束。这将加快药物设计过程。”

LLNL将其超级计算能力的应用视为对其资源和研究计划的直接且至关重要的验证-专用于COVID-19的LLNL计算资源的数量似乎可能会增长。

“数十年来,实验室一直处于保护国家免受任何形式的生物威胁的最前沿,”负责协调LLNL对COVID-19的技术响应的高级科学顾问戴夫•拉克斯特劳(Dave Rakestraw)说。“过去六年来,我们一直将大量精力放在利用LLNL的计算资源上,以期加快开发应对新兴生物威胁的时间表。通过使用我们广泛的计算能力(人员和计算机基础结构)并与大学,制药公司和科技公司建立合作伙伴关系,我们[...]做到了这一点。这项工作使我们处于可以使用目前可用于帮助当前响应的工具的位置。”

LLNL生物工程中心主任Shankar Sundaram补充说:“实验室在追求预测性生物学计划时就预料到了这种情况。” “我们之所以能够迅速进入这一点,不仅是因为我们拥有这些功能,还因为我们已经考虑了很长时间了。”

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高性能计算
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