Не только в фармакологических лабораториях, как некоторые себе представляют, зарождаются современные медпрепараты. Их могут моделировать при помощи суперкомпьютера. Ученые виртуально открывают и тестируют эффективные соединения, которые позже становятся теми самыми препаратами для борьбы с еще недавно считавшимися трудноизлечимыми болезнями.
Анна Карпенко
Титаны вычислений
Суперкомпьютеры выполняют миллиарды операций в секунду. Они моделируют реальность: могут спрогнозировать природную катастрофу или визуализировать краш-тест автомобиля. Решение же использовать их возможности для поиска новых лекарств было принято после создания по программе Союзного государства суперкомпьютерного вычислительного центра на базе Объединенного института проблем информатики НАН Беларуси.Россия, обладающая большим опытом и возможностями для выполнения сложных технологических задач, остается нашим прямым партнером в области высоких технологий, рассказывает научный сотрудник ОИПИ НАН Беларуси Анна Карпенко:
— Компьютерное моделирование помогает отсеять «бесперспективные» соединения и изучать только эффективные. Нам не нужно синтезировать или покупать миллиард из них, мы можем приобрести лишь сотню и тем самым сэкономить десятки миллионов долларов.При этом значительно сокращается время разработки лекарств, ведь есть разница — протестировать единицы соединений или множество. Еще один плюс: суперкомпьютер способен выполнить намного больший объем работы, чем человек.
Метод компьютерного моделирования позволяет найти лекарство практически от любого заболевания: коронавируса, онкологии, туберкулеза... Наши молодые ученые уже совершили серию важных научных исследований. Их работа и вычисления используются в проектах по созданию лекарства против COVID-19. Полученные соединения сейчас тестируются в Китае.
Нейросети против рака
Одно из ключевых направлений работы команды ученых — поиск универсального лекарства от рака. Проблема стоит остро. По данным ВОЗ, онкология входит в топ-10 причин смертности в мире. Белорусские ученые делают упор на создание мультитаргетного препарата, продолжает Анна Карпенко:— Процесс начинается с определения биологической мишени. У коронавируса, например, их 28. Каждая отвечает за разные фазы развития болезни, мутации. Если заблокировать их функцию, то можно предотвратить течение заболевания. Это особенно перспективно для борьбы с онкологией, которая известна своим большим количеством мутаций. С помощью суперкомпьютера и методов машинного обучения мы ищем лекарственное соединение, способное воздействовать сразу на несколько биологических мишеней.
Ученые сделали выборку перспективных соединений, проверили ее методами молекулярного моделирования с использованием суперкомпьютерных технологий и написали генеративную нейронную сеть. Сейчас она самостоятельно генерирует потенциальные лекарственные соединения с высокой эффективностью наравне с уже имеющимися препаратами. Лучшие из них в конце этапа компьютерного моделирования должны быть отправлены на синтез и тестирование.
Среди проблем, которые удалось решить с помощью сверхпроизводительной вычислительной машины, — поиск лекарств для лечения ВИЧ-инфекции подтипа А1, наиболее распространенного в Беларуси и России.
Суперкомпьютеру для выполнения одного расчета в исследовании потребовалось трое суток, а у обычного персонального компьютера на это ушло бы несколько лет.Нередко к нашим специалистам обращаются лаборатории и научные центры Саудовской Аравии, Китая и других стран, чтобы проверить эффективность разрабатываемых ими соединений методом компьютерного моделирования. Не исключено, что такие коллаборации ускорят поиск новых лекарств по всему миру.
Сейчас белорусские и российские ученые работают над повышением вычислительных способностей суперкомпьютера и расширением сфер его применения, в том числе в медицине. Одно из интересных направлений — анализ биомедицинских изображений. Наши ученые разработали методы диагностики заболеваний легких на основе анализа рентгеновских снимков, результатов компьютерной и магнитно-резонансной томографии. Искусственный интеллект учится структурировать информацию и делать из нее выводы на больших базах данных. А после в планах ученых — внедрить эти технологии в медицинские информационные системы Беларуси.
gorbatenko@sb.by
