當(dāng)藥物研發(fā)遇上阿里云超算,GHDDI如何實現(xiàn)高通量分子篩選?
2020年6月1日凌晨,武漢市衛(wèi)健委發(fā)布通告稱,5月31日,武漢市對6萬余人進(jìn)行了核酸檢測,未發(fā)現(xiàn)無癥狀感染者。這是武漢市公布無癥狀感染者人數(shù)以來,首次無癥狀感染者當(dāng)日新增為零,國內(nèi)抗疫取得又一關(guān)鍵的階段性成果。
然而,全球范圍內(nèi)的新冠疫情對社會經(jīng)濟(jì)活動帶來的影響還在持續(xù),尋找行之有效的治療方案仍是全球科學(xué)家當(dāng)下重要的任務(wù)。4月中旬接受央視記者白巖松采訪時,比爾·蓋茨曾特別提及:“GHDDI的研發(fā)團(tuán)隊將幫助世界更好地理解并對抗疫情。”這家創(chuàng)立于2016年的獨立運營、非營利性質(zhì)新藥研發(fā)機(jī)構(gòu),再次以如此高調(diào)的方式進(jìn)入公眾視野。
GHDDI,全稱全球健康藥物研發(fā)中心(Global Health Drug Discovery Institute),由比爾及梅琳達(dá)·蓋茨基金會、清華大學(xué)和北京市政府聯(lián)合發(fā)起成立于中國北京。清華大學(xué)藥學(xué)院院長、拜耳特聘教授丁勝教授擔(dān)任中心主任。通過匯聚全球頂尖資源、發(fā)揮中國特色優(yōu)勢,GHDDI致力于建設(shè)引領(lǐng)性的生物醫(yī)藥研發(fā)能力和創(chuàng)新藥物轉(zhuǎn)化平臺,攻克人類面臨的重大疾病挑戰(zhàn),改善全球健康。
與GHDDI一同抗疫的,還有阿里云。1月29日,阿里云宣布對全球公共科研機(jī)構(gòu)免費開放一切AI算力,以支持抗疫。在此之前,阿里云高性能計算平臺就開始免費支持GHDDI研究新冠病毒。
早在新冠肺炎疫情爆發(fā)之初的2020年1月,GHDDI即宣布會同清華大學(xué)藥學(xué)院向全球科研人員免費開放了包括高通量藥物篩選平臺和多個化合物庫在內(nèi)的內(nèi)部研發(fā)平臺和藥研資源。隨后,數(shù)以百計的海內(nèi)外科研機(jī)構(gòu)和研究團(tuán)隊基于GHDDI的開放資源進(jìn)行針對新冠肺炎病毒的藥物、疫苗開發(fā)。
藥物篩選平臺和內(nèi)部藥研資源開放的兩天后,GHDDI人工智能研發(fā)團(tuán)隊就上線了針對新冠病毒研究的一站式科研數(shù)據(jù)與信息共享平臺 “Targeting COVID-19”。據(jù)了解,“Targeting COVID-19”平臺從設(shè)計到搭建完成,耗時僅4天。此外,GHDDI聯(lián)合阿里云共同搭建新冠病毒人工智能全球共享云計算系統(tǒng),用頂尖的數(shù)據(jù)庫和高性能的超算資源助力全球抗疫的創(chuàng)新探索。
高通量:快速鎖定新冠病毒潛在靶點
1月21日,全國已有13個省市相繼出現(xiàn)新冠肺炎確診病例,疫情加劇。同時,新冠病毒基因組序列公開發(fā)布。
在阿里云高性能計算負(fù)責(zé)人何萬青的詢問下,GHDDI人工智能部門負(fù)責(zé)人潘麓蓉博士比對了新冠病毒和SARS病毒的相似度。意識到這種病毒的潛在威脅,GHDDI決心投入資源幫助對抗新冠病毒。
實際上,GHDDI在1月即模擬了幾乎全部新冠病毒相關(guān)靶點的三維結(jié)構(gòu),并完成全面的同源性、傳染性相關(guān)分析,快速鎖定在后續(xù)藥物開發(fā)、抗體設(shè)計中發(fā)揮關(guān)鍵作用的抗原靶點。確定關(guān)鍵靶點后,GHDDI公布前期研究數(shù)據(jù)供外部團(tuán)隊進(jìn)行藥物開發(fā)的同時,也開展了基于計算模型的虛擬藥物分子篩選。
動脈網(wǎng)從GHDDI相關(guān)負(fù)責(zé)人處了解到,GHDDI藥研團(tuán)隊聚焦“老藥新用”思路,對現(xiàn)有超過9000種抗病毒活性小分子和內(nèi)部ReFRAME化合物庫(內(nèi)含12000多種臨床安全的化合物)進(jìn)行構(gòu)效關(guān)系和歷史數(shù)據(jù)分析,篩選出幾百個高概率具有抗擊新冠病毒活性的小分子。至此,GHDDI始終秉持開源的態(tài)度,將科研數(shù)據(jù)和基于此間數(shù)據(jù)構(gòu)建的各級抗原靶點表型分析模型對外發(fā)布,供全球科研群體開展后續(xù)的成藥性相關(guān)研究。
新冠病毒疫情的背景下,資源和研究成果共享無疑能極大的加速研究者的進(jìn)展,避免重復(fù)工作。
我們知道,藥物研發(fā)是一個非常復(fù)雜和耗時的過程。在化合物發(fā)現(xiàn)階段,傳統(tǒng)方法是通過大量實驗完成篩選,發(fā)現(xiàn)可能適合的化合物。以確定與蛋白病毒酶結(jié)合的小分子為例,由于存在數(shù)量巨大的不同商業(yè)化合物庫,且每個庫的化合物數(shù)以百萬計,合計上億,完全依靠實驗方式一一測試幾乎不可能實現(xiàn)。

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