Najmocniejsze superkomputery Europy wykorzystane w walce z SARS-CoV-2

Niedawno przeprowadzono duże badanie opierające się na obliczeniach molekularnych w celu rozpoznania nowych substancji, które mogłyby zostać wykorzystane w walce z wirusem SARS-CoV-2. Zrealizowane przez zespół finansowanego przez UE projektu EXSCALATE4CoV badanie uważane jest za najbardziej złożoną symulację, jaką do tej pory przeprowadzono z wykorzystaniem superkomputerów.

Celem eksperymentu było przeprowadzenie symulacji zachowania koronawirusa, co pozwoliłoby rozpoznać najbardziej optymalne terapie. Symulacja rozpoczęła się pod koniec dnia w piątek 19 listopada i zakończyła rankiem w poniedziałek 21 listopada. W ciągu zaledwie 60 godzin zespół projektu EXSCALATE4CoV zbadał interakcje 71,6 miliarda cząsteczek z 15 miejscami aktywnymi wirusa. Przetworzono w sumie imponujące 1 074 miliardów interakcji, co odpowiada 5 milionom symulacji na sekundę.

Eksperyment dostarczył 65 terabajtów wyników, czyli po 4,33 terabajta na każde analizowane miejsce aktywne wirusa SARS-CoV-2. Częściowe wyniki symulacji można było śledzić w czasie rzeczywistym, a kompletne wyniki zostały udostępnione społeczności naukowej za darmo za pośrednictwem portalu otwartej nauki projektu EXSCALATE4CoV – MEDIATE.Celem symulacji, którą przeprowadzono w Centrum Danych Ekologicznych firmy Eni we włoskiej miejscowości Ferrera Erbognone, było rozpoznanie cząsteczek, które mogą wiązać się z wirusem, neutralizując go i powstrzymując jego replikację. W komunikacie prasowym opublikowanym na stronie Eni czytamy, że „w ramach eksperymentu przeprowadzono symulację »dokowania molekularnego«, czyli wszystkich możliwych połączeń międzycząsteczkowych pomiędzy białkami wirusa i innym już znanymi cząsteczkami wykorzystywanymi w lekach, produktach naturalnych, nutraceutykach i innych substancjach dostępnych na rynku. Wymagane w tym celu dane zostały pobrane z baz publicznych lub przekazane przez firmy farmaceutyczne. Przetwarzanie wyników badań przesiewowych pozwala na rozpoznanie potencjalnych cząsteczek, które są w stanie zaatakować wirusa, zablokować go i uniemożliwić mu uwolnienie ładunku wirusowego. Naszym celem jest znalezienie innych skutecznych leków, które zostały już zbadane klinicznie i są przez to łatwo dostępne”.Tak wysoka wydajność eksperymentu była możliwa dzięki połączeniu mocy superkomputera HPC5 firmy Eni i superkomputera Marconi100 należącego do włoskiego konsorcjum non-profit Cineca. HPC5 składa się z równoległych jednostek obliczeniowych o szczytowej mocy obliczeniowej wynoszącej 51,7 petaflopa. W połączeniu z superkomputerem HPC4, który jest wykorzystywany w firmie Eni od 2018 roku, udało się ją zwiększyć do 70 petaflopów, co odpowiada przeprowadzaniu 70 milionów miliardów obliczeń matematycznych w ciągu jednej sekundy. Według listy TOP500 z czerwca 2020 roku HPC5 to szósty najmocniejszy superkomputer na świecie i pierwszy w Europie.

Marconi100 to nowy klaster przyspieszony należący do konsorcjum Cineca, którego moc obliczeniowa wynosi około 32 petaflopy. Znajduje się na dziewiątym miejscu listy TOP500 i jest drugim najmocniejszym superkomputerem w Europie. Połączenie superkomputera HPC5 i Marconi100 pozwala na osiągnięcie całkowitej mocy obliczeniowej wynoszącej 81,1 petaflopa i przeprowadzanie 81 milionów miliardów operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę. To jednak nie wszystko – w symulacjach wykorzystano także bibliotekę cząsteczek firmy Dompé, koordynatora projektu, oraz oprogramowanie do wirtualnych badań przesiewowych, które zostało udoskonalone przez Politechnikę Mediolańską i firmę Cineca, partnerów projektu.

Eksperyment z wykorzystaniem obliczeń superkomputerowych stanowi drugą fazę projektu EXSCALATE4CoV (EXaSCale smArt pLatform Against paThogEns for Corona Virus), którego celem jest wspieranie pacjentów z COVID-19 przez następne 6 miesięcy. Badania zrealizowane w ramach pierwszej fazy projektu zaowocowały rozpoczęciem badań klinicznych pod kątem wykorzystywania raloksyfenu, związku stosowanego w terapii osteoporozy, w leczeniu COVID-19.

Więcej informacji:

strona projektu EXSCALATE4CoV