Naukowcy z University of Tennessee wykorzystali zbudowany przez firmę IBM superkomputer Summit do znalezienia substancji, które mogłyby powstrzymać SARS-CoV-2 przed infekowaniem komórek gospodarza. Po trwających kilka dni obliczeniach superkomputer zidentyfikował co najmniej 77 związków, które mogłyby pomóc w walce z epidemią.
Na całym świecie trwają wzmożone wysiłki nad opracowaniem szczepionki na gwałtownie rozprzestrzeniający się koronawirus SARS-CoV-2. Pierwsze testy eksperymentalnej szczepionki na ludziach już się rozpoczęły w USA (więcej na ten temat w tekście: Pierwsze testy na ludziach eksperymentalnej szczepionki przeciw SARS-CoV-2). Chiny też wkrótce zaczną testować swoje szczepionki. Podobnie postąpi reszta naukowego świata, bo obecna sytuacja na świecie wymaga natychmiastowej reakcji.
Technologia od dziesięcioleci znajduje się w centrum postępu naukowego. 16 lat temu superkomputer Blue Gene firmy IBM odegrał kluczową rolę w sekwencjonowaniu ludzkiego genomu. Przełom ten pomógł otworzyć drzwi dla opracowania nowych leków i terapii. Teraz na podobny przełom liczą naukowcy z University of Tennessee, którzy wykorzystali do walki z pandemią koronawirusa najpotężniejszy obecnie superkomputer.
By przyspieszyć prace nad stworzeniem skutecznego środka przeciwko szalejącemu po świecie koronawirusowi zaangażowano w nie superkomputer firmy IBM Summit – najszybszy obecnie komputer na świecie. I już po kilku dniach naukowcy dostali do analizy 77 zidentyfikowanych przez superkomputer substancji, które wykazują działanie powstrzymujące koronawirusa przed infekcją ludzkich komórek. Odkrycia zostały opublikowane w artykule dostępnym na serwerze pre-printów ChemRxiv.
Superkomputer Summit określany jest jako „Formuła 1” wśród superkomputerów. Został zbudowany na zlecenie Departament Energii Stanów Zjednoczonych. Znajduje się w Oak Ridge National Laboratory w Tennessee, ma wielkość dwóch kortów tenisowych i moc obliczeniową 200 petaflopów, co oznacza, że może wykonać 200 biliardów obliczeń na sekundę. Jest używany do wielu rzeczy. Naukowcy wykorzystują go chociażby do modelowania różnych zjawisk astrofizycznych w kosmosie, badań nad nowotworami czy w pracach nad materiałami nowej generacji.
Koronawirusy infekują komórki gospodarza chwytając je przy pomocy podobnych do haków białek i wiążąc się z nimi, by przez zewnętrzną ścianę komórki dostać się do jej wnętrza. Dzięki zrozumieniu białek wirusów i receptorów ludzkich komórek, a także sposobu interakcji z nimi innych związków chemicznych, być może uda się opracować skuteczne leki przeciwko patogenowi.
Korzystając z superkomputera Summit naukowcy byli w stanie przeprowadzić symulację 8000 związków w ciągu zaledwie kilku dni, aby modelować, które mogłyby wpłynąć na proces infekcji. Dzięki temu zidentyfikowali 77 związków, które wykazały potencjał w osłabianiu zdolności SARS-CoV-2 do infekowania komórek gospodarza. Zidentyfikowane substancje wydają się być zdolne do wiązania się z białkami SARS-CoV-2, blokując w ten sposób możliwość przechwycenia i związanie się z komórką gospodarza, co teoretycznie powinno powstrzymać wirus przed zainfekowaniem komórki.
- Summit był potrzebny, aby szybko uzyskać potrzebne nam wyniki symulacji. Zajęło nam to dzień lub dwa, podczas gdy na normalnym komputerze trwałoby to całe miesiące - powiedział Jeremy Smith z University of Tennessee, główny autor publikacji. - Nasze wyniki nie oznaczają, że znaleźliśmy lekarstwo na COVID-19. Mamy jednak nadzieję, że nasze ustalenia będą zarówno stanowić podstawę przyszłych badań, jak i ramy, które inni naukowcy wykorzystają do dalszych analiz tych związków. Tylko wtedy będziemy wiedzieć, czy którykolwiek z nich wykazuje cechy potrzebne do osłabienia tego wirusa – dodał.
Oczywiście nie ma gwarancji, że znalezione przez superkomputer związki będą skuteczne w praktyce. Jeśli tak się stanie, to opracowanie na ich bazie skutecznego preparatu i tak potrwa długie miesiące. Każdy wprowadzany lek czy szczepionka wymaga przejścia żmudnej, drogiej i długiej procedury badań klinicznych, w których sprawdzane jest bezpieczeństwo stosowania leku oraz jego skuteczność. Mimo to praca superkomputera pomogła zidentyfikować obiecujących kandydatów do podjęcia dalszych badań.
Źródło: IBM, fot. ORNL/ CC BY 2.0/ Wikimedia Commons
