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Argonne研究人员将启用AI的超级计算用于药物发现
发布时间:2024-08-23 22:42:55来源:
世界上的超级计算机正进行紧急的寻宝游戏,研究尽可能多的分子,以期找到能与有效结合并可用作药物的分子。但是,有大量需要测试的分子积压下来,数量达到数十亿。现在,阿贡实验室(Argonne National Laboratory)的研究人员正在利用超级计算支持的AI快速识别最有希望的分子。
“我们正在尝试构建基础设施,以将AI和机器学习工具与基于物理的工具集成在一起,” Argonne实验室数据科学与学习部门的计算生物学家Arvind Ramanathan在接受TACC的Aaron Dubrow采访时解释说。“我们将这两种方法结合起来,以期获得更大的收益。”
该研究小组使用了DeepDriveMD(蛋白质折叠的深度学习驱动的自适应分子模拟的缩写),该工具最初是为Exascale计算项目开发的。大流行发生时,DeepDriveMD被用于癌症药物分析,此后研究人员转向分析。DeepDriveMD从简单的蛋白质分子模型开始,逐渐将模型与新因素和更复杂的分析复杂化,使研究人员能够利用深度学习发现蛋白质的各个方面,这些方面使其成为更强的结合候选者。
Ramanathan说:“我们构建了用于在线进行深度学习的工具包,使我们可以随时随地进行采样。”“我们首先用一些数据训练它,然后允许它非常快速地推断传入的模拟数据。然后,根据其标识的新快照,该方法会自动决定是否需要修改培训。”
为了训练和运行这些重型模型,研究人员转向了一个而不是两个,而是四个超级计算机:圣地亚哥超级计算机中心(SDSC)的2.8峰petaflop Comet系统;德州高级计算中心(TACC)的2.3 Linpack petaflop Longhorn系统;TACC的23.5 Linpack petaflop Frontera系统;最后,是橡树岭实验室(ORNL)的148.6 Linpack petaflop Summit系统,该系统在最新的Top500列表中被评为全球最强大的公开排名超级计算机。
Ramanathan说:“ TACC对我们的工作至关重要,尤其是Frontera机器。”“我们已经花了一段时间了,使用Frontera的CPU来最大程度地进行快速筛选:将虚拟分子放在蛋白质旁边,以查看其是否结合,然后从中推断出其他分子是否也会起作用相同。”(目前,该团队每小时在Frontera上模拟300,000个配体。)
使用DeepDriveMD,研究人员从十亿个分子向下钻取到25亿个分子,再向下延伸到六百万个到几千个,最终找到了具有最大结合能力的30个分子。这些结果将与研究合作者共享,并将很快在开放获取报告中发布。现在,研究人员正在着手分析主要蛋白酶和更大,更复杂的蛋白质。
TACC执行董事Dan Stanzione表示:“在这样的全球需求时代,重要的是不仅要利用我们所有的资源,而且要以尽可能创新的方式做到这一点。”“我们已经将许多资源用于抗击的关键研究,但是在该项目中支持新的AI方法将使我们有机会更有效地利用这些资源。”
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