GCS中心支持研究减轻COVID-19流感大流行的影响

2019年12月,世界学会了一个新的和致命的病原体。武汉的新闻出来,中国公共卫生专家证实最大的担心新型冠状病毒似乎已从动物传给人类。极度传染性,情有独钟使住院和死亡脆弱个人导致全面和全球无限变化的日常生活。

分子生物学家、化学家和流行病学家在应对大流行赛跑反应迅速。随着威胁的严重程度明显在3月初,高斯超级计算中心(GCS)加入了努力,它宣布将快速计算时间申请旨在阻止病毒的传播或开发新的治疗方法。此后,GCS大约12个项目集中在流行病学和支持药物研发,仍然致力于支持世界各地的科学家们不知疲倦地工作应对世界上最严重的流感大流行在至少一代人的时间。

冠状病毒是一个广泛的一类病毒导致的疾病从普通感冒到严重急性呼吸系统综合症(SARS)的疾病,首次出现在人类的世纪。全球大流行追逐在过去6个月也是一个冠状病毒,被称为SARS-CoV-2,导致疾病的冠状病毒疾病2019 (COVID-19)。截至2020年5月,世界上没有证明疗程,有希望的候选疫苗才刚刚开始人体试验。

冠状病毒传播时液滴感染者的唾液是通过咳嗽、打喷嚏或其他个人,通过粘膜吸收他们的鼻子和嘴巴。尽管证据不确凿,病毒也可能通过接触感染的唾液飞沫传播,土地表面。而医学专家了解病毒传播,人类没有有效免疫力SARS-CoV-2等新兴疾病源于小说病毒株。这意味着控制和社会隔离是最有效的工具购买人员时间学习治疗,开发疫苗,并创建跟踪疾病传播的工具。

虽然社会已经关闭企业和数量在很大程度上仍然在家里,科学家们所做的一切可能支持医学专家在流行前线。计算生物学家和化学家已经使用高性能计算(HPC)理解的病毒分子水平上,以识别潜在的治疗和加速发展的一种有效的疫苗。流行病学家转向的力量超级计算机模型和预测疾病的传播如何在地方和区域水平的预测潜在的新热点和指导决策者的决定在遏制疾病的传播。GCS支持多个项目集中在这些目标。

寻找下一个爆发:流行病学跟踪COVID-19造型

虽然研究人员开始了解冠状病毒spreadson人际层面,造型如何传播在社区或地区需要大量的计算能力和获得高质量的数据。甚至在德国开始首次看到COVID-19情况下,领导在j超级计算中心(JSC)开始与海德堡大学的研究人员合作,法兰克福高级研究所(fia)曾造型这种疾病在中国的传播。JSC提供计算工具和专业知识数字化造型的流行病学,最终帮助预测病毒如何传播在州和地方水平在德国。

“在这场危机的一开始,我们很感兴趣我们如何支持早期反应和检测系统计算与海啸或科学家能做的地震模拟托马斯教授说:“Lippert, JSC主任。”这是一个非常动态的情况下,我们开始修改模型系统,我们试图预测发展。”

全球大流行仍然积极传播,研究人员知道运行定量,回顾性分析的情况还没有合适的。然而,超级计算机可以用来结合感染增长率数据集,所谓的繁殖数量(Rt)、病毒培养时间建立预测模型。与超级计算机,研究人员开始运行套件的场景预测死亡率在地方和国家层面上基于社会距离的措施和其他行动旨在减缓病毒的蔓延

“定性这些模型的有效性来自这一事实可以通过不同的假设和详细的交互,所以你可以用硬数据验证这些方法,”利说。“那你把这些不同的措施到模型,看看它是什么做的。我们可以问,“当我们把这些措施在一起,他们是积极或消极的方向移动东西?’”

利指出,这样的模型变得不那么准确深入未来他们试图模型,但他们的早期结果准确足以帮助指导决策者。

“我们发表的一篇论文中基于数据到3月20日,我们预测德国4月20日的情况在几个百分点,”他说。“因为我们已经知道全国措施到位,我们的工作很擅长这些预测。然而,该模型仍然低估了伤亡人数。在政策和公共卫生水平,这意味着,如果我们的数据似乎高估了死亡的数量,它可能不是这样做。”

Lippert, JSC Jan Meinke博士研究人员简•福尔曼博士和Stefan Krieg博士,首席研究员和海德堡大学博士/ fia研究组长玛丽亚维特多利亚巴尔巴罗萨都贡献者4月13日公布的一份立场文件德国亥姆霍兹联合会的研究中心。纸,亥姆霍兹联合会的领导签字,由17个研究人员提出3场景对德国政府官员对宽松政策限制在COVID-19大流行。

团队证明,如果接触限制提高过快,Rt值会迅速上升超过(Rt值1代表每个感染会产生新的感染),和德国的医疗系统会在几个月变得不堪重负。在第二个场景中,研究人员模拟逐渐放宽限制,采用积极的“基于反馈”接触者追踪模型,帮助减缓疾病蔓延全国。虽然原则上这个场景看起来很有前途,它要求重要接触限制仍将在一段时间思考几个月而不是几周。第三个场景最共振与德国政策makers-keeping强烈的接触限制在几周再帮助Rt下降低于1,然后开始逐步开放的过程。

国际合作对基本药物发现工作

虽然预测病毒的传播在最初的几周和几个月大流行是至关重要的,使社会恢复正常需要开发有效的治疗方法和可伸缩的接种疫苗以防止感染。

伦敦大学学院(UCL)教授Peter Coveney博士长期以来利用超级计算机理解药物与病原体相互作用和人类的身体。自2016年以来,他领导的欧盟的地平线2020 - CompBioMed资助项目,即计算生物医学,和它的继任者计划,CompBioMed2(有关更多信息,请访问http://www.compbiomed.eu)。这两个项目都集中在加速药物发现通过增加实验验证建模和仿真。

面对COVID-19大流行,柯文尼和超过一百个同行跳进行动,在一定程度上他们的知识和获得高性能计算资源关注识别现有药物化合物可以扭转病毒。特别是柯文尼和他的合作者模型药物化合物的结合亲和力和病原体。药物的亲和力基本上意味着相互作用的强度,例如,蛋白质在病毒的生命周期和活性化合物在用药更强的亲和力,更有效的药物。

“我们可以计算结合亲和力超级计算机在几小时内;这种机器的大小意味着我们可以达到所需的工业规模的需求影响药物再利用项目,”Coveney说。“这可以节省我们大量的墙上时钟时间和资源,包括个人时间,这是非常宝贵的在这样一个危机的局面。”

超级计算机允许研究人员大量的亲和力模拟并行运行。在这里,他们比较病毒的结构信息与数据库包含已知的药物化合物的信息来识别那些高绑定的可能性。这种计算方法能使研究人员调查大量的潜在药物可能比更快如果他们不得不把个人药物样品与实际柯文尼病毒在实验室里。一直使用SuperMUC-NG超级计算机在莱布尼茨超级计算中心(LRZ)来运行他的许多绑定计算。

“SuperMUC-NG给我们提供了一个巨大的能力来执行大量的亲和力计算使用我们精确、准确和可再生的workflows-ESMACS(提高抽样的分子动力学近似连续溶剂)和领带(热力学与增强集成采样),“Coveney说。“到目前为止,我们已经进行了几百个这样的计算非常快。”

柯文尼和LRZ长期合作,开发他的工作流的规模有效地在多个代SuperMUC架构。LRZ主任教授迪特Kranzlmuller柯文尼认为最近的工作的继续的努力。“我们的长期合作使我们立即识别和接触彼得提供援助,”他说。”强烈支持药物发现研究活动多年,我们能够确保研究对确定疗法可以加速。”

Coveney一直执行他的工作作为该财团在冠状病毒的一部分,涉及9所大学的研究人员和资源的国际努力,5美国能源部国家实验室,和一些世界上最快的超级计算机,包括SuperMUC-NG Top500超级计算机(目前9号)和峰会在美国橡树岭国家实验室(目前世界上最快的机器开放科学)。“这个联盟是一个巨大的努力,包括很多人,超级计算机,同步加速器实验结构生物学和蛋白质结构测定湿实验室化验,和合成化学家可以使新的化合物,”Coveney说。“总的来说,这是一个巨大的“一站式商店”帮助COVID-19战斗。”

考虑到团队的能力使用超级计算机来运行很多迭代的药物亲和力计算、Coveney领导欧洲的财团,感激是进入世界领先的超级计算机,他可以访问。“我们的工作流程是完全可伸缩的计算我们可以执行的数量成正比的核心,”他说。“因此,获得多个HPC系统速度大大为我们。现在时间是最关键的。”

提供高性能计算资源在欧洲和美国,柯文尼和他的合作者已经缩小的数百名药物化合物和识别几十个有可能抑制SARS-CoV-2体内的复制。总共柯文尼和他的同事们扫描数百万到数十亿可能的化合物通过机器学习,最终帮助他们缩小现有的和新颖的化合物找到最有希望的候选人。一旦机器学习帮助识别最有前途的候选人,然后受到的运算量,基于物理模拟,提供更准确的计算。

分子运动:分子动力学模拟观察drug-virus交互

作为一个传统的领导人在计算工程,高性能计算中心斯图加特(hlr)员工有着丰富的经验支持分子动力学(MD)模拟。在工程领域,MD允许研究人员了解燃烧过程发生点火时刻的,但在计算生物学领域,研究人员可以将这些计算密集型模拟研究分子结构在分辨率极高蛋白质移动和交互。

何塞·安东尼奥·基博士教授领导的研究小组伊达尔戈在埃尔切大学米格尔·埃尔南德斯,西班牙已经在hlr使用高性能计算资源进行分子动力学模拟和分子对接模型对抗COVID-19 9000种不同的药物候选。

蛋白质对人体细胞和病毒有独特的形状,和设计有效的治疗要求研究人员理解的分子构型最有可能绑定到另一个。分子对接模拟作为依据确定药物绑定affinities-by模拟板的结构药物化合物在不同分子的立场,研究人员可以评估其潜在的结合和抑制病毒蛋白质的功能。

基指出,虽然一些分子对接模拟可以计算资源上执行更为温和,hlr的超级计算机启用了分子对接的团队把这些快照配置运动通过使用分子动力学模拟。

“我们的计算包括约90分子动力学模拟,”基说。“鹰,模拟大约需要5天来计算。但鹰也使我们能够计算大约50模拟。在两周内,我们有所有必要的数据。这件工作不平易近人在足够的时间没有高性能计算资源。”

团队发表期刊文章展示其工作扫描的9000种不同药物化合物。大概确定了34个候选人,似乎有一个高的可能性SARS-CoV-2抑制蛋白质的一个关键。

疫苗的梦想和对未来的希望

除了上述工作外,许多研究者关注其他方面的药物发现和流行病学相关COVID-19被授予访问GCS中心高性能计算资源通过gc快速通道项目以及PRACE呼吁加快访问欧洲领先的高性能计算资源。(完整列表GCS COVID-19相关项目运行的中心,点击这里)。

最终目标为科学家、医学专家和政府官员,不过,在于开发一种有效的疫苗和扩大生产规模在全球范围内。Coveney表示,超级计算机已经对疫苗试验铺平了道路,使研究人员梳理30000 DNA序列,并设计候选疫苗,目前进入测试阶段。有某些方面的战斗大流行,超级计算机不能加速,不过,作为候选疫苗进入临床试验,全球社会只能希望所做的基础性工作计算科学家帮助识别和设计尽可能有效的疫苗。

Coveney鼓励合作的程度是我们目前全球研究人员之间的见证。“药物设计涉及到一个冗长而乏味的管道的任务与大量的步骤,需要不同类型的专业知识在每个层面上,“他说。“工作在一个大财团等项目具有明显的优势。我们是一个组织良好的项目,每个合作伙伴有一个清晰的想法导致快速的角色。适当的和清晰的沟通对我们的项目的成功是至关重要的。我们使用的是在线存储库共享代码以及数据或信息。每周视频会议让我们检查进展和保持同步,连同相关子集之间频繁的聊天的人,这使得它可以成功地向前推进一步。”

GCS领导力,这场危机表明,确保计算资源快速高效地部署人员在危机中是至关重要的。“在LRZ,我们还需要讨论具体的计划来解决下一个危机,不一定大流行,“Kranzlmuller说。“我们有一个内部的计划,能够让所有员工家庭办公室几天之内,但我们也有关注悠久传统生物学和病毒学研究、计算气候科学,和其他研究领域,可以为未来的灾难或危机有关。我们想确保当下一次危机来临的时候,超级计算机是第一批技术资源能够被部署在前线工作的支持。”

Lippert,研究计算科学和量子物理的博士水平,大力提倡科学,仍然积极的由于他的信任在国际科学界。

“任何疫苗将来自科学,措施是流行病学的验证将来自科学,任何药物治疗将来自科学、卫生方面的任何理解需要重新设计或重建公共场所,人们聚集在一起,这些都是要理解科学,”他说。“我相信我们会成功的,因为科学的力量在德国,欧洲,和世界各地。”

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