2021年1月12日

科学家利用高性能计算理解肿瘤生长的力量

科学家利用高性能计算的力量在打赌了解肿瘤生长 — 解决许多重要的生物问题需要大的长度和时间尺度,以及分子水平的细节。这里显示是一个模拟的protein-lipid动力学1µm x 1µm膜分段near-atomistic决议。图片是使用多尺度Machine-Learned建模基础设施(MuMMI)。来源:LLNL蒂姆•卡彭特

研究者们在峰会上运行成千上万的模拟来识别一个特定的蛋白质如何触发人类所有肿瘤的30%

一个科学家小组正利用峰会,美国最快的超级计算机开放科学,为了更好地了解特定的蛋白质的信号控制不住地身体细胞繁殖,引发癌症。

峰会是橡树岭的一部分领导计算设备(OLCF),美国能源部(DOE)办公室用户设施位于美国能源部橡树岭国家实验室(ORNL)。

多个项目获得小时的努力是一个超级计算机由美国能源部先进科学计算研究办公室(ASCR)领导计算挑战(ALCC)在2019 - 2020年期间,2020 - 2021年。

由劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL),科学家研究小组最近完成了400000年峰会node-hours RAS的模拟,以获得知识,一个家庭的蛋白质,变异时,发现开车大约30%的人类肿瘤,包括一些最致命的,比如95%的胰腺癌和结肠直肠癌的45%。

为了做到这一点,他们共有2600个模拟运行,从600年原计划。

“这转化为成千上万的计算工作,所有正在运行的同时,跟踪不同的数据集跨多个系统的超级计算机本身。没有系统峰会,这没有可能的,”说,菲利斯Lightstone,生物化学和生物物理系统组长在LLNL生物科学和生物技术部门。

拉:一个团队球员,直到它不是

人类和RAS蛋白并不陌生。事实上,RAS蛋白存在于我们身体的所有细胞,除红细胞和信号转导中发挥重要的作用,一个重要的过程,影响细胞的生物学功能。

“从这个角度来看,我们真的需要RAS蛋白正常的生活,”Lightstone说。

然而在一些人,某些RAS蛋白变异成科学家所说的致癌RAS。这些突变蛋白质总是在“上”或“活跃”状态,不断暗示其他蛋白质绑定到不停地生长。癌症就是这样开始的。

获得知识的起始过程可能最终帮助致癌RAS蛋白疗法的发展目标,这样他们就可以被“关闭”Lightstone说,同时允许其他正常功能RAS蛋白继续他们需要做的工作在一个健康的系统。

这将是一个突破性的成就,因为几个RAS突变蛋白质非常小,气球形状结构被认为是无药可治”“科学家几十年了。

“现在我们有更好的生物化学和生物物理技术,模拟提供了可能性,我们相信我们可以尝试最终制药RAS,“Lightstone说。

了解致癌RAS蛋白质被激活的细胞薄膜为等如何与膜的交互影响的其他类型的蛋白质称为感受器活动促进细胞增长的团队看成千上万的可能的组合,一个巨大的任务,只有可能在一台超级计算机的帮助下,如峰会。

“峰会已经允许我们运行自己的工作流程,由一组异构的软件工具,我们已经调优和发展做这种研究在如此大的范围内,”严厉的巴蒂亚说,一个计算机科学家在LLNL的科学计算应用中心。

他们还面临另一个挑战:生物学研究人员经常处理时间和长度尺度的大范围,从原子和分子尺度到宏观尺度,使模拟生成的各种交互非常困难。RAS蛋白释放的反应发生在原子论的水平,和模拟的这些反应往往太短,太小的空间模型的完整程度影响较大的生物系统。

解决这个问题,研究小组开发了一种多尺度功能称为MuMMI,即多尺度Machine-learned建模基础设施。MuMMI允许他们把信息从短,较小的模拟和喂它成一个更大的模型扩展成更长的时间尺度和更大的系统。

“这帮助我们问其他问题,像这种致癌RAS蛋白聚合与其他RAS蛋白吗?还是有脂质交互控制或可聚合的影响,这是很重要的,是否后续蛋白质绑定到吗?”Lightstone said. "There are hundreds, if not thousands of possible combinations we need to look at."

团队使用的是峰会得到统计抽样从数以万计的模拟,进而帮助他们基准模型作进一步的改进。

第一个ALCC分配的结果也将允许团队训练机器学习(ML)模型将被用于创建一个算法来运行期间多尺度模拟研究的下一阶段,已经有新的ALCC分配600000年峰会node-hours 2020 - 2021年期间。

对于这个新阶段,科学家将添加一个新层复杂性研究通过两种不同类型的一个名为皇家空军的效应蛋白和绑定到RAS蛋白来探索如何相互作用细胞膜发出的第一个信号引发癌症。