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L’HPC a servizio della ricerca medica

Il calcolo ad alte prestazioni di AWS ha permesso di scoprire due nuovi composti chimici che potrebbero aiutare a fermare la diffusione del Covid, ma le potenzialità sono tante anche in altri ambiti

Pubblicato il 06 Mag 2022

salute

La tecnologia continua a dare il proprio contributo nell’ambito della ricerca. In particolare, alcuni ricercatori in Francia hanno utilizzato l’High Performance Computing – il Calcolo ad alte prestazioni – (HPC) di Amazon Web Services (AWS) per isolare due composti chimici che potrebbero rallentare o arrestare la diffusione del Covid-19 e ridurne potenzialmente la gravità.

Le scoperte sono state fatte analizzando le strutture molecolari di una “proteasi” chiave, una grande molecola responsabile della regolazione delle reazioni chimiche nel virus. Grazie a uno studio più dettagliato sulle caratteristiche strutturali uniche della molecola, i ricercatori hanno rilevato aree vulnerabili della proteasi e abbinato i punti deboli a due nuovi composti sintetizzabili, ossia, nuovi potenziali farmaci. Se si pensa alla proteasi come a un grattacielo incredibilmente grande con milioni di porte chiuse, la suite di sistemi HPC di AWS ha consentito ai ricercatori di trovare le chiavi e accedere ai nuovi composti e trattamenti a un ritmo più veloce rispetto al passato.

“In precedenza, tali sforzi avrebbero richiesto una ricerca di mesi, se non anni, ora siamo in grado di portare avanti tali scoperte in soli pochi mesi – afferma Robert Marino, CEO di Qubit Pharmaceuticals, che ha collaborato con diversi studiosi provenienti da Italia, Francia, Svizzera e con l’azienda chimica Enamine, per condurre l’analisi e la sintesi dei composti. È garantito il test dei composti in un ambiente preclinico e la valutazione della loro efficacia, in qualità di trattamento o cura, da parte delle autorità di regolamentazione.

Sebbene la potenza del cloud computing sia già impressionante, Marino ha affermato che la capacità di applicare un’enorme potenza di calcolo per isolare nuovi composti e trovare nuove cure aumenterà solo nei prossimi 5-10 anni. Gran parte della comunità di ricerca medica e biologica ha gli occhi puntati sullo sviluppo del calcolo quantistico, un tipo di elaborazione computazionale che, per memorizzare informazioni, utilizza gli stati variabili della meccanica quantistica (ovvero le forze all’interno degli atomi) piuttosto che il bit di archivio con i tradizionali valori 1 o 0.

Mentre il calcolo quantistico è agli albori, l’ambizione dei ricercatori che lavorano presso Qubit, o in spazi come l’AWS Center for Quantum Computing presso CalTech (California Institute of Technology), è di sbloccare la potenza del quantum computing per accelerare esponenzialmente le attività di calcolo.

Gli incrementi di velocità, previsti dagli studiosi per alcune attività informatiche, sono sbalorditivi. Per esempio, un problema che un supercomputer tradizionale riuscirebbe a risolvere in 10.000 anni, a una macchina quantistica potrebbe richiedere, in teoria, soltanto pochi minuti. In sintesi, la risoluzione di problemi, ritenuta impossibile attraverso l’uso dell’informatica classica, diventa possibile quando ci spostiamo nell’ambito dell’informatica quantistica.

Secondo Marino, il contributo dell’informatica quantistica nella ricerca medica non consisterà soltanto in una migliorata velocità di elaborazione, quanto nel grado di complessità che un computer quantistico sarà in grado di gestire durante la risoluzione dei problemi.

Le molecole biologiche fanno parte di sistemi incredibilmente intricati. Proteine, zuccheri, grassi, DNA, RNA e una miriade di marcatori chimici nel mezzo interagiscono, si piegano, cambiano forma, si dividono e crescono l’uno intorno all’altro.

Inoltre, i ricercatori devono essere in grado di captare quali siano gli effetti di temperatura, pressione, salinità e variabili ambientali in grado di portare a un cambiamento di forma e proprietà della molecola stessa. Marino ha affermato che il futuro della ricerca medica risiede proprio nell’avere la possibilità di mappare tutti questi fattori contemporaneamente ed eseguire le analisi in modo istantaneo. Finora, solo l’informatica quantistica offre una capacità adatta a gestire così tanti dati e costi computazionali.

Tuttavia, la scoperta dei due potenziali trattamenti per il Covid-19 si basava su un’impressionante gamma di sistemi informatici ad alta potenza.

Il Laboratory of Theoretical Chemistry dell’Università della Sorbona è riuscito a costruire la mappa originale di Covid-19 nel maggio 2020, nel momento in cui il numero di infezioni raggiungeva il picco. Si sono affidati al centro nazionale di supercalcolo francese e ai servizi AWS per poter eseguire le simulazioni e modellare le proteine ​​che formano i coronavirus.

Ulteriori simulazioni sono state eseguite nel cloud AWS con il finanziamento di speciali sovvenzioni Covid-19 che AWS ha stanziato per accelerare le tempistiche su trattamenti e cure per la malattia.

Inoltre, i team di ricerca si sono affidati ad Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) con unità di elaborazione grafica NVIDIA ed EC2 On-Demand per scansionare le vaste librerie chimiche, che hanno indicizzato le potenziali cure; Amazon Elastic File System (Amazon EFS) nel frattempo ha fornito ai ricercatori uno storage di file scalabile e crittografato; e Tinker-HP, distribuito su AWS, ha offerto in dotazione un software di dinamica molecolare ad alte prestazioni.

Utilizzando questi strumenti, il team di studiosi sarebbe in grado di esplorare enormi librerie di dati e valutare potenziali cure che in precedenza potrebbero essere state omesse a causa di mancanza di tempo e costi elevati.

Il Covid-19 è solo una delle malattie a cui mira questo approccio informatico HPC, afferma Marino. Qubit sta infatti utilizzando il suo software, che offre servizi di calcolo e analisi di AWS, per trovare potenziali cure per il cancro e altre malattie critiche.

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