2020-03-25 23:15:01
实验室抗体抗病毒研究有助于COVID-19反应

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劳伦斯·利弗莫尔国家实验室(LLNL)的科学家通过将人工智能/机器学习,生物信息学和超级计算技术相结合,帮助发现新的抗体和药物来对抗这种疾病,为抗COVID-19的全球斗争做出了贡献。

在五个高性能计算(HPC)集群以及多年的疫苗和对策开发专业知识的支持下,来自各个学科的LLNL研究人员的COVID-19响应团队已使用建模和仿真以及机器学习来识别约20项初始信息,具有无限潜力的抗体设计,并检查了数百万个具有抗病毒特性的小分子。候选者将需要进行合成和实验测试(实验室研究人员警告称,这可能会花费一些时间),但正在取得进展。

高级科学顾问戴夫·拉克斯特劳(Dave Rakestraw)说:“几十年来,实验室一直处于保护国家不受任何类型的生物威胁的最前沿。”戴维·拉克斯特劳以前是LLNL的生物防御计划的负责人,并正在协调实验室的COVID-19技术响应。 “过去六年来,我们一直将大量精力放在利用LLNL的计算资源上,以期加快开发针对新兴生物威胁的反应的时间表。计算能力(人员和计算机基础结构),并与大学,制药公司和科技公司建立合作伙伴关系。这种努力使我们处于可以使用现有工具来帮助当前响应的地位。”

当COVID-19爆发开始时,LLNL的亚当·泽姆拉(Adam Zemla)开发并发布了该病毒的预测3-D蛋白结构,该结构已被十几个外部研究小组下载和使用。从那以后,研究人员说,已经确定了SARS-CoV-2的关键蛋白的实际晶体结构,该病毒导致COVID-19,该病毒与研究小组的预测非常吻合。

丹尼尔·法索索尔(Daniel Faissol)和托马斯·迪索特尔(Thomas Desautels)领导的LLNL团队掌握了该病毒的预计3-D结构和一些已知的抗体,它们可以结合并中和SARS,并利用两个HPC簇对AI能够结合SARS CoV-2,生成高保真模拟以测试分子相互作用的功效。该模型平台是由国防高级研究计划局(DARPA)和内部实验室指导研究与开发(LDRD)资助的平台,它是由实验人员驱动的集成实验数据,结构生物学,生物信息学建模和分子模拟的首个此类平台。机器学习算法-设计抗体候选物,该平台用于识别SARS抗体的潜在高价值修饰,使其与SARS-CoV-2结合。

费索尔说:“我们的方法虽然仍在开发中,但目的是在极快的时间范围内设计出高质量的抗体疗法或疫苗,以应对无法选择耗时数轮的实验步骤的情况。” “实验数据和结构生物信息学是实现高质量预测的重要组成部分,但是在HPC上集成机器学习和分子模拟是实现我们搜索和评估大量可能的抗体设计所需的速度和可扩展性的关键。”

该方法不仅在仅靠人类直觉指导的选择上大大加快了筛选过程-在数周之内将候选抗体的数量从1039种可能性缩减到少数种-而且集中于科学家可能没有寻找的领域。

实验室数据副副主任吉姆·布雷斯(Jim Brase)表示:“现在,我们不仅仅是盲目搜索。我们实际上是在创建我们认为处于设计空间适当部分的结构,然后对这些结构进行评估。”科学。 “我们将获得新颖性,并且我们希望,最终从这种方法中获得更高比例的实际验证答案。”

研究人员说,他们才刚刚开始研究数据,并且正在努力通过内部努力和有针对性的外部合作安排综合,以及对设计进行测试和评估。

抗病毒药物设计

多管齐下反应的另一个组成部分涉及抗病毒药物设计。由Felice Lightstone和Jonathan Allen领导的一组实验室科学家最近在整个Quartz超级计算集群上使用专用的访问时间来针对两种COVID-19蛋白对小分子进行虚拟筛选。 LLNL团队使用实验室科学家Zhang Xiaohua Zhang创建的LLNL定制软件,进行了大规模计算,以针对4个蛋白质位点筛选2600万个分子(总计超过1亿个对接计算),以识别可能防止感染的化合物或对待COVID-19。

Lightstone说:“使用我们从美国心脏协会的加速药物发现中心创建的计算工具和数据,我们能够如此快速,大规模地筛选这些分子。” “这是寻找新抗病毒药物的第一步。我们为药物设计开发了一条完整的流程,并计划在未来几周内继续进行,以对预期分子的实验测试结束。这将加快药物设计过程。”

用于确定分子安全性的某些模型来自通过多机构ATOM(加速医学治疗机会)联盟开发的系统,该项目旨在加速癌症药物的发现。研究人员说,这项工作帮助实验室及时评估了分子,并产生了对任何暴发有用的模型。

对DOE实验室功能的需求

LLNL的科学家将COVID-19大流行称为“警钟”,这表明需要长期投资和政府的不懈努力,特别是在将高性能计算应用于个性化药物方面。

LLNL生物工程中心主任Shankar Sundaram说:“它已经阐明了能源部领导能力的必要性和价值。” “实验室在进行预测性生物学计划时就预料到了这种情况。之所以能够迅速进入这一目标,不仅是因为我们具备这些能力,还因为我们已经考虑了很长时间了。”

LLNL还调整了由LLNL生物医学科学家Larry Dugan开发的便携式,基于PCR的快速分子诊断平台(Bio ID),作为快速诊断COVID-19的潜在工具。

COVID-19的总体响应工作涉及所有17个DOE国家实验室。 LLNL的响应团队包括来自实验室生物工程中心,法医科学中心和生物防御知识中心(BKC),生物科学与生物技术部门的科学家和工程师,以及集群系统Quartz,Lassen,Corona,Pascal和Catalyst的HPC功能。

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