AWS、COVID-19の薬物検査を加速

[51CTO.comよりオリジナル記事] 庚子年の初めに新型コロナウイルスが流行し、人々の仕事や生活に混乱をきたした。 「流行に逆らって前進する」医療従事者に加え、ウイルスの分析、潜在的な薬の選別、ワクチンの開発に取り組んでいる科学研究機関の人たちも増えている。上海交通大学の陳海鋒氏の研究グループもその一つだ。

新型コロナウイルスの流行が発生したとき、陳教授の研究チームは積極的に研究の準備を進めた。新型コロナウイルスに対する潜在的な治療薬のスクリーニングでは、AWS の CPU インスタンスを使用して仮想的な治療薬スクリーニングプロセスを迅速に構築し、GPU インスタンスを使用して分子動力学シミュレーション分析プロセスを構築することで、有効な治療薬分子の創薬可能性を発見しました。

医薬品の発見には複数の段階があり、簡単な作業ではありません

陳海鋒の研究チームは、上海交通大学生命科学技術学院バイオインフォマティクス・生物統計学部および微生物代謝国家重点実験室に所属しています。チームの主な研究方向は仮想薬物スクリーニングであり、2つの主要な方向に分かれています。 1つは、天然ランダムタンパク質の精密な分子力場研究であり、もう1つは、コンピューター支援による革新的な薬物設計を通じて薬物と標的タンパク質のマッチング関係を見つけ、特定の疾患の治療に関連する薬物を見つけることです。

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上海交通大学の陳海峰研究グループ

新型コロナウイルスの出現後、多くの医療・科学研究機関がウイルスに対抗する薬の探索に積極的に取り組んでいます。しかし、新たなウイルスが出現してから最終的な新薬発見に至るまでには複数の段階を経る必要があり、容易な作業ではありません。陳海鋒教授は次のように紹介した。「新しいウイルスが出現すると、まずウイルス株を分離します。分離後、ウイルスの配列を決定します。配列決定後、ウイルスゲノムの配列を分析して、タンパク質をコードできる重要な遺伝子、つまりキータンパク質を見つけます。次のステップは、X線回折またはクライオ電子顕微鏡を使用して、薬物スクリーニングのターゲットとしてのウイルスタンパク質の3次元構造を決定することです。次に、計算生物学の手法を使用して、どの小分子化合物が既知のタンパク質標的とうまく結合できるかを評価できます。仮想スクリーニング結果が得られた後、細胞実験などの特定の方法を使用して、ウイルスを阻害できるかどうかを検証します。次のステップは臨床試験であり、動物モデルを使用して薬の有効性を検証します。次に、大規模な試験を通じて薬剤の安全性と治療効果を評価し、薬剤の剤形と投与量を決定するために、人間を対象とした第 III 相臨床試験が行われます。

陳海鋒教授は、天然の無秩序タンパク質は生理学的条件下で安定した三次構造を持たないタンパク質の一種であると述べた。真核生物のプロテオームにおけるこのタイプのタンパク質の含有量は 40% を超えており、腫瘍、心血管疾患、神経変性疾患、糖尿病などの複合疾患の発生と進行に密接に関連しています。結晶化が難しいため、既存の実験方法では構造を決定することが困難です。したがって、計算生物学の手法は、このタイプのタンパク質を研究するための重要な方法となっています。このタイプのタンパク質を研究するために、関連する分子力場を開発しました。つまり、ff03分子力場をベースに、格子ベースのエネルギー補正項を追加することで、バランスのとれた効率的な分子力場ff03CMAPを開発しました。この力場は、国内外の同業者から幅広い注目を集めています。

短時間で効率的な研究成果を得る方法とクラウド活用の実現

COVID-19の流行中、陳海鋒氏の研究チームも関連研究を実施し、コンピューター支援スクリーニングを使用して、新型コロナウイルスの主要タンパク質に結合し、ウイルスのライフサイクルを終了させて​​拡散を抑制できる薬物分子を特定した。

薬物分子をスクリーニングするには、ウイルスの重要なタンパク質を知る必要があります。饒子和院士の研究グループが新型コロナウイルスのタンパク質の結晶構造を発表した後、陳海鋒の研究グループはすぐに（1月27日に）抗ウイルス薬のバーチャルスクリーニング研究の実施を申請した。

しかし、新型コロナウイルスに対する人類の理解はまだ非常に限られており、多くの計算研究が必要です。時間は誰も待ってくれません。結果を早く出すことができればできるほど、この戦いに早く勝つことができます。陳海鋒教授は、新型コロナウイルスが世界中に広がっていると述べた。関連情報を入手し、ヒットする可能性のある結果を見つけるのが早ければ早いほど、流行を早く終わらせることができます。

しかし、薬物スクリーニングのプロセスは非常に複雑であり、完了するには大量のコンピューティング リソースが必要です。陳海鋒教授は51CTOに対し、従来の方法はローカルサーバーを使用して研究を行うことであり、結果を得るまでには通常長い時間がかかると語った。さらに、プロジェクトの資金は限られており、コンピューティング リソースを無制限に拡張することはできないため、クラウド コンピューティングはより短い時間でより効率的な結果を得る可能性を提供します。

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陳海鋒教授

世界的に流行が広がると、Amazon は世界中で「AWS 診断開発プログラム」を立ち上げました。これは、AWSが新型コロナウイルス感染症流行のために設立した特別研究基金であり、研究機関や民間の医薬品研究組織にクラウドコンピューティングのリソースやテクノロジーなどのサポートを提供します。 AWS 診断開発計画を知ると、陳海鋒教授の研究チームは喜んで参加し、両者は意気投合しました。

CPU+GPU が薬物スクリーニングプロセスを加速

陳海鋒教授の学生である劉昊氏によると、過去に研究グループには 8 枚の GPU コンピューティング カードを搭載した 2 台のローカル サーバーがあったそうです。しかし、時間の経過と技術の急速な発展に伴い、研究室の NVIDIA Tesla K20 または K10 GPU コンピューティング カードのコンピューティング効率とパフォーマンスは相対的に低下しました。そこで研究チームは、AWS 中国 (寧夏) リージョンのコンピューティング リソースを利用して研究を実施しました。

研究チームは、Amazon EC2 インスタンス (c5.9xlarge、第 5 世代コンピューティング最適化インスタンス) を使用して、薬物の仮想スクリーニングを完了しました。研究チームは新型コロナウイルスのSタンパク質構造を入手した後、分子ドッキング法を通じて親和性（薬物分子とタンパク質の相互作用）をスクリーニングし、可能性のある小さな薬物分子を評価した。 AWS コンピューティングインスタンスを使用することで、5 つの薬物分子ライブラリのスクリーニングがわずか 2 日間で完了し、抗毒性の可能性がある 14 個の分子が得られました。

薬物小分子のスクリーニングが完了したら、薬物とウイルスタンパク質の相互作用を確認するために、GPU プラットフォームを介した分子動力学シミュレーションが必要です。これは、Amazon EC2 インスタンス (p3.8xlarge、第 3 世代 GPU インスタンス、8 つの GPU を含み、NVlink をサポート) を利用します。研究チームは、GPU を活用した分子動力学シミュレーション分析プロセスを構築し、最初の一連のシミュレーション分析で最良の仮想スクリーニング結果が得られた 4 つの薬物分子を選択しました。わずか 1 週間で予備的なシミュレーション結果が得られました (ローカル サーバーでは通常 20 ～ 30 日かかります)。その後、選別された薬物分子の2番目のバッチをシミュレーションに提出し、非常に良好な分子シミュレーション結果が得られ、これらの薬物分子の薬物化可能性が証明されました。

パキスタンからの留学生である Ashfaq Ur Rehman 氏は、彼のチームによる AWS の使用経験を共有しました。まず、AWS は確かにローカル サーバーよりもはるかに高速であり、仮想薬物スクリーニングの速度は 5 倍、分子動力学シミュレーションの速度は平均 4 倍向上します。 2 番目に、AWS プラットフォームは使いやすいです。以前、研究を行う際にはローカルサーバーに接続する必要があり非効率であり、現在の環境では研究室に戻ることができません。 AWS が提供するプラットフォームは、クラウドに簡単に接続して迅速な分析を行うことができます。クラウドサーバーにログインした後の操作はローカル環境とほとんど変わらないため、スクリーニングの効率化に役立ちます。 3 番目に、AWS は非常に安全です。これまでは、ローカル サーバーが複数の研究グループによって共有されていたため、データのセキュリティを効果的に保証することができませんでした。 AWS は隔離されたネットワーク環境を備えているため、安心して科学研究を行うことができます。

未来

現在、我が国における新型コロナウイルス感染症の流行は効果的に抑制されているが、ウイルスとの闘いにはまだ長い道のりが残っている。陳海鋒氏の研究チームは今後も研究をさらに深め、ウイルスに対抗できるさらなる薬のスクリーニングと開発を進めていく予定だ。陳海鋒教授は、将来的には人工知能技術を利用して、より効率的な分子力場を設計し、薬物分子やタンパク質間の相互作用をより効率的に評価し、薬物スクリーニングの進歩を加速させると述べた。同時に、クラウドリソースと計算能力が増強され、薬物分子とタンパク質の結合をより長期間にわたって評価できるようになり、研究開発の効率が向上します。

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