ISSN Print 2713-2757
ISSN Online 2713-2765
SCIENTIFIC AND PRACTICAL REVIEWED JOURNAL OF FMBA OF RUSSIA
С момента первых сообщений о новом заболевании COVID-19 количество жертв нового вируса SARS-CoV-2 превысило 500 000 человек. Клинические исследования до сих пор не выявили эффективного лекарственного средства для терапии COVID-19, за исключением ряда препаратов (ремдисивир, авифавир и др.) Медленными темпами продвигаются работы по созданию вакцины от COVID-19. Так, некоторые лаборатории анонсировали появление вакцины не ранее конца 2020-го года. Одновременно с поиском новых лекарств от COVID-19 ведутся работы по изучению возбудителя этого заболевания - вируса SARS-CoV-2. Высокие темпы распространения нового заболевания, формирование нестойкого иммунитета (по некоторым данным), отсутствие отработанных методов лечения COVID-19, всё это делает актуальной задачу поиска лекарств от COVID-19 и введение их в клиническую практику в кротчайшие сроки.
Были приведены убедительные доказательства того, что супекомпьютеры могут оказаться полезными для борьбы с эпидемией COVID-19. К примеру, группа учёных из Хельсинки на суперкомпьютере смоделировала распространение COVID-19.
Одним из перспективных направлений в борьбе с COVID-19 считается поиск среди уже одобренных лекарств тех, которые проявят эффективность против COVID-19. Коллектив авторов из Германии и Испании разработал новый алгоритм отбора среди одобренных лекарств тех, которые могут быть применены для терапии COVID-19. Новый алгоритм создан с применением технологий машинного обучения и включает 6 основных шагов: моделирование цели, создание библиотеки веществ, виртуальный поиск, молекулярный докинг, машинное обучение и подбор лекарств.
В качестве молекул-мишеней были выбраны белки оболочки вируса, одним из которых является белок S и 2'-о-рибозаметилтрансфераза. Была проверена база данных ZINC, содержащая 41134 соединений. Для вычислений использовался суперкомпьютер MOGON, расположенный в вычислительном кластере Майнца. Авторам удалось найти соединения, которые с высокой специфичностью связываются не только с одной целью, но сразу с двумя белками. К примеру, среди выявленных соединений оказались паритрапревир, тенипосид и дегидроэрготамин.
Данная работа демонстрирует возможности применения высокопроизводительных вычислений для борьбы с COVID-19.