Metode AI Argonne mengungkap misteri interaksi sel virus-manusia SARS-CoV-2

Upaya AI kolaboratif yang mengungkap misteri SARS-CoV-2 memenangkan Penghargaan Khusus Gordon Bell yang bergengsi


Asosiasi Mesin Komputasi (ACM) diberikan penghargaan pertama ACM Hadiah Khusus Gordon Bell untuk Berbasis Komputasi Kinerja Tinggi COVID-19 Penelitian untuk tim peneliti multi-institusi yang mencakup Departemen Energi AS (KELINCI BETINA) Laboratorium Nasional Argonne.

Tim ini dipilih untuk pekerjaannya,Simulasi Multiskala Berbasis AI Menerangi Mekanisme SARS-CoV-2 Spike Dynamics, “yang menjelaskan bagaimana SARS-CoV-2 virus menyusup ke sistem kekebalan manusia, memicu reaksi berantai virus ke seluruh tubuh. Penghargaan itu diumumkan pada November. 19 di SC20, Konferensi Internasional untuk Komputasi Berkinerja Tinggi, Jaringan, Penyimpanan, dan Analisis, diadakan hampir tahun ini.

Kami sangat senang telah memenangkan penghargaan bergengsi ini, ”kata Arvind Ramanathan, seorang ahli biologi komputasi Argonne dan salah satu peneliti utama dalam proyek tersebut. orang Intinya adalah untuk mendorong batasan dari apa yang dapat kita lakukan AI. Kemampuan untuk mengatur skala simulasi dan penggunaan yang begitu besar AI mendorong beberapa faktor adalah kunci dari pekerjaan ini. “

Mendukung kolaborasi besar organisasi penelitian dan disiplin ilmu, Argonne mengeksplorasi penggunaan kecerdasan buatan dan sumber daya komputasi berkinerja tinggi untuk mempelajari, dengan sangat rinci, dinamika kompleks protein lonjakan, salah satu protein utama dalam SARS-CoV-2 virus. Penelitian ini sebagian didukung oleh Laboratorium Bioteknologi Virtual Nasional DOE dengan dana dari Coronavirus CARES Act.

Tim, terdiri dari hampir 30 peneliti di seberang 10 organisasi, mencoba memahami bagaimana protein itu mengikat dan berinteraksi dengan salah satu titik kontak pertama dengan sel manusia, ACE2protein reseptor. Pengikatan itu memulai serangkaian peristiwa yang pada akhirnya memungkinkan membran virus dan sel manusia menyatu, memungkinkan SARS-CoV-2 virus untuk masuk dan menginfeksi inang.

Protein tidak statis, mereka memiliki berbagai macam gerakan yang menjangkau beberapa rentang waktu dan panjang dan tidak selalu dipahami gerakan mana yang penting, catat Arvind Ramanathan, seorang ahli biologi komputasi Argonne dan rekan peneliti utama dalam proyek tersebut. Untuk memahami dan mensimulasikan tindakan tersebut membutuhkan sejumlah besar data dan sumber daya komputasi.

Mengembangkan simulasi protein lonjakan yang masuk akal saja dapat membuat sistem besar yang terdiri dari kira-kira 1.8 jutaan atom dan simulasi dapat terdiri dari kumpulan data besar yang membebani sumber daya bahkan superkomputer terbesar. Agar data lebih dapat diakses untuk interpretasi, tim mengembangkan metode pembelajaran mesin yang dapat meringkas data dalam volume besar.

Salah satu hal utama yang memungkinkan metode ini kami lakukan adalah menentukan apa yang menarik, apa yang penting, bahkan hal-hal yang tidak terlihat oleh mata manusia, ”kata Ramanathan. orang Jadi, saat Anda melihat lebih dalam menggunakan simulasi, Anda mulai melihat perubahan signifikan dalam struktur protein, yang memberi tahu kami tentang bagaimana protein lonjakan terbuka sehingga dapat berinteraksi dengan protein. KARTU AS2 reseptor. “

Seiring dengan bertambahnya ukuran sistem yang mereka kerjakan, tim menghadapi tantangan untuk menskalakan semua data agar berjalan lancar pada sistem superkomputer terbesar dan terbaik saat ini, serta komponen utamanya.

Karena banyak dari model pembelajaran mesin yang mereka latih tentang simulasi besar ini perlu diskalakan secara efisien untuk digunakan pada superkomputer, mereka bermitra dengan NVIDIA, pemimpin dalam GPU dan desain kecerdasan buatan, untuk menjalankan model secara efektif di Summit, di KELINCI BETINALaboratorium Nasional Oak Ridge. Tim juga memanfaatkan banyak superkomputer AS teratas, termasuk Theta di Argonne; Frontera / Longhorn di Texas Advanced Computing Center; Komet di San Diego Supercomputing Center; dan Lassen di KELINCI BETINALawrence Livermore National Laboratory, menemukan cara alternatif untuk menangani banjir data.

Mengingat kompleksitas data, mencoba memahami KARTU AS2 interaksi lonjakan reseptor tampaknya hampir tidak mungkin pada skala ini, ”Ramanathan mengaku. orang Salah satu hal yang kami tunjukkan dengan jelas adalah bahwa kami dapat menjalankan pengambilan sampel dari konfigurasi dinamis ini, mendorong gagasan yang dapat kami gunakan AI untuk menjembatani skala yang berbeda ini. “

Data yang dihasilkan, sejauh ini, memberikan wawasan baru tentang bagaimana wilayah batang protein lonjakan mengubah gerakan keseluruhannya saat berinteraksi dengan KARTU AS2 reseptor, katanya. Pada akhirnya, jenis wawasan yang diperoleh dari kombinasi pembelajaran mesin dan simulasi yang sangat terkait ini akan membantu memfasilitasi penemuan antibodi atau vaksin.

Artikel tim,Simulasi Multiskala Berbasis AI Menerangi Mekanisme SARS-CoV-2 Spike Dynamics, ”akan muncul di Jurnal Internasional Aplikasi Komputasi Kinerja Tinggi, 2020.

Riset ini didukung oleh Exascale Computing Project, sebuah upaya kolaboratif dari AS KELINCI BETINA Kantor Ilmu Pengetahuan dan Administrasi Keamanan Nuklir Nasional, dan KELINCI BETINALaboratorium Bioteknologi Virtual Nasional dengan pendanaan dari Coronavirus KEKUATIRAN Bertindak. Pekerjaan ini menggunakan sumber daya, layanan, dan dukungan dari COVID-19 HPC Konsorsium.

Laboratorium Nasional Argonne mencari solusi untuk menekan masalah nasional dalam ilmu pengetahuan dan teknologi. Laboratorium nasional pertama di negara itu, Argonne, melakukan penelitian ilmiah dasar dan terapan terdepan di hampir setiap disiplin ilmu. Peneliti Argonne bekerja erat dengan para peneliti dari ratusan perusahaan, universitas, dan federal, lembaga negara bagian dan kota untuk membantu mereka memecahkan masalah spesifik mereka, memajukan kepemimpinan ilmiah Amerika dan mempersiapkan bangsa untuk masa depan yang lebih baik. Dengan karyawan lebih dari 60 negara, Argonne dikelola oleh UChicago Argonne, LLC untuk Kantor Sains Departemen Energi AS.

Kantor Ilmu Pengetahuan Departemen Energi AS adalah pendukung terbesar penelitian dasar dalam ilmu fisika di Amerika Serikat dan sedang berupaya untuk mengatasi beberapa tantangan paling mendesak di zaman kita. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi https: // ener gy .gov / s c ience.


Diposting Oleh : http://54.248.59.145/

About the author