- Новый движок AGIQ ResonDock значительно ускоряет процесс виртуального скрининга молекул, сокращая время с месяцев до часов.
- Технология использует GPU и квантово-вдохновлённую резонансную эволюцию для эффективного поиска оптимальных поз лиганда в белковых мишенях.
- ResonDock открывает новые возможности для фармацевтики, позволяя университетам и стартапам бесплатно тестировать софт и проводить ускоренный поиск кандидатов на лекарства.
Разработка новых лекарств требует перебора миллионов молекул-кандидатов для выявления тех, которые максимально эффективно связываются с белковыми мишенями. Традиционные методы виртуального скрининга, такие как AutoDock Vina, при работе на CPU требуют сотни дней для анализа библиотек из сотен тысяч молекул. Это ограничивает масштабы исследований и замедляет цикл разработки лекарств. В ответ на эту проблему разработчики AGIQ представили систему ResonDock, которая кардинально сокращает время виртуального докинга, используя вычислительные возможности графических процессоров.
Технология AGIQ ResonDock основана на резонансной эволюции — подходе, ранее успешно применённом в решении NP-трудных комбинаторных задач. Здесь концепция состояния изменена: теперь под состоянием понимается не набор булевых переменных, а позиция лиганда в пространстве, включающая его трёхмерное положение, ориентацию и конформацию. Оптимальность определяется минимизацией энергии взаимодействия лиганда с белком, что обеспечивает максимальную силу связывания. Благодаря распараллеливанию на GPU с тысячами ядер одновременно обрабатываются миллионы кандидатов, что существенно ускоряет процесс.
Для вычисления энергии взаимодействия не происходит затратных посекундных расчётов для каждой новой позиции — вместо этого белок предварительно «запекается» в энергетическую сетку, где каждый участок хранит значение различных сил взаимодействия. Это нововведение позволяет за считанные миллисекунды оценивать потенциальные позы лиганда, используя быстрое обращение к предвычисленным значениям.
Практическая проверка AGIQ ResonDock была проведена на популярной модели белковой мишени — главной протеазе коронавируса (6LU7). При обработке 100 тысяч случайных лигандов на видеокарте RTX 3090 программа справилась всего за 35,6 часа, в то время как стандартный AutoDock Vina на CPU занял бы около 115 суток на одном ядре, или примерно сутки на 100-ядровом кластере. Таким образом, разработка демонстрирует ускорение в 70–100 раз, которое можно ещё улучшить при использовании более мощных GPU.
Современные методы машинного обучения порождают множество новых молекул, но их быстрая фильтрация становилась узким местом. Соединение генеративных моделей с ResonDock позволяет в кратчайшие сроки отсеять неудачные кандидаты и таким образом ускорить цикл исследований. Кроме того, технология способствует демократизации виртуального скрининга, поскольку для запуска достаточно стандартной игровой видеокарты, а разработчики предоставляют бесплатные тестовые ключи для университетов и стартапов.
По качеству предсказаний ResonDock близок к индустриальным стандартам: корреляция с экспериментальными данными сопоставима с AutoDock Vina, что подтверждает его пригодность для предварительного отбора. Предлагаемый подход комбинирует быстрый скрининг ResonDock с последующей более точной оценкой меньшего числа отобранных молекул традиционными методами и молекулярной динамикой, значительно ускоряя тем самым весь процесс.
В итоге AGIQ ResonDock становится многообещающим инструментом для фармацевтической индустрии и научных учреждений, способным сократить время и стоимость поиска новых лекарственных соединений, повышая тем самым эффективность и доступность исследований.
