嘿丝儿科技▲你也可以！，超级计算机已经加入抗疫战争
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截至2020年3月28日 ， COVID-19呼吸道疾病全球确诊人数已超过62万人 ， 但我们对导致这一疾病的SARS-CoV-2病毒及这一疾病本身仍然所知有限 。 大规模高性能计算有助于快速总结或指出可能的方向来寻找和优化疫苗和治疗方案 。
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田纳西大学的两位科学家MicholasDeanSmith和JeremyC.Smith在ChemRxiv上于2月19日提交的论文工作（doi:10.26434/chemrxiv.11871402.v4）是在排名第一的超级计算机Summit上完成的 。 在两天的时间内 ， 通过大规模运算 ， 用REMD分子动力学获得了在一定温度范围内的SARS-CoV-2突刺蛋白模型与人类ACE2受体结合的NPT统计力学系综以及孤立突刺蛋白模型的统计力学系综 ， 通过团簇分析得到了突刺蛋白与ACE2受体结合的6种构型以及孤立突刺蛋白的6种构型；并在此基础上 ， 利用SWEETLEAD库中已知的9127个配体 ， 通过102392个分子对接计算 ， 筛选出了47个有可能破坏突刺蛋白与ACE2结合的配体 ， 30个有可能与孤立SARS-CoV-2相结合的配体；进而从这77种配体中推荐了4种已经获得美国FDA或其他国家相关机构批准的之前用于治疗其它疾病的药物 ， 其中两种是天然产物 。 然而高通量虚拟筛选是药物发现技术的初始的近似的阶段 ， 需要实验来验证 ， 而验证结果通常表明高通量虚拟筛选的成功率只有10% 。 这一方面与真实生理环境中复杂的生物物理生物化学有关 ， 也与分子对接技术中采用的模型有关 。 上述两位科学家在得到了更精确的SARS-CoV-2结构之后正在对药物预测做进一步的研究 。
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而在3月22日提交到BioRxiv上的另一项由UCSD、UCSF等机构做出的研究（https://doi.org/10.1101/2020.03.22.002386）则结合了AP-MS质谱研究与化学信息学分析 ， 从已知药物中筛选出了69种可能对Covid-19有效的药物 。 前述田纳西大学科学家筛选的药物并不在这69种之中 。 而这69种药物也同样需要通过实验（liveSARS-Cov-2infectionassays）来得到验证 。
此前在中国的Tianhe-1超级计算机系统上 ， 中国科学家通过AI模型成功实现了对新冠肺炎和非新冠肺炎CT图像的区分 。
超级计算、大数据以及人工智能等计算方法与实验手段一样 ， 是科学与新冠病毒作战的关键工具 。 全球的研究人员、企业和政府都已开始投入海量的计算资源以应对新冠危机 。 中国的天河超级计算机 ， 美国的超级计算联盟 ， 欧洲的Exscalate4CoV ， 日本的RIKEN以及新加坡的NSCC以超级计算中心为主体；Qumulo、Globus、PRACE、GENCI等企业免费开放了他们的软件、数据库和计算资源 。
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在美国科技政策办公室、美国能源部以及IBM的牵头下 ， 成立了有美国政府、企业界和学术界共同参与的COVID-19HighPerfomanceComputingConsortium（COVID-19高性能计算联盟） 。 全球研究COVID-19的科学家们都可通过网上门户https://www.xsede.org/covid19-hpc-consortium或https://www.ibm.com/covid19/hpc-consortium提交申请来获得联盟提供的超级计算资源 。
联盟的参与者包括：IBM,AmazonWebServices,GoogleCloud,Microsoft;MIT,RensselaerPolytech;AgroneNationalLab,LawrenceLivermoreNationalLab,LosAlamosNationalLab,OakRidgeNationalLab,SandidaNationalLab;NSF,NASA 。 联盟提供的计算资源包括Top500中排名第一和第二的超级计算机Summit和Sierra 。 利用这些计算资源 ， 科学家们可通过信息学、流行病学、分子模拟、健康系统响应等的大规模计算来研究与COVID-19有关的复杂科学问题 。 Top500中排名第五的Frontera也将通过大规模全原子模拟来研究COVID-19 。
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