超强DGX-2加速抗新冠病毒药物研究，助力打赢抗 “疫” 战
2020-10-10 17:09
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案例简介
• 上海交通大学魏冬青教授领导的研究团队当前借助人工智能技术进行抗病毒药物研究，并主要关注于三个方面：探索八肽对抗新冠病毒的可能性、研究新冠病毒感染机制，和抗病毒疫苗设计。
• 本案例中，通过５台NVIDIA DGX-2人工智能超级计算机，使原本需要1到2个月才能完成的模拟计算，缩短至1到2天，计算速度极大提升使得药物的研究效率得到大幅提升。
• 本案例主要应用到 NVIDIA DGX-2人工智能计算平台
Case Introduction
• The current research work of the team led by Professor Wei Dongqing of Shanghai Jiao Tong University is using AI technology to conduct antiviral drug research, and mainly focuses on three aspects: the possibility of octapeptides against the COVID-19, the mechanism of COVID-19 infection, and antiviral vaccine design.
• In this case, through 5 NVIDIA DGX-2 AI supercomputers, the simulation calculation that originally took 1 to 2 months to complete was shortened to 1 to 2 days, and the calculation speed was greatly improved, which greatly improved the efficiency of drug research.
• The major products utilized in the case is NVIDIA DGX-2
背景
如今，人工智能技术已经被广泛应用于医疗健康领域，从辅助治疗到药物筛选，再到新药研发等，都发挥了重要作用。在此次抗击疫情的战役中，人工智能技术也发挥着重要作用，尤其是在最受大家关心的抗新冠病毒药物筛选和疫苗研发工作中，在人工智能技术支持下，不断有研究团队发布新的研究成果。
其中，由上海交通大学魏冬青教授所领导的研究团队就正在借助人工智能技术进行抗病毒药物研究。魏冬青教授任职于上海交通大学生命科学技术学院，主要从事计算结构生物学与生物物理学研究。其在日常研究当中就大量应用人工智能技术，借助于计算机辅助，通过分子动力学模拟实验进行药物筛选、发现及设计研究。
早在疫情爆发之初，魏教授就带领团队第一时间投入到了抗新冠病毒药物的研究当中。其当前的研究工作主要关注于三个方面：探索八肽对抗新冠病毒的可能性、研究新冠病毒感染机制，和抗病毒疫苗设计，并已取得了阶段性的成果。
挑战
在医药学研究中，利用分子动力模拟实验进行药物研究是件十分庞杂的工作。在这个过程中会涉及大量的非结构性数据，有时还存在数据较少、负样本不足乃至数据不平衡等情况，需要人工智能技术的帮助，来解决药物研究过程中信息杂乱的问题，从而实现针对病毒、蛋白酶、靶标和化合物的自动化药物打分、评估，进而进行自动化的药物筛选。
而且，现今分子种类众多，在一些全球最大的数据库中，其所包含的分子数量更是超过3000万种。如果需要再进一步研究蛋白质之间的相互作用，其所涉及的计算量更是将会达到天文级的计算水平，面对如此复杂的模拟过程和庞大的计算量，唯有最先进的人工智能技术与计算平台才能够帮助研究者实现突破性的科研成果。
在药物筛选过程中，研究团队需要对几十万种分子进行分子动力学模拟计算，面对如此大规模的计算量，如按照目前常规的算力条件，团队需要１到２个月的时间才能完成全部模拟。但是疫情面前，时间就是生命。
方案
考虑到在疫情肆虐的时期，需要在最短的时间内，以最快的速度研究出能够有效的药物，魏教授的团队基于日常研究实验中对于各类计算平台的应用感受，最终决定采用５台NVIDIA DGX-２人工智能超级计算机作为核心算力，用于此次的研究。
DGX-2人工智能超级计算机是NVIDIA GPU计算和存储能力的集大成者，其配置了16张NVIDIA Tesla V100 GPU， 可扩展架构使得模型的复杂性和应用的规模不受传统架构局限性的限制，由多台DGX-2组成的GPU集群更是可以轻松应对数据科学各种复杂的AI和HPC挑战。
搭载了NGC的DGX-2真正实现了软硬一体，即插即用。NGC 是NVIDIA针对GPU优化的AI和HPC软件堆栈的容器平台，提供超过50种相关应用和框架的镜像，简化了软件部署流程和软硬件协同调优流程。通过NGC，NVIDIA能够为用户提供经过特别优化处理的容器镜像，进一步优化提升计算能力。
由于DGX-2已搭载了NGC，因此用户无需再担心会在运行应用时遇到编译流程复杂、应用优化需与最新硬件适配、AI领域实验复现和环境管理难等问题，从而实现快速部署快速应用，可以实现即插即用。这一点，在像此次这般应对突发状况，需要争分夺秒的情况下，显得尤为重要。
影响
有了超高性能的计算资源助力，再配合先进的医学研究深度学习软件，团队的药物研究进程得到了极大地提速，原本需要1到2个月才能完成的模拟计算，如今只用1到2天就完成了，计算速度极大提升使得药物的研究效率得到大幅提升。
目前魏教授带领的研究团队已经取得了阶段性的成果。在抗新冠病毒药物研究方面，目前研究团队已通过实验证明一种八肽能够对新型冠状病毒起到一定抑制作用，现在团队正在合成设计的多肽，后续将交由深圳和上海疾控中心进行药效评估。此外，研究团队正在对中医药提取物中的分子进行模拟计算，筛选出有潜力的分子物质，以确定哪些中医药材能够用于新冠肺炎疫情的治疗当中。
为尽快确认传染源和传播途径、制定高效的防控策略，研究团队还在借助于DGX-2系统，通过对新冠病毒的spike-蛋白的结构进行模拟计算，以揭示其与人ACE2蛋白作用并介导传染人的分子作用通路。
另外，在抗病毒疫苗设计方面，研究团队也正在利用自主研发的人工智能软件A-CaMP, WeiDock, DTI-CDF等软件开展抗新冠病毒疫苗研究。相关软件主要基于深度学习人工智能算法进行疫苗设计，并利用DGX-2人工智能平台，进行超大规模模拟实验和数据训练，从而验证相关疫苗设计的有效性和安全性，甚至可以对有效佐剂提供建议。目前相关工作正在顺利进行中，预计将很快有成果呈现。
魏教授谈到，“当今许多最前沿的科学研究都对计算资源有着强大需求，DGX-2这种市场上性能最强大的AI计算平台可以说得上是助力数据科学研究的超强助手。
• 上海交通大学魏冬青教授领导的研究团队当前借助人工智能技术进行抗病毒药物研究，并主要关注于三个方面：探索八肽对抗新冠病毒的可能性、研究新冠病毒感染机制，和抗病毒疫苗设计。
• 本案例中，通过５台NVIDIA DGX-2人工智能超级计算机，使原本需要1到2个月才能完成的模拟计算，缩短至1到2天，计算速度极大提升使得药物的研究效率得到大幅提升。
• 本案例主要应用到 NVIDIA DGX-2人工智能计算平台
Case Introduction
• The current research work of the team led by Professor Wei Dongqing of Shanghai Jiao Tong University is using AI technology to conduct antiviral drug research, and mainly focuses on three aspects: the possibility of octapeptides against the COVID-19, the mechanism of COVID-19 infection, and antiviral vaccine design.
• In this case, through 5 NVIDIA DGX-2 AI supercomputers, the simulation calculation that originally took 1 to 2 months to complete was shortened to 1 to 2 days, and the calculation speed was greatly improved, which greatly improved the efficiency of drug research.
• The major products utilized in the case is NVIDIA DGX-2
背景
如今，人工智能技术已经被广泛应用于医疗健康领域，从辅助治疗到药物筛选，再到新药研发等，都发挥了重要作用。在此次抗击疫情的战役中，人工智能技术也发挥着重要作用，尤其是在最受大家关心的抗新冠病毒药物筛选和疫苗研发工作中，在人工智能技术支持下，不断有研究团队发布新的研究成果。
其中，由上海交通大学魏冬青教授所领导的研究团队就正在借助人工智能技术进行抗病毒药物研究。魏冬青教授任职于上海交通大学生命科学技术学院，主要从事计算结构生物学与生物物理学研究。其在日常研究当中就大量应用人工智能技术，借助于计算机辅助，通过分子动力学模拟实验进行药物筛选、发现及设计研究。
早在疫情爆发之初，魏教授就带领团队第一时间投入到了抗新冠病毒药物的研究当中。其当前的研究工作主要关注于三个方面：探索八肽对抗新冠病毒的可能性、研究新冠病毒感染机制，和抗病毒疫苗设计，并已取得了阶段性的成果。
挑战
在医药学研究中，利用分子动力模拟实验进行药物研究是件十分庞杂的工作。在这个过程中会涉及大量的非结构性数据，有时还存在数据较少、负样本不足乃至数据不平衡等情况，需要人工智能技术的帮助，来解决药物研究过程中信息杂乱的问题，从而实现针对病毒、蛋白酶、靶标和化合物的自动化药物打分、评估，进而进行自动化的药物筛选。
而且，现今分子种类众多，在一些全球最大的数据库中，其所包含的分子数量更是超过3000万种。如果需要再进一步研究蛋白质之间的相互作用，其所涉及的计算量更是将会达到天文级的计算水平，面对如此复杂的模拟过程和庞大的计算量，唯有最先进的人工智能技术与计算平台才能够帮助研究者实现突破性的科研成果。
在药物筛选过程中，研究团队需要对几十万种分子进行分子动力学模拟计算，面对如此大规模的计算量，如按照目前常规的算力条件，团队需要１到２个月的时间才能完成全部模拟。但是疫情面前，时间就是生命。
方案
考虑到在疫情肆虐的时期，需要在最短的时间内，以最快的速度研究出能够有效的药物，魏教授的团队基于日常研究实验中对于各类计算平台的应用感受，最终决定采用５台NVIDIA DGX-２人工智能超级计算机作为核心算力，用于此次的研究。
DGX-2人工智能超级计算机是NVIDIA GPU计算和存储能力的集大成者，其配置了16张NVIDIA Tesla V100 GPU， 可扩展架构使得模型的复杂性和应用的规模不受传统架构局限性的限制，由多台DGX-2组成的GPU集群更是可以轻松应对数据科学各种复杂的AI和HPC挑战。
搭载了NGC的DGX-2真正实现了软硬一体，即插即用。NGC 是NVIDIA针对GPU优化的AI和HPC软件堆栈的容器平台，提供超过50种相关应用和框架的镜像，简化了软件部署流程和软硬件协同调优流程。通过NGC，NVIDIA能够为用户提供经过特别优化处理的容器镜像，进一步优化提升计算能力。
由于DGX-2已搭载了NGC，因此用户无需再担心会在运行应用时遇到编译流程复杂、应用优化需与最新硬件适配、AI领域实验复现和环境管理难等问题，从而实现快速部署快速应用，可以实现即插即用。这一点，在像此次这般应对突发状况，需要争分夺秒的情况下，显得尤为重要。
影响
有了超高性能的计算资源助力，再配合先进的医学研究深度学习软件，团队的药物研究进程得到了极大地提速，原本需要1到2个月才能完成的模拟计算，如今只用1到2天就完成了，计算速度极大提升使得药物的研究效率得到大幅提升。
目前魏教授带领的研究团队已经取得了阶段性的成果。在抗新冠病毒药物研究方面，目前研究团队已通过实验证明一种八肽能够对新型冠状病毒起到一定抑制作用，现在团队正在合成设计的多肽，后续将交由深圳和上海疾控中心进行药效评估。此外，研究团队正在对中医药提取物中的分子进行模拟计算，筛选出有潜力的分子物质，以确定哪些中医药材能够用于新冠肺炎疫情的治疗当中。
为尽快确认传染源和传播途径、制定高效的防控策略，研究团队还在借助于DGX-2系统，通过对新冠病毒的spike-蛋白的结构进行模拟计算，以揭示其与人ACE2蛋白作用并介导传染人的分子作用通路。
人工智能与疫苗设计
另外，在抗病毒疫苗设计方面，研究团队也正在利用自主研发的人工智能软件A-CaMP, WeiDock, DTI-CDF等软件开展抗新冠病毒疫苗研究。相关软件主要基于深度学习人工智能算法进行疫苗设计，并利用DGX-2人工智能平台，进行超大规模模拟实验和数据训练，从而验证相关疫苗设计的有效性和安全性，甚至可以对有效佐剂提供建议。目前相关工作正在顺利进行中，预计将很快有成果呈现。
魏教授谈到，“当今许多最前沿的科学研究都对计算资源有着强大需求，DGX-2这种市场上性能最强大的AI计算平台可以说得上是助力数据科学研究的超强助手。
