Nopeutetusta lääketutkimuksesta apua lääketieteen tarpeisiin
”Aiomme aloittaa uusien laajakirjoisten viruslääkkeiden kehityksestä ja testata biljoonia molekyylejä kymmeniin toimiviin viruksen osiin.”
Teollisuudessa ja tieteen eri aloilla on suoritettava monia tärkeitä laskentatehtäviä, jotka ovat hankalia perinteisille supertietokoneillekin. Esimerkkejä tällaisista monimutkaisista ongelmista ovat liikennevirtojen optimointi sekä kemian ja fysiikan aloilla uusien lääkkeiden ja materiaalien kehityksessä vastaan tulevat numeeriset ongelmat. Nykyisellään voi kestää yli 13 vuotta, että uusi lääke etenee yhdisteiden ensimmäisestä löytämisestä kliinisiin kokeisiin ja hyväksyntäprosessiin kaikkien pykälien mukaisesti. Oman mutkansa matkaan tuo prosessin huono onnistumisaste: alle 10 prosenttia kliinisistä kokeista onnistuu, vain yksi 5 000 lääkkeestä päätyy markkinoille ja markkinoille pääsevät lääkkeetkin sopivat usein vain osalle potilaita. Tämän tehottomuuden ja heikon onnistumisprosentin vuoksi uusien lääkkeiden kehittämiskustannukset kohoavat pilviin. LIGATE-hankkeen tiimi pyrkii ratkaisemaan nämä ongelmat yhdistämällä uuden sukupolven tekoälyn, mallinnuksen ja simulointialustat. ”Hyödynnämme laskentaresursseja ja edistyneitä konealgoritmeja, joita ei ole aiemmin ollut käytettävissä”, sanoo Andrea Beccari, EXSCALATEn pääjohtaja biolääketieteen alan yrityksessä Dompé farmaceutici. ”Tavoitteemme on kehittää täysin integroitu lääkekehityksen suurteholaskenta-alusta, jota ei ole suunnattu koodauksen asiantuntijoille, vaan tutkijoille, joiden pitää päästä testaamaan teorioitaan paljon nykyistä nopeammin.” Yhteenliittymän jäsenet lupaavat käyttäjille jopa ”suurinta nopeutta ja parasta tarkkuutta”. Jos ilmenee kiireellisiä laskentatarpeita – kuten vastikään koronaviruspandemian aikana – järjestelmä voi suorittaa tietokonemallinnukseen perustuvia (in silico) lääketutkimuksia alle päivässä. Toisin kuin nykyiset järjestelmät, LIGATE pystyy huomioimaan sairauden monimutkaisuuden kokonaisuudessaan ja sen aiheuttamat ongelmat koko elimistössä. Toinen alustalla saavutettu etu on eläinkokeiden tarpeen väheneminen. ”Aiomme aloittaa uusien laajakirjoisten viruslääkkeiden kehityksestä ja testata biljoonia molekyylejä kymmeniin toimiviin viruksen osiin (helikaasi, polymeraasi, proteaasi jne.)”, Beccari kertoo. ”Sitten parhaat yhdisteet validoidaan kokeellisesti.” Hankkeen täydet tulokset ovat saatavilla vasta vuoden 2023 lopussa, mutta jo tähän mennessä lupaavia läpimurtoja on saavutettu sekä ANTAREX-hankkeessa – jossa löydettiin tehokas zikaviruksen estäjä – että EXSCALATE4CoV-hankkeessa, jossa validoitiin osteoporoosilääke raloksifeeni tehokkaaksi hoidoksi koronaviruksen aiheuttamien tulehdusprosessien hoitoon.
Keywords
LIGATE, HPC, suurteholaskenta, supertietokone, teknologiat, digitaalinen suvereniteetti, kvanttilaskenta, innovaatio, vihreä IT, energiatehokas, taidot, pk-yritykset