Симуляции молекулярной динамики (MD) — один из незаметных «рабочих инструментов» современного биологического и медицинского исследования: они помогают ученым понимать, как движутся белки, как связываются лиганды и как биологические молекулы взаимодействуют во времени.
Лиганд (от лат. ligare — «связывать») — это атом, ион или молекула, которая связывается с центральным атомом или ионом (часто металла) или с большой биологической молекулой, такой как белок или ДНК, образуя комплексные соединения, например, в химии, или участвуя в биохимических процессах, например, как нейромедиатор.
GROMACS — это инструмент для MD‑симуляций, созданный с упором на скорость, гибкость и точность. Он позволяет моделировать сложные молекулярные системы, прогнозировать взаимодействия и проверять гипотезы ещё до проведения хотя бы одного лабораторного эксперимента.
Оптимизация GROMACS для комплексных вычислительных решений AMD «от начала до конца» открывает путь к более точному проектированию с помощью ИИ, более разумной приоритезации кандидатов в лекарства и, в конечном итоге, к более быстрому прогрессу на пути к новым препаратам.
«Повышение производительности молекулярной динамики на оборудовании AMD не просто ускоряет сегодняшние симуляции — оно помогает строить завтрашние интеллектуальные системы для поиска лекарств. Обеспечение более быстрых, масштабируемых и физически обоснованных данных продвигает большинство направлений разработки лекарств, основанных на данных и моделях», — говорит Хейкки Кяснянен, руководитель направления молекулярного поиска и моделирования в Orion Pharma.
Ускоренное создание ценности с AMD
Сильная сторона GROMACS — аппаратная универсальность. Программный пакет можно запускать на ПК или рабочей станции, выполняя небольшие симуляции с ускорением на CPU или на одной GPU; либо масштабировать на систему с несколькими GPU; либо разворачивать на HPC‑кластере уровня дата‑центра для более амбициозных задач.
Эта гибкость означает, что исследователи могут включать GROMACS в свои конвейеры разработки: начинать с малого и при необходимости наращивать мощности — без переписывания кода или изменения рабочих процессов.
Оптимизируя GROMACS под масштабируемые комплексные вычислительные решения AMD — такие как ускорители AMD Instinct™ и программный пакет AMD Enterprise AI Suite, в частности микросервисы инференса (Inference Microservices) и шаблоны решений (Solution Blueprints), — можно сократить недели ручной работы до часов.
Модульная и открытая природа Enterprise AI Suite позволяет исследователям минимизировать время перехода от экспериментов с ИИ к промышленному использованию, получая такие преимущества, как:
- Воспроизводимость экспериментов in silico: компоненты AMD Enterprise AI Suite — AIMs и Solution Blueprints — обеспечивают стандартизированные протоколы, уменьшая влияние человеческого фактора и гарантируя воспроизводимые результаты.
- Точность симуляций: оптимизация под управлением ИИ на основе активного обучения выбирает лучшие параметры симуляции по скорости и точности, повышая доверие к вычислительным прогнозам.
- Масштабируемая производительность: один и тот же открытый код AMD ROCm™ используется на разных платформах, а такие функции, как разделение GPU (GPU partitioning), позволяют проводить исследования на всём — от ноутбуков до самых быстрых суперкомпьютеров мира.
- Экономическая эффективность: масштабирование позволяет запускать больше симуляций параллельно, ускоряя отбор наиболее подходящих кандидатов для экспериментов. Это снижает зависимость от дорогих лабораторных испытаний, уменьшает затраты и делает практики «мокрой» лаборатории более устойчивыми.
Более быстрые и масштабируемые вычисления позволяют исследователям находить новые возможности в MD‑симуляциях, обеспечивая значительно более широкую автоматизацию конвейера и новые прорывы в исследованиях наук о жизни. Простота развертывания GROMACS вместе с AMD Enterprise AI Suite продолжает обширную предыдущую работу в этом направлении.
Взгляд в будущее
Сближение высокопроизводительных вычислений, автоматизации на базе ИИ и открытой науки переопределяет границы возможного в молекулярном моделировании.
Когда GROMACS оптимизирован под вычислительные платформы AMD и управляется с помощью AMD Enterprise AI Suite, становится возможным ускорить циклы проектирования‑синтеза‑тестирования‑анализа DMTA. На примере совместной работы AMD с AstraZeneca и Orion Pharma это может привести к ускоренному скринингу кандидатов, снижению затрат на RD и улучшению показателей устойчивости.