Вычислительный кластер компании «Т-Платформы» применяется для моделирования биополимеров и разработки новейших лекарственных препаратов

Основной профиль деятельности Научно-исследовательский института эпидемиологии и микробиологии имени почётного академика Н.Ф.Гамалеи (НИИЭМ им. Н.Ф. Гамалеи) - решение фундаментальных проблем в области эпидемиологии, медицинской и молекулярной микробиологии, инфекционной иммунологии. Особое место в этих исследованиях занимает анализ распространения и эпидемиологические особенности особо опасных инфекционных заболеваний, исследования молекулярных основ развития инфекционного процесса, изучение закономерностей возникновения и эпидемиологического проявления природных очагов болезней человека, исследование проблем общей и инфекционной иммунологии, а также разработка новых средств диагностики, лечения и профилактики инфекционных болезней. 

Для моделирования и компьютерного тестирования разрабатываемых фармацевтических препаратов несколько лет назад руководством института было принято решение о приобретении высокопроизводительного вычислительного комплекса, адаптированного для решения такого рода задач. К началу этого года объем выполняемых на кластере работ настолько возрос, что мощности вычислительных узлов не хватало для решения поставленных задач, и было принято решение о его модернизации. В результате производительность кластера была увеличена вдвое. 

В настоящее время одним из основных направлений исследований, проводимых на базе кластера «Т-Платформы», является создание новых препаратов для лечения хронических бактериальных инфекций, вызванных хламидиями. Известные ныне антибиотики эффективны лишь в отношении острых форм хламидиоза, а для хронических форм, представляющих наибольшую проблему в развитии тяжелых осложнений, приводящих к бесплодию, патологии беременности, артритам, не существует эффективных терапевтических средств. Вычислительные мощности кластера используются для моделирования белков хламидий – мишеней будущих лекарственных препаратов, а также для проведения виртуального скрининга, позволяющего отобрать вещества, которые с наибольшей вероятностью будут поражать выбранные мишени. На сегодняшний день уже завершен первый этап скрининга и отобраны вещества, потенциально способные подавлять один из главных факторов патогенности хламидий. Некоторые из них уже показали антихламидийную активность in vitro, а в ближайшее время планируется расширить спектр тестируемых потенциальных ингибиторов. 

Основой модернизированного кластера Института им. Н.Ф. Гамалеи является универсальная система T-Blade 1.1 с 10-ю вычислительными узлами на базе процессоров Intel Xeon X5670. Пиковая производительность кластера – 2,5 Тфлопс, а реальная эффективность, продемонстрированная на тесте Linpack, превысила 85%. 

«Ежегодно хламидиозом заболевает ежегодно около 100 млн. человек во всем мире, а в России его распространение принимает эпидемический характер. При этом от 50 до 80% хламидиозов протекает в хронической форме, - говорит Наиля Зигангирова, руководитель лаборатории хламидиозов НИИЭМ им. Н.Ф. Гамалеи. – В этой связи приоритетной становится задача разработки фармацевтических препаратов, позволяющих эффективно бороться с хламидиозом. Наши исследования в этой области потребовали решения задач симуляции молекулярной динамики и виртуального скрининга больших баз химических веществ. Однако без применения вычислительного кластера такие расчеты могли растянуться на многие годы и потребовали бы больших капиталовложений. Теперь же мы получили возможность существенно сократить сроки и стоимость исследований за счет замены значительной части лабораторных экспериментов компьютерным моделированием». 

«Вычислительные комплексы нашей компании успешно применяются для биомедицинских исследований многими научными центрами в России и за ее пределами. Теперь все преимущества таких систем стали доступны ученым Института Гамалеи, работающим над решением ряда ключевых задач современной науки, - говорит Всеволод Опанасенко, генеральный директор компании «Т-Платформы». – Уверен, что применение современных горизонтально масштабируемых кластеров позволит им сделать еще множество важных для современной науки открытий».