COVID-19: Exscalate4Cov chiama a raccolta chimici computazionali ed esperti in AI

Il Progetto Exscalate4Cov, che riunisce 18 istituzioni e centri di ricerca in sette Paesi europei, tra cui l'Università Statale di Milano - che partecipa con il gruppo di modellistica molecolare coordinato dai professori Giulio Vistoli e Alessandro Pedretti del dipartimento di Scienze farmaceutiche -, ha appena concluso la campagna di virtual screening più complessa mai realizzata. Sono stati simulati 71,6 miliardi di molecole sui 15 siti attivi di interazione del virus per un totale di 1.074 miliardi di complessi generati. La simulazione, effettuata in 60 ore con una capacità di 5 milioni di molecole simulate al secondo, ha prodotto oltre 65 TeraByte di dati. Questo risultato rappresenta l’analisi più approfondita dell’interazione del virus con possibili farmaci ad oggi disponibile.

Ciò è stato possibile grazie alla potenza di calcolo del supercomputer industriale più potente al mondo, HPC5 DI Eni (81 petaflop: milioni di miliardi di operazioni al secondo) e di Marconi100 di CINECA, al software di screening virtuale, accelerato dal Politecnico di Milano e da Cineca, e alla biblioteca molecolare Exscalate di Dompé.

La simulazione rappresenta un nuovo traguardo per la ricerca in questo ambito. Come termine di paragone, è 300 volte più grande e 500 volte più veloce di quella realizzata negli stati USA a giugno di quest’anno.

I dati ricavati saranno condivisi con la comunità scientifica e confluiranno nell’iniziativa MEDIATE
(MolEcular DockIng AT homE), con cui Exscalate4Cov intende coinvolgere il più ampio numero di chimici computazionali e di esperti in intelligenza artificiale e algoritmi predittivi nella battaglia contro il Covid-19. L'invito di Exscalate4Cov con MEDIATE è contribuire con simulazioni e analisi predittive alla ricerca di molecole ad attività antivirale. L’iniziativa MEDIATE, in particolare, si prefigge di raccogliere ed elaborare tutti i contributi ricevuti con l’obiettivo di creare la prima libreria crowdsourcing di potenziali inibitori della SARS-COV-2, ottenuta considerando le proteine virali più rilevanti e combinando il maggior numero possibile di approcci computazionali diversificati. Le molecole più promettenti così selezionate saranno quindi testate e la loro efficacia sarà sperimentalmente validata. In questo modo i ricercatori coinvolti avranno l’opportunità di verificare i loro modelli predittivi e arricchire i risultati scientifici.

Per supportare questo progetto, l’iniziativa MEDIATE mette a disposizione di tutta la comunità scientifica sia una serie di librerie di molecole opportunamente selezionate e preparate sia una collezione di strutture tridimensionali dei principali target terapeutici di SARS-COV-2, corredate dai risultati di estese simulazioni di dinamica molecolare con la mappatura di tutti i siti allosterici e ortostatici. Infine, il progetto Exscalate4Cov offre 10,000,000 ore di calcoli presso il CINECA per supportare ulteriormente questi preziosi contributi.