美國安騰Anton,全球最強生物計算專用超級計算機的前世今生

近日,瑞士創(chuàng)新企業(yè)FinalSpark公司發(fā)布了全球首款生物處理器,這一突破性技術利用人腦類器官中的生物神經(jīng)元進行驅(qū)動,其功耗比傳統(tǒng)數(shù)字處理器低一百萬倍,引發(fā)了業(yè)界對“生物計算機”的廣泛關注。這里的“生物計算機”其實指的是利用人類神經(jīng)元進行計算的新一代生物處理器,但是過去談及“生物計算”,人們更多指的是通過超級計算機提供加速、以生物大分子作為數(shù)據(jù)和研究對象的一個研究領域,至今已經(jīng)發(fā)展了幾十年。今天我們要介紹的主角,就是十幾年來在全球生物計算領域占據(jù)主導地位、默默書寫著王者傳奇的專用超級計算機安騰Anton。

超級計算機安騰Anton于2007年由美國D.E. Shaw Research機構(gòu)推出,專注于生物計算領域的分子動力學模擬加速。由于超算安騰的“目標專注”,它在執(zhí)行分子動力學模擬任務時甚至比通用超算Top500榜首的最強超算前沿 Frontier還要高出50倍以上。憑借其在高性能計算領域的出色表現(xiàn),安騰超級計算機曾兩度榮膺高性能計算領域的最高榮譽——“ACM戈登貝爾獎”。

美國安騰Anton,全球最強生物計算專用超級計算機的前世今生

安騰超級計算機 圖片來源: David E Shaw研究所

為什么超算安騰可以做到如此驚人的計算效率?

中國科學院院士、北京航空航天大學教授錢德沛在接受《中國科學報》采訪時就曾談到,“美國D. E. Shaw研究所就用專門設計的ASIC芯片搭建了分子動力學模擬專用計算機(Anton),通過算法創(chuàng)新和軟硬件協(xié)同,在分子動力學模擬中獲得了比通用計算機高出百倍的計算能效,這是非常值得我們借鑒的。

超算安騰的前世今生:出身名門,專注分子動力學加速,為推動生物計算而生

安騰超級計算機(Anton)的發(fā)明者,大衛(wèi)·E. 肖(David E. Shaw),是美國量化投資領域的領軍人物,曾任奧巴馬政府科技顧問,同時也是亞馬遜創(chuàng)始人貝索斯的昔日上司?!陡2妓埂冯s志贊譽他為“量化投資之王”,其個人資產(chǎn)約為41億美元,位居全球財富榜300名。

美國安騰Anton,全球最強生物計算專用超級計算機的前世今生

David E Shaw博士 圖片來源: 網(wǎng)絡

在臨近五十知命之際,這位金融巨擘果斷轉(zhuǎn)型投身于生物計算。因為當時David E. Shaw深刻認識到,相較于金融,生物計算對社會的影響更為深遠,更契合個人價值追求。他從朋友那里了解到,分子動力學模擬(molecular dynamics)能顯著加速從分子水平理解生命過程(biological processes),不僅推動基礎科學研究,還能加速諸如癌癥等重大疾病的藥物研發(fā)。

然而長久以來,分子動力學模擬因計算效率低下的問題,難以在業(yè)務場景中應用。舉例來說,人體內(nèi)典型的大分子蛋白質(zhì)往往由幾十萬到上百萬個原子構(gòu)成,假設用分子動力學模擬方法計算模擬一個有著50萬原子的蛋白質(zhì)的0.001秒的瞬間動態(tài),即使動用10000顆CPU并行計算,也需要耗費超過100年的時間。

為突破這一技術難題,David E. Shaw利用他在金融市場積累的財富,首先組建了一支由全球最頂尖博士組成的精英隊伍。在當年,他給每位博士開出的年薪高達10萬美元,這幾乎是常規(guī)科研崗位薪資的2-3倍。

David E. Shaw與團隊的策略,是借助超算來解決計算效率低下的問題。

為什么選擇用超算來破局?這是因為超算具有極高的計算速度和處理能力,能夠在極短的時間內(nèi)處理龐大的數(shù)據(jù)和復雜的計算任務,一直用來解決解決復雜的科學、工程和商業(yè)問題。

而Shaw博士和他團隊的創(chuàng)新之舉是,他們認為術業(yè)應有專攻,區(qū)別于通用超算的廣泛應用場景,他們專門設計出了一款能夠?qū)iT應用在生物計算場景,專注于分子動力學模擬加速的超級計算機——這便是安騰誕生的故事。

為了實現(xiàn)專用這一目標,在硬件上,超算安騰的芯片、主板、布線都由D. E. Shaw研究所特殊設計。通過特殊設計的專用芯片,可以盡可能減少數(shù)據(jù)的傳輸和運算,在芯片上分區(qū)域、分精度計算不同任務,突破制約分子模擬速度的瓶頸——原子間相互作用力的計算。與硬件相匹配的是軟件,D. E. Shaw研究所也專門設計了適配安騰的動力學模擬軟件Desmond。

于是,在2007年,這一群技術天才們終于研發(fā)成功,這臺專用超級計算機正式問世,并命名為安騰(Anton)。

安騰之名,取自“顯微鏡之父”安東·范·列文虎克(Anton van Leeuwenhoek),因為他制作了高精度光學儀器,并首次利用這些儀器觀察到各種各樣的生物體和細胞類型,開啟了對微觀世界探索的新紀元。超算安騰,正是對這份探索精神的傳承與超越,于計算領域中續(xù)寫探索微觀世界的新篇章。

超算安騰極大提升藥物研發(fā)效率  技術價值被資本市場高度認可

在超算安騰問世后,它的技術價值真正被廣泛知曉,就是在2016年它幫助美國AI制藥公司Relay Therapeutics成功研發(fā)了一款治療膽管癌的藥物,一舉打破了藥物研發(fā)領域的“雙十”魔咒,即研發(fā)一款新藥的投入至少需要十年、十億美金以上。

2016年,Relay在超算安騰的支持下,對藥物靶點和成藥小分子的結(jié)構(gòu)進行分子動力學模擬和篩選設計,僅用18個月、不到1億美金就確認了一款用于治療膽管癌的高選擇性FGFR2抑制劑藥物RLY-4008的結(jié)構(gòu),并且順利進入了美國FDA的臨床II期試驗,極大程度地縮短了從藥物發(fā)現(xiàn)到臨床前研究近90%的投入時間和成本。

為何超算安騰可以將藥物研發(fā)效率提升如此之高?

首先,Relay重塑了藥物研發(fā)的技術路徑,將行業(yè)內(nèi)對于蛋白質(zhì)靶點的理解從過去的靜態(tài)視圖轉(zhuǎn)變?yōu)榛诘鞍踪|(zhì)運動的動態(tài)視圖,從傳統(tǒng)的基于蛋白質(zhì)靜態(tài)的藥物設計(Structure-based  Drug  Design,SBDD)轉(zhuǎn)向基于蛋白質(zhì)動態(tài)的藥物設計(Motion Based Drug Design(TM),MBDD)。

美國安騰Anton,全球最強生物計算專用超級計算機的前世今生

圖片來源:Relay官方

同時,Relay開創(chuàng)性地構(gòu)建了基于運動的藥物設計平臺——Dynamo Platform,該平臺集成了8種實驗技術(例如室溫晶體學等)和8種計算方法(例如分子動力學模擬等),用于落地Relay提出的MBDD藥物研發(fā)路徑。

在完成整個MBDD的過程中,Dynamo平臺的底層都是通過超算安騰來支撐進行模擬計算。

除了確認RLY-4008結(jié)構(gòu)的案例外,Relay還曾試圖研究野生型和突變型蛋白質(zhì),并使用如室溫X射線和冷凍電鏡,然后再用超算安騰來模擬蛋白質(zhì)隨時間變化的影像。與其他藥物研發(fā)公司相比,Relay宣稱其模擬速度比他們快上100倍。 對于一個有100萬個原子基準蛋白的衛(wèi)星煙草花葉病毒,在傳統(tǒng)硬件上(Nvidia V100)需要271天才能完成,而在超算安騰上只需要一天。

資本市場對Relay Therapeutics的高認可度,也間接證明了超算安騰的技術價值。

Black Diamond與Relay Therapeutics同為專注于藥物小分子研發(fā)的平臺,并且兩者均僅有一個藥物進入臨床一期候選階段,但在首次公開募股(IPO)當天,兩者市場估值呈現(xiàn)出明顯差異。Black Diamond當天市值12.24億美元,而Relay Therapeutics當天市值是Black Diamond的兩倍多,為30.45億美元。

Relay Therapeutics之所以能贏得資本市場的如此青睞,是因為它與David E. Shaw研究所的簽署了獨家戰(zhàn)略合作伙伴關系,協(xié)議約定,雙方將合力進行特定靶點化合物的研發(fā)與商業(yè)化。雙方科學家需要在每一個項目上合作,充分利用David E. Shaw研究所的計算建模技術,尤其是通過安騰超級計算機來研究蛋白質(zhì)的動態(tài)行為,特別聚焦在藥物發(fā)現(xiàn)階段提出動態(tài)基礎假設和識別先導化合物。

可見,超算安騰不僅是生物計算領域的一項革命性創(chuàng)新,更是推動藥物研發(fā)進入新時代的強力引擎。安騰超級計算機不僅代表了計算技術向?qū)I(yè)化的深度探索,預示著生物科學與計算科學交叉融合的無限可能,也證明了專注于細分領域的深度技術創(chuàng)新能夠帶來顛覆性的改變。未來,類似超算安騰這樣尖端科技將在加快疾病治療進程、推動精準醫(yī)療實踐方面扮演愈發(fā)重要的角色,持續(xù)鼓舞著科研工作者與企業(yè)勇闖科研無人區(qū),不懈追求創(chuàng)新突破。

本文轉(zhuǎn)載自:,不代表科技訊之立場。原文鏈接:http://v.mrkbao.com/news/11120240626083216252591244.html

陳晨陳晨管理團隊

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