Поиск лекарств: молекулярная динамика и генеративный дизайн молекул

Вывод одной молекулы на рынок занимает 10–15 лет, и значительная часть срока уходит на ранний этап: перебор библиотек соединений, оценку связывания с мишенью, отсев токсичных кандидатов. Виртуальный скрининг миллиардов соединений и молекулярная динамика белковых комплексов — задачи, которые на CPU-кластере считаются неделями.

Фармкомпании и исследовательские институты в России и СНГ дополнительно ограничены в аренде зарубежных GPU-облаков: и по стоимости, и по требованиям к защите интеллектуальной собственности. Собственный вычислительный узел с современными ускорителями становится базовым требованием для отдела вычислительной химии.

Конвейер объединяет три класса задач на одной GPU-платформе: предсказание структур белков (AlphaFold-подобные модели, ESM), высокопроизводительный докинг и молекулярную динамику (GROMACS, OpenMM), а также генеративные модели, предлагающие новые скаффолды с заданными свойствами.

• Скрининг библиотек в сотни миллионов соединений на GPU за дни, а не недели.
• Расчёт свободной энергии связывания (FEP) для уточнения лидеров.
• Генеративные модели (диффузионные, графовые) и предсказание ADMET-свойств.
• Очередь задач Slurm, чтобы несколько групп делили ресурс без конфликтов.

Важно: MIARCH поставляет вычислительную инфраструктуру и настраивает программное окружение. Научная валидация результатов, доклинические и клинические исследования остаются на стороне заказчика; поставляемое оборудование не является медицинским изделием.

Какие данные нужны

• Библиотеки соединений (ZINC, Enamine, собственные)
• Структуры мишеней PDB и криоЭМ
• Результаты HTS и ADMET-экспериментов