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Structura utilise la percée de la microscopie pour accélérer la création de vaccins COVID-19

Dans la course mondiale pour apprivoiser la propagation du COVID-19, les chercheurs scientifiques et les sociétés pharmaceutiques doivent d’abord comprendre la structure protéique du virus.

Pour ce faire, il faut créer des modèles 3D détaillés de molécules de protéines, ce qui jusqu’à récemment était une tâche extrêmement chronophage. Le logiciel révolutionnaire de Structura Biotechnology contribue à accélérer les choses.

Les algorithmes d’apprentissage automatique alimentés par GPU sous-tendant le logiciel Structura alimentent l’étape de traitement d’image d’une technologie appelée microscopie cryoélectronique, ou cryo-EM, une percée révolutionnaire en biochimie qui a fait l’objet du prix Nobel de chimie 2017.

Cryo-EM permet aux microscopes électroniques puissants de capturer des images détaillées de biomolécules dans leur état quasi natif. Ces images peuvent ensuite être utilisées pour reconstruire un modèle 3D des biomolécules.

Avec cryo-EM fournissant des données d’image 2D précieuses, le logiciel infusé d’IA de Structura, appelé cryoSPARC, peut analyser rapidement les données de microscopie résultantes pour résoudre les structures atomiques 3D des molécules de protéines intégrées. Cela, à son tour, permet aux chercheurs d’évaluer plus rapidement l’efficacité de la liaison des médicaments à ces molécules, accélérant ainsi considérablement le processus de découverte de médicaments.

Des centaines de laboratoires à travers le monde utilisent déjà le logiciel de la société torontoise de trois ans, avec une augmentation significative, mais pas surprenante, en 2020. En fait, le PDG Ali Punjani déclare que le logiciel de Structura a été utilisé par des scientifiques pour visualiser COVID -19 protéines dans de multiples publications.

«Notre logiciel aide les scientifiques à comprendre à quoi ressemblent leurs protéines et comment les thérapies proposées peuvent se lier», a déclaré Punjani. “Plus ils peuvent voir la structure de la cible, plus il devient facile de concevoir ou d’identifier une molécule qui se verrouille sur cette structure et l’arrête.”

Un cas de test intriguant

L’idée de Structura est venue d’une conversation que Punjani a entendu, pendant ses études de premier cycle à l’Université de Toronto, sur la tentative de résoudre des structures protéiques à l’aide d’images microscopiques. Il pensait que le sujet constituerait un cas de test intrigant pour son intérêt croissant pour la recherche sur l’apprentissage automatique.

Punjani a formé son équipe en 2017 et Structura a commencé à créer son logiciel, soutenu par des algorithmes d’inférence et de vision par ordinateur à grande échelle qui aident à récupérer un modèle 3D à partir de données d’image 2D. La clé, a-t-il déclaré, est de collecter et d’analyser – avec une précision croissante – une quantité suffisante de données microscopiques pour permettre des reconstructions 3D de haute qualité.

«C’est un domaine hautement scientifique avec une tolérance zéro pour l’erreur», a déclaré Punjani. “Se tromper peut être une énorme perte de temps et d’argent.”

Le logiciel de Structura est déployé sur site, généralement sur le matériel des clients, qui doit être à la hauteur de la tâche de traitement des données de microscope 3D en temps réel. Punjani a déclaré que les laboratoires exécutaient souvent ce travail sur des GPU NVIDIA Quadro RTX 6000, ou quelque chose de similaire, tandis que de nombreuses grandes sociétés pharmaceutiques ont investi dans des clusters de GPU NVIDIA V100 Tensor Core accompagnés d’une variété de cartes graphiques NVIDIA.

Structura effectue toute sa formation sur les modèles et le développement de logiciels sur des machines exécutant des nœuds multi-GPU de GPU V100. Punjani a déclaré que son équipe écrivait tous ses noyaux GPU à partir de zéro en raison de la nature particulière et exotique du problème. Le code qui s’exécute sur les GPU de Structura est écrit en CUDA, tandis que cuDNN est utilisé pour certaines tâches de calcul haut de gamme.

Le bon logiciel au bon moment

Compte tenu de la valeur des innovations de Structura et de l’importance de la cryo-EM, Punjani ne retient pas ses ambitions pour l’entreprise, qui a récemment rejoint NVIDIA Inception, un programme d’accélérateur conçu pour nourrir les startups révolutionnant les industries avec des progrès dans l’IA et les sciences des données .

Punjani dit que toute recherche liée aux êtres vivants peut désormais utiliser les informations des structures de protéines 3D offertes par la cryo-EM et, par conséquent, l’attention de l’industrie se concentre sur le type de travail que le logiciel de Structura permet.

«Ce que nous construisons actuellement est un élément fondamental de la cryo-EM afin de mieux permettre la découverte de médicaments basée sur la structure», a-t-il déclaré. «Cryo-EM est appelé à devenir omniprésent dans toute la recherche biologique.»

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