Futuris 著眼於人工智慧和高效能運算如何幫助對抗 COVID-19。
“冠狀病毒的複雜性要大得多”
該實驗室的電腦科學家正在使用強大的運算能力來對抗這種流行病。
「與我們研究過的其他病毒（例如寨卡病毒）相比，冠狀病毒的複雜性要大得多。它由更多的蛋白質組成，這些蛋白質具有非常不同的生物學作用，」生物計算機科學家安德里亞·貝卡里（Andrea Beccari）說。被拋棄E4C 計畫的專案協調員。
參與本次活動的團隊歐洲研究項目正在嘗試辨識可以阻止病毒在人體內傳播的分子。問題是研究人員必須探索包含約 5,000 億個分子的龐大庫。
為了在盡可能短的時間內確定最有前途的候選者，科學家轉向了超級電腦。它們每秒可以處理多達 300 萬個分子。
「電腦是必不可少的，因為我們能夠同時處理病毒的所有 25 種蛋白質，這些蛋白質參與與感染、複製和阻斷人類免疫系統相關的各種機制 - 一切都是同時進行的，」解釋道貝卡里。
病原體蛋白的 3D 模型
尋找針對 COVID-19 的新分子還需要超級電腦來產生和分析大流行病原體蛋白質的 3D 模型。
Carmine 說：“我們能夠識別出可用於對抗冠狀病毒的分子，無論是在已經存在的分子中——通過所謂的再利用過程——還是通過使用新的分子庫，應用我們已經優化的模型。” Talrico，計算化學家被拋棄。
尋找阻斷 COVID-19 的分子
經過鑑定後，有前景的分子被運往比利時魯汶。那裡的研究人員首先用 SARS-CoV-2 病毒感染細胞。然後他們添加候選分子並研究受感染細胞的反應。
這項複雜的研究部分是在低壓下工作的獨特自動化設施中完成的，因此生物材料無法逃脫。任何給定分子的潛力都可以在 48 小時內評估。
「這些機械手臂正在取出裝有細胞和病毒的平板。這些機械手臂將這些平板放入移液器中。例如，一段時間後，它們將病毒放在細胞頂部，然後將它們放入移液器中。病毒。魯汶大學。
科學家表示，他們希望他們的研究最終有助於開發有效的新藥，以便在中期應對 COVID-19。
