研究人员将利用阿贡国家实验室的Aurora百亿亿次超级计算机，采用人工智能（AI）方法来发现新的癌症治疗靶点。这台庞大的超级计算机跨越八排，其红色和蓝色电缆提供液体冷却。
芝加哥大学医学综合癌症中心（UCCCC）的研究人员旨在通过使用人工智能（AI）、机器学习（ML）和高性能计算能力来减缓或阻止对药物无反应的肿瘤生长。这些高性能计算能力位于美国能源部的阿贡国家实验室。UCCCC将获得600万美元的资金，作为最高可达1500万美元项目的部分资金，该项目将利用先进的AI/ML方法挖掘大量数据集，揭示可导致开发新治疗方法的模式。资金由美国卫生与公众服务部下属的高级研究项目署（ARPA-H）提供，该机构成立于2022年，旨在加快变革性的生物医学研究。
“药物发现过程漫长、低效且成本高昂，大多数新药在临床试验中失败，”Kunle Odunsi博士说，他是UCCCC主任、生物科学部肿瘤学院长及妇产科AbbVie基金会杰出服务教授。“癌症患者没有时间等待新疗法，因此迫切需要压缩药物发现的时间线，我们希望通过利用阿贡的超级计算能力和芝加哥大学在化学和癌症生物学方面的优势，实现这一目标。”
癌症药物发现是一个复杂且资源密集的过程，通常需要长达15年的时间和超过20亿美元的费用才能将一种药物从靶点发现到FDA批准。此外，尽管估计有4500种人类蛋白质可以成为药物靶点，但目前只有不到10%的蛋白质被已批准的药物靶向。例如，据估计，只有14%至28%的妇科癌症患者可以根据肿瘤分子谱分配药物，这意味着许多患者没有有效的治疗选择。
阿贡/ UCCCC联合项目名为“用于设计抗癌配体的内在无序蛋白的集成AI和实验方法”（IDEAL），将使用尖端技术和实验方法缩小搜索范围，仅筛选最有前途的化合物，以转化为更好的治疗方法。UChicago Medicine团队由Odunsi博士担任共同首席研究员，成员包括Christopher Weber博士、Savas Tay博士和Bryan Dickinson博士。阿贡团队由Dan Schabacker博士、Rick Stevens博士、Arvind Ramanathan博士和Thomas Brettin博士领导，并得到Andrzej Joachimiak博士的支持。该提案得到了芝加哥大学研究发展办公室（ORD）的协助，自2021年以来一直支持这一合作。
“凭借阿贡在AI领域的世界领先专业知识和芝加哥大学在癌症研究方面的卓越能力，我们在解决癌症这一最紧迫的医疗保健问题中的复杂科学挑战方面处于独特位置，”共同研究员、阿贡计算、环境和生命科学 Directorate的战略项目经理Thomas Brettin博士说。
研究人员将使用阿贡无与伦比的计算和实验设施：阿贡领导计算设施的Aurora百亿亿次超级计算机和阿贡先进光子源的超亮X射线。这些技术将使研究人员能够在几小时内筛选数十亿种可能的分子（包括所有现有的药物），并在几天内模拟数千个复合物。IDEAL团队将在已知与卵巢癌相关的靶点上测试这一新模型，卵巢癌是最致命的妇科癌症之一，且对治疗特别耐药。虽然试点项目将重点关注卵巢癌，但加速的管道旨在适用于任何类型的癌症的任何靶点。
“这个项目汇集了杰出的计算能力、最好的结构生物学资源、世界级的癌症中心和一些最优秀的科学家，”Odunsi博士说。“我相信这个‘梦之队’有潜力彻底改变癌症药物发现的时间线，并改变目前预后不良且几乎没有恢复希望的患者的治疗范式。”
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