Существует ряд жизненно важных проблем, которые невозможно решить без использования суперкомпьютерных технологий. Одна из таких проблем – поиск и создание новых лекарственных препаратов, которые смогут бороться с трудноизлечимыми заболеваниями. Здесь суперкомпьютеры помогают значительно ускорить подбор молекул для будущих лекарств благодаря молекулярному моделированию и докингу. Об этом наша беседа с Владимиром Сулимовым.

Владимир Борисович Сулимов – заведующий лабораторией вычислительных систем и прикладных технологий программирования Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ им. М.В. Ломоносова

- Чем занимается ваша лаборатория в Научно-исследовательском вычислительном центре МГУ?

- Лаборатория занимается математическим моделированием, в основном, молекулярным. Мы используем суперкомпьютеры для решения самых разных задач. В частности, для моделирования систем на атомистическом уровне.

Методы моделирования применяются и в других сферах, скажем, для предсказания состояния пациента. Мы строим вероятностные прогностические модели на основе байесовских сетей, которые пока сравнительно редко используются для практических применений. Все увлеклись нейронными сетями.

- А чем они отличаются?

- Нейронные сети – это некий детерминистический черный ящик, логическая система, дающая определенный результат. Но понять, какие причины привели к этому результату – сложно.

А в байесовских сетях есть конкретные причинно-следственные связи между различными параметрами конкретных пациентов. К примеру, умер ли пациент или остался жив после определенного лечения. Благодаря этим причинно-следственным связям мы можем создавать осознанные прогностические модели, улучшать их и оптимизировать.

Хотелось бы отметить и использование нами суперкомпьютеров для атомистического моделирования процессов напыления многослойных оптических покрытий с помощью методов молекулярной динамики. Это очень интересное и востребованное направление.

- Как вы применяете суперкомпьютерное моделирование в фармакологии? И что такое докинг?

- Докинг, как и другие методы молекулярного моделирования, основан на описании взаимодействия белков-мишеней и низкомолекулярных молекул будущих лекарств, которые блокируют работу этих белков.

Для многих болезней определены белки, которые отвечают за развитие патологий. Это могут быть вирусные белки, отвечающие за размножение вируса в организме или собственные белки человека, которые работают неправильно. И если мы заблокируем работу такого белка-мишени с помощью молекулы, которая избирательно свяжется с ним в его активном центре, а не где-нибудь сбоку, то развитие болезни приостановится.

В этом и заключается основа применения молекулярного моделирования для разработки лекарств – искать, придумывать, предлагать новые молекулы, которые при вводе в организм избирательно свяжутся с конкретным белком-мишенью, отвечающим за патологию.

Само слово «докинг» в английском языке означает стыковку космического корабля с Международной космической станцией, швартовку корабля в гавани, вход корабля в специально отведенное место для ремонта – например, сухой док, где вода выкачивается, а также подключение мобильного компьютера к стационарному компьютеру. В нашем случае, докинг – это поиск и нахождение положения связывания молекулы в активном центре белка-мишени и оценка энергии связывания этой молекулы с белком. Чем больше энергия связывания, тем меньше должна быть концентрация лекарства для достижения желаемого эффекта.