药学院罗海彬/李哲团队受邀在国家科学评论(NSR)期刊发表高性能计算 在药物设计领域的研究展望综述
发布人：汪夕芳
发布日期：2021-06-21
近十年来，高性能计算（High performance computing, HPC）不断发展，被称为计算机第一定律的摩尔定律当前仍然有效，计算机辅助药物设计方法也随之快速发展。HPC在药物设计领域发挥着重要作用，可被用于如药物-靶标结合强度预测（药效预测）、虚拟筛选、分子动力学模拟和蛋白质折叠等，这些应用显著加速了药物发现的进程。在药物发现过程中，如何快速准确地预测配体和成药靶标之间的亲和力、进而发现高效价的药物，被认为是药物设计中最核心问题之一。基于此，药学院罗海彬/李哲团队受邀在国家科学评论(NSR)期刊发表了有关高性能计算在药物设计领域的研究展望，文中着重介绍了能够短时间内筛选数十亿化合物的药效快速预测方法，以及目前正在快速发展的基于更加严格的统计力学理论的药效精准预测方法等。此外，文章还介绍了现阶段基于HPC药物设计方法的多种代表性应用，如HPC在抗新冠药物发现中的应用（以采用基于自由能微扰药效精准预测方法获得了新冠应急药物双嘧达莫为例）。随着HPC计算能力的进一步提升及人工智能技术的发展，能够预见到在不远的将来，更多全新的药物设计技术将会随之出现，基于HPC的药物设计也将会对新药研发产生更大的影响和推动作用。
文章于2021年6月18日在线发表于国家科学评论（National Science Review, NSR），该期刊最新影响因子为16.693，在综合性期刊中排名第三位。药学院李哲副教授和李辉博士生为论文并列第一作者，罗海彬教授和上海药物所于坤千研究员为论文的并列通讯作者。本研究受到国家重点研发计划高性能计算专项、国家自然科学基金面上项目和青年基金等项目的经费支持。
图1. HPC在药物设计中的代表性应用
