Itä-Suomen yliopistossa seulottiin virtuaalisesti 1,56 miljardia molekyyliä kahdelle lääkekohde-ehdokkaalle. Seulonta oli maailman suurin lajissaan.
Professori Antti Poson tutkimusryhmässä etsittiin kahden lääkevaikutuskandidaatin, SurA-kaperonin ja GAK-kinaasin kanssa reagoivia molekyylejä. Hankkeessa testattiin seulontaan kehitetyn HASTEN-algoritmin toimivuutta ja luotiin uusi koneoppimisen malli.
”Opetettu kone pystyi tekemään seulonnan huomattavasti nopeammin kuin perinteisen telakointimenetelmän avulla. Kun telakoinnin laskemiseen meni pari kuukautta tehokkaillakin tietokoneilla, koneoppimisen avulla oppimisprosessi ja ennustaminen vei muutaman päivän.”
”Nyt tietenkin voidaan supertietokoneella seuloa vieläkin suuremmista tietokannoista tuhansia miljardeja molekyylejä tämän menetelmän avulla. ”
Tutkimuksessa käytettiin Suomen ELIXIR-keskuksen CSC:n superlaskentaresursseja, datantallennusta sekä tarvittavien työkalujen kontitusta.
Lue lisää täältä
ELIXIR is partly funded by the European Commission