I supercomputer al servizio della drug discovery: ecco come è nato Exscalate

09/11/2021

Andrea Beccari, Head of Discovery Platforms Dompé farmaceutici, racconta l'origine della piattaforma intelligente per il supercalcolo tra le più potenti al mondo

La ricerca di nuovi farmaci oggi può contare su un nuovo alleato digitale, EXSCALATE. Acronimo di EXaSCale smArt pLatform Against paThogEns, è una piattaforma intelligente per il supercalcolo tra le più potenti al mondo in grado di analizzare oltre 3 milioni di molecole al secondo e che lavora sfruttando una "libreria chimica" di oltre 500 miliardi di composti di interesse farmacologico.

L’idea di EXSCALATE nasce nel 2004 in un incontro sulle applicazioni del supercalcolo ad ambiti fino ad allora inesplorati presso il consorzio interuniversitario Cineca, che ospita Marconi100, il più potente supercomputer europeo per la ricerca e il nono tra i Top500 a livello mondiale.

Da qui la decisione di Dompé di investire, all’inizio di una nuova era, in una piattaforma per l’identificazione di nuove molecole farmacologiche, da sfruttare prima ancora di avviare i test clinici sui pazienti. “L’obiettivo non era di sfruttare una tecnologia già esistente, bensì di svilupparne una nuova, da zero”, racconta Andrea Beccari, Head of Discovery Platforms Dompé farmaceutici, oltre che coordinatore del progetto EXSCALATE. “La novità non era la progettazione digitale di farmaci, già oggetto di studi, ma l’uso di un supercomputer con una potenza di calcolo mai vista prima”.

Collaborando con i centri di supercalcolo italiani ed europei, è iniziata una ricerca collaborativa attraverso simulazioni in uno spazio chimico virtualmente infinito, includendo moltissimi tipi di valutazione come le analisi di tossicità ed eventuali effetti collaterali. In questo modo si sono ridotti i tempi di tutta la filiera della drug discovery, puntando anche su molecole più sicure e con un migliore profilo di rischio.

Nel corso di oltre 15 anni la potenza di hardware e software dei supercalcolatori sono aumentate , fino ad arrivare alla cosiddetta exascale (che indica una potenza in grado di eseguire più oltre di 18 milioni di miliardi di operazioni al secondo) – da cui il nome del progetto trae ispirazione – attraverso l’ottimizzazione delle reti e dei flussi di informazioni, eliminando tutto ciò che rallenta i tempi di lavoro.

Intorno a questo primo nucleo, a dicembre 2019, con l’inizio della pandemia Covid-19, è nato il progetto Exscalate4CoV: coordinato da Dompé, mira a sfruttare le risorse di supercalcolo di tutti i Paesi dell'Unione Europea e alcuni dei migliori laboratori di ricerca sulle scienze della vita del continente per contrastare le pandemie in modo più rapido ed efficiente.

“Il vantaggio di un sistema come EXSCALATE è di non essere né un prodotto commerciale né una linea di ricerca accademica, perché il modello è orientato a progetti specifici e ottimizzato sui casi reali di studio, non è tarato per guadagnare pubblicazioni scientifiche ma per dare risposte concrete e utili - spiega Beccari - con il Covid-19 la piattaforma ha dimostrato di poter individuare in tempi rapidi molecole che hanno il potenziale per arrivare alla fase clinica”.

Grazie all’impiego di computer quantistici con capacità di calcolo superiori anche al livello exascale – e all’introduzione di tecnologie d’avanguardia come i chip neuronali – non solo la velocità e l’ampiezza dello spazio chimico scandagliato promette di aumentare, ma ci si prepara a simulazioni più complesse con anche centinaia di bersagli molecolari in parallelo, aumentando la probabilità di trovare molecole efficaci e minimizzando i rischi di effetti collaterali.

“Pensare di avere portato alla fase clinica una molecola in 10 mesi partendo da zero grazie alla piattaforma EXSCALATE ci ripaga tutto l’impegno di questi anni. È il sogno di chi lavora in ambito farmacologico e ha l’ambizione di portare soluzione di salute”, sottolinea Beccari. “Il motivo per cui lavoriamo tutti i giorni è proprio fornire nuove cure ai pazienti in tempi più rapidi”.

Condividi questo articolo

Article image