Coveney y su equipo est\u00e1n utilizando SuperMUC-NG en LRZ para ejecutar c\u00e1lculos de afinidad vinculantes para ayudar a encontrar candidatos a f\u00e1rmacos para tratar el COVID-19. Cr\u00e9dito: LRZ. <\/p>\n
En diciembre de 2019, el mundo se enter\u00f3 de un pat\u00f3geno nuevo y mortal. Las noticias provenientes de Wuhan, China, confirmaron los peores temores de los expertos en salud p\u00fablica: un nuevo coronavirus parec\u00eda haber saltado de los animales a los humanos. Era extremadamente contagioso, y su tendencia a hospitalizar y matar a personas vulnerables ha provocado cambios radicales e indefinidos en la vida cotidiana en todo el mundo. <\/p>\n
Bi\u00f3logos moleculares, qu\u00edmicos y epidemi\u00f3logos respondieron r\u00e1pidamente en una carrera para combatir la pandemia. Cuando el alcance total de la amenaza qued\u00f3 claro a principios de marzo, el Centro Gauss de Supercomputaci\u00f3n (GCS) se uni\u00f3 al esfuerzo y anunci\u00f3 que acelerar\u00eda las aplicaciones para el tiempo de c\u00f3mputo destinado a detener la propagaci\u00f3n del virus o desarrollar nuevos tratamientos. Desde entonces, GCS ha apoyado aproximadamente una docena de proyectos centrados en la investigaci\u00f3n epidemiol\u00f3gica y de descubrimiento de f\u00e1rmacos, y mantiene su compromiso de apoyar a los cient\u00edficos de todo el mundo que trabajan incansablemente para combatir la peor pandemia del mundo en al menos una generaci\u00f3n.<\/p>\n
Los coronavirus son una amplia clase de virus que causan enfermedades que van desde el resfriado com\u00fan hasta el s\u00edndrome respiratorio agudo severo (SARS) que apareci\u00f3 por primera vez en humanos a principios de siglo. La pandemia que se ha extendido por todo el mundo durante los \u00faltimos 6 meses tambi\u00e9n es un coronavirus, conocido como SARS-CoV-2, que causa la enfermedad ‘enfermedad por coronavirus 2019’ (COVID-19). A partir de mayo de 2020, el mundo no tiene un curso de tratamiento probado, y las candidatas a vacunas prometedoras apenas est\u00e1n comenzando los ensayos en humanos.<\/p>\n
El coronavirus se propaga cuando las gotas de saliva de las personas infectadas se transmiten al toser, estornudar o hablar. a otros individuos, que los absorben a trav\u00e9s de las mucosas de la nariz y la boca. Aunque la evidencia no es concluyente, el virus tambi\u00e9n podr\u00eda propagarse a trav\u00e9s del contacto con gotas de saliva infectadas que caen sobre las superficies. Si bien los expertos m\u00e9dicos comprenden en gran medida c\u00f3mo se propaga el virus, los humanos no tienen una inmunidad efectiva contra las enfermedades emergentes derivadas de nuevas cepas virales como el SARS-CoV-2. Esto significa que la contenci\u00f3n y el aislamiento social son las herramientas m\u00e1s efectivas para ganar tiempo a los investigadores para estudiar tratamientos, desarrollar vacunas y crear herramientas para rastrear la propagaci\u00f3n de enfermedades.<\/p>\n
Mientras que las sociedades han cerrado negocios y las poblaciones han permanecido en gran medida en sus hogares , los cient\u00edficos est\u00e1n haciendo todo lo posible para apoyar a los profesionales m\u00e9dicos en la primera l\u00ednea de la pandemia. Los bi\u00f3logos y qu\u00edmicos computacionales han estado utilizando la computaci\u00f3n de alto rendimiento (HPC) para comprender el virus a nivel molecular, con el fin de identificar posibles tratamientos y acelerar el desarrollo de una vacuna eficaz. Los epidemi\u00f3logos han recurrido al poder de las supercomputadoras para modelar y predecir c\u00f3mo se propaga la enfermedad a nivel local y regional con la esperanza de pronosticar nuevos puntos cr\u00edticos potenciales y guiar las decisiones de los responsables pol\u00edticos para contener la propagaci\u00f3n de la enfermedad. GCS est\u00e1 apoyando varios proyectos centrados en estos objetivos.<\/p>\n
Buscando el pr\u00f3ximo brote: modelado epidemiol\u00f3gico para rastrear COVID-19<\/p>\n
Mientras los investigadores comienzan a comprender c\u00f3mo se propaga el coronavirus de persona a persona, nivel de persona, modelar c\u00f3mo se propaga en comunidades o regiones requiere cantidades significativas de poder de c\u00f3mputo y acceso a datos de calidad. Incluso antes de que Alemania comenzara a ver sus primeros casos de COVID-19, el liderazgo del Centro de Supercomputaci\u00f3n Jlich (JSC) comenz\u00f3 a colaborar con investigadores de la Universidad de Heidelberg y el Instituto de Estudios Avanzados de Frankfurt (FIAS) que hab\u00edan estado modelando la propagaci\u00f3n de la enfermedad en China. JSC ofreci\u00f3 sus herramientas inform\u00e1ticas y su experiencia para digitalizar modelos epidemiol\u00f3gicos y, en \u00faltima instancia, ayudar a predecir c\u00f3mo se propagar\u00eda el virus a nivel estatal y local en Alemania.<\/p>\n
\u00abAl comienzo de esta crisis, est\u00e1bamos interesados en c\u00f3mo podr\u00eda respaldar sistemas de detecci\u00f3n y reacci\u00f3n temprana como los cient\u00edficos computacionales pueden hacer con simulaciones de tsunamis o terremotos\u00bb, dijo el profesor Thomas Lippert, director de JSC. \u00abDado que esta es una situaci\u00f3n muy din\u00e1mica, comenzamos a modelar cambios en el sistema e intentamos predecir desarrollos\u00bb.<\/p>\n
Con la pandemia a\u00fan propag\u00e1ndose activamente por todo el mundo, los investigadores sab\u00edan que realizar an\u00e1lisis retrospectivos cuantitativos de la la situaci\u00f3n a\u00fan no era apropiada. Sin embargo, las supercomputadoras podr\u00edan usarse para combinar conjuntos de datos sobre la tasa de crecimiento de la infecci\u00f3n, el llamado n\u00famero de reproducci\u00f3n (Rt) y el tiempo de incubaci\u00f3n del virus para crear modelos predictivos. Con supercomputadoras, los investigadores comienzan a ejecutar conjuntos de escenarios para predecir la tasa de mortalidad a nivel local y nacional en funci\u00f3n del grado de medidas de distanciamiento social y otras acciones destinadas a frenar la propagaci\u00f3n del virus<\/p>\n
\u00abLa validez cualitativa de estos modelos provienen del hecho de que uno puede jugar a trav\u00e9s de diferentes suposiciones e interacciones detalladas, por lo que puede validar esos m\u00e9todos con datos duros\u00bb, dijo Lippert. \u00abLuego pones estas diferentes medidas en el modelo y ves lo que est\u00e1 haciendo. Entonces podemos preguntar, ‘cuando juntamos estas medidas, \u00bfmueven las cosas en una direcci\u00f3n positiva o negativa?'\u00bb.<\/p>\n
Lippert se\u00f1al\u00f3 que dichos modelos se volvieron menos precisos cuanto m\u00e1s lejos en el futuro intentaron modelarlos, pero que sus primeros resultados fueron lo suficientemente precisos como para ayudar a guiar a los responsables de la formulaci\u00f3n de pol\u00edticas.<\/p>\n
\u00abEn un art\u00edculo que publicamos basado en datos de hasta El 20 de marzo, predijimos la situaci\u00f3n en Alemania para el 20 de abril con un peque\u00f1o porcentaje\u00bb, dijo. \u00abDebido a que ya sab\u00edamos qu\u00e9 medidas estaban implementadas en todo el pa\u00eds, nuestro trabajo fue bastante bueno en estas predicciones. Sin embargo, el modelo todav\u00eda subestim\u00f3 la cantidad de muertes. A nivel de pol\u00edtica y salud p\u00fablica, eso significa que si nuestros datos parecen sobrestimar el n\u00famero de muertes, es posible que en realidad no est\u00e9 haciendo eso\u00bb.<\/p>\n
Lippert, los investigadores del JSC, el Dr. Jan Meinke, el Dr. Jan Fuhrmann y el Dr. Stefan Krieg, e investigador principal de la Universidad de Heidelberg \/ La l\u00edder del grupo de investigaci\u00f3n de FIAS, la Dra. Maria Vittoria Barbarossa, contribuyeron a un documento de posici\u00f3n publicado el 13 de abril por la Asociaci\u00f3n Helmholtz de Centros de Investigaci\u00f3n Alemanes. El documento, que fue firmado por el liderazgo de la Asociaci\u00f3n Helmholtz y en coautor\u00eda de 17 investigadores, present\u00f3 3 escenarios para los funcionarios del gobierno alem\u00e1n con respecto a la relajaci\u00f3n de las restricciones impuestas durante la pandemia de COVID-19.<\/p>\n
Diferentes escenarios basados en un reducci\u00f3n de contactos en 0, 30% y 60%. Este gr\u00e1fico muestra que la curva se vuelve m\u00e1s plana y ancha a medida que se reduce el n\u00famero de contactos. Cr\u00e9dito: Barbarroja, et al. DOI: 10.1101\/2020.04.08.20056630 <\/p>\n
El equipo demostr\u00f3 que si las restricciones de contacto se elevaban demasiado r\u00e1pido, el valor de Rt aumentar\u00eda r\u00e1pidamente por encima de 1 (un valor de Rt de 1 representa que cada infecci\u00f3n generar\u00e1 1 nueva infecci\u00f3n), y el sistema de salud de Alemania el sistema podr\u00eda sobrecargarse en varios meses. En el segundo escenario, los investigadores modelaron la relajaci\u00f3n gradual de las restricciones y la adopci\u00f3n de un modelo agresivo de rastreo de contactos \u00abbasado en retroalimentaci\u00f3n\u00bb para ayudar a frenar la propagaci\u00f3n de la enfermedad en todo el pa\u00eds. Si bien, en principio, este escenario parec\u00eda prometedor, requer\u00eda que se mantuvieran importantes restricciones de contacto durante un per\u00edodo prolongado de tiempo, como meses en lugar de semanas. El tercer escenario tuvo la mayor resonancia con los legisladores alemanes que mantuvieron fuertes restricciones de contacto durante varias semanas m\u00e1s para ayudar a que el Rt cayera muy por debajo de 1, y luego comenzar el proceso de reapertura gradual.<\/p>\n
Las colaboraciones internacionales convergen en el trabajo de descubrimiento de f\u00e1rmacos esenciales. <\/p>\n
Si bien es esencial predecir la propagaci\u00f3n del virus durante las primeras semanas y meses de la pandemia, hacer posible que la sociedad vuelva a la normalidad requerir\u00e1 el desarrollo de tratamientos efectivos y vacunas escalables para proteger de la infecci\u00f3n.<\/p>\n
El profesor del University College London (UCL), Dr. Peter Coveney, ha aprovechado durante mucho tiempo las supercomputadoras para comprender las interacciones de los medicamentos con los pat\u00f3genos y el cuerpo humano. Desde 2016, ha dirigido el proyecto CompBioMed de la Uni\u00f3n Europea financiado por Horizonte 2020, que significa ‘Biomedicina computacional’, y su proyecto sucesor, CompBioMed2 (para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n, visite http:\/\/www.compbiomed.eu). Ambos proyectos se enfocan en acelerar el descubrimiento de f\u00e1rmacos al aumentar la validaci\u00f3n experimental con modelado y simulaci\u00f3n.<\/p>\n
Ante la pandemia de COVID-19, Coveney y m\u00e1s de cien de sus colegas se pusieron en acci\u00f3n, en parte enfocando su conocimiento y acceso a los recursos de HPC para identificar los compuestos farmacol\u00f3gicos existentes que podr\u00edan cambiar el rumbo contra el virus. Espec\u00edficamente, Coveney y sus colaboradores modelan las afinidades de uni\u00f3n de compuestos farmacol\u00f3gicos y pat\u00f3genos. La afinidad de uni\u00f3n de un f\u00e1rmaco significa esencialmente la fuerza de la interacci\u00f3n entre, por ejemplo, una prote\u00edna en el ciclo de vida de un virus y los compuestos activos en un medicamento. Mientras m\u00e1s fuerte sea la afinidad de uni\u00f3n, m\u00e1s efectivo ser\u00e1 el f\u00e1rmaco.<\/p>\n
\u00abNosotros pueden calcular afinidades de enlace en cuesti\u00f3n de horas en una supercomputadora; el tama\u00f1o de tales m\u00e1quinas significa que podemos alcanzar la escala industrial de demanda necesaria para impactar los programas de reutilizaci\u00f3n de medicamentos\u00bb, dijo Coveney. \u00abEsto puede ahorrarnos enormes cantidades de tiempo de reloj y recursos, incluidas horas de persona, que son muy valiosos en una situaci\u00f3n de crisis como esta\u00bb.<\/p>\n
Las supercomputadoras permiten a los investigadores ejecutar una gran cantidad de simulaciones de afinidad vinculante en paralelo. . Aqu\u00ed, comparan informaci\u00f3n sobre la estructura del virus con una base de datos que contiene informaci\u00f3n sobre compuestos farmacol\u00f3gicos conocidos para identificar aquellos con una alta probabilidad de uni\u00f3n. Este enfoque computacional permite a los investigadores investigar una gran cantidad de medicamentos potenciales mucho m\u00e1s r\u00e1pido de lo que ser\u00eda posible si tuvieran que mezclar muestras de medicamentos individuales con virus reales en un laboratorio. Coveney ha estado usando la supercomputadora SuperMUC-NG en el Leibniz Supercomputing Center (LRZ) para ejecutar muchos de sus c\u00e1lculos de enlace.<\/p>\n
\u00abSuperMUC-NG nos ofrece una capacidad inmensa para realizar una gran cantidad de c\u00e1lculos de afinidad de enlace usando nuestros flujos de trabajo precisos, precisos y reproducibles ESMACS (Muestreo mejorado de din\u00e1mica molecular con aproximaci\u00f3n de solvente continuo) y TIES (Integraci\u00f3n termodin\u00e1mica con muestreo mejorado)\u00bb, dijo Coveney. \u00abHasta ahora, ya hemos realizado algunos cientos de estos c\u00e1lculos muy r\u00e1pidamente\u00bb.<\/p>\n
Coveney ha colaborado durante mucho tiempo con LRZ, desarrollando su flujo de trabajo para escalar de manera efectiva en m\u00faltiples generaciones de arquitecturas SuperMUC. El director de LRZ, Prof. Dieter Kranzlmller, vio el trabajo reciente como una continuaci\u00f3n de los esfuerzos de Coveney. \u00abNuestra colaboraci\u00f3n a largo plazo nos ha permitido identificar de inmediato a Peter y comunicarnos con \u00e9l para ofrecerle nuestra ayuda\u00bb, dijo. \u00abAl apoyar fuertemente la investigaci\u00f3n en actividades de descubrimiento de f\u00e1rmacos durante a\u00f1os, est\u00e1bamos en condiciones de garantizar que la investigaci\u00f3n para identificar terapias pudiera acelerarse de inmediato\u00bb.<\/p>\n
Coveney ha estado realizando su trabajo como parte del Consorcio de Coronavirus, un esfuerzo internacional que involucra a investigadores y recursos de 9 universidades, 5 laboratorios nacionales del Departamento de Energ\u00eda de los Estados Unidos y algunas de las supercomputadoras m\u00e1s r\u00e1pidas del mundo, incluidas SuperMUC-NG (actualmente n\u00famero 9 en la lista Top500) y Summit en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge en los Estados Unidos (actualmente la m\u00e1quina m\u00e1s r\u00e1pida del mundo para la ciencia abierta). \u00abEste consorcio es un gran esfuerzo, que involucra a muchas personas, supercomputadoras, fuentes de sincrotr\u00f3n para biolog\u00eda estructural experimental y determinaci\u00f3n de estructura de prote\u00ednas, laboratorios h\u00famedos para ensayos y qu\u00edmicos sint\u00e9ticos que pueden crear nuevos compuestos\u00bb, dijo Coveney. \u00abEn general, es una enorme ‘ventanilla \u00fanica’ para ayudar a combatir el COVID-19\u00bb.<\/p>\n
Teniendo en cuenta la capacidad del equipo para usar supercomputadoras para ejecutar muchas iteraciones de c\u00e1lculos de afinidad de uni\u00f3n de f\u00e1rmacos, Coveney, quien dirige el lado europeo del consorcio, est\u00e1 agradecido por el mayor acceso posible a las supercomputadoras l\u00edderes en el mundo. \u201cNuestros flujos de trabajo son perfectamente escalables en el sentido de que la cantidad de c\u00e1lculos que podemos realizar es directamente proporcional a la cantidad de n\u00facleos disponibles\u201d, dijo. \u00abPor lo tanto, tener acceso a m\u00faltiples sistemas de HPC acelera sustancialmente las cosas para nosotros. El tiempo es esencial en este momento\u00bb.<\/p>\n
Con el acceso a los recursos de HPC en Europa y Estados Unidos, Coveney y sus colaboradores han reducido una lista de varios cientos de compuestos farmacol\u00f3gicos e identific\u00f3 varias docenas que tienen el potencial de inhibir la replicaci\u00f3n del SARS-CoV-2 en el cuerpo. En total, Coveney y sus colegas han escaneado de millones a miles de millones de posibles compuestos a trav\u00e9s del aprendizaje autom\u00e1tico, ayud\u00e1ndolos en \u00faltima instancia a reducir los compuestos nuevos y existentes para encontrar los candidatos m\u00e1s prometedores. Una vez que el aprendizaje autom\u00e1tico ayuda a identificar a los candidatos m\u00e1s prometedores, estos se someten a simulaciones computacionalmente intensivas basadas en la f\u00edsica, que proporcionan c\u00e1lculos m\u00e1s precisos.<\/p>\n
Mol\u00e9culas en movimiento: simulaciones de din\u00e1mica molecular para observar interacciones entre f\u00e1rmacos y virus<\/p>\n
El efecto de diferentes medidas sobre el n\u00famero total de muertes. El escenario de referencia (BSL) asume que todas las medidas se mantuvieron. Cr\u00e9dito: Barbarroja, et al. DOI: 10.1101\/2020.04.18.20069955 <\/p>\n
Como l\u00edder tradicional en ingenier\u00eda computacional, el personal del Centro de Computaci\u00f3n de Alto Rendimiento de Stuttgart (HLRS) tiene una amplia experiencia en el soporte de simulaciones de din\u00e1mica molecular (MD). En el \u00e1mbito de la ingenier\u00eda, MD permite a los investigadores comprender c\u00f3mo ocurren los procesos de combusti\u00f3n desde el momento de la ignici\u00f3n, pero en el \u00e1mbito de la biolog\u00eda computacional, los investigadores pueden recurrir a estas simulaciones computacionalmente intensivas para investigar c\u00f3mo las estructuras moleculares en las prote\u00ednas se mueven e interact\u00faan a velocidades extremadamente altas. resoluci\u00f3n.<\/p>\n
Un equipo dirigido por el Prof. Dr. Jos\u00e9 Antonio Encinar Hidalgo en la Universidad Miguel Hern\u00e1ndez en Elche, Espa\u00f1a, ha estado utilizando recursos de HPC en HLRS para ejecutar simulaciones de din\u00e1mica molecular y modelos de acoplamiento molecular para 9,000 f\u00e1rmacos diferentes. candidatos para luchar contra el COVID-19.<\/p>\n
Las prote\u00ednas en las c\u00e9lulas humanas y los virus vienen en formas distintivas, y el dise\u00f1o de tratamientos efectivos requiere que los investigadores comprendan las configuraciones moleculares con mayor probabilidad de unirse entre s\u00ed. Las simulaciones de acoplamiento molecular sirven como base para determinar las afinidades de uni\u00f3n de f\u00e1rmacos al simular las estructuras de paneles de compuestos de f\u00e1rmacos en varias posiciones moleculares, los investigadores pueden evaluar su potencial para unirse e inhibir la funci\u00f3n de las prote\u00ednas virales.<\/p>\n
Encinar se\u00f1al\u00f3 que si bien algunas simulaciones de acoplamiento molecular podr\u00edan realizarse con recursos inform\u00e1ticos m\u00e1s modestos, la supercomputadora de HLRS permiti\u00f3 al equipo poner en movimiento estas instant\u00e1neas de configuraciones de acoplamiento molecular mediante el uso de simulaciones de din\u00e1mica molecular.<\/p>\n
\u00abNuestros c\u00e1lculos consistieron en unas 90 simulaciones de din\u00e1mica molecular\u00bb, dijo Encinar. \u00abEn Hawk, una simulaci\u00f3n tarda aproximadamente 5 d\u00edas en calcularse. Pero Hawk tambi\u00e9n nos permite calcular unas 50 simulaciones a la vez. En dos semanas, tenemos todos los datos necesarios. Este trabajo no es abordable en el tiempo adecuado sin un equipo de alto rendimiento\u00bb. recursos inform\u00e1ticos\u00bb.<\/p>\n
El equipo acaba de publicar un art\u00edculo en una revista que demuestra su trabajo de exploraci\u00f3n de 9.000 compuestos farmacol\u00f3gicos diferentes. Identific\u00f3 aproximadamente 34 candidatos que parecen tener una alta probabilidad de inhibir una de las prote\u00ednas clave del SARS-CoV-2.<\/p>\n
Sue\u00f1os de vacunas y esperanza para el futuro<\/p>\n
Adem\u00e1s Adem\u00e1s del trabajo descrito anteriormente, a docenas de investigadores que se centran en otros aspectos del descubrimiento de f\u00e1rmacos y la epidemiolog\u00eda relacionada con COVID-19 se les ha otorgado acceso a los recursos de HPC en los centros de GCS a trav\u00e9s del programa acelerado de GCS, as\u00ed como las llamadas de PRACE para el acceso acelerado. a los principales recursos HPC de Europa. (Para obtener una lista completa de los proyectos relacionados con COVID-19 que se ejecutan en los centros de GCS, haga clic aqu\u00ed).<\/p>\n
Sin embargo, el objetivo final para los cient\u00edficos, profesionales m\u00e9dicos y funcionarios gubernamentales radica en desarrollar una vacuna eficaz y aumentar la producci\u00f3n a escala mundial. Coveney indic\u00f3 que las supercomputadoras ya han ayudado a allanar el camino para los ensayos de vacunas, lo que permite a los investigadores analizar 30 000 secuencias de ADN y dise\u00f1ar vacunas candidatas que actualmente est\u00e1n entrando en la fase de prueba. Sin embargo, hay algunos aspectos de la lucha contra una pandemia que la supercomputaci\u00f3n no puede acelerar y, a medida que las vacunas candidatas ingresan a los ensayos cl\u00ednicos, las sociedades de todo el mundo solo pueden esperar que el trabajo fundamental realizado por los cient\u00edficos computacionales haya ayudado a que la identificaci\u00f3n y el dise\u00f1o de una vacuna sean lo m\u00e1s eficientes posible. .<\/p>\n
Coveney se sinti\u00f3 alentado por el grado de colaboraci\u00f3n que estamos presenciando actualmente entre investigadores de todo el mundo. \u00abEl dise\u00f1o de medicamentos implica una serie de tareas largas y tediosas con una gran cantidad de pasos que requieren un tipo diferente de experiencia en cada nivel\u00bb, dijo. \u00abTrabajar en un gran consorcio tiene ventajas obvias para este tipo de proyectos. Somos parte de un proyecto bien organizado en el que cada socio tiene una idea clara de su funci\u00f3n, lo que conduce a una respuesta r\u00e1pida. Una comunicaci\u00f3n adecuada y clara es vital para el \u00e9xito de nuestro proyecto. Estamos utilizando repositorios en l\u00ednea para compartir c\u00f3digos, as\u00ed como datos o informaci\u00f3n. Las videoconferencias semanales nos permiten verificar el progreso y permanecer sincronizados, junto con chats frecuentes entre subconjuntos de personas interesadas, y esto ha hecho posible mover con \u00e9xito avanzar paso a paso\u00bb.<\/p>\n
Para el liderazgo de GCS, esta crisis ha demostrado que asegurarse de que los recursos inform\u00e1ticos se implementen de manera r\u00e1pida y eficiente para los investigadores en medio de una crisis es de suma importancia. \u00abEn LRZ, hemos discutido la necesidad de planes detallados para abordar la pr\u00f3xima crisis, no necesariamente una pandemia\u00bb, dijo Kranzlmller. \u00abTen\u00edamos un plan interno y pudimos enviar a todo el personal a la oficina central en unos pocos d\u00edas, pero tambi\u00e9n tenemos una larga tradici\u00f3n centrada en la investigaci\u00f3n biol\u00f3gica y de virolog\u00eda, la ciencia del clima computacional y otras \u00e1reas de investigaci\u00f3n que podr\u00edan ser relevantes para el futuro. desastres o crisis. Queremos asegurarnos de que, cuando llegue la pr\u00f3xima crisis, las supercomputadoras se encuentren entre los primeros recursos tecnol\u00f3gicos capaces de implementarse en apoyo de los esfuerzos de primera l\u00ednea\u00bb.<\/p>\n
Lippert, que ha estudiado ciencias computacionales y f\u00edsica cu\u00e1ntica en el Ph.D. y es un firme defensor de la ciencia, sigue siendo positivo debido a su confianza en la comunidad cient\u00edfica internacional.<\/p>\n
\u00abCualquier vacuna vendr\u00e1 de la ciencia, cualquier medida que se valide para la epidemiolog\u00eda vendr\u00e1 de la ciencia, cualquier producto farmac\u00e9utico la terapia vendr\u00e1 de la ciencia, cualquier comprensi\u00f3n de los aspectos higi\u00e9nicos necesarios para redise\u00f1ar o reconstruir lugares p\u00fablicos donde las personas se re\u00fanen, todas estas son cosas que deben entenderse cient\u00edficamente\u00bb, dijo. \u00abY creo que tendremos \u00e9xito gracias a la fortaleza de la ciencia en Alemania, Europa y en todo el mundo\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Siga las \u00faltimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Jos Antonio Encinar et al, Potenciales f\u00e1rmacos dirigidos a la evasi\u00f3n inmunitaria innata temprana del SARS-Coronavirus 2 a trav\u00e9s de 2′-O-metilaci\u00f3n de ARN viral, virus (2020). DOI: 10.3390\/v12050525 Proporcionado por Gauss Center for Supercomputing Cita<\/strong>: Los centros GCS apoyan la investigaci\u00f3n para mitigar el impacto de la pandemia de COVID-19 (11 de mayo de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 en https:\/\/medicalxpress.com \/news\/2020-05-gcs-centres-mitigate-impact-covid-.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Coveney y su equipo est\u00e1n utilizando SuperMUC-NG en LRZ para ejecutar c\u00e1lculos de afinidad vinculantes para ayudar a encontrar candidatos a f\u00e1rmacos para tratar el COVID-19. Cr\u00e9dito: LRZ. En diciembre de 2019, el mundo se enter\u00f3 de un pat\u00f3geno nuevo y mortal. Las noticias provenientes de Wuhan, China, confirmaron los peores temores de los expertos … Continuar leyendo \u00abLos centros de GCS apoyan la investigaci\u00f3n para mitigar el impacto de la pandemia de COVID-19\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-27404","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27404","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=27404"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27404\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27404"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27404"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27404"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}