La COVID-19 n'est qu'une des maladies visées par cette approche de calcul HPC, a précisé Robert Marino. En effet, Qubit utilise également son logiciel propriétaire avec les services de calcul et d'analyse d'AWS pour trouver des remèdes potentiels au cancer et à d'autres maladies graves.
Des chercheurs français ont utilisé la technologie HPC d'Amazon Web Services (AWS) pour isoler deux composés chimiques qui pourraient ralentir ou arrêter la propagation du COVID-19, et potentiellement réduire sa gravité. Les découvertes ont été faites en analysant les structures moléculaires d'une "protéase" clé, une grosse molécule responsable de la régulation des réactions chimiques du virus. Grâce à une meilleure compréhension des caractéristiques structurelles uniques de la molécule, les chercheurs ont détecté les zones vulnérables de la protéase et ont associé ces faiblesses à deux nouveaux composés synthétisables - en d'autres termes, à de nouveaux médicaments potentiels.
« Auparavant, de telles avancées auraient nécessité des années de recherches », a déclaré Robert Marino, PDG de Qubit Pharmaceuticals, qui a collaboré avec des chercheurs italiens, français et suisse ainsi que d'Enamine, une société de chimie, pour effectuer l'analyse et la synthèse des candidats médicament. « Désormais, nous sommes capables de faire ces découvertes en seulement quelques mois ». Les candidats médicaments seront ensuite testés dans un environnement préclinique, et leur efficacité sera évaluée par les organismes de réglementation. Cette découverte ouvre la voie au développement de nouveaux traitements contre le virus, donnant ainsi de l'espoir à des millions de patients infectés dans le monde. Qubit Pharmaceuticals poursuit ses recherches pour inclure les variant du COVID-19 qui ont exacerbé la crise sanitaire.
Bien que la puissance du cloud computing soit déjà démontrée, Robert Marino a déclaré que l'impact et la capacité d'une puissance de calcul massive pour isoler de nouveaux candidats médicaments et trouver de nouveaux traitements ne feront qu'augmenter au cours des cinq à dix prochaines années. Une grande partie de la communauté scientifique s'intéresse au développement de l'informatique quantique. Il s’agit d’une forme de traitement informatique qui utilise les états variables de la mécanique quantique - les forces à l'intérieur des atomes - pour stocker des informations, plutôt que d'utiliser les traditionnels 1 et 0 pour stocker des bits.
Malgré le fait que l'informatique quantique n'en soit qu'à ses débuts, l'ambition des chercheurs est d’en libérer la puissance pour accélérer de manière exponentielle les tâches informatiques. Les augmentations de vitesse que les chercheurs prévoient pour certaines applications sont époustouflantes. Par exemple, un problème qu'un superordinateur traditionnel résoudrait en 10 000 ans ne prendrait, en théorie, que quelques minutes à une machine quantique. En d'autres termes, résoudre des problèmes qui sont impossibles avec l'informatique classique devient possible avec l'informatique quantique.
Selon Robert Marino, la véritable valeur de l'informatique quantique pour la recherche médicale ne sera pas tant la vitesse de traitement que le degré de complexité qu'un ordinateur quantique peut gérer pour résoudre des problèmes. Les molécules biologiques existent dans des systèmes d'une complexité époustouflante, puisque les protéines, les sucres, les graisses, l'ADN, l'Acide ribonucléique (ARN) et une multitude de marqueurs chimiques interagissent, se courbent, changent de forme, se divisent et se développent les uns autour des autres. En outre, les chercheurs doivent comprendre les effets de la température, de la pression, de la salinité et des variables environnementales qui font qu'une molécule change de forme et de propriété. L’avenir de la recherche médicale réside donc dans la capacité de cartographier tous ces facteurs en même temps et de les analyser en permanence, selon Robert Marino. Jusqu'à présent, seule l'informatique quantique suggère la puissance nécessaire pour traiter autant de données et de coûts de calcul.
Pourtant, la découverte de ces deux traitements potentiels du COVID-19 s'est appuyée sur un ensemble impressionnant de systèmes informatiques de haute performance. Le laboratoire de chimie théorique de Sorbonne Université a construit la carte originale du COVID-19 en mai 2020, alors que les infections montaient en flèche. Grâce au centre national de supercalculateurs de France et aux services AWS, ils ont pu effectuer les simulations et modéliser les protéines qui forment les Coronavirus.
D'autres simulations ont été réalisées dans le Cloud AWS soutenues par des fonds provenant de subventions spéciales COVID-19 accordées par AWS pour accélérer la recherche de traitements et de remèdes contre la maladie. En outre, les équipes de recherche se sont appuyées sur Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) avec des unités de traitement graphique NVIDIA et EC2 On-Demand pour parcourir les vastes bibliothèques de produits chimiques, qui indexaient les traitements potentiels ; Amazon Elastic File System (Amazon EFS) a fourni aux chercheurs un stockage de fichiers évolutif et crypté ; et Tinker-HP, déployé sur AWS, a fourni un logiciel de dynamique moléculaire haute performance. Grâce à ces outils, l'équipe a pu explorer d'énormes bibliothèques de données et examiner des traitements potentiels qui auraient pu être omis auparavant pour des raisons de temps et de coût.
