NVIDIA Omniverse助力為冠狀病毒「拍攝」特寫

各種先進的科學工具與高性能計算和計算機圖形技術的強大功能相結合，為對抗新冠病毒提供重要洞察。

對於像Max Zimmerman這樣的研究人員而言，長期以來的努力為抗擊全球疫情打下了良好的基礎。

上百萬名科學家藉助家裡的系統並花費精力，才讓Folding@home聯盟能夠計算出冠狀病毒內部蛋白的複雜運動。此後，一支由NVIDIA仿真專家組成的團隊將來自多個行業的先進工具結合起來，使研究人員能夠從全新的角度研究他們的數據。

聖路易斯華盛頓大學醫學院（Washington University School of Medicine in St. Louis）博士後研究員Zimmerman表示：「這些規模空前的科學協作一次又一次地讓我感到驚喜。」該學院擁有使Folding@home研究網絡保持運作的八座實驗室之一。

Zimmerman及其同事也因此在BioRxiv發表一篇論文，展示了冠狀病毒蛋白中可以被抗病毒藥物製造商攻擊的17個弱點的圖片。而且這項研究的高清仿真將不斷幫助研究人員和公眾了解此次疫情幕後的「罪魁禍首」。

他還表示：「我們現在能夠在了解健康和疾病分子的基礎上取得重大進展。」

抗疫工作進展迅速

為了專注於研究冠狀病毒的關鍵蛋白，Folding@home團隊於3月中旬擱置了許多長期項目。他們請求社會各界的援助，截止本月末，該網絡將迅速擴張成為全球第一臺百億億次級超級計算機，超過28萬個NVIDIA GPU也貢獻了一部分性能。

研究人員運用這一性能在摺疊蛋白快速、複雜的運動中尋找它們的弱點，為製藥商提供可以利用的瞬間「突破口」。在三個月內，計算機發現了許多傳統實驗無法發現的有利運動。

Zimmerman表示：「我們已經模擬了該病毒的幾乎整個蛋白質組，並發現了50多個新靶標以幫助設計抗病毒藥物。我們還一直在模擬已知靶標中的候選藥物，對5萬多種藥物配方進行了篩選，最終確認了300種候選藥物。」

冠狀病毒使用狡猾的方法逃避人類的免疫反應，比如刺突蛋白會將尖端藏在一個封閉的位置。憑藉百億億次級計算機的強大性能，研究人員可以仿真出這些蛋白整整十分之一秒的摺疊，比之前延長了多個數量級。

儘管採樣時間相對較短，但實現它所需要的數據集卻十分巨大。

僅SARS-CoV-2刺突蛋白就由442881個恆定運動的原子組成。在短短的1.2微秒內，它會產生大約3000億個時間戳，而研究人員必須定格這些瞬間。

加上所研究的另外二十幾種冠狀病毒蛋白，Folding@home已擁有歷史上最大的分子仿真庫。

Omniverse模擬冠狀病毒特寫

NVIDIA科學可視化團隊負責人Peter Messmer表示：「有人問我們如何使用普通科學工具以外的方法來發揮這個數據集的真正作用，這於是成為了我的任務。」

NVIDIA Omniverse是一個用於3D圖形協作和仿真模擬的平臺，該平臺即將進入公測階段。Peter Messmer使用科學家專用的標準工具Visual Molecular Dynamics將數據導入到NVIDIA Omniverse中，然後「奇蹟」發生了。

該團隊將Autodesk Maya動畫軟體與Omniverse相連接，實現了攝像機路徑的可視化，從而能夠窺見蛋白質複雜的幾何形狀。團隊通過NVIDIA Material Definition Language（MDL）等該平臺的核心技術描述分子的有形表面特性，創建半透明或發光區域來幫助觀察者更清晰地看到關鍵特徵。

Messmer表示：「藉助Omniverse，研究人員不但能夠使用科學可視化工具，還可以使用頂尖藝術家和電影製作人用來實現電影渲染效果的工具。我們將這兩個世界融合在了一起。」

仿真專家現場分享經驗

由此誕生的是一場極富視覺衝擊力的演示。在演示中，冠狀病毒蛋白上的每個刺突經過一組NVIDIA RTX GPU渲染後呈現出180多萬個三角形。

之後，Zimmerman和Messmer在技術問答會上分享了他們如何開發出這一使用近1.5億個三角形表現蛋白質生命瞬間的仿真。

這項工作證明了Omniverse背後的使命，即創建一個跨行業和學科的通用虛擬環境。我們十分自豪地看到該平臺能夠被科學界用於抗擊疫情。

這段經歷使Zimmerman對科學的未來非常樂觀，他表示：「NVIDIA GPU在數據集的生成方面發揮了重要作用。現在，那些運行Omniverse的GPU正在幫助我們以一種新穎而生動的方式繼續開展研究。」