Running ahead of evolution—AI-based simulation for predicting future high-risk SARS-CoV-2 variants

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作者
Jie Chen,Zhiwei Nie,Yu Wang,Kai Wang,Fan Xu,Zhiheng Hu,Bing Zheng,Zhennan Wang,Guoli Song,Jingyi Zhang,Jie Fu,Xiansong Huang,Zhongqi Wang,Zhixiang Ren,Qiankun Wang,Daixi Li,Dong‐Qing Wei,Bin Zhou,Chao Yang,Yonghong Tian
出处
期刊:International Journal of High Performance Computing Applications [SAGE Publishing]
卷期号:37 (6): 650-665 被引量:4
标识
DOI:10.1177/10943420231188077
摘要

The never-ending emergence of SARS-CoV-2 variations of concern (VOCs) has challenged the whole world for pandemic control. In order to develop effective drugs and vaccines, one needs to efficiently simulate SARS-CoV-2 spike receptor-binding domain (RBD) mutations and identify high-risk variants. We pretrain a large protein language model with approximately 408 million protein sequences and construct a high-throughput screening for the prediction of binding affinity and antibody escape. As the first work on SARS-CoV-2 RBD mutation simulation, we successfully identify mutations in the RBD regions of 5 VOCs and can screen millions of potential variants in seconds. Our workflow scales to 4096 NPUs with 96.5% scalability and 493.9× speedup in mixed-precision computing, while achieving a peak performance of 366.8 PFLOPS (reaching 34.9% theoretical peak) on Pengcheng Cloudbrain-II. Our method paves the way for simulating coronavirus evolution in order to prepare for a future pandemic that will inevitably take place. Our models are released at https://github.com/ZhiweiNiepku/SARS-CoV-2_mutation_simulation to facilitate future related work.
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