GalaxyVS: Как ИИ и суперкомпьютер сжимают годы поиска лекарств в секунды

Что такое GalaxyVS

GalaxyVS — это не отдельный алгоритм, а полноценная вычислительная платформа, объединяющая молекулярное моделирование на основе ИИ с экстремально масштабными параллельными вычислениями. Ключевой исследовательский коллектив возглавили Мэн Сянфэй (Meng Xiangfei), главный научный сотрудник Национального суперкомпьютерного центра в Тяньцзине, и профессор Лань Яньянь (Lan Yanyan) из Университета Цинхуа. Платформа создавалась специально для преодоления «узкого горлышка» ранних этапов фармацевтической разработки: необходимо быстро найти несколько перспективных молекул-лидеров в безграничном море химических возможностей .

Традиционный высокопроизводительный скрининг в физических лабораториях обычно оперирует в лучшем случае миллионами соединений. GalaxyVS же проводит виртуальный анализ примерно по 100 миллиардам — такое расширение напрямую атакует три хронические проблемы, которые доктор Ли Пэйшунь (Li Peishun), ключевой участник команды, охарактеризовал как «редкость активных молекул, недостаточный объём скринингового пространства и однородность кандидатов» .

Как проверка 100 миллиардов молекул укладывается в секунды

Секрет скорости — в продуманной архитектуре на всех уровнях. Сначала система задействует тысячи узлов на основе цифровых сигнальных процессоров (DSP), чтобы закодировать примерно 4 миллиона «мишеней» (белковых карманов) для всех модельных биологических видов. Затем эти закодированные мишени одновременно ищутся на более чем 20 000 вычислительных узлов. Полное сканирование всей библиотеки соединений выполняется за десятки секунд. В пересчёте на отдельную мишень среднее время поиска падает ниже одной секунды. Дневная производительность платформы достигает примерно 16 триллионов операций молекулярного докинга (стыковки молекулы с белком), что, по заявлению разработчиков, на шесть порядков превышает предыдущий мировой рекорд для суперкомпьютеров .

Иными словами, то, на что раньше у команд медицинских химиков уходили месяцы и годы — первичный скрининг обширного химического пространства, — теперь выполняется как одна задача на системе «Тяньхэ». Это не отменяет последующих стадий — проверки активности, оптимизации лидеров и уж тем более клинических испытаний, которые остаются долгими и дорогостоящими. Однако первоначальный поиск сокращается от масштаба человеческой жизни до вычислительного, освобождая ресурсы исследователей для работы с самыми многообещающими кандидатами.

Какие болезни под прицелом

Команда очертила широкий терапевтический фронт. GalaxyVS призвана ускорить открытие молекул-лидеров для борьбы с опухолями, нейродегенеративными, редкими и новыми инфекционными заболеваниями . Один из наиболее обсуждаемых сценариев применения — реакция на внезапные угрозы общественному здоровью: скорость платформы способна сжать самые ранние исследования во время вспышки, быстро выявляя молекулы, требующие срочной лабораторной и доклинической проверки .

Такая позиция укладывается в более широкий тренд китайских исследований. Более ранние работы, объединявшие суперкомпьютер «Тяньхэ-2» с ИИ-алгоритмами, уже демонстрировали возможность предсказывать пути биосинтеза натуральных продуктов и проектировать новые химические вещества . GalaxyVS продолжает эту линию, переходя от предсказания путей к сверхмасштабному виртуальному скринингу, делая колоссальное химическое пространство практически доступным для поиска впервые.

Первоисточник и подтверждение в СМИ

Все технические детали и заявления исходят из репортажа «Кэцзи жибао» (科技日报) от 27 мая 2026 года — официальной газеты Министерства науки и технологий КНР . Позже информацию подтвердили и расширили англоязычное издание South China Morning Post и китайские ресурсы, включая Sina Finance и NetEase . На момент объявления рецензируемая научная статья с детальным описанием архитектуры GalaxyVS ещё не была опубликована; вся публичная информация базируется на официальных заявлениях учреждений и этих сообщениях прессы.

GalaxyVS — это в равной степени и инженерная, и научная история. Она показывает, что становится возможным, когда ИИ-управляемое молекулярное предсказание стыкуется с машинной мощью, сопоставимой по масштабу с самим пространством поиска. Следующие шаги — валидация на реальных биологических мишенях, интеграция в конвейеры фармацевтических компаний и независимое воспроизведение другими лабораториями — определят, какая доля этих десятков секунд превратится в реальные лекарства.