Defesa de Tese de Doutorado: Estratégias de otimização e paralelização massiva do programa de atracamento molecular DockThor

Orientadores:
Laurent Emmanuel Dardenne - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Douglas Adriano Augusto

Banca Examinadora:
Laurent Emmanuel Dardenne - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Antônio Tadeu Azevedo Gomes - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Helio José Corrêa Barbosa - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Carlos Mauricio Rabello de Sant'Anna - UFRRJ - UFRRJ
Pedro Geraldo Pascutti - IBCCF/UFRJ - IBCCF/UFRJ

Suplentes:
Esteban Clua - UFF/NVIDIA
Kary Ann del Carmen Ocaña Gautherot - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Resumo:

A técnica de atracamento molecular receptor-l igante efetua uma busca no espaço conformacional definido pelos graus de liberdade do ligante dentro do sítio receptor, sendo guiada por uma função de energia intermolecular. A técnica também tem como objetivo prever a afinidade de ligação receptor-ligante. Por sua vez, a triagem virtual utiliza do atracamento molecular na busca por candidatos a fármacos investigando bibliotecas contendo milhares/milhões de compostos moleculares. O programa DockThor (disponível em http://www.dockthor.lncc.br) utiliza uma metodologia baseada em grade, mantendo o receptor rígido, para a avaliação das interações intermoleculares (i.e., forças de Coulomb e de van der Waals) e um algoritmo genético de múltiplos mínimos para a busca conformacional. O programa DockThor é capaz de obter ótimos resultados na predição da geometria de ligação receptor-ligante, sendo uma das melhores opções descritas na literatura quando se consideram ligantes altamente flexíveis. O objetivo deste trabalho está associado à nece ssidade de se obter uma melhoria significativa de performance computacional do programa DockThor, no quesito rapidez, visando a viabilização de experimentos de triagem virtual em bibliotecas contendo milhões/bilhões de compostos. Neste sentido, o trabalho focou em quatro aspectos distintos: i) otimização da versão original sequencial com algoritmo genético steady state; ii) paralelização massiva da geração da grade de energia utilizando arquitetura em GPU; iii) desenvolvimento de um algoritmo genético geracional de múltiplos mínimos com potencial alto de paralelismo; iv) desenvolvimento da versão OpenCL para GPU da versão geracional do algoritmo genético. Foi utilizado um conjunto teste de 195 complexos receptor-ligante, com distintos graus de flexibilidade conformacional do ligante, para avaliação das metodologias desenvolvidas. Os resultados obtidos neste trabalho indicam um ganho de speedup médio de 13,4 com a paralelização em OpenCL da grade em uma GPU. Indicam também uma melhoria média de 30% no algoritmo genético original steady state, fruto da otimização do código. Também foi desenvolvido uma versão geracional assíncrona do algoritmo genético de múltiplos mínimos com desempenho similar, no conjunto teste, ao algoritmo original. Este algoritmo geracional foi paralelizado em GPU com ganhos efetivos de performance. Os resultados deste trabalho permitirão o uso otimizado do programa DockThor, em plataformas heterogêneas CPU+GPU, na realização de experimentos de triagem virtual contendo milhões/bilhões de compostos.