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Mar 30, 2020 3:05 AM ET

Coronavirus treibt Folding@Home-Crowdsourcing-Molekularwissenschaft auf Exaflop-Niveau


iCrowd Newswire - Mar 30, 2020

DNA molecule

Das langjährige Folding@Home-Programm, um die enorm komplexe Aufgabe der Lösung molekularer Wechselwirkungen zu crowdsourcen, hat einen wichtigen Meilenstein erreicht, da sich Tausende neuer Benutzer anmelden, um ihre Computer zum Laufen zu bringen. Das Netzwerk umfasst nun einen “Exaflop” an Rechenleistung: 1.000.000.000.000.000.000 Operationen pro Sekunde.

Folding@Home begann vor etwa 20 Jahren als eine Möglichkeit – damals neu und von der inzwischen überwinternden SETI@Home – pioniere, rechenschwere Probleme aufzulösen und sie an Einzelpersonen zur Ausführung zu verpacken. Es läuft auf einen groben Supercomputer, der über den Globus verteilt ist, und obwohl es nicht so effektiv ist wie ein “echter” Supercomputer beim Sprengen durch Berechnungen, kann es kurze Arbeit von komplexen Problemen machen.

Das Problem, das mit diesem Tool (administriert von einer Gruppe an der Washington University in St. Louis) angegangen wird, ist das der Proteinfaltung. Proteine sind eine der vielen chemischen Strukturen, die unsere Biologie funktionieren lassen, und sie reichen von kleinen, relativ gut verstandenen Molekülen bis hin zu wirklich enormen Molekülen.

Die Sache mit Proteinen ist, dass sie ihre Form in Abhängigkeit von den Bedingungen ändern – Temperatur, pH, das Vorhandensein oder Fehlen anderer Moleküle. Diese Formänderung macht sie oft nützlich – zum Beispiel ändert ein Kinesinprotein die Form wie ein Paar Beine, die Schritte unternehmen, um eine Nutzlast über eine Zelle zu tragen. Ein anderes Protein wie ein Ionenkanal öffnet sich, um geladene Atome nur dann durchzulassen, wenn ein anderes Protein vorhanden ist, das wie ein Schlüssel in einer Sperre hineinpasst.

Bildnachweis: Voelz et al.

Einige solcher Veränderungen oder Faltungen sind gut dokumentiert, aber die meisten sind bei weitem völlig unbekannt. Aber durch eine robuste Simulation der Moleküle und ihrer Umgebung können wir neue Informationen über Proteine entdecken, die zu wichtigen Entdeckungen führen können. Was wäre zum Beispiel, wenn Sie zeigen könnten, dass, sobald dieser Ionenkanal geöffnet ist, ein anderes Protein ihn länger als üblich auf diese Weise sperren oder schnell schließen könnte? Solche Möglichkeiten zu finden, ist das, worum es bei dieser Art von Molekularwissenschaft geht.

Leider ist es auch extrem rechen-teuer. Diese inter- und intramolekularen Wechselwirkungen sind die Art von Dingen, an denen Supercomputer endlos wegschleifen können, um jede Möglichkeit abzudecken. Vor zwanzig Jahren waren Supercomputer viel seltener als heute, also begann Folding@Home als eine Möglichkeit, diese Art von schwerer Rechenlast zu machen, ohne ein 500 Millionen Dollar teures Cray-Setup zu kaufen.

Das Programm hat die ganze Zeit gezwickt, und wahrscheinlich bekam einen Schub, wenn SETI@Home es als Alternative zu seinen vielen Benutzern empfohlen. Aber die Coronavirus-Krise hat die Idee, seine Ressourcen zu einer größeren Sache beizutragen, sehr attraktiv gemacht, und als solche hat es einen enormen Anstieg der Benutzerzahl gegeben – so sehr, dass die Server kämpfen, um Probleme auf die Computer aller zu bekommen, um zu lösen.

Beispiele für COVID-19-bezogene Proteine, wie sie von Folding@Home visualisiert werden.

Der Meilenstein, den es feiert, ist die Erreichung eines Exaflops der Rechenleistung, das ist, glaube ich, eine Sextillion (eine Milliarde Milliarden) Operationen pro Sekunde. Eine Operation ist eine logische Operation, wie AND oder NOR, und einige von ihnen bilden zusammen mathematische Ausdrücke, die schließlich zu nützlichen Dingen wie sagen “bei Temperaturen über 38 Grad Celsius dieses Protein verformt, damit ein Medikament an dieser Stelle binden und deaktivieren.”

Exascale Computing ist das nächste Ziel von Supercomputern; Intel und Cray bauen Exascale-Computer für die National Laboratories, die in den nächsten Jahren online gehen sollen – aber die schnellsten Supercomputer, die heute verfügbar sind, arbeiten auf einer Skala von Hunderten von Petaflops, oder etwa ein halbes bis ein Drittel der Geschwindigkeit als Exaflop.

Natürlich sind diese beiden Dinge nicht direkt vergleichbar — Folding@Home die Rechenleistung eines Exaflops marshallt, aber es arbeitet nicht als eine einzige Einheit, die an einem einzigen Problem arbeitet, da die exascale-Systeme auf gebaut sind. Das exa-Label ist da, um ein Gefühl von Größe zu geben.

Wird diese Art der Analyse zu Coronavirus-Behandlungen führen? Vielleicht später, aber mit ziemlicher Sicherheit nicht in der unmittelbaren Zukunft. Proteomik ist “Grundlagenforschung”, da es im Kern darum geht, die Welt um (und innerhalb) der Periode besser zu verstehen.

COVID-19 (wie Parkinson, Alzheimer, ALS und andere) ist kein einziges Problem, sondern eine große, schlecht gebundene Gruppe von Unbekannten; sein Proteom und die damit verbundenen Interaktionen sind Teil dieses Satzes. Es geht nicht darum, auf eine wundersame Kugel zu stoßen, sondern eine Grundlage für das Verständnis zu legen, damit wir bei der Bewertung potenzieller Lösungen die richtige sogar 1% schneller auswählen können, weil wir wissen, dass dieses Molekül in dieser Situation sowirkt.

Wie das Projekt in einem Blog-Beitrag zur Ankündigung der Veröffentlichung von Coronavirus-bezogenen Arbeiten bemerkte:

Diese erste Welle von Projekten konzentriert sich auf ein besseres Verständnis, wie diese Coronaviren mit dem menschlichen ACE2-Rezeptor interagieren, der für den viralen Eintritt in menschliche Wirtszellen erforderlich ist, und wie Forscher in der Lage sein könnten, sie durch die Entwicklung neuer therapeutischer Antikörper oder kleine Moleküle, die ihre Interaktion stören könnten.

Wenn Sie helfen möchten, können Sie den Folding@Home Client herunterladen und Ihre Ersatz-CPU- und GPU-Zyklen für die Sache spenden.

Contact Information:

Devin Coldewey



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