Исследователи из университета штата Нью-Йорк в Стоуни-Брук подготовили юбилейный обзор достижений в области фолдинга белков. Возникнув 50 лет назад как частная проблема биохимии, процесс образования трёхмерной структуры белка стал предметом специального изучения сначала молекулярной биологии, а затем и множества других научных дисциплин — смотрите видео.
В настоящее время изучение процесса образования третичной структуры белка и предсказание конформаций полипептидов по их аминокислотным последовательностям играет ключевую роль в медицинских исследованиях.
С ошибками образования третичной структуры белков связывают развитие болезней Альцгеймера и Паркинсона, муковисцидоз и сахарный диабет второго типа.
В естественных условиях фолдинг протекает за доли секунды, но его моделирование занимает от нескольких часов до нескольких месяцев машинного времени. Поэтому для решения данной задачи широко применяется техника распределённых вычислений.
Примеры моделей третичной структуры некоторых протеинов с указанием времени их образования (изображение: Kresten Lindorff-Larsen, D.E. Shaw Research, New York)Наиболее масштабной инициативной, сыгравшей существенную роль в изучении процесса образования трёхмерных конформаций полипептидов, стал проект Folding@home. Этот проект распределённых вычислений был запущен учёными Стэнфордского университета в конце 2000 года. За прошедшие годы к нему присоединились свыше полутора миллионов добровольных участников.
| OS Type | Native TFLOPS* | x86 TFLOPS* | Active CPUs | Total CPUs |
| Windows | 176 | 176 | 168932 | 4342551 |
| Mac OS X/PowerPC | 1 | 1 | 1667 | 152776 |
| Mac OS X/Intel | 0 | 0 | 26 | 175824 |
| Linux | 77 | 77 | 28664 | 720809 |
| ATI GPU | 538 | 568 | 3792 | 351234 |
| NVIDIA GPU | 1156 | 2439 | 7272 | 283324 |
| PLAYSTATION®3 | 126 | 266 | 4461 | 1270246 |
| Total | 2080 | 3533 | 219275 | 8429905 |
Как видно из таблицы, суммарная вычислительная мощность Folding@home в настоящее время превышает два петафлопса, что превосходит показатель суперкомпьютера Fermi, занявшего в ноябре 2012 года девятое место в рейтинге TOP 500.
Основная заслуга в обеспечении высокой производительности Folding@home принадлежит ядрам CUDA видеокарт Nvidia, на которых выполняются неграфические вычисления. Аналогичное решение было использовано при создании самого мощного в мире суперкомпьютера Titan, о чём ранее писала «Компьютерра».
Видеокарты AMD (ATI) обсчитывают более четверти всего объёма распределённых вычислений. Неожиданно значимой для фолдинга белка оказалась роль игровых приставок. Владельцы Sony PlayStation 3 вносят свои шесть процентов, что превышает совокупный вклад пользователей компьютеров под управлением Linux и MacOS.
Тесно связан с фолдингом белков докинг – компьютерное моделирование взаимодействия молекул (например, фермента и субстрата, лекарственного препарата и активного белкового центра).
Сравнительно новым направлением стало моделирование докинга при разработке препаратов-лигандов, подавляющих активный центр патогенного белка.
Несмотря на закон Мура, современная наука в целом и медицинские исследования в частности испытывают острую нехватку вычислительных ресурсов.
Folding@home — известный, но далеко не единственный аналогичный проект. Внести свой посильный вклад в решение актуальных проблем можно, присоединившись к любой команде распределённых вычислений. Всё, что потребуется от участника, — это установка работающей в фоне клиентской программы и выход в интернет.