Pages:
Author

Topic: [ANN] [FLDC] FoldingCoin - майнинг во благо медицины! (Read 47604 times)

copper member
Activity: 493
Merit: 170
BountyMarketCap
Механизм активации белка Nsp16 вируса SARS-CoV-2 и защитный карман с антивирусным потенциалом пан-коронавируса

16 декабря 2020
Грег Боуман

Как мы все знаем, коронавирусы представляют собой серьезную угрозу для здоровья человека. За последние два десятилетия эти вирусы вызвали три эпидемии: SARS в 2004 году, MERS в 2012 году, а теперь COVID-19 вызвал глобальную пандемию. Необходимо ответить на до боли очевидные вопросы:
   1)   Как предотвратить заболевания, вызванные коронавирусом?
   2)   Как лечить людей, которые болеют этими заболеваниями?
К счастью, недавно утвержденные вакцины - отличный шаг к ответу на вопрос под номером 1. Однако второй вопрос остается открытым.

Как и все вирусы, коронавирусы используют молекулярные машины, называемые белками, для выполнения цикла заражения клеток-хозяев (человека) и их репликации. Если Вы можете отключить функцию этих белков, вирусы не смогут продолжить этот цикл! Таким образом, выяснение того, как действуют эти белки, и разработка способов «выключения» этих белков является основной задачей при разработке лекарств, предназначенных для лечения инфицированных людей.

В нашей последней работе мы используем компьютерное моделирование, чтобы понять движущиеся части основного белка SARS-CoV-2. Хотя обычно мы можем выяснить общую форму (то есть трехмерную структуру) белка с помощью различных экспериментов (включая рентгеновское облучение белка), даже самые мощные микроскопы в мире не могут показать нам, как эти белки движутся! Компьютерное моделирование показывает нам, как на самом деле движется белок, что может информировать нас о том, как они функционируют, и показывать новые способы их отключения.

Белок коронавируса, который мы изучаем в этой работе, называется Nsp16. Это помогает вирусу уклоняться от нашего иммунного ответа, поэтому, если мы сможем отключить Nsp16, наша иммунная система будет легче распознавать вирус и выводить его из строя. Ранее люди пытались нейтрализовать Nsp16, вклинивая лекарство в его «активный участок» (то есть в область, где он выполняет реакцию, чтобы скрыть вирусную РНК от иммунной системы человека). В случае Nsp16 активный участок состоит из двух карманов, один из которых связывает РНК, а другой - другую молекулу, называемую SAM. Однако существует аналогичный человеческий белок (CMTr1), который имеет похожий вид активного участка, поэтому нацеливание на белок коронавируса без отключения человеческого белка является сложной задачей.


Белок Nsp16 вируса SARS-CoV-2 играет важную роль в способности вируса уклоняться от иммунного ответа. Для выполнения этой функции ему необходимо связать белок Nsp10 и две другие молекулы, РНК и SAM (зеленая и пурпурная соответственно).

Одно важное отличие, отличающее человеческих родственников Nsp16 от белка коронавируса Nsp16, заключается в том, что белок коронавируса должен быть присоединен к другому вирусному белку, Nsp10, для выполнения своей функции.

В этой работе мы сначала показываем, как связывание Nsp10 с Nsp16 активирует Nsp16, а затем, сравнивая движения Nsp16 и его человеческого гомолога (CMTr1), мы идентифицируем способ отключения Nsp16 без отключения человеческого белка.

Во-первых, мы показали, как связывание Nsp10 с Nsp16 активирует Nsp16, чтобы он мог функционировать. В частности, когда Nsp10 присоединяется к Nsp16, трехмерная структура Nsp16 изменяется, так что его активный участок становится более открытым (показано в видео ниже). С более открытым активным участком Nsp16 способен связываться с РНК и SAM, которые необходимы для активации реакции, маскирующей РНК!


Моделирование Folding@home показало, как белок Nsp10 вируса связывается и активирует Nsp16. В отсутствие Nsp10 карманы Nsp16, которые связывают РНК и другую молекулу, называемую SAM (карманы желтого и голубого цвета соответственно), закрываются сами по себе. Связывание Nsp10 открывает эти карманы, позволяя Nsp16 связывать РНК и SAM и, в конечном итоге, выполнять свою функцию. Для справки, РНК показана зеленым цветом, а SAM - пурпурным.

Затем мы находим способ нацеливаться на белок коронавируса Nsp16, не нацеливаясь на его важного человеческого родственника, белок CMTr1. В частности, мы обнаружили, что некоторые движения Nsp16 приводят к образованию «загадочного» кармана в области белка рядом с активным участком, но CMTr1 человека не образует этот карман! Важно отметить, что когда этот карман открыт, активный участок закрыт, а это означает, что Nsp16, вероятно, не может связываться с необходимыми молекулами, которые ему нужны, чтобы замаскировать свой геном! Следовательно, если кто-то сможет разработать небольшую молекулу, чтобы её можно было воткнуть и открыть этот карман, это, скорее всего, выведет из строя белок. И мы обнаружили, что белки Nsp16 других коронавирусов также имеют этот карман, поэтому нацеливание на этот карман может нокаутировать другие коронавирусы (например, SARS, MERS и т. д.). К счастью, это, скорее всего, не повлияет на CMTr1 человека, поскольку он не образует этот карман.


Моделирование Folding@home выявило загадочный карман (красный), который отсутствует в существующих кристаллических структурах белка. Открытие загадочного кармана закрывает карман для привязки SAM. Поскольку наличие открытого SAM-связывающего кармана важно для правильного функционирования Nsp16, лекарство, которое нацелено на скрытый карман и закрывает SAM-связывающий карман, может выключить Nsp16. Мы также обнаружили, что белки Nsp16 из вирусов SARS-CoV-1 и MERS имеют один и тот же скрытый карман, в то время как этот карман отсутствует в человеческих белках, выполняющих аналогичную функцию. Следовательно, лекарство, нацеленное на этот загадочный карман, может быть полезно против многих/всех коронавирусов с минимальными побочными эффектами. Для справки, РНК показана зеленым цветом, а SAM - пурпурным.
legendary
Activity: 1610
Merit: 1026
https://foldingathome.org/2020/12/08/protein-folding-and-related-problems-remain-unsolved-despite-alphafolds-advance/
PROTEIN FOLDING AND RELATED PROBLEMS REMAIN UNSOLVED DESPITE ALPHAFOLD’S ADVANCE

СВОРАЧИВАНИЕ БЕЛКОВ И СВЯЗАННЫЕ С НИМИ ПРОБЛЕМЫ ОСТАЮТСЯ НЕРЕШЕННЫМИ, НЕСМОТРЯ НА УСПЕХИ ALPHAFOLD


Изображение адаптировано из визуализации SARS-CoV-2, изначально созданной Nvidia с использованием наборов данных Folding@home.
TL; DR: AlphaFold от DeepMind знаменует собой огромный шаг вперед в нашей способности предсказывать доминирующую структуру белка. Как белки попадают туда, и многие другие проблемы, связанные со сворачиванием белков, остаются нерешенными. Синергия между AlphaFold и Folding@home может способствовать большему прогрессу.

DeepMind недавно заявила, что они решили проблему сворачивания белков с помощью своего алгоритма AlphaFold. Они добились огромного прогресса, но решение проблемы сворачивания белка немного похоже на спасение мира. Многие пытались, некоторые сделали большие шаги вперед. Тем не менее, сворачивание белков останется не  решенным, как и мир остается не спасенным.

Итак, белки - это молекулярные механизмы, которые отвечают за многие активные процессы, которые мы связываем с жизнью, от сокращения мышц до восприятия света и переваривания пищи. Белок состоит из цепочки химических веществ, называемых аминокислотами, и многие из них «складываются» в определенную трехмерную структуру, которая позволяет им выполнять свою функцию.

Сворачивание белков - огромная проблема состоящая из множества частей. Одна из важных составляющих - это проблема предсказания структуры: предсказание доминирующей структуры белка по его последовательности (список частей, если хотите). Другой аспект - проблема механизма сворачивания: как белок попадает в эту сложенную структуру? Есть также множество связанных проблем, например, какие движущиеся части имеют свернутые белки? Как эта динамика позволяет белкам передавать информацию и вещества? Как мы можем разработать лекарства, чтобы выключить (или включить) белки? Как мы можем создать белки для выполнения новых функций?

Многие люди утверждали, что они решают проблему сворачивания белков. Один из моих коллег однажды красиво рассказал об открытии, которое они сделали. После выступления другой коллега пошутил: «Поздравляю, вы решили проблему сворачивания белка! Но тебе еще предстоит пройти долгий путь (указывая на еще одного коллегу), этот парень решил ее как минимум три раза».

Алгоритм DeepMind AlphaFold сделал шаг вперед в решении проблемы предсказания структуры белка. Я не буду вдаваться в технические подробности, а просто поздравлю команду с большим достижением.

При этом AlphaFold не объясняет, как белки сворачиваются, что является еще одной важной частью проблемы сворачивания белков. Это также не решает множество других проблем, которые тесно связаны, если не являются частью проблемы сворачивания белка.

Первоначально Folding@home фокусировался на понимании того, как белки складываются в свои доминирующие структуры. С тех пор проект расширился, чтобы охватить множество связанных проблем, поскольку все эти явления обусловлены одними и теми же основными физическими принципами.

Общая идея Folding@home заключается в том, чтобы использовать возможности компьютеров со всего мира для моделирования динамики белков. Каждая симуляция похожа на исследователя. Отправляя тысячи исследователей в разные стороны, мы можем решать проблемы, которые невозможно решить на одном компьютере.

Биомедицинские применения Folding@home довольно широки и включают болезнь Альцгеймера, рак и инфекционные заболевания. Например, в настоящее время мы уделяем много внимания пониманию вируса SARS-CoV-2, ответственного за пандемию COVID-19. Мы также активно участвуем в разработке новых антивирусных препаратов через COVID Moonshot.

Хотя AlphaFold не решила проблему сворачивания белков, она должна быть перспективной технологией. Например, мы могли бы использовать его для предсказания доминирующих структур белков, структуры которых не были определены экспериментально. Затем мы могли бы начать моделирование в Folding@home с этих структур, чтобы помочь понять, как работают белки, следуя тем же процедурам, которые мы сейчас используем для изучения белков, структуры которых были определены экспериментально.

Результатом всего этого является то, что нам (сообществу специалистов по белкам в целом и Folding@home в частности) предстоит еще много работы! Вы можете помочь, загрузив/установив Folding@home.


legendary
Activity: 2520
Merit: 1490
ОБЗОР 2020 ГОДА И С НОВЫМ 2021 ГОДОМ!

Перевод статьи: 2020 IN REVIEW, AND HAPPY NEW YEAR 2021!
Автор:Greg Bowman



Краткое резюме: В 2020 году Folding@home был похож на гражданский флот в фильме "Звёздные войны: Скайуокер. Восход". Все собрались вместе, чтобы столкнуться с общим врагом, в данном случае с вирусом SARS-CoV-2, ответственным за пандемию COVID-19. Мы безмерно благодарны всем, кто присоединился к борьбе, помогая нам находить новых кандидатов в противовирусные препараты которые сейчас проходят испытания на животных, и опубликовать на данный момент четыре статьи:

1) Моделирование SARS-CoV-2 позволяет расширить масштаб захвата шипов и обнаружить криптические карманы по всему протеому.
2) Механизм активации SARS-CoV-2 Nsp16 и загадочный карман с противовирусным потенциалом пан-коронавируса.
3) Белок нуклеокапсида SARS-CoV-2 является динамическим, неупорядоченным и разделяется на фазы вместе с РНК.
4) COVID Moonshot: научное открытие основных ингибиторов протеазы SARS-CoV-2 путем сочетания краудсорсинга, высокопроизводительных экспериментов, компьютерного моделирования и машинного обучения
Мы с нетерпением ждем продолжения работы с вами и желаем вам счастливого нового года!


Folding@home напоминает гражданский флот в фильме "Звёздные войны: Скайуокер. Восход" многочисленный и весьма разнородный набор компьютеров - от суперкомпьютеров до домашних ПК - вместе обеспечивает беспрецедентную огневую мощь. Прошедший год, безусловно, был насыщенным событиями для всех, и для Folding@home в частности.

Год начался с интересных событий по ряду направлений. В то время в Folding@home участвовало около 30 тысяч устройств. Вместе мы добились большого прогресса в понимании того, как небольшие изменения белков, называемых миозиновыми моторами, изменяют их функцию. Небольшие изменения в этих "двигателях" являются одной из наиболее частых причин наследственных заболеваний, поэтому эта первая работа является важным шагом на пути к возможности предсказать, может ли недавно обнаруженный вариант миозина вызвать заболевание или нет. Мы также открыли новые возможности для борьбы с вирусом Эбола и помогли перепрофилировать существующий препарат для борьбы с вирусом SFTS.

Потом наш мир перевернулся с ног на голову из-за пандемии COVID-19. В ответ мы быстро сосредоточили все наше внимание на вирусе SARS-CoV-2, который вызывает болезнь COVID-19.  

Общественный отклик на объявление о наших первых симуляциях был огромным, и Folding@home быстро превратился в самый мощный компьютер в мире.  В течение двух недель к проекту присоединилось более 400 000 новых устройств, и с этого момента мы продолжили быстро расти. На пике нашего развития более 280 тыс. GPU и 4,8 млн ядер CPU помогали имитировать как можно больше белков вируса SARS-CoV-2, ища новые возможности для борьбы с вирусом и новые лекарства, чтобы воспользоваться этими возможностями.

По очень консервативной оценке суммарной вычислительной мощности всех этих машин, Folding@home стал первым экзафлопным компьютером, имея более чем в 5 раз большую производительность, чем самый быстрый суперкомпьютер в мире на тот момент (суперкомпьютер Summit, который имеет производительность 200 петафлопс). Используя эту вычислительную мощность, мы генерировали данные моделирования за 0,1 секунды. Это более чем в 100 000 раз больше данных, чем в обычной работе по моделированию. Внутренне мы шутили, что, возможно, мы сгенерировали больше симуляционных данных, чем было произведено в истории науки, но шутка может быть на самом деле правдой!

Краткое описание вычислительной мощности Folding@home



А) Рост числа Folding@home (F@H) в ответ на COVID-19. Общее количество пользователей показано синим цветом, а случаи COVID-19 - оранжевым.  
Б) Глобальное распространение пользователей Folding@home. Каждая желтая точка представляет собой уникальный IP-адрес, используемый для Folding@home.  
C) Скорость обработки данных Folding@home и следующих 10 самых быстрых суперкомпьютеров в exaFLOPS.

Один из наших основных фокусов внимания был на шипе, который является одной из основных мишеней как для вакцин, так и для лекарств. Шип находится на поверхности вируса, где он ждет, чтобы закрепиться на клетке-хозяине и инициировать инфекцию. Из-за своей доступности и решающей роли в цикле репликации вируса, шип был в центре внимания усилий по разработке вакцины и главной мишенью для лекарств и антител. Он также привлек наше внимание, потому что он должен претерпеть значительные структурные изменения, чтобы выполнять свои функции, но было невозможно непосредственно наблюдать эти движения. По крайней мере, пока наши симуляции не захватили их!

Этот удивительный вычислительный подвиг выявил новые способы поражения шипа, объяснил "загадочные" узлы связывания антител, которые ранее были недоступны в имевшихся экспериментальных снимках шипа, и пролил свет на то, как изменение шипа меняет патогенность вируса. Теперь мы продолжаем эту работу, чтобы понять, чем новые версии шипа отличаются от исходного вируса SARS-CoV-2 и как мы можем атаковать их.


Открытие устья Демогоргона COVID-19 (также известного как шип), запечатленное в ходе моделирования. Три цвета - это три белка, которые образуют шип. Каждый состоит из линейной цепочки химических веществ, называемых аминокислотами. Ленты очерчивают каждую цепочку. Прозрачная поверхность - это поверхность Демогоргона COVID-19. Три белка, составляющие Демогоргон должны распространяться врозь, чтобы выявить узел связывания ACE2, который инициирует инфекцию, присоединяясь к белку ACE2 на поверхности клеток человека. В этом фильме запечатлена часть начального движения.

Мы также провели поиск в протеоме SARS-CoV-2 на предмет "загадочных" карманов, которые могут предоставить новые возможности для разработки лекарств. Часто снимки белков, полученные в результате экспериментов, раскрывают лишь ограниченные возможности для создания лекарств. Во многих случаях мы обнаружили, что наблюдение за динамикой этих белков выявляет спонтанное образование карманов, которые отсутствовали в экспериментальных структурах, которые мы называем криптическими карманами. На данный момент мы нашли более 50 таких загадочных карманов в белках от вируса SARS-CoV-2. Карман в одном белке под названием Nsp16 особенно привлекателен для разработки лекарств, поскольку мы обнаружили, что он также присутствует в вирусах SARS-1 и MERS, поэтому лекарство, нацеленное на этот карман, может работать против всех коронавирусов, связанных с вирусом SARS-CoV-2.


Белок Nsp16 вируса SARS-CoV-2 играет важную роль в способности вируса уклоняться от иммунного ответа. Моделирование Folding@home выявило загадочный карман (оранжевый), который отсутствует в существующих кристаллических структурах белка. Открытие скрытого кармана закрывает SAM-связывающий карман (SAM - это молекула, необходимая для функционирования Nsp16, показана розовыми полосками). Поскольку открытие кармана SAM-связывания необходимо для нормальной работы Nsp16, препарат, который нацелен на скрытый карман и закрывает карман SAM-связывания может отключить Nsp16. Мы также обнаружили, что белки Nsp16 из вирусов SARS-CoV-1 и MERS имеют один и тот же скрытый карман, в то время как этот карман отсутствует в человеческих белках, выполняющих аналогичную функцию. Следовательно, лекарство, нацеленное на этот загадочный карман, может быть полезно против многих / всех коронавирусов с минимальными побочными эффектами.

В третьем крупном проекте мы объединили усилия с COVID Moonshot для разработки не имеющего патента противовирусного препарата, нацеленного на вирусный белок, называемый основной протеазой.  Это сотрудничество объединяет различные группы вычислительных и экспериментальных исследователей со всего мира.  На данный момент мы обнаружили несколько основных соединений, которые показали эффективность в экспериментальных тестах, и в настоящее время в рамках проекта проводятся первые тесты на моделях животных.  Вы можете прочитать больше здесь.

В этом фильме показаны лучшие пристыкованные соединения из первоначальной партии соединений COVID Moonshot.

Вы можете узнать больше о нашей работе с COVID-19 здесь

В дополнение ко всем научным достижениям, мы приветствовали ряд новых членов консорциума Folding@home. Дивакар Шукла (Иллинойсский университет в Урбане-Шампейне) и Ши Хуан (Гонконгский университет науки и технологии), оба являются выпускниками лаборатории Pande, снова присоединились к проекту Folding@home. Люси Делемотт (Королевский технологический институт) и Эрик Линдал (Стокгольмский университет) присоединились к нашему сообществу. И мы приветствовали Эмму Мэттис в качестве менеджера программы.

Мы также благодарны многим новым друзьям, которые поддержали наши усилия. Спасибо Avast, AWS, Cisco, Linus Tech Tips, Microsoft Azure, Oracle и VMware за помощь в масштабировании серверной инфраструктуры Folding@home, чтобы не отставать от огромного роста, который мы наблюдали за такое короткое время. Благодарим Microsoft AI for Health за помощь в использовании Azure для моделирования адаптивной выборки и UKRI за предоставление вычислительных ресурсов для распараллеливания анализа данных.

Благодарим Pure Storage за предоставление системы FlashBlade для хранения наших больших объемов данных, Seagate и Micron за дополнительные хранилища и MolSSI за помощь в организации общедоступных объемов данных.  Спасибо AMD, ARM и Neocortix и Intel за помощь в улучшении производительности Folding@home на их оборудовании. Спасибо всем этим компаниям за помощь в распространении информации о Folding@home, а также A16Z, Best Buy, CCP, CoreWeave, Daimler Truck AG, Dell, GitHub, HP, La Liga, Media Monks, Microcenter, NVIDIA и  Telefonica. Спасибо CERN и сообществу физиков элементарных частиц за помощь в управлении данными и DataDog за услуги мониторинга серверов.  Мы также чрезвычайно благодарны NSF и NIH за финансирование.


Оглядываясь на прошедший 2020 год мы рады видеть, что одной из светлых его сторон было своего рода воссоединение семьи, когда люди стремились с помощью Folding@home помочь в нашей работе с COVID-19. Многие люди участвовали в проекте Folding@home на протяжении последних 20 лет, и многие удвоили свои усилия, чтобы помочь проекту, так как мы коллективно стремились как можно быстрее продвинуться вперед в работе над SARS-CoV-2. Спасибо всем вам!

Наконец, мы чрезвычайно благодарны всем, кто внес свой вклад в Folding@home! Без Вас мы бы не смогли достичь столь многого.

Мы с нетерпением ждем продолжения работы с вами и желаем вам счастливого нового года!

legendary
Activity: 2884
Merit: 1035
у cure и banano разные команды
в какую вступите, то и будут выплачивать
legendary
Activity: 2520
Merit: 1490
Это понятно, но используют они F@H клиент же, а майнерам начисляют BAN за расчеты белков, в итоге капается все равно curecoin, а не напрямую "бананы"
F@H за вычисления начисляет "пойнты". За эти "пойнты" платятся "бананы". Curecoin в этой схеме никак не участвует.

Да конечно начисляются PPD за работу в F@H клиенте, но банано майнер же не копает на прямую BAN, я это имел ввиду, просто всегда получал cure за майнинг на пуле с использованием F@H, вот и остались ассоциации. Smiley
legendary
Activity: 2317
Merit: 2318
Это понятно, но используют они F@H клиент же, а майнерам начисляют BAN за расчеты белков, в итоге капается все равно curecoin, а не напрямую "бананы"
F@H за вычисления начисляет "пойнты". За эти "пойнты" платятся "бананы". Curecoin в этой схеме никак не участвует.
legendary
Activity: 2520
Merit: 1490
Под banano имеется ввиду команда в майнинге Curecoin?
Banano не имеет отношения к Curecoin. Это криптовалюта, к которой прилагается проект Banano Miner, где за участие в F@H выплачивают вознаграждение "бананами".

Это понятно, но используют они F@H клиент же, а майнерам начисляют BAN за расчеты белков, в итоге капается все равно curecoin, а не напрямую "бананы"
legendary
Activity: 2317
Merit: 2318
Под banano имеется ввиду команда в майнинге Curecoin?
Banano не имеет отношения к Curecoin. Это криптовалюта, к которой прилагается проект Banano Miner, где за участие в F@H выплачивают вознаграждение "бананами".
legendary
Activity: 2520
Merit: 1490
интересно, что клиент этой версии работает у меня с 8 ноября
получается они анонсировали его на 2 недели позже выхода
А как вы о новой версии раньше анонса узнали? Бета-версии тестируете? Кстати спасибо за подсказку, переключился пока с Foldingcoin/Curecoin на Banano и спустя неделю вижу, что гораздо выгодней.

Бета версии всегда доступны на сайте https://foldingathome.org/beta/ сейчас это версия что и у релиза 7.6.21, но они выкладывают бета версии регулярно, обсуждение доступно на форуме https://foldingforum.org/viewforum.php?f=31  Под banano имеется ввиду команда в майнинге Curecoin? https://stats.foldingathome.org/team/234980
legendary
Activity: 2884
Merit: 1035
интересно, что клиент этой версии работает у меня с 8 ноября
получается они анонсировали его на 2 недели позже выхода
А как вы о новой версии раньше анонса узнали? Бета-версии тестируете? Кстати спасибо за подсказку, переключился пока с Foldingcoin/Curecoin на Banano и спустя неделю вижу, что гораздо выгодней.

просто с сайта скачал то что было
кстати у меня линух, может это речь о виндовом клиенте

и это еще при цене в 6 сатош...

однако заранее предупреждаю что в бананах график дохода нелинейный, если вдруг захочется тяжелую артиллерию подключить
staff
Activity: 3472
Merit: 4111
Crypto Swap Exchange
интересно, что клиент этой версии работает у меня с 8 ноября
получается они анонсировали его на 2 недели позже выхода
А как вы о новой версии раньше анонса узнали? Бета-версии тестируете? Кстати спасибо за подсказку, переключился пока с Foldingcoin/Curecoin на Banano и спустя неделю вижу, что гораздо выгодней.
legendary
Activity: 2884
Merit: 1035
Вышел новый релиз программного обеспечения от folding@home версии 7.6.21
Релиз включает ряд важных обновлений и носит рекомендательный для перехода на него характер. В этом релизе появилась поддержка ARM благодаря компании Neocortix. Они кстати анонсировали это ещё почти пол года назад: Neocortix делает вклад в исследования COVID-19, открывая мир 64-битных Arm устройств для Folding@Home и Rosetta@Home

Новость: https://foldingathome.org/2020/11/24/new-client-with-arm-support/
Загрузить новые версии можно со страницы: https://foldingathome.org/alternative-downloads/

интересно, что клиент этой версии работает у меня с 8 ноября
получается они анонсировали его на 2 недели позже выхода
staff
Activity: 3472
Merit: 4111
Crypto Swap Exchange
Вышел новый релиз программного обеспечения от folding@home версии 7.6.21
Релиз включает ряд важных обновлений и носит рекомендательный для перехода на него характер. В этом релизе появилась поддержка ARM благодаря компании Neocortix. Они кстати анонсировали это ещё почти пол года назад: Neocortix делает вклад в исследования COVID-19, открывая мир 64-битных Arm устройств для Folding@Home и Rosetta@Home

Новость: https://foldingathome.org/2020/11/24/new-client-with-arm-support/
Загрузить новые версии можно со страницы: https://foldingathome.org/alternative-downloads/
legendary
Activity: 2520
Merit: 1490
                                                          
МОЖЕТ ЛИ НОВЫЙ КЛАСС АНТИТЕЛ ЛЕЧИТЬ COVID-19 ТАКИМ ОБРАЗОМ, ЧТОБЫ ИЗБЕЖАТЬ РЕЗИСТЕНТНОСТИ?

Перевод статьи: COULD A NEW CLASS OF ANTIBODIES TREAT COVID-19 IN A MANNER THAT AVOIDS RESISTANCE?
Авторы:Ivy Zhang, Viktor Belay, William Glass



Лаборатория Chodera исследует новый класс антител SARS-CoV-2(атипичная пневмония-2), который в настоящее время находится на стадии клинических испытаний и работает  с помощью нового удивительного механизма, позволяющего подавить способность вируса вырабатывать устойчивость(резистентность).

АНТИТЕЛА - ОДИН ИЗ ВИДОВ РАЗРАБАТЫВАЕМОГО ПРЕПАРАТА ДЛЯ ЛЕЧЕНИЯ COVID-19


Антитела-это белки, вырабатываемые нашей иммунной системой для защиты от инфекционных заболеваний, таких как COVID-19. На высоком уровне все антитела предотвращают инфекцию аналогичным образом: они связываются с белками возбудителя болезни (например, вируса), препятствуя способности возбудителя болезни проникать в клетки человека.

Для нашей иммунной системы, SARS-CoV-2, вирус, вызывающий COVID-19, не является исключением. Наша иммунная система вырабатывает антитела для нейтрализации SARS-CoV-2, то есть они предотвращают проникновение вируса в наши клетки и заражение нас. Одна важная оговорка заключается в том, что эта естественная форма защиты наиболее эффективна у молодых, здоровых людей; пожилые люди и те, у кого уже есть условия, которые делают их иммунную систему слабее, чем обычно, могут быть не в состоянии генерировать эти антитела так же эффективно, чтобы бороться с COVID-19.

1) Антитела (A) и патогены (B) свободно перемещаются в крови.
2) Антитела связываются с патогенами и могут делать это в различных формах, таких как опсонизация (2a), нейтрализация (2b) и агглютинация (2c).  
3) Фагоцит (C) приближается к патогену, и Fc-область (D) антитела связывается с одним из Fc-рецепторов (E) фагоцита.
4) Фагоцитоз происходит при попадании возбудителя внутрь.

Одним из основных направлений разработки лекарств от COVID-19 является попытка воспроизвести естественный иммунный ответ нашего организма.  Ряд фармацевтических и биотехнологических компаний разрабатывают искусственно созданные антитела, которые служат в качестве лекарств как для лечения COVID-19, так и для обеспечения временной (от нескольких недель до месяцев) защиты от инфекции SARS-CoV-2.

В настоящее время проходят клинические испытания множество антител, большинство из которых имеют довольно очевидный механизм действия (способ, которым они нейтрализуют вирус): напрямую блокируют связывание вируса с клетками человека.  Однако некоторые антитела, участвующие в клинических испытаниях, не имеют легко объяснимого механизма действия, поскольку они не блокируют проникновение вируса напрямую. Интересно, что они связываются с консервативной областью вируса, которая не может легко мутировать, а это означает, что эти антитела могут оставаться эффективными, даже если вирус мутирует.

Как упоминалось выше, антитела, которые в настоящее время находятся в стадии разработки, нацелены на защиту от инфекции SARS-CoV-2, препятствуя проникновению вируса, но переходя на более глубокий уровень того, как все работает: что мы знаем и чего не знаем о том, как эти антитела нейтрализуют SARS-CoV-2?

ЧТО МЫ ЗНАЕМ: RBD(связывающийся с рецептором домен)ЯВЛЯЕТСЯ ОБЩЕЙ МИШЕНЬЮ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ АНТИТЕЛ К SARS-COV-2
 
В случае SARS-CoV-2 проникновение вируса осуществляется двойным образом с помощью белка-шипа (далее шип) внутри вирусной мембраны и ангиотензин-превращающего фермента 2 (ACE2) в мембране клетки человека.  И шип, и ACE2 известны как гликопротеины - белки, содержащие длинные молекулы, называемые  гликанами. Влияние гликанов на биомолекулярные пути многочисленно, и мы до сих пор не до конца понимаем каждый процесс, в котором они участвуют. Однако было показано, что при SARS-CoV-2 они играют важную роль в функционировании шипа[1].

Часть шипа, которая связывается с его рецептором, ACE2, называется связывающийся с рецептором домен (RBD).  Чтобы смягчить инфекцию SARS-CoV-2, многие искусственно созданные антитела конкурируют с ACE2 за связывание RBD, напрямую блокируя событие связывания ACE2: RBD, необходимое для проникновения вируса.

Комплекс RBD:ACE2. RBD спайкового белка (оранжевый) связывается с человеческим рецептором ACE2 (голубой).
 Гликаны (синие) присутствуют на различных участках как в RBD, так и в ACE2.

ЧЕГО МЫ НЕ ЗНАЕМ: ПИНТО И ДР. ОТКРЫТИЕ S309, НЕЙТРАЛИЗУЮЩЕЕ АНТИТЕЛО С НЕИЗВЕСТНЫМ МЕХАНИЗМОМ ДЕЙСТВИЯ


В некоторых исследованиях сообщалось о вирус-нейтрализующих антителах, которые связываются с ACE2 с другой стороны RBD, предотвращая заражение посредством неизвестного механизма.  (Обзор различных способов связывания антител, находящихся в настоящее время в разработке, см. Barnes et al.[2])

В работе "Кросс-нейтрализация SARS-CoV-2 моноклональным антителом SARS-CoV человека" Пинто и др. демонстрируют, что несколько антител, полученных от пациента, пережившего SARS-CoV(атипичная пневмония) в 2003 году, способны нейтрализовать SARS-CoV-2. Они обнаружили, что одно антитело особенно эффективно при нейтрализации это - S309, которое в настоящее время находится на клинических испытаниях.

Однако крио-ЭМ изображения структуры RBD: S309 показывают, что S309 не функционирует, как многие другие антитела против SARS-CoV-2;  вместо того, чтобы конкурировать с ACE2 за связывание RBD, S309 связывается с другой стороной RBD, а не с ACE2. Фактически, RBD все еще связывается с ACE2, но вирус каким-то образом оказывается нейтрализован.

Более того, участок связывания S309 на RBD более консервативен, чем участок, где связывается ACE2, а это означает, что по мере мутации вируса участок связывания S309 будет менее подвержен мутации, чем другие области RBD.  Это говорит о том, что S309 может быть устойчивым к вирусным мутациям, а это означает, что он может продолжать связывать и нейтрализовать SARS-CoV-2 даже по мере своего развития.

Комплекс RBD: S309.  Антитело S309 (розовое) связывается с одной стороной RBD (оранжевый), в то же время позволяя RBD связываться с человеческим ACE2 (не показано).  
Присутствие одного гликана (синий) влияет на связывание между RBD и S309.

Итак, как же S309 нейтрализует SARS-CoV-2?  Это все еще открытый вопрос, и мы заинтересованы в ответе на него из-за потенциальной устойчивости S309 к вирусным мутациям. Любые новые знания, связанные с механизмом действия S309, будут полезны для сравнения с другими разрабатываемыми антителами SARS-CoV-2, что может помочь проинформировать врачей о том, какое лечение лучше назначать пациентам с различными мутационными вариантами SARS-CoV-2.

Более того, создание лучшего описания того, как S309 взаимодействует с RBD, улучшит наше понимание процесса заражения SARS-CoV-2, что позволит нам лучше бороться с будущими вспышками вирусов, связанных с SARS-CoV-2, если  они появятся.

МЫ ИСПОЛЬЗУЕМ FOLDING@HOME ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ МЕХАНИЗМА ДЕЙСТВИЯ S309

В то время как структурные данные, представленные Пинто и др раскрывает некоторые ключевые идеи о том , как S309 взаимодействует с RBD, он предоставляет только статический снимок комплекса RBD:S309. На самом деле белки динамичны и постоянно находятся в движении. Лаборатория Chodera проводит моделирование молекулярной динамики (MD) (с использованием OpenMM) для изучения движения белков во времени. Однако моделирование MD является дорогостоящим с вычислительной точки зрения, поэтому, если мы хотим изучать движение белка в течение длительного времени, нам нужно много вычислительных ресурсов. Вот тут-то и появляется Folding@home!

Благодаря огромной совокупной вычислительной мощности Folding@home мы можем генерировать данные моделирования в беспрецедентных масштабах.  Затем мы можем использовать данные моделирования, чтобы сделать подробные видеоролики о белках в движении и, что более важно, получить представление о конформационных состояниях, которые может принимать интересующий белок. Почему нас волнуют конформационные состояния белка?  Каждый белок принимает ряд конформаций, где каждая конформация диктует взаимодействия белка с его партнерами по связыванию, тем самым влияя на функцию белка.  Более того, диапазон конформационных состояний может изменяться в присутствии нового партнера по связыванию.

Мы можем применить эти идеи к RBD и попытаться понять механизм действия S309 с точки зрения изменения конформации белка.  Мы предполагаем, что когда S309 связывается с RBD, он изменяет набор конформационных состояний RBD, так что RBD больше не связывается со всеми теми же партнерами, нарушая способность вируса проникать в клетки человека. Чтобы исследовать эту гипотезу, мы запустим моделирование RBD (проект 17307), ACE2 (проект 17308), RBD: ACE2 (проект 17309) и RBD: S309 (подготовка к F@h в процессе разработки) и сравним диапазон конформационных состояний для RBD в этих симуляциях.

В результате каждого моделирования будет выведен набор всех конформаций, в которых конструкция находилась во время моделирования. Каждая конформация может соответствовать движению одного атома внутри структуры белка. Учитывая, что белки могут состоять из тысяч атомов, объем данных результатов моделирования будут чрезвычайно большим. Чтобы разобраться в этих огромных объемах данных, мы создаем модели состояния Маркова (МСМ), которые представляют собой основы для анализа динамических систем, таких как белки.  МСМ позволяют группировать похожие конформации как «состояния».  Как только данные организованы таким образом, мы можем определить, как конформационные состояния RBD изменяются при связывании S309 и помогают ли эти наблюдения объяснить механизм действия S309.  

Модели состояния Маркова позволяют группировать подобные структурные конформации как состояния.
Изображение из этого твита, созданного Matthew Cruz.


Следите за обновлениями!

Ссылки:
[1] Casalino L., Gaieb Z., Goldsmith, JA, et al. "За пределами экранирования: роль гликанов в белке-шипе SARS-CoV-2." ACS Central Science (2020).
      https://doi.org/10.1021/acscentsci.0c01056
[2] Barnes, C. O., Jette, C. A., Abernathy, M. E. et al. "Структуры нейтрализующих антител SARS-CoV-2 используются в терапевтических стратегиях." Nature (2020).
      https://doi.org/10.1038/s41586-020-2852-1
3] Pinto, D., Park, Y., Beltramello, M. et al. "Перекрестная нейтрализация SARS-CoV-2 человеческим моноклональным антителом против SARS-CoV." Nature (2020).
      https://doi.org/10.1038/s41586-020-2349-y
hero member
Activity: 1218
Merit: 858
ВМЕСТЕ МЫ СИЛЬНЕЕ: GPU FOLDING ПОЛУЧИЛА ПОДДЕРЖКУ NVIDIA CUDA!
Это перевод оригинальной статьи: "TOGETHER WE ARE EVEN MORE POWERFUL: GPU FOLDING GETS A POWERUP WITH NVIDIA CUDA SUPPORT!", автора John Chodera.

Благодаря распространению поддержки CUDA на Folding@home, графические процессоры NVIDIA получили огромный прирост скорости, при этом вам не нужно делать дополнительных настроек, все активируется самостоятельно!

GPU майнеры составляют существенную часть вычислительных мощностей Folding@home, что позволяет нам помогать таким проектам как COVID Moonshot, мы просчитываем информацию по тысячам молекул в неделю, что помогает им разрабатывать новую недорогую терапию для лечения COVID-19, которая не будет защищена патентами.


COVID Moonshot (@covid_moonshot) используют технические мощности Folding@home для вычисления информации по тысячам молекул в неделю, что позволяет синтезировать сотни молекул в интересах разработки препарата для лечения COVID-19, который можно было бы принимать в виде обычной таблетки 2 раза в день.


На сегодняшний день ваши GPU уже готовы получить большой прирост в скорости! Благодаря инженерам NVIDIA графические ядра используемые в Folding@home0 (базирующиеся на инструментарии OpenMM с открытым исходным кодом) теперь поддерживают CUDA, что позволяет значительно быстрее выполнять GPU проекты. Стандартные GPU получают 15-30% ускорение в большинстве проектов Folding@home, резко увеличивая как производительность научных исследований, так и количество генерируемых баллов в день (PPD).


Прирост скорости для Folding@home core22 в различных схожих по характеристикам проектах колеблется от 15 до 30% для большинства GPU совместимых с CUDA, а некоторые GPU получают еще большее ускорение.

COVID Moonshot Sprints используют специальный функционал OpenMM для оценки того, насколько сильно потенциальные терапевтические средства будут ингибировать основную вирусную протеазу SARS-CoV-2, ускорение на некоторых GPU может ускорить данную работу на 50-100%, что чрезвычайно важно в процессе разработки лечения.


Чтобы помочь ускорить разработку экспериментальных компонентов проекта и добиться более быстрого начала клинических испытанийCOVID Moonshot также проводят краудфандинговую кампанию GoFundMe.

Вы можете следить за прогрессом Moonshot в Twitter.


Прирост скорости для Folding@home core22 в некоторых проектах COVID Moonshot, использующих специальные функции OpenMM для разработки перспективных терапевтических средств, может колеблется от 50 до 400%!

Чтобы ощутить повышение скорости вам ничего не нужно делать — обновление core22 до версии 0.0.13 будет автоматически развернуто в течение нескольких дней на многих наших проектах, и само загрузит необходимые библиотеки и установит ядро с поддержкой CUDA. Если вы используете для майнинга GPU NVIDIA, логи вашего клиента покажут, что core22 0.0.13 попытается запустить более быструю версию ядра с поддержкой CUDA.


На картинке изображен тест производительности Folding@home core22 0.0.13 для самого большого проекта, когда-либо производившегося на базе на Folding@home — спайковый белок SARS-CoV-2 (448,584 атома) с электростатикой PME и временным шагом 2 fc.


На картинке изображен тест производительности Folding@home core22 0.0.13 для небольшого проекта — DHFR (23 558 атомов) с электростатикой PME и временным шагом 4 fc с использованием интегратора BAOAB Langevin.

Чтобы получить максимальную производительность от использования нового ядра с поддержкой CUDA, обязательно обновите драйверы NVIDIA! Устанавливать CUDA Toolkit нет необходимости.

Core22 версии 0.0.13 должен автоматически включить поддержку CUDA для Kepler и более поздних архитектур GPU NVIDIA, если у вас возникнут какие-либо проблемы, пожалуйста обратитесь за помощью в устранении неполадок на форум Folding. Члены команды Folding@home и волонтеры сообщества окажут помощь в устранении любых проблем.

Помимо поддержки CUDA, core22 версии 0.0.13 включает в себя несколько исправлений ошибок и новые научные возможности, а также больше полезной информации, отображаемой в логах.

Мы премного благодарны всем тем, кто внес свой вклад в разработку последней версии GPU core Folding@home, особенно:

  • Peter Eastman, ведущий разработчик OpenMM (Stanford)
  • Joseph Coffland, ведущий разработчик Folding@home (Cauldron Development)
  • Adam Beberg, главный архитектор распределенных систем (NVIDIA) и один из создателей Folding@home почти 21 год назад!

Также мы хотели бы выразить особую благодарность Jensen Huang и всем сотрудникам NVIDIA за их невероятную поддержку Folding@home, которая была оказана на недавнем мероприятии по представлению публике нового NVIDIA GeForce RTX 30 Series:



Кроме того, мы не смогли бы осуществить все эти улучшения без невероятных усилий волонтеров Folding@home, которые помогли нам в тестировании, особенно: PantherX, Anand Bhat, Jesse_V, bruce, toTOW, davidcoton, mwroggenbuck, artoar_11, rhavern, hayesk, muziqaz, Zach Hillard, _r2w_ben, bollix47, joe_h, ThWuensche и всех остальных, кто принимал участие в тестировании ядра и присылал нам свои отчеты.
legendary
Activity: 1792
Merit: 4368
Это перевод статьи   Anton Thynell от 20 августа 2020 г.

PURE STORAGE ПОМОГАЕТ НАШЕЙ БОРЬБЕ С КОРОНАВИРУСОМ

Сегодня, что неудивительно, что вся наша вычислительная мощность направлена ​​прямо на COVID-19. Но если сделать шаг назад, то более широкое использования вычислительной мощности сотен тысяч добровольцев будет направлено на то, чтобы постоянно делать мир более безопасным и здоровым местом, готовым к решению серьезных проблем.  Как платформа для медицины и биологии, наша сфера для решения проблем бесконечно широка и обширно применима. Мы надеемся, что сообщество Folding@home продолжит налаживать тесное сотрудничество с большим количеством партнеров, таких как Pure Storage, что позволит нам решать больше основных мировых проблем - пандемий, как таковых, - при этом предоставляя людям уникальную возможность изменить ситуацию каждый день.

Folding @ home был подключен к Pure Storage через одного из сотрудников компании, который является частью сообщества Folding@home. Через свой фонд Pure Good Foundation  компания Pure пожертвовала систему Unified Fast File and Object (UFFO) FlashBlade, которая сразу же позволила нам увеличить емкость хранилища, не оплачивая ненужную вычислительную мощность.

«Значительно увеличив емкость хранилища и отделив ее от вычислений, мы можем сосредоточить наши вычислительные ресурсы на осмыслении огромных объемов данных, поступающих из Folding@home», - сказал Грег Боуман, директор Folding@home. «Важно отметить, что FlashBlade позволит нам работать с данными из Folding@home на месте. Как будто FlashBlade был специально создан для нашей миссии».

«Высокая производительность при обработке большого количества небольших файлов представляет собой истинное преимущество FlashBlade», - сказал Мэтт Берр, генеральный директор FlashBlade. «Для Folding@home проблема заключается в том, что с персональных компьютеров возвращаются бесчисленные крошечные файлы, которые необходимо собрать заново. Перераспределенные рабочие нагрузки отправляют небольшие биты данных обратно в основной вычислительный кластер, сеть или облако, что требует высокопроизводительного решения для повторной сборки и, в конечном итоге, обработки. Именно для этого и был разработан FlashBlade».

Чтобы узнать больше о нашем сотрудничестве, послушайте записанный веб-семинар с Pure Storage Leveraging the Power of Many to Solve COVID-19   , или прочитайте пресс-релиз Pure.

Узнайте больше о исследованиях, которыми занимается Folding@home, на сайте   https://foldingathome.org/

Мы ищем больше партнеров, таких как Pure, чтобы поддержать нашу работу, особенно путем предоставления средств для расширения нашей команды разработчиков. Если вы заинтересованы в ускорении научного прогресса, обращайтесь к Anton Thynell. ([email protected])
legendary
Activity: 2520
Merit: 1490
Перевод статьи Greg Bowman :
UPDATING OUR CPU AND GPU COUNTS

                                                                                                          
ОБНОВЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВА УСТРОЙСТВ CPU И GPU

 Всегда приятно наблюдать за количеством CPU и GPU, работающих в режиме Folding@home! Начало этого года было особенно захватывающим, так как мы увидели взрывной рост Folding@home в ответ на нашу работу над SARS-CoV-2/COVID-19, достигнув экcафлопсного уровня , даже при консервативной оценке производительности каждой машины. По мере роста участия в проекте увеличивалось и количество симуляций, поступающих на наши серверы.
 
За последние несколько недель мы наблюдали еще один всплеск роста, особенно на системах с GPU, но здесь мы увидели некоторую странность. Количество симуляций также возросло, но на этот раз не до такой степени, как можно было бы ожидать с точки зрения количества сообщаемых устройств. После некоторых исследований мы обнаружили несоответствие между тем, как мы считаем уникальные устройства, и некоторыми новыми способами, которыми люди используют программное обеспечение Folding@home.
 
Результатом является то, что некоторые устройства были подсчитаны неоднократно, и мы собираемся изменить наш алгоритм, чтобы более точно отражать количество устройств, которые являются активными.

 Для тех, кто интересуется техническими деталями, мы подозреваем, что проблема связана с использованием контейнеров, не использующих постоянное хранение.
  Каждый раз, когда один из этих контейнеров запускается, он получает новый идентификатор и появляется на наших серверах как новое устройство. Поскольку программное обеспечение Folding@home не находится в постоянной связи с нашими серверами, мы должны подсчитать количество устройств, которые связываются с нашими серверами в фиксированном окне времени. Чем больше окно времени, тем больше места для того, чтобы устройство считалось несколько раз. В качестве быстрого исправления, мы будем сокращать это окно, чтобы свести к минимуму пересчет. Заглядывая вперед, мы планируем оценить производительность Folding@home с точки зрения объема симуляционных данных, поступающих на наши серверы, а не полагаться на идентификаторы, генерируемые программным обеспечением Folding@home.

Если вы заинтересованы в использовании контейнеров , мы настоятельно рекомендуем контейнеры, созданные нами в сотрудничестве с NVIDIA. Они используют постоянное хранилище, которое поможет вам избежать отбрасывания частично завершенных рабочих блоков и поможет нам точно отслеживать, какое количество устройств действительно участвует в Folding@home.

September 27, 2020
by Greg Bowman              
copper member
Activity: 493
Merit: 170
BountyMarketCap
Первым шагом в процессе разработки терапевтического средства является поиск соединения, которое достаточно велико и достаточно хорошо соответствует с связывающим карманом активного участка, чтобы эффективно ингибировать фермент в концентрациях, которые реально могут быть введены пациентам. Первоначальные попадания фрагментов, хотя они и были многочисленными, были очень маленькими и слабо связанными. Но какие стратегии лучше всего использовать на основе более чем 60 исходных соединений, которые связывают Mpro для продвижения к терапии, которая была бы безопасной и эффективной для людей?

Нир Лондон предложил простое решение: попробуйте все из них. Путем краудсорсинга способы, при которых попадания фрагментов могли быть разработаны, расширены, объединены, изменены или иным образом сделаны более мощными, они могли набирать идеи из лучших умов и алгоритмов во всем мире. Это будет Moonshot, попытка быстро продвинуться к соединениям с активностью, измеряемой примерно как минимальная концентрация соединения, которая может быть использована для ингибирования половины действующих протеаз, ниже начального 1-микромолярного порога до того, как химики-медики смогут взять под контроль и работать над систематическим улучшением молекулы и гарантировать, что она не будет токсичной для человека.

Благодаря быстрой работе PostEra по созданию веб-сайта, на котором химики-медики могли бы быстро набросать идеи, а химики-программисты или специалисты по машинному обучению могли быстро загрузить идеи, появился проект COVID Moonshot.



Прозвучал призыв к представлению материалов, который был широко распространен среди химиков. Вскоре появились сотни, а затем тысячи проектов. К 1 мая на веб-сайте было представлено более 4000 образцов соединений, все из которых были доступны для просмотра, при поддержке дискуссионных форумов, на которых химики всего мира могли обсудить преимущества и недостатки каждого соединения. Благодаря человечеству произошёл краудсорсинг для разработки лекарства от COVID-19.

pojLZ1uo0i8DSPqr - YouTube

Вскоре началась работа по определению, какие молекулы могут быть быстро синтезированы компанией Enamine, и какие молекулы имеют наилучшие шансы достичь порога в 1 микромоль. Именно в это время ученые из проекта Moonshot связались с компанией Folding@home, которая быстро вступила в действие, чтобы помочь расставить приоритеты, какие проекты могли бы быть наиболее эффективными благодаря помощи добровольцев по всему миру, жертвовавших свое компьютерное время.

Пока мы будем рассказывать в следующем блоге о том, что Folding@home делает, чтобы помочь расставить приоритеты соединений для синтеза, проект COVID Moonshot, которому едва исполнилось несколько недель, уже заказал синтез более 900 соединений. Более 450 из них уже синтезированы, и на сегодняшний день проанализировано более 400 соединений. В режиме реального времени статус всех соединений можно узнать на Moonshot Compound Tracker.



Как и в случае с первоначальным кристаллографическим исследованием фрагмента, ученые из Diamond быстро приступили к работе и начали впитывать эти соединения в кристаллы и собирать данные рентгеновской дифракции, чтобы увидеть, связываются ли эти соединения с активным участком Mpro, и если да, то как точно они были расположены. Все эти данные были сразу же размещены в сети Интернет, чтобы помочь химикам по всему миру в их собственных усилиях, а также помочь проекту Moonshot продвинуться в разработке краудсорсинговых комплексных идей.

Moonshot Structures Data - YouTube

Тем временем лаборатория доктора Нира Лондона при Институте Вейцмана была занята созданием анализа для измерения того, насколько хорошо синтезированные молекулы ингибируют Mpro. Анализ невероятно сложный, так как Mpro может легко окисляться, если не принять меры предосторожности, чтобы правильно имитировать буферные условия, что приводит к невоспроизводимым результатам. Но всего за пару недель лаборатория Нира Лондона дала великолепно воспроизводимые результаты и провела скрининг всех синтезированных молекул.

Как и в случае с данными рентгеновского исследования Diamond, все данные анализа из лаборатории Нира Лондона были отправлены прямо на веб-сайт, чтобы позволить химикам, которые представили образцы, и всем остальным, повсюду увидеть, насколько хорошо эти образцы работают.

Moonshot Activity Data - YouTube

Примечательно, что некоторые из образцов эффективно ингибировали Mpro в тестируемых концентрациях, и у нескольких молекул показатель IC50 концентрации были лучше, чем 10 микромолярных (единица измерения количества соединения, необходимого для эффективного ингибирования фермента), очень близко к той самой 1-микромолярной цели! Хотя это все еще далеко от лекарства, как с точки зрения эффективности, так и с точки зрения других свойств, важным для обеспечения того, что лекарство попадает в нужный орган-мишень и является безопасным для человека, при этом эффективно подавляя вирус, это очень многообещающее начало.



Начальные попадания из первого раунда данных анализа COVID Moonshot, показывающие сильные ингибиторы.

Делиться - это забота

Хотя многие группы жертвуют свои усилия на этот проект бесплатно, синтез новых соединений по-прежнему стоит денег, которые расходуются на покупку синтетических реагентов. Чтобы помочь финансировать расходы на синтез соединений для этого беспрецедентного открытого проекта по открытию лекарственных препаратов, которые свободны от патентов, проект COVID Moonshot собирает средства через кампанию GoFundMe.

SARS-CoV-2 Mpro Single Crystal Crystallography from Diamond Light Source on Vimeo

Folding@home заключила партнерские отношения с Институтом программного обеспечения молекулярных наук (MolSSI) для обмена всеми нашими данными в Центре молекулярной структуры и терапии COVID-19:



В течение следующих нескольких дней следите за последними публикациями о наборах данных, созданных Folding@home, подробностях о том, как мы поддерживаем проект COVID Moonshot с помощью вычислений физической связывания в беспрецедентном масштабе, а также о других результатах проекта COVID Moonshot.

Для тех, кто хочет узнать больше о массивном кристаллографическом фрагментном экране, который запустил Moonshot в научных деталях, вы можете прочитать все подробности в препринте bioRxiv, опубликованном несколько часов назад!

Источник на английском языке: https://foldingathome.org/2020/05/28/the-covid-moonshot/
copper member
Activity: 493
Merit: 170
BountyMarketCap
ПРОЕКТ COVID MOONSHOT



Ученые из консорциума Folding@home упорно работали в течение последних трех месяцев, чтобы поддержать сотрудников-экспериментаторов, разрабатывающих новые методы лечения для COVID-19.
Одним из таких сотрудничеств экспериментаторов является амбициозное открытое научное сотрудничество с COVID Moonshot, направленное на разработку недорогих, свободных от патентов низкомолекулярных терапевтических средств, которые нацелены на главную вирусную протеазу (MPro) коронавируса SARS-CoV-2, вызывающего болезнь COVID-19. Это открытое научное сотрудничество объединяет ученых из Diamond Light Source, консорциума по структурной геномике, Оксфорда, Кембриджа, института Вейцмана, PostEra, Enamine, и так далее.



Иллюстрация основной вирусной протеазы (Mpro) от  SARS-CoV-2. Изображение предоставил Томас Сплеттстосер из SCIstyle.

Но что конкретно делает проект COVID Moonshot и как он появился?

Это видео с канала Coffee Break дает отличный обзор истории и целей COVID Moonshot:

How Humans Are Crowdsourcing a Cure to COVID-19 - YouTube

Создание проекта

Ученые всего мира работают с беспрецедентной скоростью, чтобы понять коронавирус SARS-CoV-2, который вызывает болезнь COVID-19. 24 января 2020 года ученые из Китайской группы по расследованию и изучению нового коронавируса сообщили о первой полной последовательности генома SARS-CoV-2 в медицинском журнале Новой Англии, спустя всего два месяца после того, как в декабре 2019 года были зарегистрированы первые случаи заболевания людей COVID-19. Геном показал поразительное сходство, но ключевые различия между SARS-CoV-2 и вирусом SARS-CoV-1, который вызвал вспышку SARS в 2002-2004 гг. Несмотря на то, что не было разработано никаких эффективных методов лечения SARS, это сходство позволило ученым перевести свое понимание соответствующих компонентов вируса с SARS-CoV-1 на SARS-CoV-2 и сосредоточиться на том, как различия изменили биологию вируса и, главное, - последствия, которые эти различия имели для разработки новых методов лечения SARS-CoV-2.

Всего через несколько дней после публикации генома SARS-CoV-2, команда из ShanghaiTech University выпустила первую кристаллическую структуру основной вирусной протеазы (Mpro), фермента SARS-CoV-2, который разрезает длинный вирусный полипротеин на функциональные части, необходимые для созревания вируса. Сразу же было широко распространено волнение по поводу возможности разработки лекарств, которые могли бы блокировать его активные участки, эффективно останавливая репликацию вируса, что является стратегией, успешно используемой в терапии других вирусов, таких как ВИЧ и гепатит С.

Ученые из Diamond Light Source сразу же увидели потенциал, отбросив все на второй план, чтобы целенаправленно сосредоточиться на выявлении новых способов введения Mpro с помощью маленьких молекул, которые могли бы блокировать активные участки.

mqRlihoVkYG4RK F - YouTube

Алмазный источник света (Diamond Light Source) - абсолютно массивная научная установка, напоминающая космический корабль, в котором размещен гигантский синхротрон, генерирующий невероятно мощное рентгеновское излучение для изучения биологии на атомном уровне. Луч настолько интенсивен, что в принципе структуры могут быть собраны очень быстро, генерируя большой объем новой структурной информации, которая может использоваться для разработки новых методов лечения.

ru_crunching | Recent Entries

Менее чем за неделю ученые из Diamond и их сотрудники, особенно группы Мартина Уолша и лаборатории XChem, возглавляемые Фрэнком фон Делфтом, клонировали вирусную протеазу, произвели миллиграммы белка, белок сформировал крошечные, но упорядоченные кристаллы, и были раскрыты первые структуры путём бомбардировки этих кристаллов интенсивными рентгеновскими лучами. Это грандиозное мероприятие было только началом: всего за три недели они провели скрининг тысяч соединений, впитанных в эти крошечные кристаллы, и выяснили их структуру, выявив десятки различных маленьких молекул, которые напоминали фрагменты лекарств, связывающихся с различными активными участками протеазы.



Эти структуры фрагментов могут быть невероятно ценными отправными точками для открытия лекарств, так как они могут имитировать взаимодействия, которые реальные лекарства могут осуществлять, чтобы плотно заблокировать небольшую молекулу на участке привязывания, блокируя способность протеазы функционировать и позволить вирусу созревать. К большому волнению исследователей из Diamond Light Source, фрагменты связаны различными пересекающимися способами, указывая путь к быстрому созданию новых молекул, которые напоминали «франкенштейновские» слияния отдельных соединений, которые были захвачены в этих кристаллических структурах. Исследователи могут использовать эти данные в качестве дорожной карты для быстрой разработки мощных ингибиторов протеазы, а вместе с этим и надежды на то, чтобы остановить поток смертей, который произойдет, когда вирус пробьётся во все более уязвимые группы населения по всему миру.



Связанные с фрагментами структуры SARS-CoV-2 Mpro, раскрытые учёными из DiamondMX / XChem из исследования фрагмента, завершенного 24 марта 2020 г.

Чтобы получить эти данные в руки исследователей, они разместили эти данные на своем веб-сайте, начав с того, что станет масштабным открытым научным совместным мероприятием по открытию новых недорогих лекарств для COVID-19.

Роботы спешат на помощь

Раскрытие одной структуры небольшой молекулы, связанной с белком, обычно занимает месяцы. Как ученым из Diamond удалось раскрыть тысячи за сутки? Ответ заключается в чрезвычайно умной стратегии, предложенной Фрэнком фон Дельфтом (ведущим исследователем в Diamond Light Source и Консорциуме структурной геномики в Оксфорде) и учеными на эксперементальной станции макромолекулярной кристаллографии (MX), которые создали XChem, технологию быстрого скрининга фрагментов, которая использует роботов и умные вычислительные процессы, чтобы ускорить открытие новых лекарств.

Сначала кристаллы белка готовятся в массивах в специальных пластинах. Эти кристаллы чрезвычайно малы,  менее 1 мм в диаметре, но расположены точно внутри пластины, чтобы позволить ультразвуковой диспенсерной станции Echo пропитывать их нанолитровыми капельками жидкости, состоящими из мелких молекул, которые напоминают фрагмент лекарств. Некоторые молекулы, такие как библиотека соединений, содержащих хлорацетамид, из лаборатории доктора Нира Лондона при Институте Вейцмана в Израиле, могут даже образовывать ковалентные связи с каталитическим остатком цистеина в активном центре. Эти более мелкие молекулы способны определить активный центр и позволяют сделать предположения по поводу того, каких видов взаимодействий должно сделать настоящее лекарство, чтобы плотно связать и отключить фермент, препятствуя репликации вируса. Затем кристаллы быстро собирают, мгновенно замораживают в жидком азоте и помещают в середину петли на конце шпильки в массив внутренней части “шайбы”, которая может управляться роботом.

Diamond Light Source : XChem sample preparation - YouTube

Затем робот в XChem собирает каждую петлю, хранящуюся в жидком азоте, и монтирует ее на мишень луча.

Diamond Light Source Sample Mounting - YouTube

Кристалл движется во многих различных ориентациях, так как образец движется через интенсивный рентгеновский луч, создаваемый синхротроном, в то время как дифракционные изображения рассеянного рентгеновского излучения быстро захватываются. Рентгеновский луч настолько интенсивен, а робот настолько подвижен, что наборы данных для многих кристаллов можно собирать каждый час. Первый эксперимент с 600 кристаллами был завершен всего за 72 часа.

Diamond Light Source : Automated data collection - YouTube

Как только все данные собраны, начинается вычислительная работа по обработке сотен дифракционных изображений высокого разрешения от каждого из тысяч кристаллов. Из этого огромного количества данных извлекаются структуры атомного разрешения вирусной протеазы и критически важные атомные позиции соединений, которые связываются в ее активном участке.

Diamond Light Source : Data Processing - YouTube

Из всех этих данных в общей сложности появилось 74 структуры с четко определенными соединениями. Ученые из Diamond Light Source поспешили доставить эти структуры исследователям как можно скорее, чтобы помочь найти эффективное лекарство от COVID-19, сделав их доступными онлайн еще до того, как были написаны какие-либо научные статьи. Это вызвало бурю предстоящей деятельности.



Связанные с фрагментами структуры SARS-CoV-2 Mpro, решенные DiamondMX / XChem.

Краудсорсинг для разработки лекарства

Все это разворачивалось быстро - намного быстрее, чем типичные сроки публикаций в рецензируемых научных журналах, которые часто влекут за собой месяцы или даже годы задержки. Распространение информации имело решающее значение для ускорения прогресса, который мог бы набираться и запускаться с этим невероятно ценным набором данных. Оказывается, все, что потребовалось, это твит:

Twitter Embed

Несколько недель были очень напряженными в группе Уолша @diamondLightSou, но мы очень рады сообщить, что в сотрудничестве с группой Фрэнка фон Делфта в Diamond мы смогли провести полномасштабный эксперимент по обнаружению лекарств на основе рентгеновских фрагментов на главной протеазе SARS-CoV-2

Эта единственная тема в Твиттере смогла объединить усилия для огромного сотрудничества множества сайтов. Вскоре к проекту присоединился ИИ-стартап PostEra, основанный кембриджским профессором и новатором Альфой Ли, который входит в список Forbes Under-30, вместе с соучредителем Мэтью Робинсоном. Технология PostEra позволяет компьютерам быстро распознавать стратегии синтеза соединений, что позволяет химикам определять приоритеты тех, которые можно быстро получить из уже имеющихся на складе реагентов. Enamine, специалисты по быстрому синтезу новых молекул из виртуальной синтетической библиотеки, включающая в себя 14 миллиардов соединений, которые могут быть быстро получены по требованию, вскоре присоединились, предлагая проводить синтезы по себестоимости. Многие другие сотрудники, в том числе UCB Pharma, которая предложила вычислительных и медицинских химиков, чтобы помочь поддержать процесс проектирования без каких-либо патентных соображений, быстро присоединились.

legendary
Activity: 1708
Merit: 1318
Гражданские ученые создают Exascale-компьютер для борьбы с COVID-19.

8 июля 2020
автор Anton Thynell

Гражданские ученые создают Exascale-компьютер для борьбы с COVID-19.

bioRxiv. 2020 28 июня;:

Авторы: Zimmerman MI, Porter JR, Ward MD, Singh S, Vithani N, Meller A, Mallimadugula UL, Kuhn CE, Borowsky JH, Wiewiora RP, Hurley MFD, Harbison AM, Fogarty CA, Coffland JE, Fadda E, Voelz VA, Chodera JD, Bowman GR

Краткое описание
Пандемия SARS-CoV-2/COVID-19 продолжает угрожать в мировом масштабе здравоохранению и социально-экономической стабильности. Экспериментально выявлены снимки многих вирусных компонентов, но остаются невидимыми движущиеся части этих молекулярных механизмов. Чтобы запечатлеть эти важнейшие процессы, более миллиона гражданских ученых объединили свои усилия благодаря Folding@home - проекта по распределенным вычислениям, для создания первого в мире Exascale-компьютера (суперэвм экcафлопсного уровня - прим. пер.) и моделирования динамики белков. Беспрецедентные 0,1 секунды симуляции вирусной протеомы выявили: как комплекс шипов использует конформационную маскировку для уклонения от иммунного ответа, конформационные преобразования, вовлеченные в функцию других вирусных белков и «загадочные» карманы, которые отсутствуют на экспериментальных снимках. Эти структуры и механистические инсайты представляют новые цели для разработки терапевтических средств. Этот живой документ будет обновляться по мере того, как мы выполняем дальнейший анализ и делаем данные общедоступными.

PMID: 32637963 [PubMed]
-

Источник: https://foldingathome.org/2020/07/08/citizen-scientists-create-an-exascale-computer-to-combat-covid-19/
Перевёл Unsoldier для bitcointalk.org
Pages:
Jump to: