フォールディング
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スタンフォード大学教授のビジェイ・S・パンデのグループが作成した100ペタFLOP級の分散コンピューティングプロジェクト Folding@home は、ボランティアのパーソナルコンピュータのCPUとGPUのアイドル処理時間を利用して、タンパク質のフォールディングをシミュレーションする。このプロジェクトは、タンパク質のフォールディングのミスフォールディング(誤った折りたたみ)を理解し、疾患研究のための創薬ドラッグデザインを加速することを目的としている。
D. E. Shaw Research社 (英語版) のカスタムASICと相互接続を中心に設計・構築された超並列スーパーコンピュータAnton(アントン)で、長時間の連続軌道シミュレーションが実行された。Antonを使用して実行されたシミュレーションの公開された最長の結果は、355KでのNTL9の2.936ミリ秒のシミュレーションである。
フォールディング中のタンパク質の配位空間(英語版)は、エネルギー地形 (energy landscape) として可視化できる。Joseph BryngelsonとPeter Wolynes(英語版)によると、タンパク質は最小フラストレーション原理に従っており、自然に進化したタンパク質はフォールディング時のエネルギー地形を最適化し、自然はタンパク質の折りたたみ状態が十分に安定するようにアミノ酸配列を選択していることを意味している。さらに、折りたたまれた状態の獲得は、十分に高速なプロセスにならなければならない。自然がタンパク質のフラストレーションのレベルを減らしたとしても、タンパク質のエネルギー地形における局所的な最小値が存在することからもわかるように、ある程度のフラストレーションは今のところ残っている。
これらの進化的に選択された配列の結果として、タンパク質は、天然状態に向かうグローバルな「ファンネル(漏斗)状のエネルギー地形」(José Onuchic(英語版)の造語) を持っていると一般的に考えられている。この「フォールディング・ファンネル(英語版)」地形により、タンパク質は、単一のメカニズムに限定されるのではなく、多数の経路や中間体のいずれかを介して天然状態にフォールディングできる。この理論は、モデルタンパク質の計算シミュレーション(格子タンパク質(英語版))と実験的研究の両方で支持されており、タンパク質構造の予測とタンパク質構造設計のための方法を改善するために使用されてきた。
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