Folding@home
Rosetta@homeは、タンパク質の構造予測を目的とした分散コンピューティングプロジェクトであり、最も正確な三次構造予測の一つである。 Rosettaのソフトウェアから得られる立体配座状態を利用して、Folding@homeシミュレーションの出発点としてマルコフ状態モデルの初期化に利用することができる。 逆に、(Rosettaの)構造予測アルゴリズムは、熱力学的モデルと運動論的モデル、およびタンパク質フォールディングシミュレーションのサンプリングの側面から改善することができる。 Rosettaは最終的なフォールディング状態を予測するだけで、どのようにフォールディングが進行するかを予測するものではないため、Rosetta@homeとFolding@homeは補完的なものであり、全く異なる分子問題に対応する。
クライアント・サーバモデルのネットワーク・アーキテクチャの一環として、ボランティアのマシンはそれぞれシミュレーションの一部(ワークユニット、WU)を受け取り、計算により完成させ、プロジェクトのデータベースサーバに返し、そこでユニットが全体のシミュレーションにまとめられる。ボランティアは自分の貢献度をウェブサイト「Folding@home」上で確認することができるため、参加に競争心を刺激し、長期的な貢献を促している。
Folding@homeは、世界最速の計算機システムの一つである。COVID-19パンデミックの影響でプロジェクトへの関心が高まる中、2020年3月下旬には本プロジェクトの演算能力は約1.22 E(エクサ)FLOPS(フロップス)、2020年4月中旬には約2.43 EFLOPSを達成し、世界初のエクサフロップ・コンピューティング・システムとなり、TOP500の全スーパーコンピュータの合算を上回る能力を獲得した。 研究者は、計算コストのかかるタンパク質の折りたたみに関する原子レベルのシミュレーションを、従来の数千倍の長い時間に渡って実行することが可能となった。Pande Labは、2000年10月1日の発足以来、225の科学研究論文を発表してきた。このプロジェクトのシミュレーション結果は、実験の結果とよく一致している。
2010年以前は、GPGPUコンシューマーグレードのハードウェアの計算信頼性はほとんど知られておらず、GPUメモリに内蔵された誤り検出と訂正がないことに関する状況証拠により、信頼性の懸念が生じた。 2010年、Folding@home ネットワーク上の2万台以上のホストを対象とした大規模なGPU科学的精度テストでは、テストされたGPUの3分の2のメモリサブシステムでソフトエラー(英語版)が検出された。 これらのエラーはボードアーキテクチャと強く相関しているが、ソフトウェア側のエラー検出などのハードウェアの特性に注意を払っている限り、信頼性の高いGPUコンピューティングは大いに実現可能であると結論づけている。
Folding@homeの第一世代のGPUクライアント(GPU1)が2006年10月2日に公開され、CPUベースのGROMACSと比較して、いくつかの計算で20~30倍の高速化を実現した。 これは、GPUが分散コンピューティングや主要な分子動力学計算に使用された初めての試みであった。 GPU1は研究者にGPGPUソフトウェアの開発に関する重要な知識と経験を与えたが、2008年4月10日にDirectXの科学的な不正確さに対応して、第2世代のクライアントであるGPU2に引き継がれた。
Folding@homeは、インフルエンザやHIVなどの一部のウイルスが認識して生体細胞に侵入するのを防ぐ研究を支援している。 2011年、Folding@homeは、HIVの重要な構成要素である酵素RNase Hの動力学のシミュレーションを開始し、酵素を不活性化する薬の設計を試みた。 また、Folding@homeは、ウイルス感染と幅広い生物学的機能に不可欠なイベントである膜融合(英語版)の研究にも利用されている。 この融合には、ウイルス融合タンパク質のコンフォメーション変化とタンパク質ドッキング(英語版)が関与しているが、融合の背後にある正確な分子メカニズムはほとんどわかっていない。 融合現象は、数百マイクロ秒の間に50万個以上の原子が相互作用することもある。 このような複雑さから、一般的なコンピュータシミュレーションでは、数十ナノ秒の間に約1万個の原子が相互作用することになるが、これは数桁の違いある。 膜融合のメカニズムを予測するモデルの開発は、抗ウイルス薬を用いてこのプロセスを標的にする方法を科学的に理解するのに役立つだろう。 2006年には、マルコフ状態モデルとFolding@homeネットワークを応用して、融合の2つの経路を発見し、その他のメカニズムに関する知見を得た。
Folding@homeは、これまでの研究よりも6桁長い時間スケールでAβのフォールディングをシミュレーションすることができた。 研究者たちは、この研究の結果を利用して、構造内の分子間相互作用の主な原因となるβヘアピンを特定した。 この研究は、パンデ研究室が将来の凝集研究のために、また凝集プロセスを安定化させる可能性のある小さなペプチドを見つけるための更なる研究のために準備をするのに役立った。
2008年12月、Folding@homeは、Aβ凝集体の毒性を阻害すると思われるいくつかの小さな薬物候補を発見した。 2010年には、タンパク質フォールディング機構センター(Center for Protein Folding Machinery)との緊密な協力のもと、これらの薬物候補の生体組織での試験が開始された。 2011年、Folding@homeは、Aβの凝集体形成を安定化させると思われるいくつかの変異のシミュレーションを完成させた。 これらの変異は、病気の治療薬の開発に役立つ可能性があり、Aβオリゴマーの核磁気共鳴分光法による実験的研究に大きく貢献している。 その年の後半、Folding@homeは、様々な天然酵素がAβの構造とフォールディングみにどのような影響を与えるかを決定するために、様々なAβフラグメントのシミュレーションを開始した。