众包计算机网络深入研究蛋白质结构 寻求新的疾病治疗方法

当Greg Bowman展示他研究的蛋白质的幻灯片时，他们的三维形状和折叠模式在大屏幕上播放动画。当他描述这些分子时，可能很容易错过这样一个事实：他无法真正看到自己的表现，至少不是观众的表现方式。鲍曼，圣路易斯华盛顿大学医学院生物化学和分子生物物理学助理教授，在法律上是盲人。他现在还领导着世界上最大的众包计算生物学项目之一。这项工作旨在了解蛋白质如何折叠成适当的形状以及它们在保持身体健康的工作中所经历的结构运动。蛋白质是重要的细胞机器，了解它们如何组装和功能 - 或故障 - 可以揭示医学科学中许多最棘手的问题，从预防阿尔茨海默病，治疗癌症，到抗击抗生素。

该项目被称为Folding @ home，依赖于数以万计的家用计算机的功能来执行模拟Bowman及其同事正在研究的蛋白质动态所需的复杂计算。凭借这种网络计算能力，Folding @ home基本上是世界上最大的超级计算机之一。

“有些传统的超级计算人员可能会对这种表征产生疑问，”鲍曼笑着说。Folding @ home不是一台大型机器，而是一个分布式计算网络。全世界成千上万的志愿者下载我们的软件，并将部分家用计算机设置贡献给项目。但就原始计算能力而言 - 纯粹它每秒可以执行的计算次数 - 它与世界上最大的超级计算机相当。“

Bowman在斯坦福大学Folding @ home创始人Vijay Pande博士的实验室开始了这项工作。鲍曼在斯坦福大学获得博士学位，并在那里做博士后研究。经过18年的掌舵，Pande选择Bowman接管领导，将Folding @ home带入未来十年及更长时间。

“格雷格拥有独特的技能组合，”潘德说。“他拥有领导这个复杂项目的技术支持，他拥有管理其分布式特性的人员技能，特别是它涉及许多不同类型的人 - 科学家和非科学家一样的事实.Greg也有很好的愿景这个项目的未来。他不仅要保持火车准时运行，而且还要了解Folding @ home应该在10到20年后的位置。“

Folding @ home的巨大计算能力对于理解蛋白质折叠至关重要，Bowman称其为生物化学和生物物理学中的经典重大挑战。蛋白质是构成我们身体的原料。但它们也是制造这些物体并确保它们正常运行的分子机器。为了完成它的工作，蛋白质必须折叠成适当的形式。如果没有，那就出问题了。

鲍曼比大多数人更了解这一点。

出生时视力正常，Bowman逐渐丧失视力，由于一种称为Stargardt病的遗传性疾病而在九岁时成为法律失明者。青少年黄斑变性的一种形式，当一种从视网膜中的细胞中去除废物的蛋白质不能正确折叠并且不能完成其工作时引起。结果，视网膜中的光敏细胞变得不堪重负，导致中心视力丧失。

鲍曼说，这次经历激发了人们对生物学的热情，并且当我们身体所依赖的蛋白质不能正常工作时，他们想要了解出了什么问题。最终，他想找到解决问题的方法。但作为一名年轻学生，鲍曼很快意识到他进入野外的路线看起来可能与普通生物学家的路线略有不同。

鲍曼说：“我了解到视力受损者无法获得实验生物学。” “基本上，我看到的是低分辨率，主要是我的周边视觉。我可以在走廊和实验室中导航，但我无法读取移液器上的小表盘。

“当我意识到这一点时，我也爱上了电脑，”他说。“我看到计算机科学和数学建模的技能可以应用于生物学问题。而且，计算机的许多美女之一是它很容易放大。我可以放大16倍放大并滚动在屏幕上，所以我可以阅读一篇科学论文 - 甚至只是一封电子邮件 - 例如。“

通过Folding @ home，Bowman和他的同事们正在研究蛋白质以及它们如何折叠超过16次。实际上，他们正在尽可能接近原子水平。通过这种联网的超级计算机，科学家们可以在单个原子水平上对蛋白质进行建模，而且只需要很长时间即可使用强大的单个计算机。蛋白质执行的许多重要生物过程在几毫秒到几秒内发生。这可能看起来很短，但是当原子相互反弹时测量原子需要飞秒的时间尺度 - 一千万亿分之一秒。

鲍曼说：“为了模拟一毫秒的折叠，即使对于平均尺寸的蛋白质，在顶级的MacBook Pro上也需要500年的时间。” “但是使用Folding @ home，我们可以将这些问题分成许多独立的块。我们可以同时将它们发送给1000个人。同时运行这些计算，我们可以解决这些需要500年的问题，而不是解决它们在六个月内。“

在撰写本文时，Folding @ home在全球拥有超过110,000个志愿者“文件夹”，他们共享了部分家庭计算能力。根据一些志愿者的视频，他们为该项目做出贡献的理由与Bowman一样，是个人的。该计划为用户提供了一些选择，包括他们对促进癌症研究，预防阿尔茨海默病或抗生素抗药性等感兴趣的项目。

Bowman设想未来Folding @ home将成为新药设计的起点。目前，科学家通常只有一种众所周知的蛋白质结构可供研究。例如，β-内酰胺酶是一种蛋白质，一些细菌用来保护自己免受抗生素如青霉素的侵害。该蛋白质具有良好记录，长期研究的结构。但该结构仅代表了一次β-内酰胺酶的单一快照。

“这张快照包含有价值的信息，”鲍曼说。“但这有点像在停车场看到一辆施工车辆的照片并试图猜测它的作用。真的，你想要的是观察这件事情，看看它是如何与其他机械一起工作的，比如说建造一座建筑物。我们有兴趣观察蛋白质中的每个原子是如何移动的 - 因为它是第一次组装而且正在进行其工作。蛋白质中的原子永远不会静止，它们会不断地推挤，一个基因突变可能会改变成千上万的原子。我们想要了解它对整个蛋白质的影响。“

在几个项目中，Bowman自己的实验室正在使用Folding @ home寻找抗击抗生素的新药。例如，观察β内酰胺酶的运动已经揭示了Bowman所谓的“神秘口袋”，即蛋白质中可能被药物靶向但在长期研究的这种蛋白质快照中不可见的弱点。当蛋白质移动时，隐秘的口袋只能显露出来。

由于Bowman认为世界与大多数世界有所不同，Folding @ home为科学家提供了对长期研究蛋白质的不同看法，揭示了生物学问题的解决方案，否则这些问题可能会被隐藏起来。