Vědci ze dvou amerických univerzit vsadili v rozlousknutí problému s koronavirem na dva v minulosti osvědčené komunitní projekty, do kterých se může zapojit prakticky každý s internetovým připojením a určitou výpočetní silou. Zajímavé je, že každý z projektů sází na úplně opačnou strategii.
Zatímco projekt Folding@Home, za kterým stojí vědci ze Stanfordovy univerzity, řeší problém hrubou silou a žádá po internetových uživatelích jen jejich přebytečnou výpočetní kapacitu, konkurenční Foldit, který spadá pod křídla Centra pro herní vědu a biochemii Washingtonské univerzity a jenž nese i českou stopu, spoléhá naopak na lidský důvtip a hráčskou intuici.
Základní problém
V obou případech je základní cíl stejný. Jde o to společnými silami co nejrychleji navrhnout funkční antivirový protein, který by dokázal úspěšně blokovat virus SARS-CoV-2 a tím zařídit, aby se neusadil v lidských buňkách a nešířil dál infekci.
Celý trik je v tom, že k porozumění vlastnostem problematického proteinu nestačí jen vědět, jaký má protein chemický vzorec nebo jaké je v něm pořadí aminokyselin, ale potřebujeme také (nebo hlavně) znát jeho správné uspořádání v prostoru. A právě to je dnes ještě stále pro biochemiky a jejich počítače úkol, který je často nad jejich možnosti, respektive si konvenční cestou vyžádá spoustu času.
Koronaviry mají na svém povrchu něco, čemu se říká virový spike protein (S protein). Ten se pevně váže na receptorový protein, jenž se nachází na povrchu lidských buněk. Jakmile se spike protein koronaviru úspěšně naváže na lidský receptor, může virus infikovat lidskou buňku a dále se replikovat. Buňky se s proteiny váží běžně, tvoří totiž naprostý základ všech živých organismů (technicky jde o vysokomolekulární látky stvořené ze stovek aminokyselin), a právě na to virus spoléhá.
V posledních týdnech se vědcům podařilo úspěšně určit strukturu spike proteinu SARS-CoV-2 a to, jak se váže na lidské receptory. Nyní se tedy úkol přesouvá do fáze, kdy je potřeba navrhnout protein, který se perfektně váže na spike protein koronaviru, a mohl by tak posloužit k blokování interakce viru s lidskými buňkami a tím pádem bránit dalšímu šíření, nebo samotné prvotní infekce plicních buněk. Odborně se takovému proteinu říká terapeutická protilátka.
Situaci trochu komplikuje fakt, že proteiny nikdy nejsou rigidní, ale kroutí se a přeskládávají, takže mohou nabývat různých tvarů. Je tedy potřeba prostudovat různé varianty spike proteinu, aby vědci co nejlépe pochopili, jak interaguje s receptorem ACE2 (angiotenzin konvertáza enzymu 2), aby mohla být navržena účinná protilátka.
Různé přístupy
1. Foldit: hra která pomohla za tři týdny vyřešit problém, který trápil svět celou dekádu
Foldit je bezplatná experimentální onlinová logická (puzzle) hra, jejíž první verze byla vydána již v roce 2008. Stojí za ní počítačoví odborníci a biochemici Washingtonské univerzity a na jejím vývoji se měl podílet i tým českých vědců z Ústavu organické chemie a biochemie Akademie věd.
Hra je dnes využívána k zábavě, výuce i reálnému řešení složitých problémů, které trápí současnou biochemii. Filozofie hry je jednoduchá: když se tisíce jednotlivců (momentálně je jich v projektu zapojeno na 200 000) pokouší řešit logický problém v prostoru, mohou v tom díky zapojení lidské intuice a prostorové představivosti dosáhnout lepších výsledků než počítače využívající k témuž pouze kombinatoriku a hrubou výpočetní sílu.
Hráč se ve hře zabývá ohýbáním řetězců aminokyselin a jejich skládáním do ideálních prostorových konfigurací. To ale zároveň v praxi znamená, že se tak prakticky pokouší odhadnout krystalickou strukturu proteinů, a pokud do hry zadáte nějaký aktuální problém z reálného světa, může se snadno stát, že jej hráči vyřeší dříve než vědci.
A na to sází i nejnovější vědecké puzzle s proteinem současného koronaviru. „Rozhodli jsme se hráčům Folditu umožnit navrhnout proteiny, které se váží na spike protein a zabraňují tak infekci,“ vysvětluje Brian Koepnick vědecký pracovník Ústavu pro design proteinů na Washingtonské univerzitě v Seattlu, o co vědcům v tomto experimentu jde.
S podobnými úkoly, jako je hledání terapeutické protilátky proti koronaviru, má Foldit bohaté zkušenosti a hlavně také reálné výsledky. V roce 2011 jeho hráči vyřešili za méně než tři týdny problém, který trápil vědeckou komunitu déle než dekádu.
Jeden z úkolů byl navržen tak, aby vědcům pomohl objevit přesný trojrozměrný model proteázy retroviru M-PMV, tedy enzymu, jenž má hlavní roli v rozmnožování viru HIV. Právě absence znalosti prostorové struktury proteázy do té doby znemožňovala vyvinout látku, která by činnost tohoto enzymu efektivně blokovala. Co se nepodařilo biochemikům za desetiletí, zvládla nakonec hráčská komunita vyřešit za necelé tři týdny, a to s přesností umožňující reálnou aplikaci (jak se můžeme dočíst v dobovém článku z vědeckého žurnálu Nature Structural & Molecular Biology).
Zajímavé je, že nikdo z top hráčů, kteří k řešení tohoto problému přispěli, neměl žádné formální vzdělání nebo praxi v oboru biochemie. Mnohem důležitější než formální vzdělání se zde totiž ukázalo něco úplně jiného, a to dobrá prostorová představivost. „Lidé mají schopnost prostorové dedukce, to je věc, ve které počítače zatím příliš nevynikají. Hry poskytují ideální rámec pro spojení silných stránek počítačů i lidí,“ prohlásil tehdy vrchní game designer hry Seth Cooper.
Nejde nicméně o jediný podobný úspěch Folditu, vznikla díky němu řada úplně nových proteinů a pomohl ve výzkumu některých typů rakovin nebo Alzheimerovy nemoci.
What if computer gamers could help stop #coronavirus? We think they can
Foldit (@Foldit) March 4, 2020
Create antiviral proteins by playing Foldit: https://t.co/ueg2sVdoEe
The best solutions will be manufactured & tested at the Institute for Protein Design (@UWproteindesign)#COVID19 #CitizenScience pic.twitter.com/xGqvQNKD87
Pokud jde o koronavirus, Washingtonská univerzita slibuje, že nejslibněji vypadající uživatelské nápady na řešení proteinu budou otestovány a ty nejúspěšnější pak vyrobeny v Institutu pro proteinový design, který pod univerzitu spadá. Samotné testování si nicméně vyžádá svůj čas, který se na rozdíl od hledání ideální struktury příliš urychlit nedá, Koepnick proto varuje před přílišnou netrpělivostí.
2. Folding@Home aneb Útok hrubou silou
Projekt Folding@Home je ještě o 8 let starší než Foldit, vznikl v době, kdy distribuované výpočty hrály pro vědu o něco větší roli než dnes, ale stále má své opodstatnění. Stojí za ním vědecký tým skupiny Pande Lab ze Stanfordovy univerzity a od svého startu se zaměřuje na problémy molekulární biologie a fyziky. Mezi ně patří právě skládání proteinů či design a následné testování léků. Systém je založen na distribuovaných výpočtech a jeho jádro tvoří výkonné akademické superpočítače, připojuje se k němu ale i velké množství domácích počítačů z celého světa.
Nově Folding@Home zahájil program boje proti koronaviru (SARS-CoV-2) tím, že bude také analyzovat strukturu viru a jeho spike proteinu, pomocí kterého se váže na plicní buňky. Stejně jako u Folditu je cílem umožnit vyvinout protein, který by mohl sloužit jako účinná terapeutická protilátka schopná virový protein blokovat. „Máme jedinečnou pozici, abychom mohli pomoci vymodelovat strukturu spike proteinu 2019-nCoV a identifikovat místa, na která lze zacílit terapeutickou protilátkou,“ tvrdí projekt ve svém oznámení.
Namísto lidské duchaplnosti Folding@Home řeší problém jednoduše pomocí velké výpočetní síly a simulace obrovského množství kombinací (obdobně jako například čerstvě ukončený projekt SETI@home University of California v Berkeley).
Na výpočetním výkonu, který je dispozici, závisí vedle samotné kombinatorické schopnosti i přesnost, s níž je možné simulace provádět. Výhodou v daném případě navíc je, že je již hotový proteinový model pro starší (podobný) virus SARS-CoV (v nízkém rozlišení) a znalost jeho odlišností od nového viru.
Klientská aplikace projektu umí z domácích počítačů využít výpočetní kapacitu CPU i GPU a umožňuje nastavit, jak velkou část výkonu počítače jsme ochotní na výpočty obětovat, sdílet výpočetní kapacitu lze navíc i v rámci jednoznačně identifikovatelných týmů. Souhrnný výpočetní výkon dosahoval v polovině minulého roku téměř 100 petaFLOPS. V případě zjištění nových poznatků projekt slibuje jejich uvolnění pro další vědce, kteří na léku na nový koronavirus pracují.
ČLÁNKY DO MAILU