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Scopo del progetto:
La simulazione della dinamica molecolare è un metodo che permette di studiare ad esempio la dinamica delle proteine nel loro ambiente ed il loro funzionamento. La tecnica simulativa è usata dai ricercatori per un vasto numero di applicazioni e il modello più utilizzato è quello che tiene conto dell'interazione di ogni singolo atomo (full-atom molecular dynamics simulation).
La simulazione della dinamica molecolare è un metodo che permette di studiare ad esempio la dinamica delle proteine nel loro ambiente ed il loro funzionamento. La tecnica simulativa è usata dai ricercatori per un vasto numero di applicazioni e il modello più utilizzato è quello che tiene conto dell'interazione di ogni singolo atomo (full-atom molecular dynamics simulation).
Si ottengono risultati molto precisi perchè si tiene conto di tutte le variabili dello specifico sistema simulato, ma a un costo computazionale così alto che spesso queste simulazioni possono essere eseguite solamente su un grande e costoso supercomputer. Queste simulazioni infatti vengono eseguite da centinaia di processori.
Scopo del progetto GPUGRID è quello di sfruttare i processori grafici presenti nei PC (GPU) per eseguire questo tipo di simulazione molecolare, suddividendo il lavoro in piccole unità elaborabili su una singola console in un tempo ragionevole. Il grande numero di PC disponibili rende possibile eseguire più simulazioni sullo stesso sistema per poterlo studiare in maniera dettagliata.
Full-atom molecular dynamics
Nelle simulazioni effettuate con questo algoritmo le proteine, i lipidi, le membrane, le molecule d'acqua, gli ioni, e via discorrendo sono rappresentate mediante tutti i loro atomi. Questa è la simulazione di dinamica molecolare più comune effettuata dagli scienziati ma è anche la più costosa. Il vantaggio è che si tiene conto di tutte le caratteristiche delle molecole del sistema (nello specifico l'acqua intorno alla proteina è di solito molto importante) ma il costo computazionale è molto alto.
Nelle simulazioni effettuate con questo algoritmo le proteine, i lipidi, le membrane, le molecule d'acqua, gli ioni, e via discorrendo sono rappresentate mediante tutti i loro atomi. Questa è la simulazione di dinamica molecolare più comune effettuata dagli scienziati ma è anche la più costosa. Il vantaggio è che si tiene conto di tutte le caratteristiche delle molecole del sistema (nello specifico l'acqua intorno alla proteina è di solito molto importante) ma il costo computazionale è molto alto.
Come funziona ?
Assunto che ogni atomo segue la classica Legge di Newton (F=ma), esso evolve in relazione a un campo di forza che modella la natura chimica di ogni atomo (Carbonio, Ossigeno, Idrogeno, etc..) presente nel suo ambiente circostante. Fondamentalmente ogni atomo interagisce con tutti gli altri presenti entro un determinato raggio d'azione ma se le distanze aumentano l'interazione fra gli atomi si fà più debole; questo avviene a partire da distanze tra 10 e 12 A (1 Angstrom equivale a 1E-10 metri cioè a meno di un miliardesimo di metro). Il moto degli atomi viene analizzato per intervalli di tempo dell'ordine di un 1 fs (10E-15 secondi). Entrambi questi fattori contribuiscono al grande costo computazionale delle simulazioni di dinamica molecolare. Questa caratteristica degli algoritmi MD limita la simulazione a pochi nanosecondi di evoluzione del sistema atomico anche su sistemi di calcolo HPC; molti ordini di grandezza in meno di quelli richiesti per spiegare i processi biologici che normalmente avvengono su scale temporali di micro-milli secondi.
Assunto che ogni atomo segue la classica Legge di Newton (F=ma), esso evolve in relazione a un campo di forza che modella la natura chimica di ogni atomo (Carbonio, Ossigeno, Idrogeno, etc..) presente nel suo ambiente circostante. Fondamentalmente ogni atomo interagisce con tutti gli altri presenti entro un determinato raggio d'azione ma se le distanze aumentano l'interazione fra gli atomi si fà più debole; questo avviene a partire da distanze tra 10 e 12 A (1 Angstrom equivale a 1E-10 metri cioè a meno di un miliardesimo di metro). Il moto degli atomi viene analizzato per intervalli di tempo dell'ordine di un 1 fs (10E-15 secondi). Entrambi questi fattori contribuiscono al grande costo computazionale delle simulazioni di dinamica molecolare. Questa caratteristica degli algoritmi MD limita la simulazione a pochi nanosecondi di evoluzione del sistema atomico anche su sistemi di calcolo HPC; molti ordini di grandezza in meno di quelli richiesti per spiegare i processi biologici che normalmente avvengono su scale temporali di micro-milli secondi.
Se si riesce a gestire e superare questo limite, allora le applicazioni biomediche della dinamica molecolare sono illimitate.
Le applicazioni Full_atom_molecular_dynamics che vanno in esecuzione sulle GPU sono di tre tipi:
- Enzimi TPI: differenti conformazioni assunte in conseguenza di infiammazioni, insufficiente respirazione mitocondriale e stress ossidativi
- SH2 come ligante proteina-proteina: i legami tra proteine giocano un ruolo importante nella loro crescita e sviluppo. I domini proteici sono sotto-unità delle proteine che gestiscono questi legami identificando le brevi sequenze di peptidi nei partner della proteina. L'SH2 è un particolare dominio proteico interessato nello sviluppo cancerogeno inteso come sviluppo abnorme e maligno delle cellule.
- Permeabilità della Gramicidina-A agli ioni K+: la gramicidina-A è un polipeptide con proprietà antibiotiche che agisce sulle cellule esterne del batterio creando una membrana a permeabilità selettiva per alcuni ioni. Questo disturba la concentrazione di ioni all'interno delle cellule e ne causa la morte. Molti studi sono stati fatti precedentemente su questo argomento ma hanno tutti fallito nel determinare le caratteristiche energetiche del canale di passaggio della membrana. Nell'immagine seguente è raffigurata una simulazione della traiettoria di uno ione K+ all'interno di un canale; lo ione K+ è in verde.
Sul sito ufficiale è disponibile anche una fantastica simulazione completa in formato GIF animato (9.6 MB)
Altre informazioni ed approfondimenti:
M. Harvey, G. Giupponi, J. Villa-Freixa and G. De Fabritiis, PS3GRID.NET: Building a distributed supercomputer using the PlayStation 3
Sul sito ufficiale potete trovare l'elenco completo delle pubblicazioni (in inglese) e i link per consultarle.