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AMBITO: Biologia, Medicina
STATO:  ATTIVO 
VOTO: ( 9 )

 

La missione di World Community Grid è di creare la più grande GRID pubblica del mondo per supportare progetti che portino beneficio all'umanità, ossia creare l'infrastruttura tecnica che serve come base della GRID per aiutare la ricerca scientifica. Il successo del progetto dipende dagli individui che contribuiscono collettivamente con le risorse inutilizzate dei loro computer per cambiare il mondo.
World Community Grid mette a disposizione la sua tecnologia solo alle organizzazioni pubbliche e no-profit perchè possa essere utilizzata in ricerche di carattere umanitario, che non potrebbero essere altrimenti portate a termine a causa degli alti costi delle infrastrutture informatiche richieste in assenza di una GRID pubblica. Come parte dell'impegno per aumentare il benessere dell'umanità, tutti i risultati saranno liberamente accessibili e di pubblico dominio per la comunità di ricercatori mondiale.

 

Word Community Grid è un progetto che si differenzia dagli altri per quanto riguarda l'impostazione. Infatti agganciandosi a WCG si può scegliere di elaborare per ricerche diverse e specifiche. I sottoprogetti attualmente attivi sono diversi e vengono brevemente descritti nelle pagine seguenti.
.

 

Si ringraziano: Venturini Dario, djtux, 7D9, manalog, curious e boboviz per la creazione di queste pagine.

 

 

Per ulteriori informazioni visitate il thread ufficiale presente nel nostro forum.


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FightAIDS@Home (concluso)

 

Cos'è l'AIDS?
UNAIDS, il programma delle Nazioni Unite sull'HIV/AIDS, stima che nel 2004 c'erano più di 40 milioni di persone nel mondo infettate dall'HIV, il virus della Sindrome da ImmunoDeficenza Acquisita. Il virus ha influenzato le vite di uomini, donne e bambini in tutto il mondo. Al momento non c'è alcuna cura in vista, solo trattamenti con una varietà di medicinali.

 

Il Laboratorio del Prof. Arthur J. Olson all'Istituto di Ricerca Scripps (TSRI) sta studiando metodi computazionali per progettare nuovi farmaci anti-HIV basati sulla struttura molecolare. È stato dimostrato più volte che la funzione di una molecola - una sostanza fatta di molti atomi - è dovuta alla sua forma tridimensionale. L'oggetto dello studio di Olson è la proteasi dell'HIV, una componente fondamentale del virus che, se bloccata, impedisce al virus di maturare. Questi blocchi, conosciuti come "inibitori delle proteasi", sono quindi un modo per evitare l'insorgere dell'AIDS e prolungare la vita. Il Laboratorio Olson sta usando metodi computazionali per identificare nuovi potenziali medicinali che abbiano la giusta forma e caratteristiche chimiche per bloccare la proteasi dell'HIV. Questo approccio generale è chiamato "Sviluppo strutturale dei medicinali" e come riferito dagli Istituti Nazionali di Scienze Mediche Generali ha già avuto importanti effetti sulle vite delle persone che convivono con l'AIDS.

 

Ancor peggio l'HIV è un "replicatore impreciso" e quindi continua ad evolversi in nuove varianti, alcune delle quali sono resistenti ai medicinali attuali. È quindi vitale che gli scienziati continuino la loro ricerca per nuovi e migliori farmaci per combattere questo "bersaglio in movimento".

Gli scienziati sono in grado di determinare tramite esperimenti le forme di una proteina e di un farmaco separatamente, ma non sempre di entrambi quando combinati. Se gli scienziati conoscessero come una molecola di un farmaco si adatta nel sito attivo della proteina bersaglio, i farmacisti potrebbero capire come creare farmaci ancora migliori che siano più efficaci di quelli esistenti.

 

Per rispondere a queste sfide, il progetto della World Community Grid "Combatti l'AIDS da casa" utilizza un programma software chiamato Autodock (autoaggancio) sviluppato nel laboratorio del Prof. Olson. Autodock è un insieme di strumenti in grado di predirre come le piccole molecole, quali quelle dei potenziali farmaci, si potrebbero legare o agganciare ad un recettore di una struttura tridimensionale conosciuta. La prima versione di Autodock fu scritta nel laboratorio Olson nel 1990 dal Dott. David S. Goodsell. Da allora, sono state rilasciate nuove versioni, sviluppate dal Dott. Garrett M. Morris, che aggiungono i risultati e le strategie di nuove scoperte scientifiche e che rendono il software computazionalmente più robusto, veloce e facile da usare per gli altri scienziati. Dall'inizio di questo progetto, la World Community Grid ha utilizzato una versione pre-rilascio di Autodock 4. Nell'agosto 2007 WCG ha cominciato ad utilizzare la nuova versione aperta al pubblico di Autodock 4 che è più veloce, più accurata, può gestire ricerche flessibili sulle molecole ed può inoltre essere usata per l'analisi dell'aggancio tra molecole. Autodock è utilizzato nel progetto "Combattere l'AIDS da casa" all'interno della World Community Grid per agganciare un grande numero di piccole molecole alla proteasi dell'HIV, così le migliori molecole possono essere trovate per via computazionale, selezionate e testate in laboratorio per valutare l'efficacia contro il virus dell'HIV. Unendo le forze l'Istituto di Ricerca Scripps, la World Community Grid e la crescente comunità di volontari possono trovare migliori trattamenti molto più velocemente che mai in precedenza.
 
ATTIVO
 
 
Requisiti minimi:
* Almeno 250 MB RAM (con memoria virtuale abilitata)
* Hard Disk con almeno 100 MB disponibili
* Capacità di visualizzare grafici 8-bit a risoluzione 800x600
* Connessione ad internet almeno a 40kpbs (max
* Sistema operativo: Windows XP, Vista, 7, 2003, 2008, Mac, Linux
 
 
 

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Help Conquer Cancer (concluso)
 
 
Scopo del progetto
La missione di Help Conquer Cancer è di migliorare i risultati della cristallografia a raggi X per le proteine, la quale aiuta i ricercatori non solo ad annotare parti sconosciute del proteoma umano, ma anche a migliorare la loro comprensione sull'avviamento, progressione e trattamento del cancro.


Importanza

Allo scopo di migliorare la comprensione del cancro e di una sua cura, non solo devono essere scoperti nuovi approcci terapeutici capaci di identificare la malattia in fase di metastasi (cancro che si diffonde in altre parti del corpo), ma devono essere anche identificati marcatori diagnostici (indicatori della malattia) che possono individuare uno stadio precoce della malattia.

I ricercatori sono stati in grado di fare importanti scoperte studiando diversi cancri umani, anche quando avevano informazioni limitate o del tutto assenti sulle proteine implicate. Comunque, per una migliore comprensione e trattamento del cancro, è importante per gli scienziati scoprire nuove proteine coinvolte nel cancro, la loro struttura e la loro funzione.

Gli scienziati sono concentrati specialmente su quelle proteine che potrebbero avere una relazione funzionale con il cancro. Queste sono proteine che sono o sovra-espresse o represse nel cancro, oppure proteine che si sono modificate o mutate in un determinato modo che si riflette in un cambiamento strutturale.

Migliorare la cristallografia a raggi X permetterà ai ricercatori di determinare più velocemente la struttura di molte proteine coinvolte nel cancro. Questo porterà ad una migliore comprensione della funzione di queste proteine e consentirà a potenziali interventi farmacologici di curare questa malattia mortale.
 
CONCLUSO
 
Requisiti minimi:
* Almeno 250 MB RAM (con memoria virtuale abilitata)
* Hard Disk con almeno 50 MB disponibili
* Capacità di visualizzare grafici 8-bit a risoluzione 800x600
* Connessione ad internet almeno a 40kpbs
* Sistema operativo: Windows XP, Vista, 7, 2003, 2008, Mac, Linux x86 or x86-64
 
(dispnibile client solo 32 bit)

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Help Cure Muscular Distrophy - Phase 2 (concluso)
 
 
Scopo del progetto
Scopo del progetto è lo studio delle interazioni delle proteine coinvolte nelle malattie neuromuscolari con la speranza di sviluppare migliori trattamenti per la distrofia muscolare.


Importanza

World Community Grid e ricercatori supportati dalla Decrypthon,una società tra AFM (French Muscular Dystrophy Association), CNRS (French National Center for Scientific Research), Università Pierre et Marie Curie, e IBM stanno studiando le interazioni proteina-proteina per più di 2.200 proteine la cui struttura è nota, puntando particolarmente su quelle coinvolte nelle malattie neuromuscolari. Il database di informazioni che verrà prodotto aiuterà i ricercatori a progettare molecole che inibiscano o migliorino il legame con particolari macromolecole, nella speranza di sviluppare migliori trattamenti per la distrofia muscolare e altre malattie neuromuscolari.

 

Cos’è una malattia neuromuscolare e cos'è la distrofia muscolare ?
Malattia neuromuscolare è un termine generico usato per un gruppo di disturbi (più di 200 in tutto) che compromettono il funzionamento dei muscoli sia direttamente attraverso patologie muscolari (distrofia muscolare) che indirettamente attraverso patologie dei nervi. La maggior parte di queste è rara (colpiscono meno di una persona su 2000), hanno un’origine genetica (80%) e colpiscono sia i bambini che gli adulti. Queste malattie croniche portano ad una diminuzione della forza muscolare causando seri handicap nelle funzioni motorie (muoversi, respirare, ecc.). L’espressione della malattia è variabile; alcuni disturbi sono progressivi mentre altri rimangono stabili per parecchi anni e la stessa malattia può causare sintomi differenti da una persona all’altra.
Nonostante gli avanzamenti nelle tecniche terapeutiche, attualmente non c’è nessun trattamento curativo disponibile per le persone affette da malattie neuromuscolari.
 
CONCLUSO
 

Requisiti minimi:

* Almeno 64 MB RAM (con memoria virtuale abilitata)
* Hard Disk con almeno 50 MB disponibili
* Capacità di visualizzare grafici 8-bit a risoluzione 800x600
* Connessione ad internet almeno a 40kpbs (max 0.1MB x WU)
* Sistema operativo: Windows XP, Vista, 7, 2003, 2008, Mac (only intel CPU), Linux x86 and x86-64

(client disponibile solo 32 bit)

 

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Help Fight Childhood Cancer (intermittente)
 
 
 
Missione
La missione del progetto Help Fight Childhood Cancer è di trovare farmaci che possano inattivare tre particolari proteineassociate al neuroblastoma, uno dei tumori solidi più frequente nei bambini. Identificare questi farmaci potrebbe potenzialmente rendere questa malattia molto più curabile quando combinata alla chemioterapia.
 
 
Importanza
Il neuroblastoma è uno dei più comuni tumori della prima infanzia ed è la più comune causa di morte nei bambini con tumori solidi. Se il progetto avrà successo potrebbe aumentare notevolmente il tasso di cura del neuroblastoma, fornendo un avanzamento nello studio di questa malattia che ha eluso gli scienziati fino ad ora.
 

 

Approccio
Gli scienziati hanno identificato tre particolari proteine coinvolte nel neuroblastoma che, se disabilitate, possono rendere la malattia molto più curabile dei metodi convenzionali come la chemioterapia. Questo progetto svolgere esperimenti di chimica virtuale tra queste proteine e ognuno dei 3 milioni di farmaci possibili che gli scienziati credono possano potenzialmente bloccare le proteine coinvolte. Un programma chiamato AutoDock verificherà se la forma della proteina e la forma di ogni farmaco candidato combaciano e si legano in modo tale da disabilitare la proteina.

Questo lavoro consiste di 9 milioni di esperimenti di chimica virtuale, ognuno dei quali richiederebbe ore per essere svolto su un singolo computer, per un totale di più di 8.000 anni di tempo suo singolo computer.

World Community Grid svolge questi calcoli in parallelo e quindi accelera notevolmente il lavoro. Ci si attende che il progetto sia completato in due anni o meno.
 
INTERMITTENTE
 

Requisiti minimi:

* Almeno 250 MB RAM (con memoria virtuale abilitata)
* Hard Disk con almeno 100 MB disponibili
* Capacità di visualizzare grafici 8-bit a risoluzione 800x600
* Connessione ad internet almeno a 40kpbs (max 0.1MB x WU)
* Sistema operativo: Windows XP, Vista, 7, 2003, 2008, Mac, Linux x86 or x86-64

(client disponibile solo 32 bit)

 

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Human Proteome Folding - Phase 2 (concluso)
 
 
Descrizione
Human Protein Folding Phase 2 (HPF2) continua laddove la prima fase ha terminato. I due obiettivi più importanti del progetto sono di: 1) ottenere strutture ad alta definizione di specifiche proteine umane e di proteine patogene e 2) esplorare maggiormente i limiti della predizione della struttura delle proteine sviluppando ulteriormente il software di predizione strutturale Rosetta. Così il progetto si indirizza a due imperativi paralleli molto importanti, uno biologico e l’altro biofisico.

 

Il progetto, che ha avuto inizio all’ Institute for Systems Biology e adesso continua al Department of Biology and Computer Science dell’Università di New York, raffinerà, usando il software Rosetta in un modo che tiene conto di un maggior dettaglio atomico, le strutture risultanti dalla prima fase del progetto. L’obiettivo della prima fase era di capire la funzione delle proteine. L’obiettivo della seconda fase è di incrementare la risoluzione della predizione per certi sottogruppi di proteine umane. Una migliore risoluzione è importante per molte applicazioni, tra cui l’identificazione attraverso modelli virtuali di bersagli per i medicinali e la loro modalità di attacco. Elaborando alcune proteine ben studiate su World Community Grid (come le proteine del lievito), la seconda fase servirà anche a migliorare la comprensione della fisica delle strutture proteiche e ad avanzare la nostra conoscenza nella predizione delle strutture proteiche. Questo aiuterà anche gli sviluppatori di Rosetta a migliorare ulteriormente il software e l’affidabilità delle sue predizioni.

 

HPF2 focalizzerà l'attenzione sulle proteine umane secrete (proteine nel sangue e negli spazi tra cellule). Queste proteine possono essere importanti per la comunicazione tra cellule e sono spesso degli indicatori chiave per fare una diagnosi. Queste proteine si sono rivelate utili anche come medicinali (quando sintetizzate e somministrate dai medici alle persone che ne sono carenti). Esempi di proteine secrete umane usate in cure terapeutiche sono l'insulina e l'ormone umano della crescita. Capire la funzione delle proteine secrete umane può aiutare i ricercatori a scoprire la funzione di proteine del sangue e di altri fluidi interstiziali.

Il progetto guarderà anche allo studio delle proteine secrete patogene. Anche se ancora nella sua prima fase, HPF2 si incentrerà sul Plasmodium, l’agente patogeno che causa la malaria. I ricercatori sperano che l’alta risoluzione della predizione della struttura delle proteine secrete dalla malaria servirà da infrastruttura bioinformatica per quei ricercatori che stanno lavorando duramente in tutto il mondo per capire la complessa interazione tra gli ospiti umani e i parassiti della malaria. Benché esistano poche “soluzioni miracolose” e la biologia sia uno dei campi più complicati sulla Terra, i ricercatori pensano che questo lavoro aiuterà a capire le basi di questa interazione ospite-patogeno o perlomeno delle sue componenti. I ricercatori forniranno i risultati delle loro scoperte alla comunità scientifica e successivamente lavoreranno con la comunità per visualizzare, utilizzare e raffinare i dati. Questa comprensione potrebbe poi essere la base per impostare gli interventi.

 

Infine, questo progetto congiunge i sui sforzi con NYU e ISB per sostenere una medicina predittiva, preventiva e personalizzata (dando per presupposto che queste proteine secrete siano degli elementi chiave per la medicina del futuro). E’ troppo presto per dire quali proteine si scopriranno essere dei biomarcatori (sostanze talvolta trovate in quantità eccessiva nel sangue, altri fluidi corporei o tessuti e che possono essere usate per indicare la presenza di qualche tipo di cancro). In ogni caso è chiaro che molte di esse saranno delle proteine secrete. Come per la prima fase del progetto, la potenza di Word Community Grid sarà fondamentale per fornire rapidamente dei risultati ai ricercatori delle comunità biologiche e biomediche.
 
CONCLUSO
 

Requisiti minimi:

* Almeno 250 MB RAM (con memoria virtuale abilitata)
* Hard Disk con almeno 100 MB disponibili
* Capacità di visualizzare grafici 8-bit a risoluzione 800x600
* Connessione ad internet almeno a 40kpbs (max 1.5MB x WU)
* Sistema operativo: Windows XP, Vista, 7, 2003, 2008, Mac (only intel CPU), Linux x86 or x86-64

(client disponibile solo 32 bit)


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Nutritious Rice for the World (concluso)
 
 

Missione

L’obiettivo di questo progetto è di predire la struttura delle proteine delle più importanti varietà di riso. L’intento è quello di aiutare gli agricoltori ad incrociare in maniera migliore delle varietà con raccolti ad alta produttività, promuovere una migliore resistenza alle malattie e agli insetti nocivi e utilizzare una ampia gamma di nutrienti che possano dare beneficio alle persone nel mondo, soprattutto in quelle regioni dove la fame è una questione critica.
La determinazione della struttura delle proteine è un processo estremamente difficile e costoso. Comunque è possibile predire attraverso dei calcoli la struttura proteica a partire dalla sequenza di DNA corrispondente. Il Gruppo di Ricerca per la Biologia Computazionale dell’Università di Washington ha sviluppato un software all’avanguardia per fare questo. La difficoltà è che ci sono migliaia di proteine diverse nel riso. Questo rappresenta una sfida computazionale che un singolo computer non può risolvere in un ragionevole arco di tempo. Pertanto i volontari del World Community Grid sono invitati a contribuire a questo scoraggiante compito. Tramite la collaborazione con ricercatori e agricoltori la speranza è di aumentare la quantità e la qualità dei raccolti di riso nel mondo.
 
 

Importanza

La fame e la malnutrizione sono i maggiori rischi per la salute nel mondo. Quasi il 30 % della popolazione mondiale soffre di qualche forma di malnutrizione [1]. Ogni anno, 10 milioni di persone muoiono di fame e di malattie correlate alla fame. In effetti ogni anno muoiono più persone per fame e malnutrizione di quante non ne muoiano a causa di AIDS, malaria e tubercolosi messe insieme [2].
Il riso è la maggior fonte di nutrimento per più della metà della popolazione mondiale. Il 20 % del totale di energia introdotta con il cibo per ogni uomo, donna e bambino nel mondo proviene dal riso. Nella sola Asia più di 2 miliardi di persone ricavano il 70% dell’energia della loro dieta quotidiana dal riso e dai suoi derivati [3].
Migliorare le varietà di riso per ottenere raccolti più produttivi, più resistenti e nutrizionalmente ottimizzati avrà un impatto positivo sulla vita di miliardi di persone.


Approccio

La creazione di varietà migliori di riso è stato tradizionalmente compiuto attraverso l’incrocio di varietà diverse per produrre ibridi con caratteristiche migliori. Però questo si limita all’incrocio di varietà con caratteristiche facilmente osservabili.
Caratteristiche complesse (come alta produttività, resistenza alle malattie o contenuto nutrizionale) derivano da complesse interazioni biochimiche di singoli componenti proteici. Identificare queste proteine e capire le loro proprietà e interazioni dà agli agricoltori l’opportunità di influire su queste caratteristiche in maniera raffinata scegliendo finemente i candidati per gli incroci. Predire la struttura delle proteine può dare informazioni sul ruolo che svolgono nella biochimica di queste caratteristiche.
 


1. Secondo la Food and Agriculture Organization of the United Nations . (Vedi il PDF .)
2. Secondo il United Nations World Food Programme . (Vedi Horizon of Hope di John M. Powell, Deputy Executive Director of World Food Programme's External Affairs and Resource Development Department.)
3. Secondo la Food and Agriculture Organization of the United Nations . (Vedi "Rice is life": International Rice Commission meets in Peru press release.)

 
 

Stato del progetto

Concluso

 

In questa rappresentazione grafica dello stato del progetto sono riportate circa 40.000 proteine, ognuna rappresentata da un punto.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Punti azzurri: proteine in fase di calcolo.
Punti viola: proteine non ancora iniziate.
Punti gialli: proteine finite.
 
Requisiti minimi:
* Almeno 128 MB RAM (con memoria virtuale abilitata)
* 200 MB Hard Disk con almeno 50 MB disponibili
* Capacità di visualizzare grafici 8-bit a risoluzione 640x480
* Connessione ad internet almeno a 28kpbs
* Sistema operativo: Windows ME, 2000, XP, or Vista

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AfricanClimate@Home (concluso)
 
La fase 1 del progetto si è conclusa (luglio 2008). I ricercatori stanno analizzando i risultati per prepararsi alla fase 2.
 
 
Scopo del progetto
Lo scopo di AfricanClimate@Home è di sviluppare dei modelli climatici più accurati per specifiche regioni dell’Africa. Questo servirà come base per capire come il clima cambierà in futuro così che possano essere attuate delle misure progettate per attenuare gli effetti negativi del cambiamento climatico. L’enorme potenza computazionale di World Community Grid verrà usata per capire e ridurre l’incertezza con cui i processi climatici sono simulati sull’Africa.


Importanza

Il cambiamento climatico globale è ad oggi riconosciuto come uno dei più pressanti problemi a cui deve far fronte la comunità mondiale. Gli effetti negativi del cambiamento climatico globale sono fonte di grande preoccupazione in tutte le aree del mondo. Comunque, è ampiamente riconosciuto che gli impatti saranno percepiti maggiormente nei paesi sottosviluppati, dove le infrastrutture e l’accesso ad appropriate cure mediche e altre servizi sociali, che sono critici per alleviare e rispondere agli effetti dei cambiamenti climatici, sono spesso assenti.

In quest’ottica, l’Africa, un continente vulnerabile agli stress legati al clima, affronta una difficile sfida. I molteplici effetti di un clima variabile in Africa sono dimostrati chiaramente dalla grande inondazione in Mozambico nel 2000 e 2001, che ha lasciato più di un milione di persone senza casa e ne ha uccise migliaia, così come la mancanza di piogge sperimentata in molte zone del sud Africa negli ultimi anni che ha contribuito ad una diffusa mancanza di cibo. Non è ancora chiaro come la frequenza di questi estremi climatici cambierà in futuro, ma se lasciati incontrollati, gli attuali problemi sociali dell’Africa potranno aggravarsi, lasciando una devastazione ancora più grande e perdita di vite umane.
 
 
 
Requisiti minimi:
* Almeno 512 MB RAM (con memoria virtuale abilitata)
* 1 GB Hard Disk disponibile
* Capacità di visualizzare grafici 8-bit a risoluzione 800x600
* Connessione ad internet almeno a 512kpbs
* Sistema operativo: Windows ME, 2000, XP, or Vista

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Clean Energy Project (concluso)

 

Missione

La missione di Clean Energy Project è quella di trovare nuovi materiali per la futura generazione di celle solari e più tardi per dispositivi di immagazzinamento dell'energia.
 
Attingendo all'immensa potenzialità di World Community Grid, i ricercatori possono calcolare le proprietà elettroniche di decine di migliaia di materiali organici - molti di più di quanti possano essere testati in un laboratorio - e determinare quali candidati siano i più promettenti per sviluppare tecnologie abbordabili per l'energia solare.
 
 
Importanza
Stiamo vivendo nell'Era dell'Energia. L'attuale economia basata sui combustibili fossili deve lasciare strada alla futura economia basata sulle energie rinnovabili, ma raggiungere questo obiettivo è la più grande sfida dell'umanità. La chimica può aiutare ad affrontare questa sfida scoprendo nuovi materiali che raccolgano efficientemente la radiazione solare, immagazzinino l'energia per utilizzi successivi e riconvertano l'energia immagazzinata quando necessario.
Il Clean Energy Project usa la chimica computazionale e la disponibilità delle persone ad aiutare per cercare le migliori molecole possibili per: un materiale organico fotovoltaico per ottenere celle solari economiche, polimeri per le membrane utilizzate nelle celle a combustibile per la generazione di elettricità e in generale come assemblare in modo migliore queste molecole per costruire questi dispositivi.
Aiutando a cercare tra migliaia di possibili sistemi, i volontari di World Community Grid contribuiscono a questo sforzo.
 
Approccio
I ricercatori utilizzano calcoli di meccanica molecolare e struttura elettronica per prevedere le proprietà ottiche e di trasporto delle molecole che potrebbero diventare la prossima generazione di materiali per le celle solari.
a) Calcoli di meccanica molecolare: alcuni dei computer che contribuiscono al Clean Energy Project svolgono calcoli di meccanica molecolare su cristalli molecolari, film sottili e miscele di molecole e polimeri per studiare le modalità di aggregazione e per prevedere la carica e le proprietà di trasporto dell'energia di eccitazione dei materiali candidati. Questi calcoli sono svolti utilizzando il pacchetto di meccanica molecolare CHARMM sviluppato dal gruppo di Karplus all'Università di Harvard.
b) Calcoli di struttura elettronica: per ottenere rilevanti proprietà ottiche e di trasporto elettronico alcuni dei computer connessi al Clean Energy Project svolgono calcoli usando metodi di funzione d'onda (come il Hartree-Fock o la teoria di perturbazione di secondo ordine) e teoria funzionale di densità. Questi calcoli aiuteranno i ricercatori a costruire un database di proprietà molecolari che insieme ai risultati dei calcoli di meccanica molecolare ci aiuterà ad identificare potenziali materiali candidati. I calcoli di struttura elettronica sono svolti con il codice di chimica quantica Q-Chem sviluppato dalla Q-Chem, Inc.

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Clean Energy Project - Phase 2 (Attivo)

Missione
La missione di Clean Energy Project è quella di trovare nuovi materiali per la futura generazione di celle solari e più tardi per dispositivi di immagazzinamento dell'energia.
Attingendo all'immensa potenzialità di World Community Grid, i ricercatori possono calcolare le proprietà elettroniche di decine di migliaia di materiali organici - molti di più di quanti possano essere testati in un laboratorio - e determinare quali candidati siano i più promettenti per sviluppare tecnologie abbordabili per l'energia solare. 
 
Importanza
Stiamo vivendo nell'Era dell'Energia. L'attuale economia basata sui combustibili fossili, deve lasciare strada alla futura economia basata sulle energie rinnovabili, ma raggiungere questo obiettivo è la più grande sfida dell'umanità. La chimica può aiutare ad affrontare questa sfida scoprendo nuovi materiali che raccolgano efficientemente la radiazione solare, immagazzinino l'energia per utilizzi successivi e riconvertano l'energia immagazzinata quando necessario.
Il Clean Energy Project usa la chimica computazionale e la disponibilità delle persone ad aiutare per cercare le migliori molecole possibili per: un materiale organico fotovoltaico per ottenere celle solari economiche, polimeri per le membrane utilizzate nelle celle a combustibile per la generazione di elettricità e in generale come assemblare in modo migliore queste molecole per costruire questi dispositivi.
Aiutando a cercare tra migliaia di possibili sistemi, i volontari di World Community Grid contribuiscono a questo sforzo.
 
Approccio
I ricercatori utilizzano calcoli di meccanica molecolare e struttura elettronica per prevedere le proprietà ottiche e di trasporto delle molecole che potrebbero diventare la prossima generazione di materiali per le celle solari.
a) La Fase 1 ha eseguito calcoli di meccanica molecolare: Nella prima fase del progetto, la computazione si è focalizzata nel comprendere come le molecole ipotetiche candidate si impacchettassero per generare un solido (cristallo, lastra, polimero...) e nel predirre se tale solido potesse avere le proprietà elettroniche adatte per essere possibilmente utilizzato nelle cellule solari. Questi calcoli sono stati fatti nella Fase 1 del progetto, utilizzando il  CHARMM, un programma di dinamica molecolare sviluppato dal gruppo Karplus della Università di Harvard. Per maggiori informazioni, vedere il sito The Clean Energy Project - Phase 1.
b)La Fase 2 sta eseguendo calcoli di struttura elettronica. Per ottenere proprietà elettroniche, ottiche e di altra natura fisica più accurate del materiale solare candidato, vengono eseguiti calcoli di meccanica quantistica per ognuno dei candidati. Questi calcoli verranno realizzati con il programma di chimica quantistica Q-Chem, sviluppato dalla Q-Chem, Inc. Questo lavoro porterà ad una banca dati molto utile di informazioni sulle proprietà di un grande numero di composti. Questa fase inoltre garantirà un diretto rifornimento ai gruppi sperimentali per aiutarli nella loro progettazione di cellule solari sviluppate.
 
Dettagli
World Community Grid e i ricercatori del Dipartimento di Chimica e Biologia Chimica dell'Università di Harvard stanno lavorando insieme per sviluppare celle solari efficenti ed economiche utilizzando materiali basati su molecole organiche, che aiuteranno a soddisfare la necessità di energia del mondo del futuro attraverso risorse di energia rinnovabile. Se il costo dei correnti pannelli solari si riducesse di un fattore da cinque a dieci, molti paesi potrebbero utilizzare i pannelli solari per ottenere il 20% dell'energia dal sole. Probabilmente il costo della produzione di celle solari al silicio si ridurrà di un fattore 2 o 3 grazie alla crescità dell'industria e la realizzazione dell'economia di scala, ma questo non è sufficente per rivoluzionare l'uso delle celle solari. Alla luce della crescente richiesta di pannelli solari più economici, i ricercatori nel campo di pannelli solari organici o basati sul carbonio aprono le porte a materiali a basso prezzo e la possibilità di un processo industriale a basso costo attraverso una produzione su larga scala con macchine per la stenditura a rulli (simili a quelle utilizzate per produrre i giornali). Questi materiali, composti principalmente di atomi di carbonio, possono potenzialmente combinare le proprietà elettroniche dei comuni semiconduttori con le eccellenti proprietà meccaniche e produttive dei materiali plastici. Le attuali celle solari organiche hanno raggiunto un'efficenza della conversione dell'energia intorno al 5% ed una durata stimata di circa 1000 ore sotto continua illuminazione, vicine ai valori richiesti per entrare in particolari nicchie del mercato dei pannelli solari commerciali. I prodotti attualmente sul mercato basati su celle solari organiche includono: caricatori portatili per cellulari e portatili, generatori elettrici d'emergenza, e equipaggiamenti da esterno, come zaini e tende. Tuttavia, per raggiungere una larga quota di mercato, e in particolare per soddisfare la domanda mondiale di energia per il 2050 (vedi «The Clean Energy Project - Phase 1»), l'efficenza e la durata di questi pannelli fotovoltaici devono essere aumentati sostanzialmente. Per esempio, efficenze nell'ordine del 15% e una durata superiore almeno a 10000 ore sono ragionevoli aspettative per l'uso di questi materiali come principale fonte di energia per il mondo degli anni futuri. World Community Grid e The Clean Energy Project Il calcolo distribuito è basato sull'idea che la potenza computazionale del mondo non è più concentrata in centri di supercomputers, ma piuttosto il lavoro è distribuito su centinaia di milioni di personal computer in tutto il pianeta, rendendo disponibili alla comunità scientifica nuove risorse computazionali. Con l'idea di un progresso scientifico collaborativo, i ricercatori del Dipartimento di Chimica e Biologia Chimica dell'Università di Harvard, in collaborazione con World Community Grid della Fondazione IBM e grazie al contributo di un gran numero di volontari, hanno deciso di usare la loro infrastruttura per il calcolo distribuito, e a Dicembre 2008 hanno lanciato «The Clean Energy Project» (vedi «CEP - Phase 1). L'importanza di questa collaborazione si basa sul fatto che l'enorme potenza computazionale di World Community Grid può essere impiegata per:
1) Progettare centinaia di materiali, convenzionali e non, impiegabili in applicazioni di celle solare organiche a livello molecolare;
2) Creare un database pubblico di strutture molecolari e proprietà fotovoltaiche (derivate da metodi di chimica quantistica) ad uso dei ricercatori. La fase 1 del progetto ha utilizzato un software chiamato «CHARMM» per vedere come le molecole potenzialmente candidate si uniscono insieme per formare un solido e per controllare se le proprietà del solido lo rendono utilizzabile come candidato per l'uso in celle solari. La fase 2 del progetto sta usando calcoli di meccanica quantisticha per calcolare più precisamente se questi solidi candidati hanno le proprietà elettroniche e fisiche richieste per essere utili nella costruzione di celle solari. Questi calcoli di strutture elettroniche saranno eseguiti con il software di chimica quantistica «Q-Chem», sviluppato dalla «Q-Chem Inc.». La speranza del progetto è di raggiungere un potere predittivo e fornire idee per i ricercatori sperimentali, rendendoli in grado di progettare nuovi composti per soddisfare gli alti standard per i dispositivi: materiali stabili all'aria, profili di assorbimento compatibili con lo spettro solare, e alte caratteristiche di trasporto della carica. Definitivamente, con il supporto di World Community Grid, gli scienziati dell'Università di Harvard si aspettano di creare materiali utili per produrre celle solari efficenti ed economiche, che possano fornire una valida soluzione per le nostre future necessità di energia.
 
Domande frequenti
Perchè l'energia solare è importante?
Ci si aspetta che per il 2050 la richiesta mondiale di energia sarà il doppio di quella attuale. L'energia è senza dubbi un requisito fondamentale per la stabilità ecomica sia del mondo sviluppato che di quello in via di sviluppo. Tuttavia, nonostante la sua importanza, il sistema energetico attuale è lontano dal diventare auto-sostenibile. Raggiungere un sistema energetico completamente sostenibile richiederà un importante passo avanti tecnologico che cambi radicalmente i nostri paradigmi su come produciamo e utilizziamo l'energia. Una possibile soluzione a questo problema è l'energia solare. Ogni ora, raggiunge la Terra energia solare sufficente per i nostri bisogni energetici di un intero anno. Trovare il modo di convertire l'energia solare che riceviamo in forme utilizzabili per mantenere gli attuali stili di vita rappresenta un obiettivo principale di «The Clean Energy Project».
Come funziona una cella solare organica?
Le celle solari organiche convertono la luce solare in elettricità. Per prima cosa la cella solare organica deve assorbire luce. La luce assorbita aggiunge energia nel materiale, provocando una aumento di energia degli elettroni nel materiale e costringendoli a muoversi attraverso il materiale, lasciandosi dietro un buco. In secondo luogo, gli elettroni sono costretti a spostarsi in una regione dovo possono essere raccolti da un materiale ricevente, abbassando la loro energia (per esempio l'interfaccia donatore - ricettore nella figura 1). Una volta che gli elettroni sono stati raccolti, possono essere estratti per fornire una corrente, o possono restare nel dispositivo per aumentare il voltaggio. Gli elettroni che lasciano la cella solare organica possono fornire energia a qualsiasi cosa connessa al circuito.
Figura 1. Illustrazione di come funziona una cella solare organica (1) Assorbimento della luce e formazione di un eccitone (foro-elettronico a coppia); questo passo è seguito dal passaggio di un elettrone nel più basso orbitale molecolare non occupato (LUMO) di un semiconduttore donatore di elettroni (ad esempio una molecola di pentacene); (2) L'elettrone è trasferito dal LUMO del semiconduttore donatore di elettroni al semiconduttore ricettore di elettroni (ad esempio una molecola di C60) e (3) seguentemente il trasporto dell'elettrone agli elettrodi. Nota: HOMO è il più alto orbitale molecolare occupato.
Il progetto come aiuterà la ricerca di materiali per le celle solari?
Capendo le proprietà dei nuovi materiali che sono alle basi delle fonti alternative di energia rinnovabile rappresenta una delle più importanti sfide scentifiche di oggi. Molti di questi materiali sono composti da grandi molecole organiche, contenenti centinaia di atomi. Questi atomi possono essere ridisposti in diversi modi per effettuare una «sintonia-fine» delle proprietà del materiale desiderato. Con l'aiuto di World Community Grid, i ricercatori controlleranno le proprietà conduttive di almento 1000000 di strutture molecolari (create attraverso metodi combinatori) che sono utilizzabili per applicazioni su celle solari organiche. Il risultato di un così grande numero di elaborazioni sarà utilizzato per creare un database pubblico di proprietà molecolari per la raccolta di dati.
Cos'è l'efficenza in una cella solare?
Le celle solari sono comunemente caratterizzate dalla percentuale di luce solare incidente che possono convertire in energia elettrica. Per questo motivo l'efficenza è fornita in forma di percentuale. In generale, l'efficenza è determinata dal materiale di cui è fatta la cella solare e dalla tecnologia utilizzata per costruirla. L'efficenza delle celle solari attualmente disponibili in commercio varia dal 5% al 17%. Nonostante celle solari basate su materiali inorganici hanno raggiunto un'efficenza massima fino al 40%, sono costose da produrre, e inquinanti quando devono essere smaltite. La massima efficenza raggiunta da una cella solare organica è intorno all'8% (dati del 2010). Pertanto, c'è ancora molto lavoro per migliorarle. Se i ricercatori dovessero trovare una cella solare organica la cui efficenza raggiungesse il 10%, queste celle sarebbero commercialmente realizzabili e rivoluzionerebbero il campo dei materiali solari. Inoltre, se queste celle coprissero il 0,16% della superficie del pianeta, produrrebbero intorno ai 20TW di energia (Terawatt, mile miliardi di Watt), che potrebbe compensare l'incremento di consumi di energia stimato per il 2050.
Quali altre applicazioni tecnologiche saranno rilevanti in questo progetto?
Un'altra applicazione tecnologica che sarà derivata da questo progetto è lo studio dell'elettronica molecolare, dove le molecole sono utilizzate per costruire componenti elettronici. Un buon semiconduttore organico per le celle solari potrebbere essere altrettanto buono per potenziali applicazioni in elettronica molecolare, ad esempio nei transistor. Questo significa che «The Clean Energy Project» ha il potenziale per estendere la Legge di Moore. CEP ha pianificao anche di ospitare una serie di altre elaborazioni per la cattura e la conservazione dell'energia pulita, come concentratori solari e celle di combustibile polimeriche. Solamente con il tuo aiuto i ricercatori potranno perseguire queste direzioni di ricerca pure e applicate.
Salvaschermo: come sono creati i grafici sul salvaschermo del progetto?
La grafica 3D sullo sceensaver disegna l'evoluzione di una matrice mentre è diagonalizzata da Q-Chem per ottenere la struttura elettronica delle molecole. La dimensione della matrice è determinata dalla dimensione della molecola (ad esempio il numero di elettroni e il numero di nuclei) così come dall'accuratezza del calcolo. Ad esempio, una molecola più grande, così come un calcolo più accurato risulteranno in una matrice più grande. I picchi nel grafico rappresentano la magnitudine di ogni elemento della matrice. Un insieme di parametri può essere estratto da questa matrice una volta che gli elementi diagonali non cambiano più e la maggior parte degli elementi non diagonali sono ridotti. Questa rileverà la struttura elettronica della molecola. Capire la struttura elettronica delle molecole candidate è cruciale per predirre le proprietà delle celle solari, come assorbimento della luce, conducibilità e stabilità.
Cos'è Q-Chem?
Per ottenere la struttura elettronica delle molecole, abbiamo bisogno di utilizzare la meccanica quantistica. Q-Chem è una suite di programmi che possono calcolare le strutture molecolari, gli spettri elettronici, le vibrazioni molecolari e molti altri parametri risolvendo equazioni di meccanica quantistica. Q-Chem è il software di struttura elettronica preferito dalla squadra di CEP. Tutte queste proprietà contribuiranno a trovare la molecola ideale per i pannelli fotovoltaici organici.
Come possiamo aumentare la consapevolezza riguardo l'energia e la salvaguardia dell'ambiente?
Ognuno sa che le risorse energetiche basate su combustibili fossili sono finite, e si possono esaurire nel vicino futuro, questo senza alcun dubbio. Ma come possiamo aiutare a mantenere le necessità energetiche di oggi e del domani? Per aumentare la nostra consapevolezza del problema, la squadra di CEP ha deciso di creare immagini animate (scipplets), che mostrano piccoli approfondimenti riguardo la richiesta di energia attuale e futura. Scipplett sta per «Science Applets». Gli «scipplets» compaiono come immagini nel salvaschermo. In queste immagini, includiamo fatti relativi all'energia che rappresentano la motivazione principale del nostro progetto. Inoltre, ci aspettiamo di incorporare più «scipplet» come il progetto andrà avanti, in modo da renderli uno strumento informativo per tutti coloro che sono interessati nel saperne di più riguardo fonti di energia alternative. «Scipplet» è una nuova parola coniata ad Harvard, che significa SCIence aPPLET.
Cos'è il gigajoule (GJ)?
Il gigajoule è un'uità di energia. Puoi scomporre la parola in «giga» e in «joule». Giga è un prefisso greco utilizzato per definire 1.000.000.000, e il Joule (J) è un'unità di energia.
Come può il progetto aiutare l'umanità?
«The Clean Energy Project» è focalizzato sull'aiutare gli scienziati a progettare tecnologie energetiche più efficenti. Il risultato del progetto può quindi aiutare a ridurre la nostra dipendenza dai combustibili fossili, abbassando le nostre emissioni, mantenendo l'aria pulita e contribuendo a combattere contro il riscaldamento globale. La nostra ricerca faciliterà lo sviluppo di materiali per celle solari più ecomomiche e flessibili, che speriamo possano essere utilizzate in tutto il mondo.
Perchè la partecipazione alla fase 2 del progetto è a scelta?
Queste elaborazioni richiedono unità di lavoro che potrebbero durare più a lungo, utilizzare maggiore memoria, richiedere maggior spazio su disco e trasferimenti di dati. Pertanto stiamo dando agli utenti la possibilità di aderire o no al progetto. Inoltre, CEP è il primo progetto di World Community Grid ad usare un server esterno. Questo significa che i dati dei tuoi risultati sono caricati direttamente sul server di ricerca di Harvard. Vi sono controlli di sicurezza per verificare che i dati caricati siano trasferiti correttamente, e verificati dal server di ricerca di Harvard. WCG controlla su quali server i dati sono inviati, e che i server di Harvard non inviino dati alle macchine dei volontari. Pertanto, se sei interessato nel far avanzare la scienza delle celle solari, aiutaci in questo grande sforzo!
 

Requisiti minimi:

* Almeno 1 GB RAM (con memoria virtuale abilitata)
* Hard Disk con almeno 2 GB disponibili
* Capacità di visualizzare grafici 8-bit a risoluzione 800x600
* Connessione ad internet almeno a 40kpbs (max 0.1MB x WU)
* Sistema operativo: Windows XP, Vista, 7, 2003, 2008, Mac, Linux x86 and x86-64

(client disponibile solo 32 bit)

 


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 Discovering Dengue Drug - Together (concluso)

Missione

La missione di “Discovering Dengue Drugs - Together” è di scoprire medicinali promettenti per combattere i virus della Dengue, dell'Epatite C, della Febbre dell'Ovest Nilo e della Febbre Gialla. La vasta potenza computazionale del World Community Grid sarà usata per completare i calcoli sulla struttura dei medicinali necessari ad identificare le cure.
 
 
 
 

Importanza

Questo progetto scoprirà promettenti medicinali che fermano la replicazione dei virus della famiglia delle Flaviviridae. I membri di questa famiglia, che includono la Dengue, l'Epatite C, la Febbre dell'Ovest Nilo e la Febbre Gialla pongono significative minacce alla salute sia nei paesi sviluppati che non.
Più del 40% della popolazione mondiale è a rischio di infezione. Ogni anno 1 milione e mezzo di persone vengono curate per febbre da Dengue o febbri emorragiche da Dengue. L'Epatite C ha infettato circa il 2% della popolazione mondiale. Anche la Febbre Gialla e la Febbre dell'Ovest Nilo hanno avuto significativi impatti globali.
Sfortunatamente non ci sono medicinali che curino efficacemente queste malattie. Di conseguenza le attenzioni necessarie per trattare queste infezioni e ridurre al minimo la mortalità mettono a dura prova le già indaffarate istituzioni sanitarie di tutto il mondo. Ci si aspetta che la scoperta di medicinali ad ampio spettro o specifici possa migliorare significativamente la salute globale.
 


Approccio

Un approccio promettente per combattere questi virus e prevenire le infezioni è di sviluppare medicinali che inibiscano la proteasi NS3 del virus. La proteasi NS3 è un enzima necessario per la sua replicazione; la sua sequenza di amminoacidi e la sua struttura atomica sono molto simili all'interno dei vari virus della famiglia delle Flaviviradae. Poiché la struttura della proteasi NS3 è conosciuta possiamo utilizzare metodi avanzati di ricerca basati sulla struttura per identificare piccole molecole inibitrici della proteasi.

Il Dott. Stan Watowich e il suo team di ricercatori della sezione medica dell'Università del Texas (Galveston, Texas, USA) hanno compiuto importanti progressi in questa direzione avendo scoperto misture che inibiscono le proteasi della Dengue e della Febbre dell'Ovest Nilo e che impediscono la replicazione virale nelle colture cellulari. Tuttavia devono essere scoperte altre potenziali cure per aumentare la possibilità di convertire queste molecole in medicinali approvati per il trattamento delle infezioni da flavivirus.
 

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Discovering Dengue Drugs - Together - Phase 2 (concluso)

Missione

La missione di “Discovering Dengue Drugs - Toghether Phase 2” è di scoprire medicinali promettenti per combattere i virus della Dengue, dell'Epatite C, della Febbre dell'Ovest Nilo e della Febbre Gialla. La vasta potenza computazionale del World Community Grid sarà usata per completare i calcoli sulla struttura dei medicinali necessari ad identificare le cure.
 
Importanza 
Questo progetto porterà a scoprire promettenti medicinali che fermeranno la replicazione dei virus della famiglia delle Flaviviridae. I membri di questa famiglia, che includono la Dengue, l'Epatite C, la Febbre dell'Ovest Nilo e la Febbre Gialla pongono significative minacce alla salute sia nei paesi sviluppati che non. Più del 40% della popolazione mondiale è a rischio di infezione. Ogni anno 1 milione e mezzo di persone vengono curate per febbre da Dengue o febbri emorragiche da Dengue. L'Epatite C ha infettato circa il 2% della popolazione mondiale. Anche la Febbre Gialla e la Febbre dell'Ovest Nilo hanno avuto significativi impatti globali.
Sfortunatamente non ci sono medicinali che curino efficacemente queste malattie. Di conseguenza le attenzioni necessarie per trattare queste infezioni e ridurre al minimo la mortalità mettono a dura prova le già indaffarate istituzioni sanitarie di tutto il mondo. Ci si aspetta che la scoperta di medicinali ad ampio spettro o specifici possa migliorare significativamente la salute globale.
 
Approccio
Un approccio promettente per combattere questi virus e prevenire le infezioni è di sviluppare medicinali che inibiscano la proteasi NS3 del virus. La proteasi NS3 è un enzima necessario per la sua replicazione; la sua sequenza di amminoacidi e la sua struttura atomica sono molto simili all'interno dei vari virus della famiglia delle Flaviviradae. Poiché la struttura della proteasi NS3 è conosciuta possiamo utilizzare metodi avanzati di ricerca basati sulla struttura per identificare piccole molecole inibitrici della proteasi.

Il Dott. Stan Watowich e il suo team di ricercatori della sezione medica dell'Università del Texas (Galveston, Texas, USA) hanno compiuto importanti progressi in questa direzione avendo scoperto misture che inibiscono le proteasi della Dengue e della Febbre dell'Ovest Nilo e che impediscono la replicazione virale nelle colture cellulari. Tuttavia devono essere scoperte altre potenziali cure per aumentare la possibilità di convertire queste molecole in medicinali approvati per il trattamento delle infezioni da flavivirus e di ridurre al minimo la resistenza virale. Perchè questo tentativo abbia successo, i ricercatori stanno utilizzando il potere computazionale del World Community Grid per completare un nuovo progetto a due fasi che ha lo scopo di scoprire nuovi farmaci basati sul calcolo dei computer.
 
La fase 1 (completata nell'agosto 2009) del progetto "Discovering Dengue Drugs - Together" ha utilizzato il programma Autodock (sviluppato dal Dr. A. Olson e dai suoi colleghi al The Scripps Research Institute) per controllare sistematicamente circa 3 milioni di picciole molecole simili a farmaci ed identificare alcune migliaia di molecole che potrebbero interagire fortemente con la proteasi del virus NS3. Questi calcoli hanno predetto la struttura probabile di ogni piccola molecola, quando è legata alla proteasi, ed hanno fornito un metodo preliminare per discriminare tra i possibili inibitori della proteasi (denominati "centri" nella fase 1) e le molecole che non si legano.
 
Purtroppo è una cosa comune che circa il 90-95% dei centri della Fase 1 siano falsi positivi. Perciò è veramente inefficace testare i centri della Fase 1 in laboratorio (nonostante i ricercatori della University of Texas Medical Branch [UTMB] abbiano trovato diversi composti della Fase 1 che hanno mostrato una buona attività nei saggi biochimici e basati sulle cellule). 
 
La Fase 2 del progetto è pensata per ridurre il numero delli falsi positivi della Fase 1. La Fase 2 utilizzerà il programma CHARMM (sviluppato da Martin Karpluse dai suoi colleghi ad Harvard) per raccogliere alcune migliaia di promettenti centri della Fase 1 e far andare ogni centro mediante simulazioni di dinamica molecolare che richiedono la computazione in modo da calcolare accuratamente le energie libere di Gibbs di legame. Questi calcoli predirranno meglio quanto fortemente le molecole simili a farmaci si legano alle differenti proteasi del flavivirus. Questo rimuoverà molti centri falsi positivi dalla lista della Fase 2. In questo modo la Fase 2 genererà una lista di centri che è arricchita in maniera significativa di veri positivi. Testare i centri della Fase 2 nei laboratori dell'UTMB sarà molto più produttivo, efficiente, e darà maggiore ricompensa che testare i centri della Fase 1.
 
Informazioni sulla disponibilità di lavoro
La natura della ricerca e dei calcoli di energia libera della Fase 2, richiede che ogni sistema protease-ligand, esegua tre programmi sequenziali, con analisi manuale e intervento richiesti tra ogni programma. Inoltre, ogni programma ha caratteristiche di elaborazione e richieste di computazione molto differenti. Poichè il progetto passa da un programma all'altro, il lavoro della Fase 2 potrebbe essere temporaneamente non disponibile ed il progetto sembrerà funzionare in modo intermittente. Questo è in contrasto con la maggior parte dei progetti del  World Community Grid, dove il lavoro è continuamente disponibile finchè il progetto termina. Ai membri del World Community Grid, conviene consentire l'elaborazione di altri progetti del Grid ogni volta che il lavoro non è disponibile.

Requisiti minimi:

* Almeno 1 GB RAM (con memoria virtuale abilitata)
* Hard Disk con almeno 250 MB disponibili
* Capacità di visualizzare grafici 8-bit a risoluzione 800x600
* Connessione ad internet almeno a 40kpbs (max 20MB x WU)
* Sistema operativo: Windows XP, Vista, 7, 2003, 2008, Mac, Linux x86 and x86-64

(client disponibile solo 32 bit)


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Influenza Antiviral Drug Search (concluso)
 
 
Missione

Lo scopo del progetto Influenza Antiviral Drug Search project è quello di trovare nuove medicine che possano fermare il diffondersi dell'infezione influenzale nel corpo umano. La ricerca si indirizzerà specificatamente sia verso quelle forme di influenza che sono diventate resistenti ai farmaci, sia verso le nuove forme virali che dovessero comparire.
Identificare i composti chimici che siano dei buoni candidati (per far parte del medicinale) accelererà lo sviluppo di trattamenti utili in caso di insorgenza di influenze stagionali, di future influenze epidemiche e addirittura pandemiche.

Importanza
Centinaia di migliaia di persone nel mondo muoiono ogni anno come conseguenza di una infezione influenzale. Se comparisse una forma particolarmente virulenta che fosse anche facilmente trasmissibile tra gli umani, allora potenzialmente ne potrebbe scaturire una pandemia e potrebbero morire milioni di persone.
Il virus dell'influenza muta rapidamente e quindi ogni anno ne appaiono nuove forme. I vaccini sono pensati per anticipare le forme che verosimilmente saranno prevalenti durante la stagione influenzale, ma spesso capita che nulla possano fare contro le varietà che si sono evolute da poco.
Farmaci quali l'oseltamivir (commercialmente conosciuto come Tamiflu) e il zanamivir (Relenza) aiutano ad impedire che l'influenza si propaghi nel corpo umano, ma non funzionano per tutti i tipi di influenza; inoltre vi sono nuove forme di virus più resistenti che non possono essere trattate con questi farmaci. Quando fanno la loro comparsa queste forme di virus resistenti, i produttori di vaccini potrebbero non essere in grado di rispondere abbastanza rapidamente da prevenire l'insorgenza della malattia su larga scala.
Questo progetto cercherà nuovi promettenti farmaci che possano impedire la replicazione dei virus influenzali all'interno del corpo umano, aiutando quindi potenzialmente quei pazienti che non sono immuni a delle particolari forme di influenza.
La scoperta di farmaci, sia ad ampio spettro sia specifici per il virus, dovrebbe portare a un significativo miglioramento della salute globale.

Approccio
Un promettente approccio è sicuramente quello di sviluppare nuovi farmaci che inibiscano la neuraminidasi (N1, N2, etc), la proteina NS1, l'emagglutinina, e possibilmente altri bersagli (target) che sono necessari all’influenza per diffondersi nel corpo.
Utilizzando la struttura chimica nota delle molecole target, il progetto effettuerà esperimenti chimici virtuali e determinerà quali dei milioni di composti noti si possono legare alle molecole target in modo da inibirle. Questo potenzialmente dovrebbe fermare la diffusione dell'influenza nel corpo.
Questi esperimenti saranno simulati utilizzando un software chiamato AutoDock, sviluppato dall'Istituto di Ricerca SCRIPPS. Il software in questione è già utilizzato da molti altri progetti su WCG (la lista include FightAIDS@Home, Discovering Dengue Drugs - Together, e Help Fight Childhood Cancer).
Una volta che saranno identificati dei medicinali candidati allora sarà necessario dell'ulteriore lavoro di laboratorio, test ed infine trial clinici. Verosimilmente questo non porterà ad un immediato trattamento farmaceutico dell'influenza di tipo H1N1 (quella dei maiali per intenderci).

In ogni caso l'influenza causa ricorrenti scoppi di epidemie ogni stagione e ha la potenzialità di evolvere in forme davvero pericolose. Quindi lavorare su questo progetto oggi ci darà migliori possibilità di essere preparati a epidemie più gravi in futuro.
 
 

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Computing for Clean Water (intermittente)

Missione

La missione del Computing for Clean Water è quella di fornire conoscenze più profonde sulle origini di un efficiente flusso d'acqua attraverso una nuova classe di materiali da filtro. Questa conoscenza guiderà lo sviluppo futuro di filtri d'acqua a basso costo e più efficienti.
 
Importanza
La mancanza di accesso all'acqua pulita è una delle maggiori sfide umanitarie per molte regioni del mondo in via di sviluppo. Si stima che 1,2 miliardi di persone non siano in grado di accedere all'acqua potabile e che 2,6 miliardi abbiano pochi servizi igienici o nessuno. Milioni di persone annualmente muoiono - si stimano 3900 bambini al giorno - in seguito alle conseguenze delle malattie trasmesse dall'acqua sporca, in particolare la diarrea.
Le tecnologie per filtrare l'acqua sporca esistono, ma sono generalmente abbastanza costose. La desalinizzazione dell'acqua di mare, una fonte potenzialmente abbondante di acqua potabile, è limitata in maniera simile dai costi di filtrazione. Pertanto, nuovi approcci per una filtrazione efficiente dell'acqua sono soggetto di intensa ricerca. I nanotubi di carbonio, accatastati in file in modo che l'acqua debba passare attraverso tutta la lunghezza del tubo, rappresentano un nuovo approccio per la filtrazione dell'acqua.
 
Approccio 
Normalmente le dimensioni molto piccole dei pori dei nanotubi, tipicamente con un diametro di poche molcole d'acqua, richiederebbero pressioni molto elevate e quindi un equipaggiamento molto costoso per filtrare una quantità apprezzabile di acqua. Comunque, gli esperimenti del 2005 hanno dimostrato che tali file di nanotubi permettono all'acqua di scorrere a velocità molto maggiori di quanto ci si aspettasse. Questo risultato sorprendente ha spronato molti scienziati a sforzarsi in maniera considerevole per studiare i processi alla base che facilitano il flusso d'acqua nei nanotubi.

Questo progetto utilizza calcoli di dinamica molecolare su larga scala - dove vengono simulati i movimenti delle singole molecole d'acqua attraverso i nanotubi - in modo da avere una conoscenza più profonda del meccanismo con il quale l'acqua scorre attraverso i nanotubi. Per esempio è sorto il dubbio se le molecole d'acqua  a diretto contatto con il nanotubo si comportassero più come il ghiaccio: questo potrebbe ridurre l'attrito dell'acqua, aumentandone quindi il flusso. Simulazioni realistiche al compuer sono un modo per testare tale ipotesi.

In definitiva, gli scienziati sperano di utilizzare la conoscenza che ottengono dalle simulazioni in modo da ottimizzare il processo alla base che è quello di consentire all'acqua di scorrere molto più velocemente attraverso i nanotubo ed altri materiali nanoporosi. Il processo di ottimizzazione permetterà all'acqua di scorrere anche più facilmente mentre trattiene le fonti di contaminazione. Le simulazioni dovrebbero rivelare anche in quali condizioni tali filtri possono ottimizzare un processo di desalinizzazione.

 

Requisiti minimi:

* Almeno 400 MB RAM (con memoria virtuale abilitata)
* Hard Disk con almeno 100 MB disponibili
* Peso WU: 0.001Mb DN / 0.5Mb UP (10Mb Client)
* Sistema operativo: Windows XP, Vista, 7, 2003, 2008, Mac, Linux x86 and x86-64

(client disponibile 32/64 bit)

 


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Drug Search for Leishmaniasis (intermittente)

WCG_Articolo_Leish_1Missione
La missione di ricerca farmacologica per la Leishmaniosi è quello di identificare le potenziali molecole candidate che potrebbero sviluppare dei trattamenti per la Leishmaniosi. La potenza di calcolo distribuita del World Community Grid sarà utilizzata per eseguire simulazioni al computer delle interazioni tra milioni di composti chimici e alune proteine prefissate. Questo aiuterà a trovare i composti più promettenti che potrebbero portare a trattamenti efficaci contro la malattia.

Importanza
La Leishmaniosi è una delle malattie tropicali più trascurate nel mondo. Ogni anno questa malattia colpisce oltre due milioni di persone in 97 paesi. Ad oggi, non ci sono vaccini disponibili per prevenire la malattia, nonostante i molteplici sforzi della ricerca. La Leishmaniosi è causata da un protozoo parassita (genere Leishmania) trasmessi tra ospiti umani e animali dalle femmine delle mosche della sabbia. Una forma di questa malattia, la forma "viscerale", causata dalla Leishmania infantum in America, colpisce soprattutto i bambini, che possono morire se non sottoposti rapidamente a un trattamento adeguato. Le misure di controllo esistenti consistono in una terapia farmacologica, controllo degli insetti e la educazione nelle comunità colpite. Tuttavia, il numero di persone colpite dalla malattia continua ad aumentare nei paesi tropicali come il Bangladesh, India, Sudan, Etiopia, Brasile, Colombia, Perù e molti altri.

I trattamenti classici per tutte le forme di Leishmaniosi possono causare effetti collaterali gravi, compresa la morte. Inoltre, i parassiti resistenti ai farmaci stanno causando grossi problemi in molti paesi endemici. Per queste ragioni, vi è un urgente bisogno di nuovi, sicuri e poco costosi composti farmacologici anti-Leishmania.

Approccio
Un programma software chiamato VINA del "The Scripps Research Institute" di La Jolla, in California, sarà utilizzato per eseguire gli esperimenti di chimica virtuale. Questi esperimenti virtuali cercheranno di trovare quale farmaco tra milioni di composti potrebbe essere in grado di disabilitare particolari proteine, essenziali per la sopravvivenza del parassita. Selezionare il miglior potenziale farmaco è il primo passo nel processo di sviluppo di trattamenti efficaci per la malattia. Con la potenza di calcolo sufficiente, questa selezione si può fare molto più rapidamente rispetto all'utilizzo di esperimenti di laboratorio convenzionali. Tuttavia, con le attrezzature informatiche esistenti a disposizione dei ricercatori, richiederebbe circa 120 anni per effettuare questa selezione. La potenza del World Community Grid è in grado di ridurre il tempo necessario a meno di un anno. Le informazioni sul miglior composto candidato saranno pubblicate dagli scienziati, e queste informazioni saranno disponibili in pubblico dominio agli altri scienziati per sviluppare le loro ricerche. Ulteriori attività di laboratorio con i migliori candidati individuati da questo progetto, potrebbe portare allo sviluppo di migliori farmaci per combattere la leishmaniosi.

 

Requisiti minimi:

* Almeno 250 MB RAM (con memoria virtuale abilitata)
* Hard Disk con almeno 50 MB disponibili
* Peso WU: 0.2Mb DN / 0.1Mb UP (2Mb Client)
* Sistema operativo: Windows XP, Vista, 7, 2003, 2008, Mac (only intel CPU), Linux x86 and x86-64

(client disponibile solo 32 bit)


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GO Fight Against Malaria (conlcuso)

GO_Fight_Against_Malaria_logo

Stato del progetto e risultati:
Informazioni su questo progetto sono fornite sulle pagine web segueni. Per commenti o domande su questo progetto, si prega di inviare un post sul forum di GO Fight Against Malaria.

 

Missione
La missione del progetto GO Fight Against Malaria è quello di scoprire promettenti candidati farmaci che potrebbero svilupparne di nuovi per curare le forme di malaria resistenti ai farmaci attuali. La potenza di calcolo del World Community Grid sarà utilizzata per eseguire simulazioni al computer delle interazioni tra milioni di composti chimici e di certe proteine obiettivo, e di prevedere la loro capacità di sconfiggere la malaria. I migliori composti saranno testati e ulteriormente sviluppati in possibili trattamenti per la malattia.

 

Significato
La malaria è una delle tre malattie infettive mortali sulla terra ed è causata da parassiti che infettano gli esseri umani e gli animali. Il morso delle Zanzare femmine diffonde la malattia ai portatori e tramite i parassiti ne infettano altri a loro volta. Quando questi parassiti si riproducono nei globuli rossi (che utilizzono come cibo), i sintomi della malaria appaiono. La malaria provoca inizialmente febbre e mal di testa, e nei casi più gravi porta al coma e alla morte. Il Plasmodium falciparum, il parassita che provoca la forma mortale della malattia, uccide più persone di qualsiasi altro parassita del pianeta. Oltre 3 miliardi di persone sono a rischio di infezione da malaria.

Anche se ci sono molti farmaci approvati che sono in grado di curare infezioni malariche, esistono dei  "superbatteri" mutanti multi-resistenti ai farmaci che non sono eliminati dai farmaci attuali. Perché i nuovi superbatteri mutanti sono in continua evoluzione e in diffusione in tutto il mondo, scoprire e sviluppare nuovi tipi di farmaci che possono curare le infezioni da questi ceppi mutanti della malaria è una priorità significativa per la salute globale.

Approccio
Gli scienziati dello Scripps Research Institute di La Jolla, California, Stati Uniti, useranno il World Computing Grid per valutare computazionalmente milioni di composti candidati contro diversi bersagli farmacologici molecolari del parassita della malaria. Se queste molecole obiettivo possono essere disattivate, poi i pazienti infettati con la malaria potrebbero essere curati. I calcoli stimerano la capacità dei composti candidati per disabilitare particolari molecole obiettivo necessarie al parassita della malaria per sopravvivere e moltiplicarsi. Particolare priorità verrà data agli obiettivi e composti candidati che potrebbero attaccare i ceppi multi-resistenti ai farmaci del parassita mutante "superbatteri" della malaria. La potenza del World Community Grid può ridurre a un anno il tempo necessario, il che vorrebbe dire almeno 100 anni per completare la medesima ricerca utilizzando le risorse normalmente a disposizione dei ricercatori dello Scripps Research Institute. I risultati elaborati sul World Community Grid saranno disponibili in pubblico dominio per tutti gli scienziati per l'utilizzo e sviluppo nelle loro ricerche e per sviluppare farmaci per combattere la malaria.

 

 

Requisiti minimi:

 

* Almeno 250 MB RAM (con memoria virtuale abilitata)
* Hard Disk con almeno 50 MB disponibili
* Peso WU: 0.2Mb DN / 0.1Mb UP (2Mb Client)
* Sistema operativo: Windows XP, Vista, 7, 2003, 2008, Mac (only intel CPU), Linux x86 and x86-64

 

(client disponibile solo 32 bit)


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Say no to Sachistosoma (intermittente)

altStato del Progetto e risultati:

Informazioni su questo progetto sono disponibili sulle pagine web sottostanti e dagli scienziati sul sito del progetto Say No To Schistosoma. Se avete commenti o domande su questo progetto, si prega di visitare il forum di Say No to Schistosoma.

Missione:

La missione del progetto Say No to Schistosoma è quella di identificare potenziali farmaci candidati che potrebbero eventualmente essere sviluppati in trattamenti per la schistosomiasi. L'ampia potenza di calcolo del World Community Grid sarà utilizzata per eseguire simulazioni al computer delle interazioni tra milioni di composti chimici e specifiche proteine target. Questo aiuterà a trovare i composti più promettenti che possono portare a trattamenti efficaci per la malattia.

Significato:

La schistosomiasi è una malattia tropicale causata da vermi parassiti che vengono trasmessi dalle lumache d'acqua dolce. La malattia uccide 200.000 persone ogni anno e colpisce oltre 207 milioni di persone. La schistosomiasi è seconda solo alla malaria nella sua devastazione socio-economica. I ricercatori della Infórium University di Belo Horizonte e Fiocruz-Minas, Brasile, stanno utilizzando il World Community Grid per la ricerca di composti chimici che possono portare a nuovi farmaci per il trattamento della malattia.

Approccio:

Un programma software chiamato VINA del The Scripps Research Institute di La Jolla, California, sarà utilizzato per eseguire gli esperimenti di chimica virtuali. Questi esperimenti virtuali cercheranno di trovare quale di milioni di composti farmacologici potrebbe essere in grado di disattivare particolari proteine essenziali per la sopravvivenza del parassita. Lo screening per i migliori composti farmacologici potenziali è un primo passo nel processo di sviluppo di trattamenti efficaci per la malattia. Con sufficiente potenza di calcolo, questo screening può essere fatto molto più rapidamente che usando esperimenti di laboratorio convenzionali. Utilizzando i computer esistenti a disposizione dei ricercatori richiederebbe circa 30 anni per eseguire lo screening. Tuttavia, si stima che la potenza del World Community Grid può ridurre il tempo richiesto ad un anno o meno. Informazioni sui migliori composti candidati saranno pubblicati dagli scienziati, e queste informazioni saranno di pubblico dominio per altri scienziati per proseguire con la loro ricerca. Ulteriori attività di laboratorio con i migliori candidati individuati da questo progetto potrebbero portare allo sviluppo di migliori farmaci per combattere la schistosomiasi.

 

Requisiti Minimi:

 

* Almeno 100MB RAM (con memoria virtuale abilitata)
* Hard Disk con almeno 50MB disponibili
* Peso WU: 0.2Mb DN / 0.1Mb UP (2Mb Client)
* Sistema operativo:Windows XP, Vista, 7, Server 2003, Server 2008, Mac (only intel CPU), Linux x86 and x86-64

 

(client disponibile solo 32 bit)

 


 

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Computing for Sustainable Water (concluso)

 

Stato del Progetto e risultati:
Informazioni su questo progetto sono fornite sulle pagine web sottostanti e dagli scienziati del progetto sul sito web del Computing for Sustainable Water. Se avete commenti o domande su questo progetto, si prega di visitare il forum del Computing for Sustainable Water.

 

Missione
La missione del progetto Computing for Sustainable Water è quello di studiare gli effetti delle attività umane su un bacino ampio e raggiungere una maggiore comprensione in azioni che possono portare al restauro, la salute e la sostenibilità di questa importante risorsa idrica. L'ampia potenza di calcolo del World Community Grid sarà utilizzata per eseguire milioni di simulazioni al computer per capire meglio gli effetti che derivano da una varietà di schemi di attività umane nella zona di Chesapeake Bay. I ricercatori sperano di poter applicare quanto appreso da questo progetto tutto il mondo per altre regioni che affrontano sfide sostenibile delle acque.

 

Significato
L'acqua è la risorsa più abbondante sulla Terra, ma il mondo deve affrontare molte sfide legate all'acqua problemi. Tra queste, la gestione delle sue risorse di acqua dolce. Più di 1,2 miliardi di persone non hanno accesso ad acqua pulita e sicura. Questo problema sta diventando sempre più critica in tutto il mondo come la proporzione di persone che vivono in ambienti urbani densi aumenta. Le richieste che ne derivano per l'acqua i conti con l'incremento delle attività umane che degradano la qualità delle acque disponibili. Un insieme complesso di forze correlati rende il problema difficile da affrontare, tanto meno di risolvere efficacemente via politica coordinata.3

Approccio
L'Università della Virginia ha sviluppato un modello partecipativo di simulazione della Baia di Chesapeake, il UVa Bay Game ® (www.virginia.edu / baygame), incorporando elementi naturali e attività umane con i giocatori che rappresentano gli agricoltori delle colture, gli sviluppatori terra, battellieri e regolatori assortiti . Il Gioco UVa Bay è riuscito a fornire una piattaforma di apprendimento per il trasporto dei problemi di comportamento spartiacque complesso e di gestione. Ma per comprendere meglio le complesse dinamiche naturali e umane al lavoro in questo complesso sistema, un modello di simulazione molto più dettagliata è stato sviluppato per funzionare su World Community Grid. Ognuno di molti milioni di simulazioni al computer, utilizzando combinazioni uniche di una vasta gamma di ipotesi sulle azioni naturali e umane in gioco, calcola gli effetti derivanti sullo spartiacque. Esplorando questi molti risultati, i ricercatori si aspettano di sviluppare la comprensione in come queste ipotesi incide sulla salute generale della Baia di Chesapeake. Con queste intuizioni, i ricercatori saranno in grado di informare meglio i responsabili politici e suggeriscono come prudente azioni possono consentire il ripristino di acqua e la sostenibilità. L'obiettivo finale è quello di applicare poi questa conoscenza e le tecniche apprese con il Computing per il progetto sostenibile delle acque di bacini idrografici di tutto il mondo.

 

Requisiti Minimi:

 

* Almeno 300MB RAM
* Hard Disk con almeno 50MB disponibili
* Peso WU: 0.2Mb DN / 0.2Mb UP (20Mb Client)
* Sistema operativo:Windows XP, Vista, 7, Server 2003, Server 2008, Mac (only intel CPU), Linux x86 and x86-64

 

(client disponibile solo 32 bit)

 


 

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Mapping Cancer Markers (Attivo)

 


Panoramica
Il cancro, una delle principali cause di morte in tutto il mondo, si manifesta in molti differenti tipi e forme, in cui la crescita incontrollata delle cellule può diffondersi ad altre parti del corpo. Non diagnosticato e non trattato, il cancro può diffondersi da un sito inziale ad altre parti del corpo, e infine condurre alla morte. Questa patologia è causata da questioni genetiche o da cambiamenti ambientali che interferiscono con il meccanismo biologico che regola la crescita cellulare. Questi cambiamenti, così come la normale attività delle cellule, possono essere rilevati in campioni di tessuto controllando la presenza dei loro indicatori chimici univoci, come DNA e proteine, noti come «marcatori». Combinazioni specifiche di questi marcatori possono essere associati con un determinato tipo di cancro. Lo schema dei marcatori può determinare se un individuo è suscettibile allo sviluppo di una particolare forma di cancro, e può anche prevedere la progressione della malattia, aiutando a suggerire il miglior trattamento per ciascun individuo. Ad esempio, due pazienti con la stessa forma di cancro possono avere diversi sviluppi a causa di profili genetici differenti. Così come diversi marcatori sono già noti di essere associati con alcuni tipi di cancro, ve ne sono molti altri da scoprire, dal momento che il cancro è altamente eterogeneo. Mapping Cancer Markers su World Community Grid punta ad indentificare i marcatori associati con i diversi tipi di cancro. Il progetto sta analizzando milioni di dati derivati da migliaia di campioni di tessuto di pazienti malati e sani. Tra questi campioni vi sono tessuti con cancro ai polmoni, alle ovaie, alla prostata, al pancreas e al seno. Comparando questi diversi dati, i ricercatori puntano ad identificare schemi di marcatori per diversi tipi di cancro, e correlare questi con diversi sviluppi, includendo la risposta a varie opzioni di trattamento. Questa conoscenza può aiutare ricercatori e medici a: - Migliorare e personalizzare il trattamento del cancro: rendendo possibile diagnosticare prima il cancro, identificare pazienti ad altro rischio, e personalizzando il trattamento basandosi sul profilo genetico personale del paziente, - Accelerare la ricerca sul cancro e migliorare il processo complessivo di identificazione dei marcatori: rifinendo il processo di identificazione dei marcatori, i ricercatori possono determinare un marcatore di un paziente più facilmente, e future grandi quantità di dati potranno essere analizzate più efficentemente.
Dettagli
Cos'è il cancro?
Il cancro si manifesta in diversi tipi e forme in cui la crescita incontrollata delle cellule può diffondersi ad altre parti del corpo. Nonostante gli importanti passi avanti dei decenni passati, il cancro continua ad essere una delle cause principali di morte in tutto il mondo. La malattia è causata da cambiamenti genetici o da fenomeni ambientali che interferiscono con il meccanismo che controlla la crescita delle cellule. Questi cambiamenti, così come la normale attività cellulare, possono essere identificati in tessuti o campione di sangue attraverso la presenza dei loro unici indicatori molecolari, chiamati «macatori» o «biomarcatori». Specifiche combinazioni di questi marcatori possono essere associati con un particolare tipo di cancro, indicando la suscettibilità di una persona a sviluppare una determinata forma di cancro e probabilmente anche la risposta ad uno specifio trattamento.
Ruolo dei geni e delle proteine
Molti geni conservano i progetti su come costruire una proteina. Le proteine sono i principali mattoni e meccanismi della cellula. Nei processi nella vita normale, la funzione dei geni, delle proteine e delle altre molecole sono attivate e disattivate da altri geni, proteine, regolatori di molecole (come gli RNA), o fattori ambientali, come temperatura, radiazioni, cibi o sostanze chimiche. Per ogni funzione assegnata, ci sono spesso molti fattori che possono accelerare o inibire la funzione. Le funzioni possono spaziare dal decidere se una specifica proteina dovrebbe essere costituita o distrutta all'interno della cellula, fino a funzioni complesse, come innescare la divisione di una cellula e la sua crescita in due cellule distinte. Vi sono interazioni davvero complicate tra tutti i componenti di una cellula. I fattori che controllano una funzione possono spaziare dalla presenza o assenza di altre proteine, sostanze o altri segnali cellulari. Nelle cellule normali questi fattori mantengono un bilancio che consente il desiderato funzionamento delle singole cellule e dell'intero organismo. Tuttavia, un difetto o cambiamento in uno dei componenti di una cellula può causare un risultato inaspettato, che nel cancro comporta una crescita incontrollata della cellula. Se un evento casuale cambia un gene, la proteina corrispondente potrebbe essere assemblata incorrettamente, e non essere capace di svolgere la sua funzione necessaria. Ad esempio, se supponiamo tale funzione il controllo della crescita della cellula, questa potrebbe moltiplicarsi senza alcun freno, e formare un tumore. Alcune cellule cancerose possono diffondersi agli organi adiacenti, o viaggiare nel flusso sanguigno e cominciare a crescere in altre parti del corpo, causando ulteriori danni.
Identificare i marcatori del cancro
Ci sono molti diversi approcci per trattare il cancro, ma pochi sono larghamente applicabili. Parte del problema è la diversita dei tipi di cancro. In aggiunta, la risposta individuale di una persona ad un trattamento potrebbe differire da quella di un altro individuo. Come ulteriore complicazione, le cellule cancerose possono sviluppare difese uniche contro specifici trattamenti. Individuare prima il cancro consente generalmente un trattamento decisamente migliore. Sfortunatamente molti tumori sono individuati tardi a causa della mancanza di un'accurata diagnosi dei primi, sottili sintomi, con cattivi esiti nel paziente. Per indirizzare la diagnosi, i ricercatori si focalizzano nell'individuare le differenze nell'attività di geni, proteine e altre molecole tra campioni di tessuto sano e canceroso, e tra forme di cancro più o meno aggressive. Questi cambiamenti possono fornire i segnali che aiutano in una diagnosi più rapida e caratterizante meglio il tipo di tumore. Per esempio, un incremento nell'attività (o nell'espressione) di un particolare gruppo di geni può segnalare uno sviluppo primitivo del cancro, così come la presenza di una specifica proteina nel sangue può indicare la risposta o resistenza del paziente al trattamento. Differenti marcatori possono essere utili in una vasta area di applicazioni cliniche, come diagnosi, prognosi e trattamento di particolari forme di cancro. Lo schema dei marcatori può determinare se un individuo è suscettibile allo sviluppo di una specifica forma di cancro, e può anche prevedere la progressione della malattia, aiutanto a suggerire il miglior trattamento per ogni singolo individuo. Per esempio due pazienti con la stessa forma di cancro possono avere differenti sviluppi e reagire diversamente allo stesso trattamento, a causa di profili genetici differenti. Così come diversi marcatori sono già noti di essere associati con alcuni tipi di cancro, ci sono molti altri che devono essere scoperti, e il cancro è altamente eterogeneo. I ricercatori sanno che esisono centinaia di marcatori clinicamente utili, ma questi devono essere identificati tra l'astronomico numero delle possibili combinazioni dei segnali molecolari.
La soluzione proposta
In questo progetto, i ricercatori del Princess Margaret Cancer Center (Toronto), stanno utilizzando World Community Grid per analizzare un grande quantitativo di dati proveniente da tessuti e campioni di sangue di pazienti sani e malati di cancro, per identificare combinazioni di marcatori che giocano un ruolo nello sviluppo, progresso e trattamento di varie forme di cancro. Inizialmente la ricerca si focalizzerà sul cancro ai polmoni e alle ovaie, seguito dal cancro alla prostata, al pancreas e al seno. Il progetto è preparato a studiare altre forme di cancro in futuro. Identificare tutti i marcatori utili clinicamente richiederebbe centinaia di campioni e il dover testare un numero esageratamente grande di combinazioni di marcatori, rendendo la cosa intrattabile anche su World Community Grid. I ricercatori hanno pertanto sviluppato un applicativo che usa il metodo euristico (procedimenti intelligenti che riducono l'enorme spazio di ricerca focalizzandosi solo sui più rilevanti sottoinsiemi di combinazioni) per ridurre di molto lo sforzo computazionale richiesto per cercare significanti schemi di marcatori. Tuttavia anche questi metodi richiedono un quantitativo enorme di potenza computazionale. Attraverso World Community Grid, i ricercatori useranno il progetto Mapping Cancer Markers per spezzare questo immenso processo in piccoli e maneggevoli lavori che possono essere svolti dai dispositivi informatici dei nostri volontari. World Community Grid in questo modo permette ai ricercatori di completare questa ambiziosa ricerca.
Obiettivi del progetto
Mapping Cancer Markers punta a migliorare e personalizzare il trattamento del cancro. Questo progetto ha tre obiettivi: identificare i marcatori che possono essere utilizzati per diagnosticare prima il cancro, riconoscere i pazienti ad alto rischio di cancro e trovare i marcatori che possono prevedere la risposta al trattamento. Mapping Cancer Markers consentirà anche ai ricercatori di sviluppari metodi compiutazionali sempre più efficenti e funzionali per scoprire rilevanti schemi di marcatori. Questo può aiutare a far uso dei marcatori nella medicina personalizzata più facilmente e più a larga scala sia per altri tumori che per altre complesse patologie.
Domande frequenti
Quali sono i potenziali benefici del progetto Mapping Cancer Markers?
Il progetto ha tre obiettivi:
- Identificare gruppi di marcatori che possono essere utili a predire se una persona ha una alto rischio di sviluppare un particolare tipo di cancro e incrementare le possibilità di una diagnosi precoce.
- Identificare combinazioni di marcatori che possono predirre la risposta del paziente ad uno specifico trattamento. Questo può aiutare a rendere il trattamento più personalizzato e guidare lo sviluppo di trattamenti personalizzati per quel paziente.
- Svilupare metodi computazionali più efficenti per scoprire schemi di marcatori rilevanti.
Il progetto MCM è simile al progetto «Help Conquer Cancer»?
Sebbene entrambi i progetti sono relativi alla ricerca sul cancro, il progetto «Help Conquer Cancer» (attivo su World Community Grid dal 2007 al 2013) è focalizzato sulla scienza di base, ricercando i principi della cristallizazione delle proteine e aiutando a determinara la struttura 3D di oltre 15000 proteine. Conoscere la struttura delle proteine aiuta gli scienziati a capire le loro funzioni, e sviluppare medicine che possono offrire nuovi tipi di trattamento per diverse patologie complesse, come il cancro.
Che tipi di cancro si stanno studiando nel progetto?
Inzialmente ci focalizzeremo sul cancro ai polmoni e alle ovaie, seguito da prostata, pancreas e seno. Comunque il progetto è stato sviluppato per seguire anche altri tipi di cancro meno studiati, se esistono sufficenti dati dei pazienti.
Cosa verrà fatto con i dati generati da tutte queste elaborazioni?
Dopo che i ricercatori avranno ricevuto tutti i risultati elaborati, analizzeranno i dati e pubblicheranno le loro scoperte. I dati grezzi e gli algoritmi saranno a quel punto resi pubblici.
Alcune unità di lavoro impiegano più tempo di altre, perchè?
Ciascuna unità di lavoro compie una ricerca su combinazioni multiple di potenziali biomarcatori per il cancro, rappresentando una piccola parte di una ricerca su larga scala. È difficile dividere questa estensiva ricerca in parti perfettamente uniformi. Inoltre, l'algoritmo in linguaggio macchina utilizzato per controllare ciascuna combinazione di marcatori può richiedere un tempo computazionale variabile prima di arrivare ad una risposta. Questi due fattori rendono i tempi di esecuzione delle unità di lavoro variabili.
Quale sarà il risultato del progetto?
I ricercatori pubblicheranno un database delle comparazioni delle sequenze di proteine elaborati su World Community Grid.
Cos'è un marcatore del cancro e perchè la loro identificazione è una sfida difficile per la scienza?
I marcatori sono specifici geni (segmenti di DNA), RNA o proteine con diverse attività. Queste molecole possono essere trovate nel sangue o in campioni di tessuto, e specifiche combinazioni di questi marcatori possono essere implicati in un dato cancro. Anche durante condizioni di salute questi geni, RNA e proteine sono attivati e disattivati per svolgere specifiche funzioni. Il cancro è causato da alterazioni di queste attività. Il progetto MCM è focalizzato nello scoprire combinazioni anomale di marcatori, che possono essere correlati con un principio o una progressione del cancro. Questo viene fatto comparando e analizzando dati da molti pazienti malati di cancro, e da pazienti in salute. Una raccolta dati estensiva e analisi statistiche sono necessarie per scoprire la sottile combinazioni di attività correlate con un cancro, e differenziare questi segnali da normali variazioni. Questo è fatto testando sistematicamente quando una di queste combinazioni di marcatori è significamente correlata con la presenza del cancro. Dal momento che vi sono centinaia di possibili marcatori, il numero di queste combinazioni è molto grande. Controllare ciascuna delle combinazioni sarebbe impossibile, perfino con tutte le risorse di World Community Grid. Diversi metodi matematici saranno pertanto utilizzati per concentrarsi sulle combinazioni più probabili da esaminare su World Community Grid.
Vi è qualche marcatore attualmente utilizzato?
Ci sono diversi marcatori attualmente utilizzati clinicamente. Due particolari marcatori per il cancro al seno e all'ovaia, BRCA1 e BRCA2 hanno ricevuto recentemente un'attenzione globale dopo che l'attrice Angelina Jolie li ha utilizzati per valutare il suo rischio di sviluppare la patologia. In questo caso particolare, solamente il marcatore BRCA1, in combinazione con la storia famigliare, è stato sufficente per definire la sua situazione e aiutarla nello scegliere il tipo di trattamento.
Qual'è la differenza tra DNA, RNA, un gene e una proteina?
Il DNA (acido deossiribonucleico) e una lunga molecola a forma di elica che forma il cromosoma. Questo funge da principale modello incaricato di codificare le istruzioni genetiche usate per sviluppare tutte le cellule di un determinato organismo. Specifiche sezioni di DNA sono chiamate geni. Un gene contiene generalmente informazioni su come costruire una particolare molecola proteica. Le molecole di RNA (acido ribonucleico) sono simili alle molecole di DNA, ma sono costruite a partire da informazioni contenute nel DNA, e sono usate per regolare e dirigere i meccanismi (altre molecole) che creano proteine. La quantità di funzioni svolte da queste molecole sono davvero molte e complesse, ed è un argomento fondamentale nella biologia molecolare. Generalmente, i geni sul DNA (modello principale) sono «trascritti» sull'RNA, un processo spiegato in questo (URL) video (/URL). Altri meccanismi in seguito leggono le istruzioni contenute nell'RNA e producono proteine come l'emoglobina, utilizzata per trasportare ossigeno e anidride carbonica nel sangue.
Cosa sono gli enzimi?
Gli enzimi sono proteine che convertono sostanze chimiche, o funzionano da catalizzatori. Alcuni enzimi delle piante, per esempio, possono assistere nell'assorbimento delle molecole di anidride carbonica e incorporale in altre molecole cellulari.
Perchè i microorganismi sono importanti?
I microorganismi rappresentano il grande mondo sconosciuto e sottoapprezzato della maggior parte della vita sul nostro pianeta. Essi sono ovunque nell'ambiente, e in organismi più grandi e complessi. I microorganismi sono importanti per una grande varietà di processi naturali, che includono la salute umana, l'agricoltura e la produzione del cibo. Per praticamente ogni specie di molecola organica vi è un microorganismo che ha sviluppato la capacità di decomporla, modificarla o costruirla.
Cosa mostra la grafica del progetto Mapping Cancer Markers?
Mentre il tuo computer porta avanti il lavoro per il progetto, puoi vedere la grafica del progetto sia attraverso lo screensaver di Boinc, sia attraverso il software. La grafica mostra una rappresentazione delle 23 coppie dei cromosomi umani nel pannello di destra. Ogni cromosoma è una molecola di DNA contenente geni e altre informazioni. La 23° coppia di cromosomi determina il sesso, e comprende due cromosomi «X» per le femmine o una «X» e una «Y» per i maschi. I geni sono collocati a specifici punti lungo l'estensione di questi cromosomi. Come il tuo dispositivo analizza una particolare combinazione di geni, la collocazione approssimativa di questo gruppo di geni all'interno di questi cromosomi è evidenziata in rosso.
Cosa rappresenta la barra progressiva in alto?
Questa mostra graficamente la percentuale approssimativa di quanto il tuo dispositivo ha calcolato del lavoro corrente. Quando essa raggiunge il 100%, l'elaborazione è completata, e il risultato sarà poi caricato sui server di World Community Grid dove poi sarà pacchettizato e inviato al gruppo di ricerca.
Dove posso vedere un video ad alta qualità della grafica di MCM?
(URL)video(/URL)
Dove posso scaricare immagini della grafica di MCM?
Delle instantanee della grafica del progetto sono disponibili per lo scaricamento nelle seguenti risoluzioni: (URL)500x300(/URL) (URL)1000x600(/URL) (URL)4000x2400(/URL)

 


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Uncovering Genome Mysteries (Attivo)

 

Dalla realizzazione che il fungo della Penicillina uccide i germi, alla scoperta del batterio che si nutre dei versamenti di petrolio e all’identificazione dell’aspirina nella corteccia del salice, una conoscenza più approfondita del mondo naturale è risultata in grandi miglioramenti nella salute umana, nel benessere, nell'agricoltura e nell'industria. D'altra parte milioni di microrganismi si sono già adattati in miliardi di anni a vivere in qualsiasi condizione immaginabile, e capendo come riescono a fare ciò, potremmo forse usare la loro forza per aiutare il genere umano. Conosciamo già organismi con proprietà che potrebbero aiutare a risolvere alcuni dei più grandi problemi che la società umana sta fronteggiando, come patogeni resistenti ai farmaci, inquinamento e carenza di energia. Ve ne sono certamente molti altri, se solo potessimo trovarli. Quest’area di studi è ancora nella sua infanzia: la maggior parte degli organismi nella biosfera terrestre devono ancora essere identificati, per non parlare della conoscenza a livello genetico.

Il primo passo nella conoscenza dei potenziali di un organismo sconosciuto è di decodificare la sua sequenza di DNA. Questa sequenza rivela i geni dell’organismo: il comando specifico codificato nel DNA che controlla cosa ciascuna cellula fa e come da vita alla sua sorprendente diversità. Capire i geni e cosa essi fanno è cruciale per comprendere il ruolo dell’organismo nell’ambiente, così come per lo sviluppo di una potenziale applicazione medica o industriale a partire dalle proteine che scopriamo essere enzimi nella cellula. Gli enzimi sono utilizzati per convertire il cibo in componenti utili, e costruire tutte le tipologie di molecole di cui la cellula ha bisogno per sopravvivere.
Grazie ai recenti progressi nella tecnologia di sequenziamento del DNA, è ora possibile decodificare il DNA degli organismi molto rapidamente, ed identificare i loro geni.. Tuttavia il passo successivo, capire la funzione di ciascun gene e la proteina che codifica, è molto più complicato, rendendo molto difficile procedere in larga scala.
Uncovering Genome Mysteries prevede di cambiare questo esaminando quasi 200 milioni di geni da una larga varietà di forme di vita, come microrganismi trovati nelle alghe delle coste australiane e nel fiume amazzonico. Le proteine previste nei geni saranno comparate tra di loro per verificare la loro somiglianza. Quando due proteine sono simili, e la funzione di una proteina è già nota, questa somiglianza permette ai ricercatori di fare previsioni accurate riguardo le funzioni dell’altra.
La quantità di lavoro necessario è imbarazzante. È fattibile esclusivamente grazie alla massiccia potenza computazionale di World Community Grid. Non appena le sequenze di ogni forma di vita saranno processate, i microrganismi riceveranno un’attenzione particolare.

Uncovering Genome Mysteries creerà e pubblicherà un database di informazioni sulla comparazione di sequenze proteiche per la referenza di tutti gli scienziati.
Una volta pubblicato, questi risultati dovrebbero aiutare i ricercatori nei seguenti compiti:
- Scoprire nuove funzioni delle proteine, ed aumentare la conoscenza riguardo i processi biochimici in generale;
- Identificare come gli organismi interagiscono tra di loro e con l’ambiente;
- Documentare l’attuale linea di fondo della diversità microbica, consentendo una miglior conoscenza di come i microrganismi cambiano quando sottoposti a stress ambientali, come il cambiamento climatico;
- Capire e modellare sistemi microbici complessi;

Inoltre, una miglior conoscenza di questi organismi e le loro proteine e enzimi sarà probabilmente utile per lo sviluppo di nuove medicine, accedere a nuove fonti di energia rinnovabili, migliorare la nutrizione, pulire l’ambiente, creare processi industriali verdi e molto altro ancora.

Dettagli
Il Problema
Viene spesso da pensare che il genere umano sia in uno stato conflittuale con il mondo naturale. Gli agenti patogeni stanno sviluppando resistenza a molti importanti antibiotici attuali, stiamo consumano molte risorse terrestri ad un ritmo insostenibile, mentre l’inquinamento dell’aria e dell’acqua minaccia la salute e il sostentamento di molte comunità umane.
Fortunatamente, stiamo iniziando a capire che la natura potrebbe avere già sviluppato soluzioni a molti di questi problemi, e queste sono nascoste al primo sguardo: nelle foreste, negli oceani e nel suolo. Ad esempio, lo studio di campioni esotici di terreno ed estratti di piante hanno rivelato sostanze con l’abilità di uccidere particolari tipi di batteri che causano malattie. Abbiamo trovato piante tropicali esotiche che si mostrano promettenti come efficienti e sostenibili sorgenti di energia. Dei microrganismi sono stati usati per pulire l’acqua in impianti di trattamento di liquame e perfino aiutare a consumare i versamenti di petrolio. Molte di queste scoperte sono state portate a termine attraverso tentativi ed errori dispendiosi di tempo. Se potessimo capire meglio il sorprendente raggio dei poteri della natura, potremmo essere capaci di accelerare lo sviluppo di tecnologie pratiche e soluzioni.
Un approccio di identificare i “superpoteri” nascosti della natura è quello di analizzare il profilo genetico di diversi organismi per aiutarci a capire come funzionano. Tradizionalmente questo è stato un processo estremamente costoso e dispendioso di tempo, ma in tempi recenti gli scienziati hanno sviluppato metodi più economici ed efficienti per decodificare il DNA. Il risultato è quello di un esplosione di dati genetici di animali, piante e particolari microrganismi. Una volta che il DNA è stato decodificato, i ricercatori devono condurre ulteriori studi per scoprire la funzione di ciascun gene e la sua proteina corrispondente. Ciascun gene specifica la sequenza dell’amminoacido da assemblare in una catena molecolare che poi è ripiegata in una molecola di proteina. Questa è anche conosciuta come sequenza proteica.
I geni e le loro proteine corrispondenti giocano ruoli importanti in molti processi vitali e, come risultato, sono spesso validi in medicina e in applicazioni industriali. Alcune proteine sono fabbriche chimiche, chiamate enzimi, che possono ridurre molecole in componenti più semplici o aiutare a costruire molecole più complesse. Altre proteine formano i mattoni da costruzione per tutti i tipi di strutture in piante e animali. Altre proteine ancora contribuiscono a controllare tutti i tipi di attività delle cellule in risposta a vari stimoli.
È chiaro che una grande quantità di conoscenze utili possono essere trovate conoscendo cosa fanno i geni sconosciuti e le loro proteine corrispondenti. Questa conoscenza può anche aiutare gli scienziati a risolvere molti dei problemi più gravi del mondo. Tuttavia, vi sono due importanti sfide per raggiungere questo risultato:
Per prima cosa, stiamo perdendo rapidamente molte sorgenti potenziali di DNA da diverse forme di vita. Questo perché molti acri di foresta vergine inesplorata e habitat acquatici stanno scomparendo a causa dello sviluppo umano, del cambiamento climatico e altri fattori. Stiamo perdendo delle ricche risorse naturali che nascondo una valida, ma ancora nascosta, soluzione ai problemi del mondo. Abbiamo bisogno di modi più rapidi ed efficienti per scoprire cosa la natura ha ancora da darci prima che sia troppo tardi .
In secondo luogo, se vogliamo cercare geni utili in organismi sconosciuti, il lavoro da fare è davvero enorme. Ciascun organismo potrebbe avere migliaia di geni, e potrebbero esserci decine di migliaia di organismi anche in un piccolo campione di acqua o di terreno. Se vogliamo sbloccare i poteri nascosti della natura, abbiamo bisogno di nuovi metodi per trattare con i “big data” dalle centinaia di milioni di geni che sono stati decodificati.

La soluzione proposta e la giustificazione
Uncovering Genome Mysteries si aspetta di esaminare quasi 200 milioni di geni da una larga varietà di forme di vita, come le alghe delle coste australiane e i microbi trovati in campioni dei fiumi amazzonici. Questi geni saranno comparati tra di loro per verificare la loro somiglianza. Quando due geni sono simili, e la funzione dell’altro gene è già nota, gli scienziati sono in grado di fare accurate previsioni riguardo la funzione dell’altro gene. Questo significa circa 20 milioni di miliardi (2x1016) di comparazioni. Il tempo computazionale totale stimato è equivalente a quello di un computer funzionante ininterrottamente per 40000 anni… non una piccola cosa, ma fattibile grazie alla potenza computazionale di World Community Grid. Non appena le sequenze di DNA di tutte le forme di vita saranno analizzate, i microrganismi riceveranno un’attenzione particolare.

Cosa sono i microrganismi, e perché studiarli?
Le moderne tecnologie di sequenziamento del DNA possono ora determinare rapidamente milioni di sequenze di DNA a costi ragionevoli. Le nuove tecnologie hanno fatto importanti passi avanti per aumentare questa capacità di diversi ordini di grandezza. Questo consentirà ai ricercatori di determinare tutte le sequenze di DNA nascoste nel mondo microbico sconosciuto. Essi lo hanno già fatto per diversi organismi unicellulari e pluricellulari, animali, piante e individui umani per molti scopi medici e industriali negli ultimi anni. Fin dagli anni Novanta, l’analisi del genoma si è concentrata nello studio di tre tipologie di organismi: “organismi modello” in biologia, poiché sono stati studiati per decenni nei laboratori (come Escherita Coli, lieviti, elminto e topi); importanti patogeni di uomini, animali e pianti (come il batterio che causa tubercolosi e lebbra, o patogeni delle coltivazioni) e, finalmente, organismi rappresentativi dell’albero della vita. In decenni più recenti, molti scienziati in tutto il mondo hanno cominciato a sequenziare a analizzare dati di metagenoma da molti altri biomi, arricchendo la nostra conoscenza riguardo la biodiversità nell’aria, sulla terra e nel mare, dall’artico alle foreste tropicali. Da questo lavoro, sta emergendo un disegno davvero complesso della diversità degli organismi viventi sul nostro pianeta.
Lo scoraggiante compito di interpretare questo enorme ed esponenzialmente crescente quantitativo di dati di sequenze di DNA (“big data”) non è banale. Le informazioni delle sequenze di DNA hanno solo un utilità e un significato se possono essere decodificate e interpretate comparandole con sequenze di altri geni con funzioni conosciute e non, un processo chiamato “annotazione del genoma”, mappando le variazioni. Questo processo di decodificazione e annotazione richiede un grande quantitativo di potenza computazionale, e al momento è il principale collo di bottiglia nel dare senso al genoma che è già stato sequenziato.
Il progetto mira ad utilizzare la potenza computazionale di World Community Grid per dare significato biologico ai dati disponibili dal sequenziamento dei geni disponibili per microrganismi e altre forme di vita. Questo sarà fatto sia al livello della comparazione tra genomi microbici individuali così come al livello di informazioni genetiche dell’intera comunità microbica dell’ambiente (metagenoma). Decodificare i genomi e i metagenomi fornirà nuove informazioni sulla diversità e sul ruolo funzionale che i microrganismi giocano nell’ambiente. La comparazione di queste informazioni con dati funzionali conosciuti di altri organismi già studiati nel dettaglio sarà cruciale per l’interpretazione e il commento dei codici di DNA.

Obiettivi del progetto
Gli obiettivi specifici del progetto sono:
- Creare un database di informazioni sulla comparazione di sequenze proteiche, basate sul DNA rilevato da diverse sorgenti, per la referenza di tutti gli scienziati;
- Scoprire nuovi funzioni dei geni, aumentare la nostra conoscenza riguardo i processi biochimici in generale;
- Scoprire come gli organismi interagiscono tra di loro e con l’ambiente;
- Documentare l’attuale lineabase della diversità microbica, permettendoci di capire come i microrganismi cambiano sotto stress ambientali, come il cambiamento climatico.
- Capire meglio e modellare il complesso sistema microbico.

Mentre il risultato computazionale del progetto è solo ai primi passi nel raggiungimento di questi obiettivi, questo sarà definitivamente utile in molti modi. Per esempio, le conoscenze risultanti possono aiutare ad identificare, progettare e produrre nuovi antibiotici e farmaci contro patologie croniche, così come nuovi enzimi per applicazioni industriali, come produzione del cibo, sintesi chimica o produzione di plastiche ecologiche o biocarburanti. Nel lungo termine questa conoscenza può aiutarci a gestire le funzioni importanti dei diversi organismi nell’ecosistema mondiale, in tutti gli ambienti: in contesti industriali, e nelle interazioni tra uomini, animali e piante.

Domande frequenti
Cosa farà questo progetto?
Il progetto comparerà circa 200 milioni di proteine codificati dai geni un una larga varietà di organismi conosciuti e sconosciuti. Questi geni provengono da organismi presenti in campioni prelevati da una varietà di ambienti, compresi acqua e terreno, così come su piante e animali. Il DNA di tutti gli organismi in questi campioni (il metagenoma) è stato estratto e analizzato per identificare i geni che codificano le proteine, la maggior parte delle quali che sono enzimi. Uncovering Genome Mysteries comparerà le proteine codificate da questi geni con altre, sia individualmente che a gruppi, per identificare somiglianze genetiche. Alcune somiglianze possono rilevare le funzioni di questi organismi in diversi processi naturali. I ricercatori possono utilizzare questa conoscenza per escogitare soluzioni per risolvere importanti problemi ambientali, medici ed industriali.

Perché la comparazione dei geni è importante?
Grazie ai recenti sviluppi nella tecnologia di sequenziamento del DNA, vi è ora un largo quantitativo di informazioni genetiche disponibili per una vasta varietà di organismi, e altri vengono decodificati ogni giorno. Molti di questi organismi, in particolare microrganismi, non sono mai stati studiati nel dettaglio prima d’ora. Pertanto sappiamo poco su quello che possono fare, e come interagiscono con l’ambiente. Tuttavia, è probabile che molti geni degli organismi sconosciuti sono simili con i geni di organismi di cui conosciamo di più. Quando vengono trovate delle somiglianze, i ricercatori ottengono un punto di partenza per la comprensione di organismi precedentemente sconosciuti.

Quale sarà il risultato del progetto?
I ricercatori pubblicheranno un database ad accesso libero delle comparazioni delle sequenze proteiche elaborate su World Community Grid.
Ci aspettiamo che queste informazioni aiuteranno gli scienziati a scoprire nuove funzioni enzimatiche, scoprire come gli organismi interagiscono tra di loro e con l’ambiente, documentare l’attuale diversità microbica, e capire meglio il complesso modello dei sistemi microbici.

Quali benefici si aspettano da questo progetto?
Vi sono due aree principali in cui si aspetta che questa ricerca abbia un effetto benefico: ricerca scientifica attuale, e future tecnologie.
Sul lato della ricerca, il risultato dovrebbe aiutare a migliorare la conoscenza scientifica riguardo le funzioni di geni e proteine e processi biochimici in generale, così come aiutare gli scienziati a capire come le comunità microbiche stanno cambiando in risposta alle condizioni mutevoli del mondo naturale.
Vi sono anche diversi modi eccitanti in cui questa conoscenza può aiutare a risolvere i problemi del mondo. Ad esempio, nuove conoscenze riguardo gli organismi dovrebbe aiutare ad identificare, progettare e produrre nuovi antibiotici e farmaci contro le patologie, così come nuovi enzimi per applicazioni industriali, come produzione del cibo, sintesi chimica o produzione di plastiche biodegradabili o biocarburanti. Nel lungo termine, questa conoscenza dovrebbe aiutarci a gestire le funzioni dei diversi organismi nell’ecosistema mondiale.

Cos’è il DNA?
DNA significa acido deossiribonucleico. I filamenti di DNA sono molecole che fungono da stampo per ogni cosa vivente. Una singola molecola di DNA consiste in un filamento ad elica (di forma arrotolata) o una catena, consistente di quattro lettere chimiche, che formano frasi (geni) e il codice genetico. Queste lettere sono A, C, T e G e stanno per i quattro tipi di composti (adenina, citosina, timina e guanina), che sono assemblati per formare le molecole di DNA.
Cosa sono i geni?
I geni sono “frasi di DNA” che codificano le proteine. Specifiche sequenze di tre lettere di DNA sono ciascuna codificata in uno specifico amminoacido. Catene di amminoacidi formano proteine, alcune delle quali contribuiscono alla struttura di una cellula (come microrganismi), mentre altre funzionano da enzimi.
Cosa sono le proteine?
Una proteina è una catena di amminoacidi che si piega in una struttura particolare necessaria per la funzione di quella proteina. La catena può essere composta da fino a 20 differenti tipi di amminoacidi, e i tipi e l’ordine degli amminoacidi è codificata nella sequenza di geni (il codice genetico). La sequenza degli amminoacidi è anche conosciuta come “sequenza proteica” perché vi sono multiple sequenze di geni che possono specificare la stessa sequenza proteica. Una cellula è formata da migliaia di proteine (insieme a molecole grasse chiamate lipidi, zuccheri e altre sostanze) che possono avere una funzione strutturale o un’attività enzimatica. Gli enzimi sono proteine che aiutano a rompere altre molecole o costruirne di nuove. Diversi enzimi possono lavorare insieme per convertire molecole in altri mattoni chimici per la cellula (ad esempio, zuccheri in lipidi) o estrarre energia dagli zuccheri.
Cosa sono gli enzimi?
Gli enzimi sono proteine che convertono sostanze o fungono da catalizzatori. Alcuni enzimi nelle piante, ad esempio, possono aiutare l’assorbimento delle molecole di anidride carbonica e incorporarle nelle altre molecole cellulari.
Cos’è il sequenziamento del DNA?
Il sequenziamento del DNA è una tecnologia per determinare la sequenza delle quattro lettere (A, C, T, G) che codificano i geni, analizzando chimicamente le molecole di DNA.
Come si capisce la funzione di un organismo da una sequenza di DNA?
Per prima cosa convertiamo la sequenza di DNA in una sequenza di amminoacidi. Questa sequenza poi definisce le proprietà di una proteina. Comparando la sequenza di amminoacidi con un’altra sequenza nota presente nei database, possiamo utilizzare le informazioni riguardanti proteine precedentemente studiate per prevedere la funzione della nuova proteina che si sta studiando. Se conosciamo le funzioni di tutte le proteine codificate nel genoma, possiamo definitivamente capire come una cellula o un microrganismo funziona.
Che differenza c’è tra un genoma e un metagenoma?
Un genoma consiste in tutto il codice genetico di un singolo organismo, mentre un metagenoma descrive tutti i geni e gli elementi codificati in un gruppo o in una comunità di organismi, ad esempio tutti gli organismi compresi in un campione di suolo o di oceano.
Cosa sono i microrganismi?
I microrganismi sono microscopiche forme di vita, in maggioranza unicellulari, e includono batteri, archaea, protozoi, lieviti e alghe microscopiche. I membri di questi diversi gruppi sono presenti in praticamente tutti gli ambienti della terra: nell’aria, nell’acqua, nella terra, nelle rocce, e anche quando le condizioni sono decisamente difficili, come nell’oceano profondo o in ambienti polari. Essi giocano un ruolo cruciale nel mantenimento di tutti i sistemi ecologici e interagiscono a stretto contatto l’uno con l’altro e con altre forme di vita. Sono presenti all’interno e intorno di altri sistemi viventi, come piante, animali ed esseri umani.
Perché i microrganismi sono importanti?
I microrganismi rappresentano il grande ignoto, e la sotto apprezzata maggioranza di vita del nostro pianeta. Essi sono ovunque nell’ambiente e in organismi più grandi e complessi. Sono importanti per una grandissima varietà di processi naturali, che includono la salute umana, l’agricoltura e la produzione di cibo. Per praticamente ogni tipo di molecola organica, vi sarà un microrganismo che ha sviluppato la capacità di decomporla, modificarla o costituirla.
Perché è importante capire la funzione dei microrganismi?
Senza un funzionamento appropriato dei microrganismi la salute del nostro pianeta si deteriorerebbe rapidamente e organismi superiori, inclusi gli esseri umani, cesserebbero di esistere. Nonostante la loro importanza per la salute del nostro pianeta, sappiamo poco riguardo la diversità e la funzione dei microrganismi nell’ambiente. I microrganismi ospitano anche nuove e inaspettate funzioni, che possono essere impiegate per processi biotecnologici, come la produzione di cibo o di farmaci.
Cosa mostra la grafica del progetto?
La grafica mostra una porzione di coppie di sequenze proteiche, che sono state comparate sul tuo computer o dispositivo nella forma di “codice-lettera”. Le lettere (A, R, N, D, C, E, Q, G, H, I, L, K, M, F, P, S, T, W, Y, V) rappresentano i venti tipi di amminoacidi che sono assemblati in una catena per formare la proteina. Le lettere uguali nelle due sequenze di proteine sono evidenziate. Quando due sequenze corrispondono, significa che l’organismo sconosciuto produce una proteina che è simile ad una proteina meglio conosciuta. Questo può indicare che le due proteine hanno una funzione simile, e dare agli scienziati un punto di partenza nel comprendere l’organismo sconosciuto.
Cosa mostra la barra progressiva?
La barra mostra approssimativamente quanto manca al tuo dispositivo per calcolare il lavoro attuale. Essa mostra quante proteine sono state comparate rispetto a una serie di altre proteine. Quando il tuo dispositivo ha completato il lavoro e l’indicatore raggiunge il limite destro della barra, l’elaborazione è completata e il risultato sarà poi spedito a World Community Grid prima di essere pacchettizato e mandato indietro alla squadra di ricercatori.

 


 

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FightAids Fase II (Attivo)

Il problema

L'epidemia
La minaccia mondiale dell'AIDS è ben nota e quasi sempre ben compresa. La malattia non ottiene più l'attenzione dei mezzi di informazione come avveniva un tempo, ma rimane una seria e crescente minaccia per la salute nella maggior parte del mondo. Secondo i dati più recenti della Organizzazione Mondiale della Sanità, vi sono attualmente 35 milioni di persone in tutto il mondo che convivono con l'infezione dell'HIV; due milioni di persone vengono infettate e oltre un milione muore ogni anno a causa di questa malattia. Tuttavia l'essere semplicemente infettati dal virus è diverso dallo sviluppare la patologia. l'HIV può causare l'AIDS, una condizione in cui il sistema immunitario è così indebolito che il paziente si ammala e muore per altre cause che il sistema immunitario sarebbe riuscito altrimenti a tenere sotto controllo.

Il panorama dei trattamenti
Vi sono stati incredibili progressi nel trattamento dell'HIV da quando il virus è stato identificato nel 1983 e, grazie ai moderni farmaci antiretrovirali (ARV), le persone infettate con l'HIV possono ritardare l'inizio dell'AIDS per molti anni. Tuttavia, non vi è alcuna cura e i trattamenti più efficaci sono estremamente costosi e non funzionano per chiunque. Attualmente meno della metà delle persone che potrebbero benificiare di un trattamento retrovirale lo ricevono effettivamente. Per tutte queste ragioni, la ricerca di potenziali trattamenti dell'HIV è stato un argomento di intenso interesse per decenni, che continua ancora oggi.

L'HIV resta un virus difficile da fermare dal momento che, quando si replica, il suo materiale genetico (RNA) viene spesso copiato in modo imperfetto e come risultato il virus è in continua mutazione. I virus mutati che sopravvivono in presenza di farmaci anti-HIV possono divenire "farmaco-resistenti". Una promettente area di ricerca è quella di identificare e puntare le aree delle proteine del virus, codificate nel suo RNA, che rimangono relativamente immutate nel tempo, con la speranza che, una volta trovato un trattamento, questo possa restare efficace per un lungo tempo. La sfida è di trovare composti chimici che possono legarsi con queste aree specifiche e inibire il virus senza distruggere altri sistemi nel corpo del paziente.

Nuovi strumenti significano nuove speranze
Le simulazioni informatiche offrono uno strumento eccitante e di crescente efficacia per aiutare ad accelerare questa ricerca, dal momento che oggi i ricercatori sono in grado di analizzare intere librerie di composti chimici e predirre quale di questi possa formare le basi di un farmaco efficace. Questa pre-ricerca può rilevare dove è meglio concentrare gli sforzi, riducendo di moltissimo il quantitativo di test in laboratorio richiesti e (in teoria), rendere i nuovi farmaci più facili e veloci da produrre. Tuttavia bisogna sempre trovare un equilibrio tra l'accuratezza della simulazione e la sua difficoltà: simulazioni a larga scala possono non sempre produrre i risultati più accurati e potrebbero produrre "falsi positivi", nei quali viene indicato come promettente un composto chimico che non lo è.

Per questo motivo vi è un grande potenziali nelle enormi sfide che devono affrontare i ricercatori. Le simulazioni informatiche possono identificare composti chimici promettenti per successivi studi e sviluppi di farmaci, ma talvolta i "falsi positivi" finiscono per rilevarsi uno spreco di tempo e denaro. Anche con tutti questi nuovi strumenti e tecniche, il processo di sviluppo di un farmaco rimane estremamente lungo e dispendioso.


Un decennio di ricerca
La prima fase del progetto FightAIDS@Home ha dato un grande contributo alla lotta all'HIV. Durante gli scorsi 10 anni i volontari che contribuivano al progetto FightAIDS@Home hanno analizzato milioni di composti chimici, cercando quelli che potrebbero colpire specifici obiettivi dell'HIV ed aiutare a bloccare il ciclo vitale del virus. Il progetto ha ottenuto qualche notevole successo, ha fatto continuare nel tempo la ricerca di nuovi composti, ricercati nuovi siti da colpire nel virus (nella proteasi, itegrasi e transcriptasi inversa), entrato nelle nuove risorse della potenza computazionale (dispositivi mobili Android) e utilizzato nuovi programmi di analisi computazionale (AutoDock Vina) per migliorare le prestazioni e l'accuratezza delle simulazioni.

Simulazioni più accurate
La Fase 2 introduce uno strumento di elaborazione completamente nuovo nella ricera effettuata da FightAIDS@Home: il metodo di analisi della distribuzione energetica dei legami (BEDAM), implementato con il motore software di meccanica e dinamica molecolare IMPACT. L'approccio BEDAM modella l'energia di riorganizzazione delle interazioni del complesso sottoposto a docking molecolare; è una tenica collaudata, la cui efficacia è stata verificata con dati di prova i cui risultati sono noti, ma non è mai stata implementata su una così larga scala. Per spiegarlo in altri termini, la Fase 2 utilizza un metodo di simulazione differente per ricontrollare, e in seguito rifinire, i risultati generati nella fase 1 utilizzando AutoDock e AutoDock Vina. L'obiettivo principale della Fase 2 è quello di aiutare ad identificare i falsi positivi, sostanze che nell'analisi iniziale sembravano dovessero colpire l'obiettivo, ma che non funzionerebbero una volta testate in laboratorio. BEDAM è estremamente adeguato a questo tipo di lavoro dal momento che, nonostante è stato dimostrato essere più accurato di AutoDock e AutoDock Vina, richiede un complesso già sottoposto a docking molecolare per analizzarlo, e richiede molto più tempo di elaborazione per valutare ciascun complesso. Pertanto, ha senso applicare la tecnica solo ai risultati migliori dell'analisi virtuale della Fase 1.

Obiettivi del progetto
L'obiettivo finale di FightAIDS@Home è quello di trovare nuovi spunti per le terapie contro l'HIV. Il nostro lavoro è il primo passo di una lunga serie che potrebbe portare ad un nuovo farmaco o strategia terapeutica. Pertanto, la Fase 2 si focalizza su due obiettivi in particolare:

1) Ridurre la perdita di tempo e denaro nella fase della ricerca dei test in laboratorio
L'obiettivo principale è quello di utilizzare le simulazioni BEDAM per verificare i composti più promettenti che erano stati identificati nell'analisi della Fase 1, ed eliminare i falsi positivi. Aggiungendo questa fase elaborativa in più, vi sono maggiori probabilità che i composti eventualmente più valutati possono funzionare bene nei test di laboratorio.
Questo è molto importante a causa dei costi dei test in laboratorio. Dopo l'analisi virtuale in due passaggi e l'analisi di IMPACT BEDAM/Academic per identificare i "casi fortunati" (i composti che si rilevano essere promettenti per sviluppi futuri), i migliori composti identificati dovranno poi essere acquistati o sintetizzati per essere testati sperimentalmente. La fase di sperimentazione in laboratorio è un processo lungo e costoso, ma usando BEDAM speriamo di limitare il numero di falsi positivi e restringere la lista di risultati promettenti per salvare tempo e denaro non appena i composti si sposteranno nella fase di sviluppo del farmaco.

2) Espandere l'arsenale di tecniche di analisi virtuale per ricerche su altre patologie
La metodologia che abbiamo sviluppato per la ricerca di un farmaco per l'HIV può essere ed è applicata per altre patologie. Gli strumenti di docking che abbiamo sviluppato ed utilizzato nella Fase 1 (AutoDock e AutoDock Vina) sono entrambi stati usati estensivamente da ricercatori in tutto il mondo per cercare composti chimici per potenziali trattamenti contro il cancro, malattie tropicali e altri problemi di salute. Oltre 5000 articoli scientifici sono stati pubblicati utilizzando questi strumenti. Il nostro utilizzo di BEDAM per analizzare composti pre-analizzati a questa scala non ha precedenti. Se questo approccio darà i risultati che abbiamo previsto, queste tecniche porteranno benefici ad altre aree di ricerca, inclusi altri progetti di World Community Grid.

 


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Supporto al progetto: supportato
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