Le proteine possono assumere diverse forme tridimensionali: un esempio classico di questa varietà è visibile durante la cottura di un uovo. Rompete un uovo in una padella e vedrete le proteine del bianco d’uovo nella loro forma naturale, scaldate la padella e le proteine inizieranno a trasformarsi miscelandosi e assumendo una consistenza sempre maggiore fino allo stato solido.
Come si può facilmente immaginare se le proteine subissero questa trasformazione all’interno del corpo umano le conseguenze sarebbero drammatiche, anche perché sono quasi sempre irreversibili.

Il Professor Harold A. Scheraga della Cornell University (N.Y.) è il precursore delle simulazioni al calcolatore del folding, è uno scienziato che studia il ripiegamento proteico da decenni. Egli spiega che ci sono malattie genetiche per le quali un particolare aminoacido, mutando, fa in modo che la proteina che lo contiene si ripieghi in modo diverso da quello naturale e così facendo non riesce più a svolgere le sue funzioni biologiche. Un esempio tipico è quello della anemia: l’emoglobina (ovvero la proteina a cui si lega l’ossigeno nei globuli rossi) malata si ripega in modo abnorme finendo col deformare il globulo rosso che non riesce più a trasportare ossigeno ai tessuti.
Un altro esempio è quello del morbo di Alzheimer solo che purtroppo in questo caso gli agglomerati informi di proteine si formano nel cervello umano.
 
 
Perché utilizzare il calcolo distribuito ?
Lo studio del come e del perché le proteine si ripiegano in modo errato (misfolding) è da decenni una delle maggiori sfide per i ricercatori in campo medico. Scheraga fu uno dei primi ad utilizzare dei modelli matematici per simulare il processo fisico del ripiegamento ma le risorse dell’epoca gli permettevano di studiare catene di 5-10 aminoacidi. Ora Sheraga ha il suo supercomputer con 800 CPU e studia catene di 1000 aminoacidi ma a volte è costretto a chiedere aiuto ai centri di calcolo nazionali americani o addirittura tedeschi.
Sheraga, che come spesso accade tra i ricercatori preferisce avere il controllo totale sulle sue ricerche, continua ad utilizzare il suo supercomputer ma simulare il ripiegamento proteico richiede una colossale quantità di tempo CPU.
 


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