ARGOMENTO:

Uncovering Genome Mysteries – World Community Grid: traduzione in italiano

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.

ciao a tutti raga!
ma fight aids ha di nuovo wu? me ne stanno arrivando negli ultimi giorni

c'è anche in corso un batch beta di una nuova applicazione. non ho capito se è un nuovo progetto.
le wu di questa beta servono solo a testare trickles ed upload intermedi
www.worldcommunitygrid.org/forums/wcg/viewthread_thread,38240

Adesso finalmente scrivo da una ADSL
Chi devo contattare per la pubblicazione sul blog?
Mapping Cancer Markers e Uncovering Genome Mysteries non ci sono proprio, mentre CEP Phase 2 si può integrare.
Comunque che fortuna, non mi ero accorto che c'erano delle traduzioni di WCG già fatte sul blog, se ci fossero state anche quelle di MCM e UGM mi sarei sparato XD

manalog ha scritto:

Adesso finalmente scrivo da una ADSL
Chi devo contattare per la pubblicazione sul blog?
Mapping Cancer Markers e Uncovering Genome Mysteries non ci sono proprio, mentre CEP Phase 2 si può integrare.
Comunque che fortuna, non mi ero accorto che c'erano delle traduzioni di WCG già fatte sul blog, se ci fossero state anche quelle di MCM e UGM mi sarei sparato XD

.. qualsiasi moderatore o admin.. sappi che casomai andranno integrate sulla pagina del progetto....

Segnalo un report da parte di MCM risalente a giugno: June 2015 update
Inoltre il progetto si avvia alla conclusione: apparentemente le WU finiranno entro la prima metà di ottobre.

Mi era sfuggito l'aggiornamento di MCM del 19 Agosto.
E sembrano buone notizie: One step closer to identifying lung cancer biomarkers

Contr'ordine! Su MCM ci sono ancora una quantità esagerata di WU.
I ricercatori hanno aggiunto circa 9000 batch.
Molto a spanne, altri 6 9 mesi di lavoro.
Il comunicato ufficioso qui .
Progressione totale del progetto riportata indietro al 71%.

Spronato dal lavoro svolto da @Manalog, anche io ho deciso di tradurre qualcosa, anche solo per tenere allenato e allargare gli orizzonti del mio rozzo inglese tecnico che si limita a travi e pilastri.
E anche dato che si pensa ad una sezione coi feed dei progetti in Itagliano...
È la traduzione dell'ultimo aggiornamento WCG del progetto FightAids@Home, riguardante l'ingresso nella Phase 2.

Nuove tecniche pionieristiche nella lotta contro l’HIV
Sommario
Il team che segue FightAIDS@Home sta lanciando la Phase 2 del progetto, mettendo in pratica uno strumento di simulazione più accurato per essere aiutato nella determinazione di quali risultati della Phase 1 meritino un’investigazione più profonda. Phase 2 applicherà queste tecniche su una scala senza precedenti che, se avrà successo, potrà portare benefici alla ricerca medica non solo per l’HIV, ma anche per molte altre malattie.

Si sono fatti grandi progressi nella lotta contro il virus dell’immunodeficienza umana, comprese cure che hanno migliorato e prolungato milioni di vite. Ma la lotta continua – il virus HIV muta in continuazione, così facendo sviluppa resistenza alle cure esistenti. Con 10 milioni di persone che attualmente convivono con il virus e milioni di nuovi casi di infezione ogni anno, la ricerca di una cura più efficacie contro l’HIV è critica come sempre. Il nostro team sta perciò lanciando una nuova fase della ricerca sull’HIV per costruire, sul successo della prima fase e su analisi più accurate, il candidato più promettente tra i farmaci che abbiamo identificato inizialmente.
Per quasi un decennio, FightAIDS@Home, ha contribuito a questa lotta esplorando diversi modi per inibire il virus. I membri di World Community Grid hanno fornito al mio team un potere computazionale senza precedenti, permettendoci di esaminare un numero enorme di potenziali cure. A oggi, i volontari hanno effettuato più di 20 miliardi di confronti tra i composti candidati e diversi punti di attacco sul virus. Nel tempo il nostro team ha migliorato gli strumenti usati nella lotta, sviluppando – e convalidando – software per simulare i legami chimici, e scoprendo nuovi potenziali legami da attaccare con i farmaci. Questi strumenti hanno supportato anche altre ricerche in ambito medico, sia in World Community Grid che altrove.
Il massiccio successo di FightAIDS@Home ha generato anche una nuova sfida: migliaia di nuovi “hits” (composti che potrebbero costituire le basi dei farmaci effettivi) – una manciata dei quali sono in via di sintetizzazione per ulteriori test. Ma poiché sono così tanti, sintetizzarli e testarli tutti in laboratorio, sarebbe proibitivo sia dal punto di vista economico che temporale. Il progetto ora ha bisogno di un nuovo metodo computazionale per ricontrollare i promettenti risultati della Phase 1, e assicurare che solo i composti candidati controllati più accuratamente e più probabili possano procedere verso un’ulteriore studio. La seconda fase di FightAIDS@Home si dedicherà ad entrambi questi obiettivi: affinazione dei risultati della prima fase e convalida della tecnologia necessaria per svolgere simulazioni più accurate.
In particolare, Phase 2 usa una nuova tecnica di analisi chiamata BEDAM (Metodo di Analisi della Distribuzione dell’Energia di Legame), implementata usando un software chiamato Academic IMPACT sviluppato dai nostri collaboratori della Temple University. BEDAM si è dimostrato efficacie nel portare a termine simulazioni accurate in contesti computazionali, ma grazie ai volontari di World Community Grid, ora abbiamo l’opportunità di applicarlo all’analisi molecolare su una scala senza precedenti. Questo è importante perché, in caso di successo, queste tecniche potrebbero essere applicate alla ricerca per nuovi farmaci contro l’HIV.
Phase 2 è più radicale di quanto il nome possa suggerire – i volontari di World Community Grid hanno l’opportunità di aiutarci a convalidare un nuovo modello di ricerca che potrà essere utile nella ricerca di cure per molte altre malattie, non solo per l’HIV. È solo grazie all’impegno dimostrato dai volontari che FightAIDS@Home è stato in grado di realizzare tutto ciò finora. Speriamo di poter contare sulla prosecuzione del vostro supporto per continuare in questo nostro viaggio.


By: Dr. Arthur Olson
Professor, The Scripps Research Institute
30 Sep 2015

il ha scritto:

Spronato....... anche io ho deciso di tradurre qualcosa........

Grande!!!!!!!!!!!

Mi sembrano lunghette queste Phase 2...

14 ore e sono al 67% con un quad core...

campos ha scritto:

Mi sembrano lunghette queste Phase 2...

14 ore e sono al 67% con un quad core...

EDIT: 21 ore 44 minuti per una WU, 2941 punti WCG (circa 420 Crediti BOINC), non male... no pending perchè è a quorum 1

Io ne ho fatte quattro su uno Xeon L5420 2.5 Quad Core, ci hanno messo intorno alle 25/26 ore per 500/530 crediti.
La cosa carina è che vengono effettuati dei checkpoint in cui il risultato parziale viene inviato a WCG, e ti permette di ottenere dei crediti anche se non completi tutta la WU!

Grazie Druido per la traduzione della news! Per quanto riguarda le pagine di progetto, se volete le posso tradurre io, oppure ci spartiamo le sezioni tra di noi

manalog ha scritto:

Grazie Druido per la traduzione della news! Per quanto riguarda le pagine di progetto, se volete le posso tradurre io, oppure ci spartiamo le sezioni tra di noi

Poi giratemi il tutto in formato txt che lo carico sul sito.....o lo faccio fare a Morse!!!

Sono piuttosto scarsine a crediti le nuove wu fa@h. Io ne ho elaborate 8 ricevendo mediamente 500 Cr. per 18 ore. Rendono esattamente la metà di quelle della fase 1. Sicuramente le eviterò come la peste in-challenge, anche se è vero che il quorum=1 fa brodo.

Mi sono messo a tradurre i dettagli della fase 2 e ho quasi finito, domani dovrei poter già pubblicare.
Se non c'è nessun altro che vuole tradurre qualcosa mi posso prendere senza problemi anche il resto del progetto, entro la settimana dovrei riuscire a tradurre tutto
Altrimenti fatemi sapere entro mercoledì per evitare di lavorare inutilmente!

@Manalog complimenti per il lavoro svolto

Il FiightAids Phase 2, almeno per i miei risultati, e` molto più efficiente su Windows che su Linux, su un 4770k, nel primo caso ~11 ore, nel secondo caso ~18.8 ore, più o meno gli stessi crediti.

Ho tradotto i dettagli del progetto, tuttavia c'è una parte, evidenziata in grassetto, che qualcuno esperto in biologia dovrebbe ricontrollare prima che possa mandare il txt a morse:

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.

La soluzione proposta

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.

Grazie Manalog per il tuo contributo nelle traduzioni!!!