Stampa

University of Illinois

 
 

Un primo passo verso la mitigazione dell’impatto di una pandemia globale, come quella dovuta al virus H1N1, richiede lo sviluppo rapido di farmaci in grado di trattare con efficacia un virus nuovo e in grado di evolversi velocemente.

SFIDA

Questo richiede un processo molto impegnativo dal punto di vista dei calcoli che mira a determinare in che modo, nel caso dell’H1N1, le mutazioni della proteina del virus dell’influenza possono perturbare la capacità di creare legami del vaccino Tamiflu, rendendolo potenzialmente inefficace. Per ottenere questo scopo si è realizzata una straordinaria simulazione di un sistema a 35.000 atomi, un compito che un gruppo di ricercatori della University of Illinois a Urbana-Champaign, guidati da John Stone, ha deciso di affrontare in modo diverso dall’usuale ricorrendo a GPU. Svolgere questo tipo di simulazione su una CPU avrebbe richiesto più di un mese di calcoli...e questo avrebbe significato limitarsi a un’unica simulazione, senza possibilità di ottenere le molteplici simulazioni alla base di uno studio completo.

SOLUZIONE

Stone e il suo team si sono rivolti all’architettura di elaborazione in parallelo NVIDIA CUDA su GPU Tesla per svolgere i calcoli di modellazione molecolare e simulare la resistenza ai farmaci delle mutazioni dell’H1N1. Grazie alla tecnologia GPU, gli scienziati hanno potuto eseguire in modo efficiente molteplici simulazioni e ottenere con maggiore rapidità risultati eccezionali, che saranno alla base di protocolli medici in grado di salvare vite umane.

IMPATTO

I calcoli accelerati dalle GPU sono stati completati in poco più di un’ora. Il miglioramento di quasi mille volte ottenuto grazie al GPU Computing e ad algoritmi avanzati ha permesso agli scienziati di eseguire "calcoli di emergenza" per studiare problemi biologici di estrema rilevanza e di condividere i risultati ottenuti con la comunità dei ricercatori medici. Questa velocità e queste performance non hanno consentito ai ricercatori soltanto di rispettare il proprio obiettivo originario, ovvero testare l’efficacia del Tamiflu nel trattamento del virus H1N1 e delle sue mutazioni, ma hanno anche permesso di effettuare altre importanti scoperte. Ulteriori calcoli hanno dimostrato che le mutazioni genetiche che rendono l’influenza aviaria o suina resistente al Tamiflu agiscono interrompendo il "meccanismo del legame" e questo ha fornito nuove informazioni sul principio fondamentale su cui si fonda la resistenza ai farmaci. Nel bel mezzo della pandemia del virus H1N1, l’uso di algoritmi migliorati basati su CUDA e GPU Tesla ha reso possibile produrre risultati e strategie di intervento sull’efficacia del Tamiflu in un solo pomeriggio. Produrre gli stessi risultati con approcci convenzionali avrebbe richiesto settimane o addirittura mesi di calcoli.

CHI TRAE VANTAGGIO DAL GPU COMPUTING?
Gli scienziati e i ricercatori computazionali che utilizzano le GPU per accelerare le proprie applicazioni possono ottenere risultati in giorni invece che in mesi, oppure in pochi minuti invece che in giorni.



 
 
FacebookTwitterGoogle+LinkedInPinterest