NVIDIA ha annunciato oggi che le GPU stanno giocando un ruolo centrale nella ricerca che porrà nuova luce sulla strada della prevenzione di future epidemie del virus mortale H1N1.

Una delle maggiori difficoltà nel combattere l'H1N1 è stata rappresentata dalle frequenti e rapide mutazioni del virus che hanno reso inefficaci medicine anti-influenzali, come Tamiflu (oseltamivir) e Relenza (zanamivir).

In ogni caso, utilizzando le simulazioni al computer, i ricercatori della University of Bristol,nel Regno Unito, e delle Università Bansomdejchaopraya Rajabhat e Chulalongkorn di Bangkok, hanno osservato come le mutazioni H1N1 possano causare cambiamenti nelle dinamiche strutturali chimiche e biologiche di un enzima chiave del virus, rivelando, per la prima volta, il meccanismo di resistenza alle medicine anti-influenzali esistenti. Grazie a questi passi avanti, sarà possibile identificare nuove strade per gestire queste mutazioni e magari ridurre l'impatto mortale di epidemie future.

Utilizzando un piccolo cluster equipaggiato con la GPU ad alte performance NVIDIA Tesla per effettuare simulazioni avanzate con la AMBER molecular dynamics application, il team di ricerca ha scoperto il meccanismo di resistenza dell' H1N1 in metà tempo e usando un quinto dei server che sarebbero stati necessari con un cluster di sole CPU.(1)

Un documento dettagliato sulle scoperte dei ricercatori è stato pubblicato in una recente edizione di Biochemistry.

"Il cluster a quattro nodi e otto GPU ci ha permesso di effettuare e ripetere un numero molto più elevato di simulazioni complesse, come non sarebbe stato possibile altrimenti," ha affermato Dr. Christopher Woods, lead investigator del team di ricerca nel Regno Unito. "Questo ci ha consentito di esplorare in modo esaustivo tutte le mutazioni dei virus di interesse, creando una fotografia dettagliata che ci ha permesso di identificare rapidamente i passi chiave nel meccanismo di resistenza. Un sistema paragonabile basato solo su CPU ed equipaggiato con da 16 a 24 CPU avrebbe richiesto il doppio del tempo, nella migliore delle ipotesi. E per il nostro team sarebbe stato praticamente impossibile monopolizzare per tutto il tempo il cluster, vista l'elevata richiesta di cicli computazionali degli altri ricercatori dell'Università."

A seguito dell'epidemia dell'influenza H1N1 nel 2009, che ha colpito 89 milioni e ucciso fino a 18.300 persone,(2) i ricercatori di tutto il mondo hanno fatto a gara per scoprire come le mutazioni dei virus abbiano portato all'inefficacia delle principali medicine anti-influenzali. In ogni caso, lo studio dei virus negli esperimenti di laboratorio è difficile perché le reazioni sono spesso troppo veloci e delicate per essere catturate. E le simulazioni a computer avanzate di questi sistemi sono state finora fuori portata per i ricercatori che non avevano accesso ai supercomputer più costosi.

"Fino ad oggi l'utilizzo di simulazioni computerizzate per la scoperta di cure e la prevenzione delle malattie è stato limitato a causa dei grandi e costosi supercomputer richiesti per lo studio dei sistemi biologici," ha dichiarato Sumit Gupta, senior director of the Tesla business at NVIDIA. "Oggi un piccolo e abbordabile server basato su GPU dà ai ricercatori accesso a un sistema in-house ad alte performance, che permette di effettuare diverse scoperte scientifiche."

Per consentire a un maggior numero di ricercatori di provare l'esperienza della ricerca effettuata tramite GPU, NVIDIA ha lanciato il GPU Test Drive program, che permette a chimici e biologi di testare gratuitamente l'accelerazione su GPU delle loro simulazioni della dinamica molecolare su un GPU cluster in remoto. Per saperne di più, è possibile visitare il GPU Test Drive website.

[Immagine ad alta risoluzione]

NVIDIA today announced that its GPUs are playing an integral role in research that's shedding new light on ways to prevent future epidemics of the deadly H1N1 influenza virus.

A major difficulty in combating H1N1 has been the frequent and rapid onset of new virus mutations that rendered anti-influenza drugs, such as Tamiflu (oseltamivir) and Relenza (zanamivir), ineffective.

However, using computer simulation, researchers at the University of Bristol in the United Kingdom, and the Bansomdejchaopraya Rajabhat and Chulalongkorn Universities in Bangkok, have observed how H1N1 mutations can cause changes in the chemical and biological structural dynamics of a key enzyme of the virus, revealing, for the first time, the mechanism of resistance to existing anti-influenza drugs. With this breakthrough, it will be possible to identify new ways in which inhibitor drugs can be quickly designed to address these mutations, and possibly reduce the deadly impact of future epidemics.

Using a small cluster equipped with high-performance NVIDIA Tesla GPUs running advanced simulations using the AMBER molecular dynamics application, the research team uncovered the H1N1 mechanism of resistance in half the time and using one-fifth the servers that it would have taken using a CPU-only cluster.(1)

A paper detailing the researchers' findings has been published in a recent edition of Biochemistry.

"The four-node, eight-GPU cluster allowed us to quickly run and repeat a much larger number of complex simulations than otherwise would have been possible to perform," said Dr. Christopher Woods, lead investigator of the U.K. research team. "This enabled us to exhaustively explore all virus mutations of interest, building up a detailed picture that allowed us to quickly identify the key steps in the mechanism of resistance. A comparable CPU-only system with 16 to 24 CPUs would have taken twice as long, at best. And, it would have been practically impossible for our team to monopolize all this time on the cluster, given the high demand for compute cycles by other researchers across the university."

Following the outbreak of H1N1 influenza cases in 2009, which infected as many as 89 million people and killed up to 18,300,(2) researchers worldwide have been racing to discover how virus mutations led to the ineffectiveness of leading anti-influenza drugs. However, studying viruses in laboratory experiments is difficult because reactions are often too fast and delicate to capture. And, advanced computer simulations of these systems have previously been beyond the reach of researchers without access to expensive, high-powered supercomputers.

"Until now, the use of computer simulations for drug discovery and disease prevention has been limited because of the large, expensive supercomputers required to study the biological systems," said Sumit Gupta, senior director of the Tesla business at NVIDIA. "Today a small, affordable GPU-based server gives researchers dedicated access to a high-performance system in-house to power a range of scientific discovery."

To help more researchers experience the power of GPU-accelerated research, NVIDIA has launched the GPU Test Drive program. It enables computational chemists and biologists to experience GPU acceleration of their molecular dynamics simulations for free on a remotely hosted GPU cluster. To learn more or to register, visit the GPU Test Drive website.

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