Loading article…
World Community Grid ( WCG ) は、人類に利益をもたらす科学研究を行うための世界最大のボランティアコンピューティングプラットフォームを構築するための取り組みです。 [ 3 ] 2004 年 11 月 16 日にUnited Devicesの独自のGrid MPクライアントとともに開始され、2005 年にBerkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC)のサポートが追加されましたが、World Community Grid は最終的に Grid MP クライアントを廃止し、2008 年に BOINC プラットフォームに統合しました。[ 4 ] 2021 年 9 月に、IBM が所有権をオンタリオ州トロントのUniversity Health NetworkのKrembil Research Instituteに移管したことが発表されました。[ 5 ]
World Community Grid は、グリッドに参加する研究グループによって作成されたデータを分析するために、消費者デバイス (PC、ラップトップ、Android スマートフォンなど) の未使用の処理能力を使用します。WCG プロジェクトは、ヒトゲノム、ヒトマイクロバイオーム、HIV、デング熱、筋ジストロフィー、癌、インフルエンザ、エボラ、ジカウイルス、仮想スクリーニング、米の収穫量、クリーンエネルギー、水浄化、COVID-19など、さまざまな研究分野に関連するデータを分析してきました。[ 6 ]
現在、4 つのアクティブなプロジェクトと 28 の完了したプロジェクトがあります。[ 7 ]これらのプロジェクトのいくつかは、WCG によって生成されたデータの分析に基づいて査読付き論文を発表しています。これには、ジカウイルスの NS3ヘリカーゼタンパク質を阻害し、ウイルス複製を最大 86% 減少させる化合物 (FAM 3) の発見に関する OpenZika プロジェクトの論文[ 8 ] [ 9 ] 、新しい薬剤標的を可能にする可能性のあるHIV-1カプシド タンパク質の新たな脆弱性の発見に関する FightAIDS@home の論文[ 10 ] [ 11 ]、より洗練された正確な結果を得るための新しい計算創薬技術に関する FightAIDS@home の論文[ 12 ] [ 13 ]が含まれます。
2003年、IBMと他の研究参加者は、天然痘の治療法発見を加速するために天然痘研究グリッドプロジェクトを後援しました。[ 14 ]天然痘の研究では、大規模な分散コンピューティンググリッドを使用して、化合物の天然痘に対する有効性を分析しました。[ 15 ]このプロジェクトにより、科学者は3500万の潜在的な薬剤分子をいくつかの天然痘タンパク質に対してスクリーニングし、天然痘治療薬の開発に適した候補を特定することができました。最初の72時間で10万件の結果が返されました。プロジェクトの終了までに、44の有力な治療候補が特定されました。[ 16 ]天然痘研究の成功に基づいて、IBMは2004年11月16日に、他の人道研究を処理できる技術環境を作成することを目標として、ワールドコミュニティグリッドの創設を発表しました。[ 1 ] [ 15 ]
World Community Grid は当初 Windows のみをサポートしており、 grid.org の分散コンピューティング プロジェクトを支えるUnited Devicesの独自のGrid MPソフトウェアを使用していました。Linux サポートの需要により、2005 年 11 月に、 SETI@homeやClimatepredictionなどのプロジェクトを支えるオープンソースのBerkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC)ソフトウェアが追加されました。[ 17 ] BOINC の導入以降、 Mac OSとLinux のサポートが追加されました。 [ 18 ] 2007 年に、World Community Grid は、サポート対象のすべてのプラットフォームで Grid MP から BOINC に移行しました。[ 19 ]
2021年9月、IBMはワールドコミュニティグリッドの所有権をクレムビル研究所に移管したと発表した。[ 20 ]
2023年1月8日現在、ワールドコミュニティグリッドには23,000を超えるアクティブユーザーアカウントと57,000を超えるアクティブデバイスがあります。[ 2 ]プロジェクト期間中に、累計2,000,000年を超える計算時間が寄付され、6,000,000,000を超える作業単位が完了しました。[ 21 ]
World Community Grid ソフトウェアは、インターネットに接続されたデバイスの未使用の計算時間を使用して研究計算を実行します。[ 22 ]ユーザーはデバイスに WCG クライアント ソフトウェアをインストールします。このソフトウェアはバックグラウンドで動作し、余剰のシステム リソースを使用して WCG の作業を処理します。[ 22 ] [ 23 ]作業または作業単位が完了すると、クライアント ソフトウェアはそれをインターネット経由で WCG に送信し、新しい作業単位をダウンロードします。[ 3 ] [ 24 ]正確性を確保するために、WCG サーバーは各作業単位の複数のコピーを送信します。[ 25 ]そして、結果が受信されると、それらは収集され、相互に検証されます。[ 26 ]
World Community Gridは、単一の傘下で複数の人道支援プロジェクトを提供しています。ユーザーはデフォルトでプロジェクトのサブセットに含まれますが、必要に応じてプロジェクトからオプトアウトすることもできます。[ 27 ]
WCGはオープンソースのクライアントソフトウェアを使用していますが、科学計算を実行する実際のアプリケーションはそうではない可能性があります。ただし、いくつかの科学アプリケーションはフリーライセンスで利用可能ですが、ソースコードはWCGから直接入手することはできません。[ 28 ]
World Community Grid ソフトウェアは、未使用の処理時間を消費することでCPU使用率を増加させます。1990 年代後半から 2000 年代初頭にかけて、このような計算は「無駄な」 CPU サイクルを削減することを目的としていました。[ 29 ]動的周波数スケーリングが普及している現代の CPU では、使用率の増加によりプロセッサがより高い周波数で動作し、[ 30 ]電力管理に反して電力消費と発熱が増加します。さらに、電力性能[ 31 ]またはワットあたりの性能への注目が高まっているため、古い/非効率なコンピュータをグリッドに接続すると、同じ計算を完了するために必要な総電力/平均電力が増加します。
BOINCクライアントは、空きリソースが不足している場合に計算を一時停止するさまざまな制限を使用することで、コンピュータの速度低下を回避します。他のBOINCプロジェクトとは異なり、World Community GridはBOINCのデフォルト設定を保守的に設定しているため、コンピュータが損傷する可能性は極めて低くなっています。デフォルトのCPUスロットルは60%です。スロットルは粗粒度です。たとえば、使用率が60%に設定されている場合、3秒間は100%で動作し、その後2秒間は0%で動作するため、プロセッサの使用率は平均的に低下します。[ 32 ]
Windowsコンピュータ用のアドオンプログラムであるTThrottleは、BOINCプロジェクトによるホストコンピュータの使用を直接制限することで、過熱の問題を解決できます。このプログラムは、CPUやGPUの温度を測定し、それに応じて実行時間を調整します。また、切り替え時間を1秒未満に短縮することで、切り替え時の温度変化を抑えます。
各ユーザーの貢献は記録され、ユーザーの貢献統計は公開されています。[ 21 ]各作業単位の処理時間は、作業単位の難易度、コンピュータの速度、利用可能なアイドルリソースの量に応じてコンピュータごとに異なるため、貢献は通常ポイントで測定されます。ポイントは、処理に必要な労力に応じて各作業単位に付与されます。[ 33 ]
作業単位が完了すると、BOINCクライアントはソフトウェアベンチマークに基づいて、自身が獲得するに値すると考えるポイント数を要求します（BOINCクレジットシステム#Cobblestonesを参照）。正確性を確保するために複数のコンピュータが同じ作業単位を処理するため、World Community Gridサーバーはそれらのコンピュータそれぞれが主張するポイントを確認できます。WCGサーバーは統計的外れ値を無視し、残りの値を平均して、結果として得られたポイント数を各コンピュータに付与します。[ 34 ] [ 35 ]
グリッド内では、ユーザーは組織、グループ、または個人によって作成されたチームに参加できます。チームはコミュニティのアイデンティティ意識を高め、競争心を刺激することもできます。チーム同士が競い合うことで、グリッド全体の作業量が増加します。[ 36 ]
World Community Gridは、企業や組織が自社または組織内でWCGを推進する場合、パートナーとして認定します。2021年4月現在、WCGには452のパートナーがいます。 [ 37 ]
また、人間の健康と福祉の向上への取り組みの一環として、ワールドコミュニティグリッドで行われたすべての計算結果はパブリックドメインに公開され、科学コミュニティに提供されます。[ 3 ]
ワールドコミュニティグリッドは開設以来、30以上のプロジェクトを実施してきました。その成果の一部は以下のとおりです。
IBMは2020年4月1日にOpenPandemics - COVID-19を発表しました。このプロジェクトは、COVID-19パンデミックの原因となっている重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2（SARS-CoV-2）の治療法を特定することを目的としています。WCGは、過去にFightAIDS@Homeプロジェクトなどで提携したスクリップス研究所と提携します。このプロジェクトはCPUとGPU上で動作し、「将来のパンデミックに対する治療法をすべての科学者が迅速に探すのに役立つ、迅速な対応が可能なオープンソースツール」の作成にも役立ちます。[ 6 ] [ 60 ] [ 61 ] [ 62 ]
このプロジェクトは2020年5月14日に開始されました。[ 63 ]
がんマーカーのマッピング（2013 年 11 月 8 日開始）。このプロジェクトは、さまざまな種類のがんに関連するマーカーを特定することを目的としており、数千人の健康な患者とがん患者の組織サンプルから収集された数百万のデータ ポイントを分析しています。これには、肺がん、卵巣がん、前立腺がん、膵臓がん、乳がんの組織が含まれます。研究者は、これらの異なるデータ ポイントを比較することにより、さまざまながんのマーカーのパターンを特定し、さまざまな治療オプションへの反応性を含むさまざまな結果と相関させることを目指しています。このプロジェクトは 4 種類のがんに焦点を当てており、最初の焦点は肺がんであり、次に卵巣がん、前立腺がん、肉腫に進みます。[ 64 ] [ 65 ]
アフリカ降雨プロジェクト（2019年10月開始）は、ワールドコミュニティグリッドの計算能力、ウェザーカンパニーのデータ、その他のデータを使用して降雨モデリングを改善し、サハラ以南アフリカの農家が作物をうまく育てられるように支援します。[ 66 ] 計算に使用できるRAMの量は1～16ギガバイトです。[ 67 ]
World Community Grid で最初に開始されたプロジェクトは、ヒトタンパク質の構造を予測することを目的とした Human Proteome Folding Project (HPF1) でした。このプロジェクトは 2004 年 11 月 16 日に開始され[ 68 ]、2006 年 7 月 18 日に完了しました[ 68 ]。このプロジェクトは、grid.org分散コンピューティング プロジェクトと連携して計算が行われた点でユニークでした[ 69 ] 。システム生物学研究所の Richard Bonneau によって考案されたこのプロジェクトは、グリッド コンピューティングを使用して、Rosetta Score を使用して各タンパク質の可能性のある構造を生成しました。これらの予測から、研究者は無数のタンパク質の機能を予測することを期待しています。ヒトタンパク質の理解が深まることで、ヒトの病気の治療法の探索に不可欠となる可能性があります[ 70 ]。このプロジェクトの計算は、2006 年 7 月 18 日に正式に完了しました[ 71 ] 。HPF1 の酵母部分に関する研究結果が発表されています[ 72 ] 。
ヒトプロテオームフォールディング - フェーズ 2 (HPF2) (2006 年 6 月 23 日に開始[ 73 ] ) は、ワールド コミュニティ グリッドで実行された 3 番目のプロジェクトであり、2013 年に完了しました。HPF1 に続くこのプロジェクトは、ヒトが分泌するタンパク質に焦点を当て、特にバイオマーカーと細胞表面のタンパク質、およびマラリアを引き起こす生物であるプラスモジウムに焦点を当てました。HPF2 は、HPF1 よりも高解像度のタンパク質モデルを生成します。これらの高解像度モデルはより有用ですが、生成にはより多くの処理能力も必要です。[ 74 ]
2012年7月の状況報告で、プロジェクトの科学者たちは、WCG計算によって生成された結果が、ベルリンのマックス・デルブルッフ分子医学センター（MDC）のマルクス・ラントターラー博士によって使用されていると報告した。HPF2の結果は、マルクス・ラントターラー博士とその共同研究者が「mRNA結合プロテオームとタンパク質コード転写産物上のその全体的な占有プロファイル」[ 75 ]に関する新しい論文を書くのに役立った。
Help Defeat Cancerプロジェクトは、乳がん、頭頸部がんの患者に対する最適な治療選択肢を決定する医療専門家の能力を向上させることを目的としています。このプロジェクトは2006年7月20日に開始され[ 68 ] 、 2007年4月に完了しました[ 68 ]。このプロジェクトは、保存された組織サンプルから採取された多数の組織マイクロアレイの視覚的パターンを特定することによって機能しました。パターンデータを治療と患者の転帰に関する情報と関連付けることで、このプロジェクトの結果は、より的を絞った治療選択肢を提供するのに役立つ可能性があります[ 76 ] 。
ゲノム比較プロジェクトは、ブラジルの研究機関であるFiocruzが後援しています。[ 73 ]このプロジェクトは2006年11月21日に開始され[ 68 ]、2007年7月21日に完了しました。[ 68 ]このプロジェクトは、異なる生物の遺伝子配列を互いに比較して、それらの間の類似点を見つけようとしています。科学者たちは、ある生物の特定の機能において特定の遺伝子配列がどのような役割を果たしているかを、別の生物の既知の機能を持つ類似の遺伝子配列と比較することによって発見したいと考えています。[ 77 ]
筋ジストロフィー治療支援プロジェクトは、フランス筋ジストロフィー協会、フランス国立科学研究センター、IBMの共同事業であるDécrypthonによって運営されています。フェーズ 1 は 2006 年 12 月 19 日に開始され[ 73 ]、2007 年 6 月 11 日に完了しました[ 78 ]。このプロジェクトでは、構造が既知の 40,000 個のタンパク質のタンパク質間相互作用を調査し、特に神経筋疾患に関与するタンパク質に焦点を当てました。作成された情報データベースは、研究者が特定の高分子の結合を阻害または促進する分子を設計するのに役立ち、筋ジストロフィーやその他の神経筋疾患のより良い治療法につながることが期待されます[ 79 ] 。このプロジェクトはGrid MPクライアントを実行するエージェントのみが利用可能であったため、 BOINC を実行するユーザーは利用できませんでした[ 80 ]。
「Discovering Dengue Drugs – Together」は、テキサス大学とシカゴ大学の科学者によって後援され、2つのフェーズで実施されます。[ 81 ] 2007年8月21日に開始されたフェーズ1では、[ 73 ] AutoDock 2007（ FightAIDS@Homeで使用されたのと同じソフトウェア）を使用して、フラビウイルス科のウイルスに対する潜在的な抗ウイルス薬（NS3プロテアーゼ阻害による）をテストし、2009年8月11日に完了しました。[ 82 ] [ 83 ]フェーズ2では、「フェーズ1を通過した候補をスクリーニングするために、より計算負荷の高いプログラムを使用します。」[ 84 ]フェーズ2を通過した薬の候補は、その後ラボでテストされます。[ 84 ]
AfricanClimate@Home の使命は、アフリカの特定の地域のより正確な気候モデルを開発することでした。これは、気候変動の悪影響を軽減するための対策を実施できるように、将来の気候がどのように変化するかを理解するための基礎となることを意図していました。ワールド コミュニティ グリッドの膨大な計算能力は、アフリカにおける気候プロセスのシミュレーションの不確実性を理解し、低減するために使用されました。African Climate@Home のフェーズ 1 は 2007 年 9 月 3 日に開始され[ 85 ]、2008 年 7 月に終了しました[ 86 ]。
Help Conquer Cancerプロジェクト（2007年11月1日開始[ 87 ]）は、カナダのトロントにあるオンタリオがん研究所（OCI）、プリンセス・マーガレット病院、トロント大学健康ネットワークの支援を受けています。このプロジェクトはX線結晶構造解析を伴います。Help Conquer Cancerの使命は、タンパク質X線結晶構造解析の結果を改善することです。これにより、研究者はヒトプロテオームの未知の部分を注釈付けできるだけでなく、がんの発生、進行、治療に関する理解を深めることができます。[ 88 ]
HCCプロジェクトは、グラフィックス処理ユニット（GPU）の恩恵を受けた最初のWCGプロジェクトであり、GPUの圧倒的なパワーのおかげで、当初の予定よりはるかに早く完了することができました。2013年4月の状況報告[ 89 ]では、科学者たちはまだ分析すべきデータがたくさん残っているものの、患者の生存と治療への反応を予測するのに役立つ予後および予測シグネチャ（遺伝子、タンパク質、マイクロRNAなどのセット）を探す新しいプロジェクトを準備していると報告しています。このプロジェクトは2013年5月に終了しました。
「世界の栄養米プロジェクト」は、ワシントン大学のラム・サムドララ氏の計算生物学研究グループ によって実施されました。このプロジェクトは2008年5月12日に開始され、2010年4月6日に完了しました。[ 90 ]このプロジェクトの目的は、主要なイネ品種のタンパク質の構造を予測し、農家が収穫量の多いより良いイネ品種を育成し、病害虫抵抗性を高め、世界中の人々、特に栄養失調が深刻な問題となっている地域の人々に恩恵をもたらす生物学的に利用可能な栄養素を幅広く利用できるようにすることです。このプロジェクトは開始以来200以上のメディアで取り上げられています。[ 91 ] 2010年4月13日、ワールドコミュニティグリッドは、「世界の栄養 米プロジェクト」が2010年4月6日に終了したことを正式に発表しました。 [ 90 ]
2014年4月、研究チームが数千のタンパク質の構造情報を公開し、計算タンパク質モデリングの分野を前進させることができたという更新情報が投稿された。これらの成果は、彼らが利用できた膨大な量の寄付された計算能力のおかげで可能になったものであり、今後の研究や植物科学の取り組みを導くことが期待されている。[ 92 ]
クリーンエネルギープロジェクトは、ハーバード大学化学・化学生物学部の科学者によって後援されています。 [ 93 ]クリーンエネルギープロジェクトの使命は、次世代の太陽電池、そして後にはエネルギー貯蔵デバイスのための新しい材料を見つけることです。研究者たちは、分子力学と電子構造計算を用いて、次世代の太陽電池材料となる可能性のある分子の光学的特性と輸送特性を予測しています。
フェーズ 1 は 2008 年 12 月 5 日に開始され、2009 年 10 月 13 日に完了しました。[ 94 ] 研究者たちは、ワールド コミュニティ グリッドの計算能力を活用することで、実験室でテストできる数万種類の有機材料の電子特性を計算し、手頃な価格の太陽エネルギー技術の開発に最も有望な候補を特定することができました。[ 95 ]
フェーズ 2 は 2010 年 6 月 28 日に開始され[ 96 ] 、ハーバード大学化学・化学生物学部の科学者によって後援されました[ 93 ] 。候補材料の光学的、電子的、その他の物理的特性に関するさらなる計算は、Q-Chem量子化学ソフトウェアを使用して実施されています[ 97 ]。彼らの研究結果はEnergy & Environmental Science誌に投稿されました[ 98 ]。
小児がん撲滅支援プロジェクト（2009年3月13日開始[ 99 ] ）は、千葉県がんセンター研究所と千葉大学の科学者によって後援されている[ 100 ]。小児がん撲滅支援プロジェクトの使命は、小児に最も多く発生する固形腫瘍の1つである神経芽腫に関連する3つの特定のタンパク質を不活性化できる薬剤を見つけることである。これらの薬剤を特定できれば、化学療法と組み合わせることで、この病気の治癒率を大幅に向上させることができる可能性がある[ 101 ]。
インフルエンザ抗ウイルス薬探索プロジェクトは、テキサス大学医学部（米国テキサス州ガルベストン）のスタン・ワトウィッチ博士とその研究チームによって後援されています。[ 102 ]このプロジェクトは2009年5月5日に開始され、2009年10月22日に完了しました。[ 103 ]インフルエンザ抗ウイルス薬探索プロジェクトの使命は、体内でのインフルエンザ感染の拡大を阻止できる新しい薬を見つけることです。この研究は、薬剤耐性を持つようになったインフルエンザ株と新たに出現している株に特化して取り組みます。最適な候補となる化学化合物を特定することで、季節性インフルエンザの流行、将来のインフルエンザの流行、さらにはパンデミックの管理に役立つ治療法の開発の取り組みが加速されます。[ 104 ]インフルエンザ抗ウイルス薬探索プロジェクトのフェーズ 1 は、2009 年 10 月 22 日に既に終了しています。現在、研究者たちはフェーズ 1 の結果の後処理を行い、フェーズ 2 の準備を進めています。[ 103 ]
2012年11月、プロジェクトの科学者たちは、インフルエンザの流行の差し迫った危険がないことを踏まえ、プロジェクトのすべての結果をオンラインで公開し、リソースをデング熱プロジェクトに集中させると述べた。[ 105 ]
World Community Gridと、AFM（フランス筋ジストロフィー協会）、CNRS（フランス国立科学研究センター）、ピエール・エ・マリー・キュリー大学、IBMのパートナーシップであるDecrypthonの支援を受けた研究者たちは、構造が既知の2,200以上のタンパク質のタンパク質間相互作用を調査しており、特に神経筋疾患に関与するタンパク質に焦点を当てている。フェーズ2は2009年5月12日に開始され[ 106 ] 、2012年9月26日に完了した。作成された情報データベースは、研究者が特定の高分子の結合を阻害または促進する分子を設計するのに役立ち、筋ジストロフィーやその他の神経筋疾患のより良い治療法につながることが期待される[ 107 ] 。
筋ジストロフィー治療支援プロジェクトのフェーズ2は、フェーズ1の結果が分析された後に開始されました。フェーズ2はBOINCプラットフォーム上で実行されました。[ 4 ] [ 108 ]
「デング熱治療薬の発見 – 共同 – フェーズ 2」（2010 年 2 月 17 日開始[ 109 ]）は、米国テキサス州ガルベストンのテキサス大学医学部 (UTMB) と米国イリノイ州シカゴ大学がスポンサーとなっています。その使命は、デング熱、C 型肝炎、ウエストナイル熱、黄熱病、およびその他の関連ウイルスと闘う有望な薬剤候補を特定することです。これらの薬剤候補を特定するために必要な構造ベースの創薬計算を完了するために、ワールド コミュニティ グリッドの膨大な計算能力が使用されます。[ 110 ]
Computing for Clean Water (2010 年 9 月 20 日開始[ 111 ] [ 112 ] ) は、北京の清華大学ナノ・マイクロ力学センターが後援しています。このプロジェクトの使命は、新しいクラスのフィルター材料を介した水の効率的な流れの起源について分子レベルでより深い洞察を提供することです。この洞察は、低コストでより効率的な浄水器の将来の開発を導くことになります。12 億人が安全な飲料水にアクセスできず、26 億人が衛生設備をほとんどまたは全く利用できないと推定されています。その結果、毎年何百万人もの人々が死亡しており、1 日あたり 3,900 人の子供が清潔な水の不足により死亡していると推定されています。[ 113 ] 2014 年 4 月 25 日、プロジェクトの科学者たちは、論文が提出されたときに報告できるエキサイティングな結果があり、WCG に関するプロジェクトが完了したという更新を発表しました。[ 114 ]
リーシュマニア症の薬剤探索（2011年9月7日開始[ 115 ] ）は、コロンビアのメデジンにあるアンティオキア大学が主導し、テキサス州ガルベストンのテキサス大学医学部の研究者たちから支援を受けている。その使命は、リーシュマニア症の治療薬として開発できる可能性のある分子候補を特定することである。ワールドコミュニティグリッドの膨大な計算能力を利用して、数百万の化学化合物と特定の標的タンパク質との相互作用のコンピュータシミュレーションを実行する。これにより、この病気の効果的な治療につながる可能性のある最も有望な化合物を見つけることができる。[ 116 ]
GO Fight Against Malariaプロジェクト（2011年11月16日開始[ 117 ] ）の使命は、薬剤耐性マラリアを治療する新薬に開発できる有望な薬剤候補を発見することです。ワールドコミュニティグリッドの計算能力を使用して、数百万の化学化合物と特定の標的タンパク質との相互作用のコンピュータシミュレーションを実行し、マラリアを排除する能力を予測します。最良の化合物は、米国カリフォルニア州ラホヤのスクリップス研究所の科学者によってテストされ、マラリアの治療薬としてさらに開発されます。[ 118 ]
「住血吸虫にノーと言おう」（2012年2月22日開始[ 119 ]）は、ワールドコミュニティグリッドで開始された20番目の研究プロジェクトでした。ブラジルのベロオリゾンテにあるインフォリウム大学とFIOCRUZ-Minasの研究者たちは、住血吸虫症の効果的な治療法を見つけることを期待して、数百万の化学物質と特定の標的タンパク質との相互作用のコンピュータシミュレーションを実行するために、ワールドコミュニティグリッドでこのプロジェクトを実行しました。[ 120 ] 2015年4月現在、その後の分析が行われ、最も有望な候補物質3つがin vitro試験用に特定されました。[ 58 ]
持続可能な水のためのコンピューティングは、ワールドコミュニティグリッドで開始された21番目の研究プロジェクトでした。バージニア大学の研究者たちは、大規模な流域に対する人間の活動の影響を研究し、この重要な水資源の回復、健全性、持続可能性をサポートする行動についてより深い洞察を得るために、ワールドコミュニティグリッド上でこのプロジェクトを実行していました。[ 121 ]このプロジェクトは2012年4月17日に開始され、[ 122 ] 2012年10月17日に完了しました。
ゲノムの謎を解明するプロジェクトは、2014年10月16日に開始され、オーストラリアとブラジルの科学者による共同プロジェクトです。このプロジェクトは、多くの生物の約2億個の遺伝子を調べ、既知の遺伝子と比較して、それらの機能が何であるかを解明することを目的としています。その結果は、医学や環境研究などの分野に影響を与える可能性があります。[ 123 ]
Outsmart Ebola Togetherは、エボラウイルス病と闘うための化学化合物を見つけるためにスクリップス研究所と共同で行われたプロジェクトです。[ 124 ] 2014年12月3日に開始されました。[ 125 ]目標は、ウイルスの特定のタンパク質と高い結合親和性を持つ薬剤を見つけることで、ウイルスのライフサイクルの重要な段階を阻害することです。ターゲットは2つあります。1つは、ウイルスがヒト細胞に感染するために使用する表面タンパク質、もう1つは、異なる機能を実行するために形状を変える「トランスフォーマー」タンパク質です。[ 126 ]このプロジェクトは2018年12月6日に正式に完了しました。[ 127 ]
OpenZikaは、ジカウイルスとの戦いを支援するために2016年5月18日に開始されました。このプロジェクトは、デング熱や黄熱病などの類似疾患の既知の結果に基づいて、ジカウイルスが体内で生存および拡散するために使用すると考えられるタンパク質を標的としています。これらの結果は、研究者が抗ジカ薬を開発するのに役立ちます。[ 128 ]このプロジェクトは2019年12月13日に正式に完了しました。[ 129 ]
FightAIDS@Home（2005年11月19日開始[ 130 ]）は、World Community Gridの2番目のプロジェクトであり、単一の疾患を対象とした最初のプロジェクトでした。各コンピュータは1つの潜在的な薬剤分子を処理し、それがHIVプロテアーゼにどれだけうまく結合するかをテストし、プロテアーゼ阻害剤として作用します。[ 131 ]スクリップス研究所は、FightAIDS@Homeの結果に関する最初の査読付き科学論文を2007年4月21日に発表しました。[ 132 ]この論文では、その時点までの結果は主に将来のFightAIDS@Homeの計算の効率を向上させるために使用されると説明しています。[ 133 ]
FightAIDS@Home フェーズ 2 (2015 年 9 月 30 日に開始[ 134 ] ) では、フェーズ 1 の結果をより詳細に検討しています。このプロジェクトの初期実験には 2 つの目標があります。シミュレーション アーキテクチャが正しく機能し、信頼できる結果が得られること、そして BEDAM とAutoDock を一緒に使用することで、BEDAM または AutoDock を単独で使用する場合よりも優れた結果が得られることです。[ 135 ]
マイクロバイオーム免疫プロジェクト（2017年8月開始）は、人体の中や表面に存在する細菌、すなわち約300万個の細菌遺伝子からなるヒトマイクロバイオームのタンパク質を研究するプロジェクトです。細菌遺伝子を研究することで、研究者は細菌の個々の形状を特定することができ、それが細菌の機能を決定します。 [ 136 ]共同研究機関には、カリフォルニア大学サンディエゴ校、 MITとハーバード大学のブロード研究所、サイモンズ財団のフラットアイアン研究所などがあります。[ 137 ]
Help Stop TBは、現在利用可能な治療法に対する耐性を進化させている細菌によって引き起こされる結核と闘うために、2016年3月に開始されました。このプロジェクトの計算は、細菌の保護コートにあるミコール酸を標的とし、これらの分子の挙動をシミュレートして、細菌をどのように保護しているかをよりよく理解します。[ 138 ]
2017年1月に開始されたSmash Childhood Cancerプロジェクトは、Help Fight Childhood Cancerプロジェクトの研究を基に、他の小児がんを標的とする薬剤候補を探しています。[ 139 ] [ 140 ] 2020年3月に中川原明博士が退職したため、主任研究者はSmash Childhood Cancerチームの初期メンバーの1人であるゴッドフリー・チャン博士に変更されました。さらに、PRDM14とFox01が新たな研究対象として追加されました。[ 141 ]オステオポンチンタンパク質の阻害剤がモデル化されました。[ 142 ]
{{cite web}}: CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク)が完了しました。このプロジェクトへのご協力とご貢献に感謝いたします。
@Home フェーズ 2 の最初の実験では、2 つの目標を達成しようとしています。1 つ目は、新しいシミュレーション スキームが意図どおりに機能し、従来の方法で実行されたシミュレーションと比較して十分に信頼できる結果をもたらすことを確認すること。2 つ目は、BEDAM を AutoDock と組み合わせて使用すると、AutoDock または BEDAM を単独で使用する場合よりも優れた予測が得られることを実証することです。
