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Home»Wissen»Verteiltes Rechnen für die medizinische Forschung
Wissen

Verteiltes Rechnen für die medizinische Forschung

Verteiltes Rechnen ermöglicht es, durch die Zusammenführung von Rechenleistung aus der ganzen Welt, komplexe Berechnungen für medizinische Forschung effizienter und schneller durchzuführen.
Sebastian Fiebiger Sebastian Fiebiger↻ 16.04.24
PC mit mehreren Grafikkarten (GPU)
Mein Schreibtisch: PC mit mehreren Grafikkarten (GPU)

„You don’t have to be a scientist to do science“ („Du musst kein Wissenschaftler sein, um Wissenschaft zu betreiben“) ist das Motto des Rosetta@home-Projekts. Es beschreibt treffend die Idee hinter dem Einsatz von Distributed Computing in der medizinischen Forschung. Moderne Distributed-Computing-Plattformen (DC-Plattformen) ermöglichen es jedermann, die ungenutzte Rechenleistung seines heimischen Computers für die medizinische Forschung zur Verfügung zu stellen.

Die bekannteste Plattform dieser Art ist BOINC. Die „Berkeley Open Infrastructure for Network Computing“ wurde an der University of California, Berkeley entwickelt und erreicht mit rund 800.000 angeschlossenen Rechnern eine Rechenleistung von mehr als 41.000 PetaFLOPS.

medizin.plus Team

Mit der Gründung von medizin.plus habe ich neue Teams zur Unterstützung der medizinischen Forschung aufgebaut:

  • rosetta@home (CPU)
  • GPU Grid (GPU)
  • World Community Grid
  • RNA World

Ich freue mich über jeden Leser, der uns und die Projekte mit ein wenig Rechenleistung unterstützt.

Technik

PC mit vier Grafikkarten
Rechenpower für die medizinische Forschung – 4 GPUs in einem meiner Rechner für das Distributed Computing
Mainboard für 4 GPUs
Mainboard für 4 GPUs – leistungsfähige Platine für DC-Projekte
BOINC-Maschine und Arbeitsrechner in Einem
BOINC-Maschine und Arbeitsrechner in Einem – Distributed Computing lebt von der Nutzung von Leerkapazitäten

Statistiken

BOINC Statistik Medizin.plus Team

Rekorde

  • Platz 114 Deutschland total (06.10.2020)
  • Platz 172 weltweit RAC (04.10.2020)
  • Platz 1433 Global total (06.10.2020)
  • Platz 28 Deutschland GPUGrid total (6.10.2020)
  • Platz 47 Global GPUGrid RAC (1.10.2020)
  • Platz 289 Global GPUGrid total (6.10.2020)

Unterstüzte Projekte:

  • OpenPandemics (COVID-19)
  • Microbiome Immunity Project
  • Mapping Cancer Markers
  • Smash Childhood Cancer
  • Help Stop Tuberculosis (TB)
  • FightAIDS@Home

BOINC Stats

Projekte

Rosetta@home

Screenshot: rosetta@home
Screenshot: rosetta@home

Microbiome Immunity Project

Das Microbiome Immunity Project soll Wissenschaftlern helfen zu verstehen, wie Billionen von Bakterien im menschlichen Körper Krankheiten wie Diabetes Typ 1 und Morbus Crohn beeinflussen.

Das Hauptziel des Projekts ist es, Proteinstrukturen des gesamten menschlichen Mikrobioms zu generieren, das etwa 3 Millionen einzigartige Gene enthält. Dies wird den Forschern helfen, die Rolle dieser Bakterien zu bestimmen. Die Ergebnisse des Projekts werden mit Wissenschaftlern auf der ganzen Welt geteilt, um das Verständnis des menschlichen Mikrobioms und der damit verbundenen Krankheiten zu verbessern.

OpenPandemics – COVID-19

Das Hauptziel des Projektes ist die Suche nach potentiellen Behandlungsmöglichkeiten für COVID-19. Daher hat die Untersuchung von Proteinen aus Coronavirus (SARS-CoV2) höchste Priorität. Darüber hinaus wird ein reaktionsschnelles Open-Source-Toolkit entwickelt, das allen Wissenschaftlern bei der schnellen Suche nach Behandlungsmöglichkeiten für zukünftige Pandemien helfen soll. Alle Daten und Werkzeuge, die im Rahmen dieses Projekts entwickelt werden, werden der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Verfügung gestellt.

Help Stop Tuberculosis (TB)

Das Tuberkulosebakterium hat eine ungewöhnliche Hülle, die es vor vielen Medikamenten und dem Immunsystem des Patienten schützt. Neben Fetten, Zuckern und Proteinen in dieser Hülle enthält das TB-Bakterium eine Art Fettmoleküle, die Mykolsäuren. Help Stop TB nutzt die gestiftete Rechenleistung, um das Verhalten dieser Moleküle in ihren zahlreichen Konfigurationen zu simulieren und so besser zu verstehen, wie sie die Tuberkulosebakterien schützen. Die Wissenschaftler hoffen, mit den gewonnenen Erkenntnissen bessere Therapien gegen die Tuberkulose entwickeln zu können.

Mapping Cancer Markers

Mapping Cancer Markers zielt darauf ab, Marker zu identifizieren, die mit verschiedenen Krebsarten assoziiert sind. Das Projekt analysiert Millionen von Datenpunkten aus Tausenden von Gewebeproben gesunder und krebskranker Patienten. Dazu gehören Gewebe von Lungenkrebs, Eierstockkrebs, Prostatakrebs, Bauchspeicheldrüsenkrebs und Brustkrebs. Durch den Vergleich dieser verschiedenen Datenpunkte hoffen die Forscher, Muster von Markern für verschiedene Krebsarten zu identifizieren und sie mit verschiedenen Ergebnissen, einschließlich des Ansprechens auf verschiedene Behandlungsoptionen, in Beziehung zu setzen.

Smash Childhood Cancer

In den letzten 20 Jahren wurden nur wenige neue Medikamente zur Behandlung von Kinderkrebs von der US-amerikanischen Food and Drug Administration zugelassen. Das Forschungsteam von Smash Childhood Cancer hat Proteine und andere Moleküle identifiziert, die bei bestimmten Krebsarten im Kindesalter eine Schlüsselrolle spielen. Die Herausforderung besteht nun darin, chemische Wirkstoffkandidaten zu finden, die auf diese Schlüsselmoleküle abzielen und so die Krebszellen unter Kontrolle bringen. Mit Hilfe von gespendeter Rechenleistung ist es möglich, die Wirksamkeit dieser chemischen Verbindungen in Millionen von virtuellen chemischen Experimenten zu testen. Die so identifizierten besten Wirkstoffmoleküle werden dann im Labor weiter untersucht und für die Medikamentenentwicklung genutzt.

FightAIDS@Home

Das Projekt sucht nach neuen Medikamenten zur Behandlung von Menschen mit HIV. Konkret sucht das Projekt nach „Protease-Inhibitoren“, um den Ausbruch von AIDS zu verhindern und das Leben zu verlängern. Das Olson-Labor verwendet computergestützte Methoden, um neue Arzneimittelkandidaten zu identifizieren, die die richtige Form und die richtigen chemischen Eigenschaften haben, um die HIV-Protease zu blockieren. Dieser allgemeine Ansatz wird als strukturbasiertes Design von Arzneimitteln bezeichnet und hat laut dem National Institute of General Medical Sciences der National Institutes of Health bereits dramatische Auswirkungen auf das Leben von Menschen mit AIDS gehabt.

Was ist verteiltes Rechnen (Distributed Computing, DC)?

Beim Distributed Computing sind viele Computer an verschiedenen Orten miteinander vernetzt und arbeiten gemeinsam an einer Aufgabe.

Diese Computer können sich überall auf der Welt befinden und arbeiten zusammen, als wären sie ein einziger großer Supercomputer. Sie teilen sich Ressourcen und Funktionen und sind in der Lage, Datenmengen zu verarbeiten und Aufgaben zu erledigen, die weit über die Möglichkeiten eines einzelnen Computers hinausgehen.

Was ist BOINC?

BOINC steht für „Berkeley Open Infrastructure for Network Computing“. Es handelt sich um eine Open-Source-Software-Plattform für verteiltes Rechnen. Sie wurde von der University of California, Berkeley, entwickelt und ermöglicht es Forschern, wissenschaftliche Berechnungen auf Heimcomputern weltweit durchzuführen.

Mit BOINC können Menschen ihre Computer zur Verfügung stellen, um bei verschiedenen wissenschaftlichen Projekten zu helfen. Diese Projekte decken ein breites Spektrum von Forschungsgebieten ab, z. B. Astronomie, Medizin, Molekularbiologie und Klimaforschung.

Links

  • IBM – Antworten auf COVID-19 (inkl. Openpandemics)
  • WCG – OpenPandemics – COVID-19
  • WCG – Help Stop TB
  • WCG – Mapping Cancer Markers
  • FightAIDS@Home bei Wikipedia
  • BOINC Website
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Sebastian Fiebiger
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Sebastian ist Diplom-Wirtschaftsinformatiker und arbeitet seit 24 Jahren für medizinische Publikationen. Er engagiert sich in Distributed Computing Projekten zur medizinischen Forschung. Sebastian ist verheiratet, hat ein Kind und lebt in Berlin. - mehr

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