Rosetta@home
Rosetta@home è un progetto di calcolo distribuito per la previsione della struttura delle proteine sulla piattaforma BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing), svolto al Baker laboratory all’Università di Washington. Rosetta@home si propone di prevedere le interazioni proteina-proteina e di progettare nuove proteine con l'aiuto di oltre 81.000 computer messi a disposizione dai volontari, per una potenza di calcolo totale di 96,680 teraFLOPS in media (aggiornata al 16 marzo 2010). Foldit, un videogioco di Rosetta@home, mira a raggiungere questi obiettivi con un approccio di "crowdsourcing". Benché il grosso del progetto sia orientato verso la ricerca di base per migliorare la precisione e la robustezza dei metodi di proteomica, Rosetta@home fa anche ricerca applicata sulla malaria, il morbo di Alzheimer e altre patologie. Come tutti i progetti BOINC, Rosetta@home utilizza le potenzialità di elaborazione inutilizzate dai computer dei volontari, per eseguire calcoli su unità di lavoro individuali. I risultati ottenuti vengono inviati a un server centrale del progetto, dove vengono convalidati ed inseriti nelle banche dati del progetto. Il progetto è multi piattaforma, e gira su una vasta gamma di configurazioni hardware. Gli utenti possono vedere il progresso delle loro previsioni della struttura della proteina sullo screensaver di Rosetta@home. Oltre alla ricerca legata alle malattie, la rete di Rosetta@home funge da quadro di test per nuovi metodi di bioinformatica strutturale. Questi nuovi metodi sono poi utilizzati in altre applicazioni basate su Rosetta, come RosettaDock e il progetto Human Proteome Folding, dopo essere stati sufficientemente sviluppati e giudicati stabili sull’ampio e diversificato gruppo di utenti di Rosetta@home. Due prove particolarmente importanti per i nuovi metodi sviluppati con Rosetta@home sono il Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (CASP) e il Critical Assessment of Prediction of Interactions (CAPRI), esperimenti biennali che valutano rispettivamente lo stato dell'arte nella previsione della struttura delle proteine e dell’interazione proteina-proteina. Rosetta@home si classifica tra i principali programmi di simulazione delle interazioni tra proteine ed è uno dei migliori metodi di previsione della struttura terziaria disponibili.
Importanza del progetto
Decodificare il genoma umano è probabilmente il più grande successo di questo secolo. Ma prima che possa essere impiegata questa conoscenza gli scienziati devono fare avanzare di un passo la ricerca: essi hanno bisogno di capire come le proteine sono costruite dal nostro DNA. Le proteine sono le parti che costituiscono le cellule viventi.
Con il completamento del Genoma umano gli scienziati hanno soltanto una visione "piana" della struttura delle proteine (la struttura primaria sono le sequenze di aminoacidi). Per poter conoscere approfonditamente cosa fanno le proteine, gli scienziati hanno bisogno di conoscere la struttura tridimensionale delle proteine (struttura terziaria). Conoscendo le proteine in 3D, gli scienziati potranno intuire il loro ruolo nei processi delle cellule e creare terapie più efficaci nel combattere un gran numero di malattie.
La struttura 3D delle proteine attualmente è scoperta in modo sperimentale nei laboratori attraverso la cristallografia a raggi X oppure attraverso la risonanza magnetica nucleare. Il processo è però molto lento (possono essere impiegate settimane o addirittura mesi per capire come cristallizzare una proteina per la prima volta) e molto costoso ($20'000-$100'000 USD per proteina). Una volta che la struttura 3D di una proteina è completata, spesso viene depositata in un database di pubblico dominio come il Protein Databank o il Cambridge Protein Structure Database. Purtroppo, il tasso a cui nuove sequenze vengono scoperte, supera di gran lunga la determinazione della loro struttura. Di oltre 7.400.000 sequenze proteiche disponibili nel database di proteine non ridondanti in NCBI, meno di 52.000 strutture tridimensionali sono state risolte e depositate presso il Protein Data Bank, la banca dati principale per le informazioni sulla struttura delle proteine. Uno degli obiettivi principali di Rosetta@home è quello di prevedere le strutture proteiche con la stessa precisione dei metodi esistenti, ma in un modo che richiede molto meno tempo e denaro. Rosetta@home sviluppa anche metodi per determinare la struttura e l'interazione delle proteine di membrana (ad esempio, GPCR), [15], che sono particolarmente difficili da analizzare con tecniche tradizionali, ma che rappresentano la maggioranza degli obiettivi per i moderni farmaci.
I progressi nella previsione della struttura delle proteine sono valutati ogni due anni nel Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction (CASP), in cui ricercatori di tutto il mondo cercano di ricavare la struttura di una proteina a partire dalla sequenza dei suoi amminoacidi. I gruppi di ricerca che ottengono alti punteggi in questo esperimento talvolta competitivo, sono considerati portatori di uno standard per quello che è lo stato dell'arte nella previsione della struttura delle proteine. Rosetta, il programma su cui Rosetta@home si basa, è stato utilizzato fin dal CASP5 nel 2002. Nell'esperimento CASP6 del 2004, Rosetta è passata alla storia per essere il primo programma a produrre, nel suo modello presentato per il CASP target T0281, una previsione di una struttura proteica ab initio vicina alla risoluzione a livello atomico. La previsione ab initio è considerata una categoria di previsione di strutture particolarmente difficile, in quanto non utilizza informazioni provenienti da omologia strutturale e può contare solo su informazioni provenienti da omologia di sequenza e modellazione fisica delle interazioni all'interno della proteina. Rosetta@home è stata utilizzata nel CASP dal 2006, ed è stata tra i migliori gruppi di previsione in ogni categoria di previsione della struttura nel CASP7. Queste previsioni di alta qualità sono state possibili grazie alla potenza di calcolo messa a disposizione dai volontari di Rosetta@home. Un aumento della potenza di calcolo, consentirà a Rosetta@home di sondare più regioni nello spazio conformazionale (le possibili forme che una proteina può assumere), che, secondo il paradosso di Levinthal, aumentano in modo esponenziale con la lunghezza della proteina.
Rosetta@home è utilizzata anche nella previsione di interazioni proteiche, in cui si determina la struttura di complessi multiproteici, o strutture quaternarie. Questo tipo di interazioni proteiche è presente in molte funzioni cellulari, tra cui antigene-anticorpo, legame enzima-inibitore e import-export cellulare. Determinare queste interazioni è essenziale per lo sviluppo di farmaci. Rosetta è utilizzata nel Critical Assessment of Prediction of Interactions (CAPRI), che valuta lo stato dell’arte nel campo del docking proteico, analogamente a come il CASP misura i progressi nella previsione della struttura delle proteine. La potenza di calcolo messa a disposizione dai volontari del progetto Rosetta@home è stato considerato un fattore importante nelle prestazioni di Rosetta in CAPRI, dove le sue previsioni di docking sono state tra le più accurate e complete. All'inizio del 2008, Rosetta è stata utilizzata per la progettazione computazionale di una proteina con una funzione mai osservata in natura. Questo è stato in parte ispirato da un articolo di alto profilo del 2004, che descrive la progettazione computazionale di una proteina con migliorata attività enzimatica rispetto alla sua forma naturale. In un articolo del 2008 dal gruppo David Baker, in cui è citato il progetto Rosetta@home per le risorse computazionali che ha messo a disposizione, viene descritto come la proteina è stata fatta. L’articolo è stato un importante proof of concept per questo metodo di progettazione di proteine. Questo tipo progettazione di proteine potrebbe avere applicazioni future nella scoperta di farmaci, nella chimica verde, e nel biorisanamento.
Attinenza medica
Rosetta@home è un progetto focalizzato sulla ricerca di base, ma parte del lavoro include vari virus tra cui AIDS, morbo di Alzheimer, cancro e malaria. Non ancora tutti i progetti appena citati sono già sulla piattaforma BOINC perché il progetto sta lavorando su di un efficiente sistema per le code in grado di permettere ai ricercatori di inviare nuovi progetti in maniera semplice ((EN) [1]).
Esiste un collegamento in tre punti che porta dalla previsione strutturale al trattamento della malattia:
1. Previsione strutturale e disegno delle proteine sono strettamente collegati
- Miglioramenti nella previsione strutturale portano a miglioramenti nel disegno delle proteine, il quale a sua volta può essere direttamente tradotto nella creazione di nuovi enzimi, vaccini ecc.
2. La previsione strutturale identifica gli obiettivi per nuove medicine
- Quando prevediamo la struttura delle proteine del genoma umano su larga scala, noi impariamo molto sul funzionamento delle proteine che aiuterà a capire come lavorano le cellule e come si formano le malattie. Più concretamente, gli scienziati saranno in grado di identificare molti nuovi obiettivi per le medicine per quelle piccole molecole inibitrici che possono essere disegnate.
3. La previsione strutturale permette di usare il "disegno razionale" per creare nuove medicine
- Se si conosce la struttura di una proteina, si può determinare i suoi siti funzionali, e specificatamente gli obiettivi per quei siti che possono essere inattivati da una nuova medicina.
Ricerca legata alle malattie
Oltre alla ricerca di base volta a prevedere la struttura delle proteine, il docking e la progettazione, Rosetta@home è utilizzata anche nell’immediata ricerca legata alle malattie. Numerosi progetti di ricerca minori sono descritti nel David Baker's Rosetta@home journal.
Il morbo di Alzheimer
Un componente della suite del software Rosetta, RosettaDesign, è stato utilizzato per prevedere con precisione quali regioni di proteine amiloidogeniche sono più propense a formare fibrille simili a quelle amiloidi. Prendendo esopeptidi (frammenti lunghi sei aminoacidi) di una proteina di interesse e selezionando quello a più bassa energia con struttura simile a quella di un esapeptide che si sa formare delle fibrille, RosettaDesign è stato in grado di identificare peptidi con il doppio delle probabilità di formare fibrille rispetto a proteine casuali. Rosetta@home è stata utilizzata nello stesso studio per prevedere le strutture della betamiloide, una proteina fibrillare che è stata ipotizzata essere la causa del morbo di Alzheimer. Sono stati ottenuti risultati preliminari, non ancora pubblicati, su delle proteine progettate con Rosetta che possono impedire la formazione di fibrille, anche se non si sa se questo possa prevenire la malattia.
Antrace
Un altro componente di Rosetta, RosettaDock, è stato utilizzato in combinazione con metodi sperimentali per fare un modello delle interazioni fra tre proteine - il fattore letale (LF), il fattore edema (EF) e l’antigene protettivo (PA) - che costituiscono la tossina dell'antrace. Il modello al computer ha previsto con precisione il docking tra PA e LF, contribuendo a stabilire quali domini delle rispettive proteine sono coinvolti nel complesso LF-PA. Questo modello è stato infine utilizzato nel campo della ricerca con conseguente miglioramento dei vaccini contro l'antrace.
Herpes simplex virus 1
RosettaDock è stato utilizzato per simulare l’ancoraggio tra un anticorpo (immunoglobulina G) e una proteina di superficie espressa dal virus herpes simplex 1 (HSV-1) che serve a degradare l'anticorpo antivirale. Il complesso proteico previsto da RosettaDock concorda strettamente con i modelli sperimentali particolarmente difficili da ottenere, portando i ricercatori a concludere che il metodo di previsione del docking ha il potenziale di risolvere alcuni dei problemi che la cristallografia a raggi X ha con la modellazione delle interfacce proteina-proteina.
HIV
Come parte di una ricerca sovvenzionata con 19,4 milioni dollari di dollari dalla Bill e Melinda Gates Foundation, Rosetta@home è stato utilizzata nella progettazione di diversi possibili vaccini per il virus dell'immunodeficienza umana (HIV).
Malaria
In una ricerca coinvolta nell’iniziativa Grand Challenges in Global Health, Rosetta è stata utilizzata per progettare nuove proteine che potrebbero eliminare Anopheles gambiae oppure rendere la zanzara incapace di trasmettere la malaria. Essere in grado di modellare e modificare specificamente le interazioni proteina-DNA, conferisce ai metodi di progettazione computazionale di proteine, come Rosetta, un ruolo importante nella terapia genica (che include possibili trattamenti del cancro).
Differenze tra progetti di ricerca sulle proteine
Rosetta@home e Predictor@home sono entrambi votati alla predizione della struttura tridimensionale. Rosetta usa funzioni di energia per trovare gli stati più bassi o i più stabili mentre Predictor usa le simulazioni "Monte Carlo" sfruttando una conoscenza di base fornita su di un modello in lattice semplificato.
Folding@home studia gli avvolgimenti (o gli errati avvolgimenti) delle proteine per capire meglio lo sviluppo delle malattie.
Voci correlate
Note
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Collegamenti esterni
- (IT, EN) Rosetta@home