О распределенных вычислениях
Для меня было странным обнаружить, что на Гиктаймс и Хабре почти не пишут о такой IT-сфере, как распределенные научные вычисления (Volunteer computing, разновидность HTC — High-throughput computing). Казалось бы, «идеальное» хобби для IT-гика (сочетающее в себе реальную пользу, интересное занятие и благотворительность одновременно). Например, я лично ими плотно увлекаюсь последние 5 лет (а впервые поучаствовал около 12 лет назад). Но даже хаба соответствующего не нашел (может плохо искал?).
Я попытаюсь закрыть этот пробел. Начну с перевода одной из статей, в которой описывается, на мой взгляд, одно из самых серьезных/значимых достижений практического (а не чисто теоретически фундаментального) плана от медицинских РВ проектов. На отсутствие которых многие жалуются и теряют интерес к РВ в целом. Вероятно, это одна из основных причин малой популярности РВ на «Гиктаймс» (возможно, многие в свое время поискав «зеленых человечков» в SETI@Home разочаровались в идее в целом как не несущей какой либо пользы?).
Итак, конкретно порадовал проект Help Fight Childhood Cancer (дословно: помогите в борьбе с детским раком), входящий в РВ инициативу IBM World Community Grid: благодаря собранным «с миру по нитке» (CrowdComputing?) вычислительным мощностям, сделан научный прорыв в лечении рака (конкретно одной из его разновидностей, распространенной у детей — нейробластомы). Далее передаю слово доктору Акира Накагавара (доктор медицинских наук, президент Онкологического Центра г. Чиба). В скобках (прим:) — примечания переводчика, т.е. мои.
Новая надежда в борьбе против детского рака
В настоящее время благодаря успехам современной медицины порядка 80% детей с диагнозом «рак» успешно излечиваются. Но прогноз далеко не столь хорош, когда речь заходит о нейробластоме — наиболее часто встречающемся виде рака в младенческом возрасте.
Нейробластома — это опухоль периферической нервной ткани, которая часто начинает развиваться в надпочечных железах и симпатической нервной системе шеи, груди или живота. Данное заболевание весьма распространено. По данным наблюдений, в США и Японии 1 случай на 8000 детей.
Более половины выявляемых случаев этого заболевания относятся к высоко рисковой группе, в которой добиться выздоровления удается только для 30% детей. И эти показатели практически не улучшались за последние 20 лет. Так что срочно требуется разработка новых лекарств/методов лечения для этого опасного заболевания.
Наша научная команда в Онкологическом Центре г. Чиба (Япония) работала над разработкой новых лекарств для лечения нейробластомы. С помощью волонтеров, участвующих в проекте распределенных вычислений World Community Grid, мы открыли 7 перспективных кандидатов на применение в качестве новых лекарственных средств, которые потенциально можно использовать в новых методах лечения детского рака — нейробластомы. Эти лекарства-кандидаты работают по принципу выборочной активации природного механизма «самоуничтожения» только в раковых клетках нейробластомы, убивая их не затрагивая при этом обычные здоровые клетки.
Клетки нейробластомы имеют на своей поверхности рецептор, обозначаемый TrkB. Когда молекула (прим: только правильной 3d-конфигурации) присоединяется к этому рецептору и этим блокирует его работу, естественный ген, подавляющий рост опухолей p53, активизируется внутри клетки, вызывая саморазрушение клеток нейробластомы изнутри в процессе, называющимся «апоптозом». Апоптоз — это один из естественных процессов, протекающих в организме, одна из основных целей которого как раз состоит в уничтожении (саморазрушении) поврежденных или мутировавших клеток, прежде чем они сформируют опухоль. Однако работа рецептора TrkB в клетках нейробластомы подавляет (блокирует) эту естественную защитную функцию организма. Аналогичные процессы с участием TrkB происходят во многих «взрослых» видах рака, включая рак груди, легких, поджелудочной железы, простаты и кишечника, когда они переходят на стадию метастазирования (т.е. начинают распространяться по организму за пределы изначального места образования опухоли). Это означает, что эти последние открытия, вероятно, пригодятся так же и в лечении «взрослых» видов рака для борьбы с метастазами.
Наша стратегия состояла в поиске малых молекул (прим: так обычно называют относительно простые химические соединения, чтобы отличать их от наиболее сложных биологических молекул, таких как ферменты, пептидные гормоны и другие белки), которые связывались и подавляли функционирование TrkB рецепторов на раковых клетках. Счет известным химическим соединениям, которые потенциально можно использовать в медицине, сейчас идет на миллионы, поэтому синтезировать их все подряд и проверять на практике в лаборатории невозможно. Вместо этого в партнерстве с World Community Grid мы запустили проект под названием Help Fight Childhood Cancer, в котором для проведения такого поиска использовалось широкомасштабное компьютерное моделирование. В общей сложности в работе проекта приняло участие более 200 000 человек, безвозмездно предоставлявших вычислительные мощности своих компьютеров для проведения необходимых расчетов. С помощью этой огромной вычислительной мощности мы провели скрининг 3 миллионов химических соединений всего за 2 года — что на одиночном компьютере заняло бы порядка 55 000 лет непрерывной работы (прим: речь идет о суммарном чистом процессорном времени моделирования), и позволило выявить 7 веществ-кандидатов в лекарства для более подробного изучения.
После дополнительного лабораторного тестирования мы обнаружили (прим: результат уже подтвердили на практических экспериментах!), что эти 7 кандидатов очень эффективны в уничтожении опухолей нейробластомы на подопытных мышах — даже в очень малых дозировках и без серьезных побочных эффектов. Данные результаты были опубликованы в рецензируемом научном журнале «Cancer Medicine» в январе 2014 г.
На основании этих очень обнадеживающих исследований в данный момент мы ищем партнера среди фармацевтических компаний для дальнейшей совместной работы по тестированию и сертификации в качестве лекарственного средства.
Этот прорыв в исследованиях стал возможен благодаря поддержки тысяч волонтеров со всех уголков мира, предоставлявших вычислительные мощности через проект распределенных вычислений World Community Grid. От лица нашей исследовательской команды я хотел бы поблагодарить от самого сердца всех волонтеров World Community Grid принимавших участие.
Акира Накагавара (доктор медицинских наук, президент Онкологического Центра г. Чиба, Япония)
Конец перевода.
Оригинал пресс-релиза, с которого делался перевод, доступен по ссылке: New hope in the fight against childhood cancer
Желающие более детально ознакомиться с исследованием могут воспользоваться ссылкой на полную научную статью опубликованную в журнале Cancer Medicine: Identification of novel candidate compounds targeting TrkB to induce apoptosis in neuroblastoma
Ссылки по теме
ru.wikipedia.org/wiki/Нейробластома (подробнее в англ en.wikipedia.org/wiki/Neuroblastoma)
ru.wikipedia.org/wiki/P53
ru.wikipedia.org/wiki/Апоптоз
en.wikipedia.org/wiki/Tropomyosin_receptor_kinase_B (целевой рецептор — в статье TrkB)
World Community Grid — для желающих быстрее присоединится и поучаствовать лично (конкретно этот описанные проект по поиску лекарств от нейбробластомы уже завершен, но есть другие активные проекты)
Заключение
Несмотря на то, что описанные результаты были получены около года назад, до готового лекарства в продаже еще далеко. На Западе путь от научного результата, подтверждающего эффект, до лекарства в свободной продаже, занимает от 2-3 лет в лучшем случае, и до 5-7 лет в сложных. А в случае с результатами открытых РВ вычислений — это дополнительно осложняется слабым интересом/мотивировкой фармацевтических компаний. Из-за того что исследование было некоммерческое (лаборатория работает на правительственный гранты, РВ сеть — добровольные пожертвования волонтеров), такое лекарство нельзя запатентовать и «снять сливки». Точнее лекарство (бренд) запатентовать можно, но вот основное действующее вещество и схему его применения — нет. Так что любая другая компания сможет выпускать дешевые аналоги (под своими названиями и брендами), не неся при этом больших первоначальных затрат на выведении нового лекарства на рынок как первая.
В конце публикации хотелось бы устроить опрос. Во-первых, уровень интереса к тематики в целом (кому не интересно, но все-таки дочитал до конца – выбирайте последний вариант). Если даже такие результаты не вызывают интереса, то станет ясно, что писать далее на эту тематику не имеет смысла. А если интерес сообщества будет, то постепенно напишу небольшой цикл статей и переводов о РВ. Для тех, кого заинтересовала тематика, соответственно, вопрос о чем в первую очередь стоит написать в следующий раз?
— Подробнее об этом конкретном исследовании? (Могу сделать краткие «выжимки» из научной стать с доп. подробностями и рассказывать, что нового за прошедший год.)
— Еще о примерах конкретных успехов из других РВ проектов?
— Как начать лично в одном из таких участвовать и включиться в «гонку»?
— Общий обзор наиболее интересных из текущих РВ проектов?
— Обзор «спортивной» составляющей РВ (мерения
— Не стоит об этом писать (мне не интересно).