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Universidad de Illinois: la aceleración de los modelos moleculares facilita la lucha contra el virus H1N1

 
 

El primer paso para luchar contra una pandemia como la producida por el virus H1N1 exigía el desarrollo rápido de medicamentos capaces de frenar una enfermedad destinada a extenderse y evolucionar.

El reto

Esto requería un proceso de muy alta carga computacional que permitiese determinar de qué manera, en el caso de H1N1, las mutaciones de la proteína del virus podían alterar los canales de enlace de la vacuna Tamiflu y volverla potencialmente ineficaz. Para conseguir esta información, era necesario simular un impresionante sistema de 35.000 átomos, algo que un grupo de científicos de la Universidad de Illinois, Urbana-Champagin, dirigido por John Stone decidió abordar de una forma diferente utilizando GPU.

Realizar este tipo de operación en una CPU tardaría más de un mes, y eso sólo una sola simulación, no las múltiples simulaciones que componen un estudio completo.

La solución

Stone y su equipo recurrieron a la arquitectura de procesamiento paralelo NVIDIA CUDA de las GPU Tesla para realizar los cálculos de los modelos moleculares y simular la resistencia del medicamento a las mutaciones del H1N1. Gracias a la tecnología de la GPU, los científicos pudieron ejecutar múltiples simulaciones con efectividad y conseguir resultados capaces de salvar vidas humanas más rápido.

El resultado

El cálculo acelerado en la GPU se realizó en poco más de una hora. El aumento de rendimiento (casi mil veces superior) obtenido gracias al procesamiento en la GPU y los algoritmos avanzados permitió a los científicos realizar otros “cálculos de emergencia” para estudiar problemas biológicos de enorme relevancia y compartir sus resultados con la comunidad de investigación médica. Esta mejora de la velocidad y el rendimiento, no sólo permitió a los investigadores lograr su objetivo inicial (probar la eficacia del Tamiflu para el tratamiento del virus y sus mutaciones), sino que les proporcionó tiempo adicional para realizar otros hallazgos importantes. Los sucesivos cálculos mostraron que las mutaciones genéticas que producen la resistencia del H1N1 al Tamiflu habían alterado el "canal de enlace", lo que brindó una comprensión más profunda de un mecanismo fundamental para conocer la resistencia de los virus a los medicamentos. En plena expansión de la gripe A, el uso de algoritmos mejorados basados en CUDA y ejecutados en las GPU Tesla permitió producir información relevante sobre la eficacia del Tamiflu en una sola tarde. Habría costado semanas o meses de cálculo producir los mismos resultados por los medios tradicionales.

¿QUIÉNES SE BENEFICIAN DEL CÁLCULO EN LA GPU?
Los científicos e investigadores del área computacional que utilizan la GPU para acelerar sus aplicaciones están consiguiendo resultados en días en lugar de meses, e incluso en minutos en vez de días.



 
 
 
 
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