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Investigadores británicos y tailandeses utilizan las GPU NVIDIA Tesla para combatir el virus H1N1

Utilizan un cluster de GPU de alto rendimiento para buscar las claves con las que neutralizar las mutaciones del virus y su resistencia a los medicamentos

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El antigripal Tamiflu (esquina superior derecha) trata de combatir el sitio activo de la enzima neuraminidasa (esquina inferior izquierda). (Imagen por gentileza de: Universidad de Bristol)
El antigripal Tamiflu (esquina superior derecha) trata de combatir el sitio activo de la enzima neuraminidasa (esquina inferior izquierda). (Imagen por gentileza de: Universidad de Bristol)

HAMBURGO, Alemania—ISC 12—18 de junio de 2012—Las GPU NVIDIA están desempeñando un papel fundamental en una investigación destinada a evitar futuras epidemias de gripe A, cuyo causante es el agresivo virus H1N1.

Uno de los principales obstáculos para luchar contra este virus ha sido la gran rapidez y frecuencia de sus mutaciones, que han hecho que determinados fármacos, como el Tamiflu® (oseltamivir) o el Relenza® (zanamivir), pierdan su eficacia.

Afortunadamente, el uso de simulaciones por ordenador ha permitido a un grupo de investigadores de la Universidad de Bristol,en el Reino Unido, y las universidades Bansomdejchaopraya Rajabhat y Chulalongkorn de Bangkok, observar cómo esas mutaciones pueden causar cambios en la química y la estructura biológica de una enzima esencial del virus, lo que ha revelado por primera vez el mecanismo de resistencia a los antigripales existentes. Gracias a este hallazgo, será posible identificar formas de diseñar nuevos fármacos capaces de hacer frente a estas mutaciones y, posiblemente, reducir las cifras de incidencia y mortalidad de futuras epidemias.

Mediante el uso de un pequeño cluster equipado con GPU NVIDIA® Tesla® en las que se ejecutan simulaciones avanzadas basadas en la aplicación de dinámica molecular AMBER,el equipo de investigación descubrió el mecanismo de resistencia del H1N1 en la mitad de tiempo y utilizando una quina parte de los recursos de servidor que habrían necesitado si hubiesen utilizado un cluster basado exclusivamente en CPU(1).

Una reciente edición de la revista Biochemistry contiene un artículo donde se detallan las conclusiones de la investigación.

El Dr. Christopher Woods, investigador jefe del equipo del Reino Unido, explica lo que ha supuesto el uso de las GPU: “El cluster (de cuatro nodos y ocho GPU) nos permitió ejecutar y repetir rápidamente un número de simulaciones complejas muy superior al que habríamos podido ejecutar en otras condiciones. Esto nos dio la posibilidad de explorar exhaustivamente todas la mutaciones de interés y trazar un mapa detallado de sus características para identificar los factores clave del mecanismo de resistencia. Un sistema comparable basado solamente en un grupo de entre 16 y 24 CPU nos habría llevado, como mínimo, el doble de tiempo. Y habría sido prácticamente imposible para el equipo monopolizar el cluster todo ese tiempo teniendo en cuenta la alta demanda de recursos de cálculo que existe en la universidad”.

Tras el estallido de la gripe A en 2009, que afectó a alrededor de 89 millones de personas en todo el mundo y mató a unas 18.300(2), investigadores de todo el mundo han luchado denodadamente por descubrir las razones por las que las mutaciones del virus anulaban los efectos de los principales medicamentos desarrollados para combatir la enfermedad. El estudio los virus mediante experimentos de laboratorio es complejo porque las reacciones suelen ser demasiado rápidas y difíciles de captar. Por otra parte, la posibilidad de simular esos sistemas utilizando la potencia de los superordenadores estaba fuera del alcance económico de muchos investigadores.

Según Sumit Gupta, director senior de la división de productos Tesla en NVIDIA, “Hasta ahora, el uso de simulaciones por ordenador para el descubrimiento de fármacos y la prevención de enfermedades ha estado muy limitado debido a la necesidad de utilizar superordenadores de gran tamaño y precio muy elevado para estudiar los sistemas biológicos. En la actualidad, un pequeño y económico servidor basado en GPU proporciona a los investigadores acceso dedicado a un sistema de altas prestaciones y de uso privado capaz de acelerar una gran variedad de descubrimientos científicos”.

A fin de que los científicos puedan conocer el potencial de las GPU para agilizar las investigaciones, NVIDIA ha puesto en marcha un programa de pruebas (GPU Test Drive) a través del cual químicos y biólogos pueden comprobar la aceleración de sus simulaciones de dinámica molecular de forma gratuita en un cluster de GPU remoto. Para obtener más información o registrarse, entre en la web de pruebas.

GPU NVIDIA Tesla
Las GPU Tesla son aceleradores computacionales basados en la plataforma de procesamiento paralelo NVIDIA CUDA®. Están diseñadas para realizar tareas de alta computación, cálculo científico y supercomputación con gran eficiencia energética y ofrecen una aceleración muy superior a la de los sistemas basados exclusivamente en la CPU para una gran variedad de aplicaciones científicas y comerciales.

Si desea obtener más información sobre las GPU NVIDIA Tesla, visite las páginas web de Tesla.Para ver información detallada sobre CUDA o descargar la última versión de la plataforma, visite la web de CUDA.En la sala de prensa de NVIDIA puede encontrar los últimos comunicados de prensa, información sobre la compañía y sus productos, así como vídeos/imágenes y otra información sobre NVIDIA. También puede seguirnos en Twitter (@NVIDIATesla).

NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) mostró al mundo las posibilidades del chip de gráficos con la invención de la GPU en 1999. Hoy, sus procesadores son la base de una gran variedad de productos que abarcan desde smart phones a superordenadores. Los procesadores NVIDIA para móviles se utilizan en teléfonos celulares y tablets, y en los sistemas de infoocio de los vehículos. Los aficionados a los juegos de PC utilizan las GPU para dar vida a mundos espectaculares. Los profesionales las utilizan para crear efectos visuales en las películas y realizar todo tipo de diseños, desde palos de golf hasta grandes aviones comerciales. Por último, los investigadores aprovechan la potencia de la GPU para impulsar el avance de la ciencia a través de sistemas de alta computación. La compañía es propietaria de más de 5000 patentes en todo el mundo, algunas de las cuales proporcionan diseños y conceptos esenciales para la informática actual. Para obtener más información, entre en www.nvidia.es.

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Algunas afirmaciones hechas en esta nota de prensa, incluidas (aunque no de forma exclusiva) las que se refieren a: las ventajas y el impacto de las GPU NVIDIA Tesla, así como las repercusiones de las patentes de la compañía en la informática moderna, son expectativas de futuro sujetas a riesgos e incertidumbres que podrían materializarse de forma distinta a lo esperado. Entre los factores que podrían provocar unos resultados distintos a los esperados se incluyen: la situación de la economía mundial, nuestra dependencia de otras empresas para fabricar, ensamblar, empaquetar y probar nuestros productos, los efectos del desarrollo tecnológico y la competencia, el desarrollo de nuevos productos o tecnologías, o la mejora de nuestros productos y tecnologías, la aceptación de nuestros productos o los de nuestros partners por parte del mercado, los posibles defectos de diseño, fabricación o software, los cambios en la demanda y las preferencias del mercado, los cambios de las interfaces y los estándares del sector, la pérdida inesperada de rendimiento de nuestros productos o tecnologías al integrarse en los sistemas y otros factores publicados de forma regular por NVIDIA en informes (como el modelo 10-Q) que se hallan en poder de la comisión del mercado de valores de Estados Unidos (Securities and Exchange Commission). Las copias de tales informes están disponibles en las páginas web de NVIDIA y pueden consultarse sin coste alguno. Las afirmaciones aquí realizadas no garantizan resultados futuros y sólo tienen vigencia a fecha de hoy. Salvo que la ley disponga lo contrario, NVIDIA no tiene obligación alguna de actualizarlas para reflejar acontecimientos o circunstancias que puedan producirse en el futuro.

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1 El equipo de investigación ejecutó 10 simulaciones sobre mutaciones del H1N1 que tardaron aproximadamente un mes en finalizar, frente a los dos meses que habrían tardado con las CPU.
2 Fuente: CDC.gov: http://www.cdc.gov/h1n1flu/estimates_2009_h1n1.htm