HitBTC生态系统中的最新项目CureCoin的生物信息学贡献者访谈

早在3月底，我们就宣布了启动COVID-19计划，该计划是为了帮助希望加入全球冠状病毒大流行斗争的项目而启动的。我们很高兴分享我们能够采访CureCoin的Josh Smith，这是我们作为该计划的一部分而整合的第一个项目，还有一位极具奉献精神的科学家和生物信息学专家正在处理该项目的核心数据。我们将发布的第一份采访将与生物信息学和数据分析师进行，由于从事这项研究的科学家受到持续的限制，受访者将保持匿名。

作为Folding @ home项目的一部分，CureCoin于2014年开始运营。 Folding @ home是由斯坦福大学（Stanford University）支持的一项计划，该计划一直在使用分布式计算机网络来整理计算能力，以研究蛋白质如何自身折叠。蛋白质错误折叠是由于突变和其他变化而在人体中随时间推移发生的过程，并导致多种退行性疾病。

由于正在进行的冠状病毒大流行已经发生的一切，Folding @ home优先考虑了与COVID-19相关的研究，以帮助更好地了解这种疾病，从而找到治疗方法。

HitBTC（H）：癌症，阿尔茨海默氏病，亨廷顿氏病和传染病之间的蛋白病有何相似之处-只有几款软件（GROMACS，OpenMM等）如何涵盖如此广泛的疾病？

贡献科学家（CS）：嗯，当然，所有疾病在菌株和突变方面可能有所不同，我们知道是基于目前患有这些疾病的个人的健康数据。在一个人达到一定年龄时，从长期来看，还有其他疾病可能导致癌症和其他传染病。不幸的是，许多疾病的原因仍是未知的，即是否有人遗传了它，或它是否是由其他疾病导致，等等。为了解释所有这些原因，是的，计算机模拟可以为我们提供某些答案，让我们开始开发治疗药物，并能相对确保它们的安全性。细胞受体和蛋白质结合是我们最感兴趣的;癌细胞能否通过受体进入并击中细胞核破坏细胞，或者通过开发阻断剂来使外来细胞失活以防止其杀死为我们健康而战的细胞，如T细胞、B细胞......（免疫细胞）。大多数药物结合被强调创建或设计阻断剂或抑制剂，以保护我们的免疫细胞[让它们正常工作]。在计算机模拟中，免疫细胞的研究是信息学的另一部分，帮助我们了解当细胞进入压力时它们的行为和分子结构。

H：与专用超级计算机相比，您如何预见使用分布式超级计算在对抗衰弱性疾病方面的巨大潜力？ （成本，时间共享期间的可用性等）

CS：嗯，是的，必须利用了解疾病所需的所有工具，并能够将其带到实验室进行实验，从而削减成本和时间，因为使用实验室设备，试剂等的维护和使用都非常昂贵。

H：Folding @ home现在被认为是世界上分布最广泛，运行速度最快的计算系统之一，速度约为1.18 exaFLOPS或2.36 x86 exaFLOPS，可以在1.5毫秒的时间内折叠几种蛋白质。这与过去的实验晶体学方法相比如何？

CS：这部分内容更适合使用“实验晶体学方法”的化学家或生物化学家。 [根据我的经验]在开发特定分子时，我们使用辐射来打破键并确定效能，我们使用了放射性Iodine-125生物测定法和类似化合物–因此，没错，拥有计算机模型可以让我们看到分子折叠并预测如何靶向那些受体更好[不需要昂贵的，早期常常不准确的化学实验]。

H：什么是蛋白质折叠动力学和分子模拟中的k-因子–用于确定授予Folding @ home上的蛋白质折叠的因子？

CS：K因子是确定Folding @ home工作单位（WU）的PPD点值的一部分。根据Folding @ home的描述，许多因素会影响WU的价值。运动学和热力学变量会导致蛋白质折叠困难，而成功模拟该分子的结构会产生科学价值。传统上，化学家会整天这样做。危险地！勇敢地对待它们，并为它们勇敢地冒险在那些研究实验室中生活！这是研究计算机模拟的最大附加值之一。 [Urey-Miller Ab从头开始的纳米反应器实验可能最清楚地表明了这一点（另见Cosmos上的Carl Sagan）。 1952年，科学家基本上试图在一个罐子中创造生命，模拟在生命出现之前在地球上发现的条件（通过许多排列）。他们能够找到一些有机化合物，但实验受到设备资金和专门实验室时间的限制。 2014年，Folding @ home能够进行相同的实验，并通过数千种排列在Folding @ home软件上虚拟运行。他们能够找到600种当今地球上从未见过的独特有机化合物–类似于我们刚刚开始发现隐藏在陨石深处的化合物。它不是我们所知道的“生命”，而是生命的基本组成部分]。

H：Folding @ home研究人员使用什么新颖的方法对蛋白质折叠的动力学进行统计分析？ AI既用于生成初始折叠模型，又用于分析蛋白质折叠生成的所有数据。为什么马尔可夫状态模型是分析蛋白质模型的首选方法？

CS：是的，在[FDA药物批准过程中]每个人都首先要考虑计算机模拟，这在当今已经很重要。马尔可夫模型提供了对特定簇的强大理解，这些簇按某些菌株，突变或任何未知的特定特征分组。 马尔可夫模型可以很好地工作，它可以从特定的mRNA，细胞类型，受体（例如离子通道）或其他提供大量数据，根据某些特征或变量将每个组分类为一个组作为标识符，从而更好地工作。根据您试图完成的任务，算法可以定制，以描述每个给定的分子。

H：由于现在可用的计算能力超过了1 exaflop（比世界上某些顶级超级计算机快），因此可以在这种水平上进行什么样的探索？您可以探索离子通道，蛋白质折叠时间尺度等吗？

CS：随着我们可以通过分布式计算获得更多的计算能力，可以以十年前几乎不可能的方式探索更多的“超复杂系统”（如离子通道）。可以理解，人类具有被研究过最多但仍是最复杂的新陈代谢和免疫系统。因此，与疾病作斗争需要大量的计算能力。 [即使具有所有可用的算力，我们距离能够完全模拟整个器官整整数十年，更不用说整个人类构造啦。]

H：COVID-19研究与2013-2016年埃博拉病毒流行情况相比如何？您能否讨论不同类型的病毒（正链和负链RNA）及其传播方式？

CS：这些疾病的传播方式和所含RNA都不相同（冠状病毒是正义单链RNA病毒，而埃博拉病毒是单链负义RNA病毒，因此它们如何在我们的细胞中绑定是不同的）。冠状病毒是一种呼吸系统疾病，只能通过在无症状患者附近呼吸相同的空气来传播，埃博拉病毒是一种出血热，仅通过与明显患病的患者的体液接触才能传播。

虽然CureCoin是我们通过主动行动整合的第一个项目，但我们希望增加更多的项目，这些项目试图在对抗病毒方面产生有意义的影响。同时，我们希望您能从访谈中获得更多信息。

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编译者/作者：HitBTC01

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