La potenza inutilizzata dai processori domestici o aziendali può essere sfruttata per gli studi in ambito sanitario. Tutto grazie al calcolo distribuito
Marissa Mayer era una matricola al primo anno di Medicina a Stanford. Dopo qualche mese passato sui libri senza troppa voglia, si accorse che l’anatomia non la appassionava abbastanza. “Fino a quel momento studiavo cose che avrei potuto approfondire anche nel Wisconsin, dove sono nata”, avrebbe ricordato poi in un’intervista. Ma lei si trovava in California, e non c’era motivo di pagare la retta di una delle università più prestigiose d’America senza imparare qualcosa di veramente nuovo.
La scelta si rivelò vincente. Mayer si iscrisse al corso di laurea in Sistemi simbolici, percorso trasversale che comprende informatica, linguistica, psicologia, comunicazione e statistica e interseca materie eterogenee, alla ricerca di quel quid che agli specialisti, semplicemente, sfugge. Pochi anni dopo nacque Google, e Mayer fu tra i primi 20 dipendenti. Nel 2012, divenne ad di Yahoo.
Una storia americana
La città di Palo Alto fu fondata da Leland Stanford, arrivato nel territorio con l’intenzione di creare un’università in memoria del figlio, morto di tifo a soli 15 anni. Pare che il magnate avesse posto una condizione per dare inizio ai lavori: quella di mettere al bando l’alcol nel nuovo abitato. I 13 saloon erano ben noti agli ubriaconi della zona e causavano non pochi problemi di salute e ordine pubblico.
Stanford ottenne le garanzie che voleva e aprì i cordoni della borsa. La città nacque vicino a un albero millenario (“el Palo Alto“) e l’ateneo in poco tempo divenne uno dei migliori d’America, attirando professori e studenti di talento. Molti anni dopo, con il boom dei microprocessori, la Silicon Valley divenne il centro del mondo dell’elettronica. E quando il centro di gravità si spostò dall’hardware al software, è facile comprendere come nell’area si siano insediate alcune delle società più innovative del pianeta. Ma non c’è solo l’informatica: tra gli edifici trovarono casa anche realtà come l’American Institute of Mathematics e il Mental Research Institute, che diede i natali a una famosa scuola di psicoterapia.
Un legame profondo con la medicina
Il legame tra l’ateneo e la medicina cominciò presto e si fece via via più solido. E dall’humus che ha dato vita a uno dei più straordinari agglomerati tecnologici della storia, non poteva non nascere innovazione anche in questo campo.
Stanford si colloca al terzo posto negli Stati Uniti per la ricerca. È stato in questo contesto straordinario che nel 2000, sotto la guida del professor Vijay Pande, ha visto la luce il progetto Folding@Home. L’idea? Chiunque può dare un contributo alla scienza semplicemente mettendo a disposizione la potenza inutilizzata del proprio personal computer. I potenti elaboratori dei centri di ricerca non erano sufficienti per le nuove sfide della biologia computazionale, così Pande ha pensato di far ricorso agli utenti della rete e sfruttare il loro contributo volontario.
Non si tratta, per la verità, di un assunto nuovo. Il calcolo distribuito nacque più di 50 anni orsono in ambiente accademico e ha trovato applicazione in diversi ambiti. Ripartendo i compiti sulla base delle singole esigenze di ricerca, si ottiene un risparmio che consente di riservare le potenze maggiori per le operazioni di particolare complessità, riducendo gli sprechi.
A cosa serve la potenza di calcolo
Ma cerchiamo di capire a cosa serve questa potenza di calcolo. Per farlo è necessario partire dalla biologia. Le proteine sono alla base della vita. Per svolgere il proprio compito, la lunga catena di amminoacidi da cui sono composte deve ripiegarsi su se stessa infinite volte in strutture tridimensionali, interagendo con l’ambiente circostante fino ad assumere una conformazione che coniughi funzionalità ed economia di spazio. Questo processo prende il nome di folding e avviene milioni di volte al giorno in tempi ridottissimi: analizzarlo, si ritiene, può essere la base per trattare patologie fino a oggi incurabili.
Se i meccanismi di correzione non funzionano e il processo non va a buon fine (come accade raramente, per la verità) la proteina deforme che si viene a creare può innescare processi patologici, tra cui molti tipi di cancro, ma anche l’Alzheimer e il Parkinson.
Strutture 3D
Ma lo studio delle strutture tridimensionali è complesso. In assenza di un modello teorico capace di spiegare il ripiegamento in maniera esauriente, gli scienziati di Stanford hanno scelto di provare a simulare la realtà con l’utilizzo di un calcolatore: vengono tentate tutte le ipotesi possibili, scartando le meno verosimili. Questo, in sintesi, quello che fa Folding@home. Il compito di ogni pc connesso alla rete diventa così quello di risolvere una parte dei calcoli (work units) in cui è stato diviso il problema oggetto di studio. C’è un tempo massimo per completare le work units: i risultati confluiscono poi nella centrale operativa, posta sotto il controllo diretto dei ricercatori, che dirige il traffico e aggrega i dati.
“Per modellare un millisecondo di folding, anche di una proteina di medie dimensioni su un MacBook Pro top di gamma, ci vorrebbe qualcosa come 500 anni”, ha spiegato Greg Bowman, che oggi dirige il team di Folding@home: “Ma con il calcolo distribuito possiamo dividere i problemi in tanti piccoli spezzoni indipendenti, da inviare a mille persone alla volta. Così, svolgendo i calcoli in parallelo, possiamo risolvere in sei mesi problemi che avrebbero richiesto 500 anni”. Per dare un’idea, si calcola che la rete messa in piedi da Pande possa contare su una potenza di 15,0 PetaFlops con una base hardware che include Playstation 3 e schede video.
Rosetta@home, disegnare proteine in 3D
Rosetta ha un approccio diverso. “Il calcolo distribuito ci consente di disegnare decine di migliaia di nuove proteine, che poi vengono inserite in geni sintetici – illustra David Baker, a capo del progetto -. Questi, a propria volta, saranno inoculati nei batteri per “programmarli” a produrre le nuove proteine in autonomia. Poi estraiamo le proteine, e stabiliamo se funzionano come ci aspettavamo quando le abbiamo disegnate. E se sono sicure”. Rosetta ha una potenza circa 55 volte minore di Folding@home: in media di 270 TeraFlops, e si affida unicamente alle Cpu.
Prestare il computer alla scienza: come fare
Partecipare al progetto richiede soprattutto la pazienza di ascoltare la ventola del pc girare più spesso del solito: un problema risolvibile con l’aiuto di un leggero sottofondo musicale. Il software si può scaricare facilmente da internet ed è pronto per essere installato.
Nel giro di cinque minuti il computer diventa operativo, con una maschera che indica i progressi ottenuti. I programmi sono impostati di default per lavorare con priorità bassa, e sfruttando solo la potenza inutilizzata dal processore. In pieno spirito americano, un sistema di punteggio tiene il conto del contributo fornito da ciascun utente, stilando una classifica di quelli più attivi. Chi vuole può stampare un certificato.
Il ruolo dell’informatica nella cura della salute sta diventando fondamentale. “La conoscenza aumentata del protein folding, il costo sempre minore dei geni sintetici e la legge di Moore sulla potenza dei microprocessori”, sostiene Baker, permetteranno passo da gigante nei prossimi anni, compreso lo sfruttamento della mappatura del genoma umano. E le applicazioni della computer science in campo sono solo agli albori.
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