Folding@home
作者ビジェイ・S・パンデ
開発元Pande Laboratory, ソニー, NVIDIA, ATI, Joseph Coffland, Cauldron Development[1]
初版2000年10月1日 (23年前) (2000-10-01)
最新版7.6.21 / 2020年10月23日 (3年前) (2020-10-23)[2]
対応OSMicrosoft Windows, macOS, Linux
プラットフォームIA-32, x86-64, ARM
対応言語英語
種別分散コンピューティング
ライセンスプロプライエタリ [3]
公式サイトfoldingathome.org
Folding@home（フォールディング・アット・ホーム[4]、FAH、F@hとも呼ばれる）は、タンパク質の動的なふるまいをシミュレートすることで、科学者が様々な疾患に対する新しい治療法を開発できるよう支援することを目的とした分散コンピューティングプロジェクトである。
これにはタンパク質のフォールディングやタンパク質の動きのプロセスが含まれており、ボランティアのパソコン上で実行される分子動力学シミュレーションに依存している。Folding@homeは、2000年10月1日にビジェイ・パンデ教授の指揮のもと、スタンフォード大学で発足した。2019年以降は、セントルイス・ワシントン大学医学部に拠点を置き、パンデ教授の元教え子であるグレッグ・ボーマン博士が指揮している。
このプロジェクトは、分散コンピューティングや科学研究を行うために、グラフィックス処理装置（GPU）、中央処理装置（CPU）、Raspberry PiのようなARMプロセッサを利用する。このプロジェクトでは、従来のコンピューティング手法からパラダイムシフトした統計的シミュレーション手法を採用している。クライアント・サーバモデルのネットワーク・アーキテクチャの一環として、ボランティアのマシンはそれぞれシミュレーションの一部（ワークユニット、WU）を受け取り、計算により完成させ、プロジェクトのデータベースサーバに返し、そこでユニットが全体のシミュレーションにまとめられる。ボランティアは自分の貢献度をウェブサイト「Folding@home」上で確認することができるため、参加に競争心を刺激し、長期的な貢献を促している。
Folding@homeは、世界最速の計算機システムの一つである。COVID-19パンデミックの影響でプロジェクトへの関心が高まる中、2020年3月下旬には本プロジェクトの演算能力は約1.22 E(エクサ)FLOPS(フロップス)[5][6]、2020年4月中旬には約2.43 EFLOPSを達成し[7][8][9]、世界初のエクサフロップ・コンピューティング・システムとなり、TOP500の全スーパーコンピュータの合算を上回る能力を獲得した。 研究者は、計算コストのかかるタンパク質の折りたたみに関する原子レベルのシミュレーションを、従来の数千倍の長い時間に渡って実行することが可能となった。Pande Labは、2000年10月1日の発足以来、225の科学研究論文を発表してきた[10]。このプロジェクトのシミュレーション結果は、実験の結果とよく一致している。
背景詳細は「フォールディング」を参照折り畳み前と折り畳み後のタンパク質。不安定なランダムコイル状態で始まり、本来の状態の立体配座で終わる。
タンパク質は、多くの生物学的機能に不可欠な構成要素であり、生物細胞内の事実上すべてのプロセスに関与している。 タンパク質は多くの場合、酵素として機能し、細胞のシグナル伝達、分子輸送、細胞周期の制御などの生化学反応を行っている。 構造要素として、いくつかのタンパク質は、細胞の骨格の一種である抗体として機能し、他のタンパク質は免疫システムに関与している。 タンパク質がこれらの役割を果たす前に、タンパク質は機能的な三次元構造に折りたたまれなければならない。 このプロセスは、しばしば自然発生的に行われ、アミノ酸配列内の相互作用やアミノ酸とその周囲のアミノ酸との相互作用に依存する。 タンパク質の折り畳み(フォールディング)は、タンパク質の最もエネルギー的に有利な構造、すなわち天然状態(立体配座)を見つけるための探索によって推進される。 このように、タンパク質のフォールディングを理解することは、タンパク質が何をしているのか、どのように機能しているのかを理解する上で非常に重要であり、計算生物学の聖杯と考えられてる。 フォールディングは、混雑した細胞環境の中で行われているにもかかわらず、通常はスムーズに行われている。 しかし、タンパク質の化学的性質やその他の要因により、タンパク質が誤って折り畳まれ(ミスフォールディングと呼ばれる)、誤った経路で折りたたまれてしまい、形が崩れてしまうことがある。 誤って折り畳まれたタンパク質を細胞のメカニズムで破壊したり、再フォールディングしたりしない限り、タンパク質はその後凝集し、様々な消耗性疾患を引き起こす可能性がある。 これらのプロセスを研究する実験室での実験は、範囲や原子レベルでの詳細が限られているため、科学者たちは、物理学に基づいた計算モデルを使用して実験を補完し、タンパク質のフォールディング、ミスフォールディング、凝集のより完全な全体像を提供しようとしている。
タンパク質の立体配座やコンフィギュレーション空間（英語版）(タンパク質が取り得る形状のセット)の複雑さと計算能力の限界から、全原子分子動力学シミュレーションでは研究できるタイムスケールが大幅に制限されている。 ほとんどのタンパク質は通常ミリ秒単位で折りたたまれるのに対して、2010年以前のシミュレーションではナノ秒からマイクロ秒のタイムスケールにしか到達できなかった。 タンパク質のフォールディングのシミュレーションには、汎用スーパーコンピュータが使用されてきたが、このようなシステムは本質的にコストが高く、多くの研究グループで共有されているのが一般的であった。 さらに、動力学モデルの計算は連続的に行われるため、従来の分子シミュレーションをこれらのアーキテクチャに強スケーリングすることは非常に困難といえる(問題の大きさに対して多数のプロセッサを適応することが難しくなる)。 さらに、タンパク質の折りたたみは確率的なプロセス(すなわちランダム)であり、時間の経過とともに統計的に変化する可能性があるため、折りたたみプロセスを包括的に見るために長時間のシミュレーションを行うことは計算的に困難であった。Folding@homeでは、ここで図示したようなマルコフ状態モデルを使用して、タンパク質が初期のランダムにコイル状に巻かれた状態(左)から本来の3次元構造(右)へと凝縮する際に起こりうる形状やフォールディング経路をモデル化している。
タンパク質のフォールディングは一度に起こるものではない。 その代わりに、タンパク質は、タンパク質のエネルギー地形における局所的な熱力学的自由エネルギーの最小値である様々な中間的な構造の状態で待機している間に、フォールディングに時間の大部分を費やしている(場合によっては96％近く)。 適応的サンプリング（英語版）として知られるプロセスを通じて、これらの立体配座はFolding@homeによって、一連のシミュレーション軌道の出発点として使用される。 シミュレーションがより多くの立体配座を発見すると、それらの立体配座から軌道が再開され、この周期的なプロセスからマルコフ状態モデル(MSM)が徐々に作成される。 MSMは離散時間（英語版）マスター方程式モデルであり、生体分子の構造とエネルギーランドスケープを、異なる構造とその間の短い遷移の集合として記述する。 適応サンプリングマルコフ状態モデル法は、局所的なエネルギー最小値自体の内部での計算を避けることができるため、シミュレーションの効率を大幅に向上させ、短い独立したシミュレーション軌道の統計的集約を可能にするため、分散コンピューティング(GPUGRIDを含む)に適している。 マルコフ状態モデルの構築に要する時間は、並列シミュレーションの実行回数、すなわち利用可能なプロセッサの数に反比例する。 言い換えれば、線形並列化を実現し、全体の直列計算時間を約4桁短縮することができる。 完成したMSMには、タンパク質の相空間(タンパク質がとることのできるすべての立体配座)とその間の遷移のサンプル状態が数万個含まれている場合がある。 このモデルはフォールディングイベントとフォールディング順序(すなわち経路)を示しており、研究者は後で動力学的クラスタリングを使用して、そうでなければ非常に詳細なモデルの粗視化された表現を見ることができる。 これらのMSMを用いて、タンパク質がどのようにして誤って折りたたまれるかを明らかにし、シミュレーションと実験を定量的に比較することができる。
2000年から2010年の間に、Folding@homeが研究してきたタンパク質の長さは4倍に増加し、タンパク質フォールディングシミュレーションのタイムスケールは6桁に増加した。 2002年には、Folding@homeはマルコフ状態モデルを使用して数ヶ月間で約100万CPU日分のシミュレーションを行い、2011年にはMSMの並列化を行い、合計1000万CPU時間の計算を必要とした。
