A Rosetta@home a Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC) platformon futó elosztott számítási projekt. A Washingtoni Egyetem Baker Laboratóriumában futó program célja a fehérjeszerkezet-előrejelzés, valamint új fehérjemolekulák tervezése. Az ötvenötezer önkéntes számítógépeinek összekapcsolásával futó szoftver teljesítménye 2020. szeptember 19-én 487 946 GigaFLOPS. A Foldit online videójáték a crowdsourcing modelljét alkalmazva járul hozzá ezen célokhoz. A Rosetta@home-ot a proteomika (fehérjevizsgálat) mellett a malária, Alzheimer-kór és más megbetegedések kutatására is használják. A szoftverbe építendő komponensek alfatesztelése a RALPH@home projekt keretein belül zajlik.[1][2]
A többi BOINC-projekthez hasonlóan a Rosetta@home a számítógép üresjáratát használja a számítások elvégzésére; az eredményeket a központi szerverre küldi, majd ellenőrzést követően közös adatbázisba kerülnek. A felhasználók hozzájárulásaikat a program képernyővédőjén követhetik nyomon.
A projekt keretében a szerkezeti bioinformatika új eljárásait is kutatják; az eredményeket más szoftverekhez (például RosettaDock) használják fel. A rendszer két fontos komponense a CASP és CAPRI; előbbi célja a fehérjeszerkezet-előrejelzés, utóbbié pedig a fehérjék molekuláris szerkezetének vizsgálata. A teszteket kétévente futtatják le. A Rosetta@home a háromdimenziós fehérjevizsgálati rendszerek egyik legjobbja.[3] A Covid19-pandémia elleni kutatáshoz csatlakozó felhasználóknak köszönhetően a rendszer teljesítménye 2020. március 28-án meghaladta az 1,7 PetaFLOPS-ot.[4] A rendszer kutatói által 2020. szeptember 9-én közzétett dokumentáció tíz lehetséges antivirális fehérje leírását tartalmazza.[5][6] A projekt a megelőzés és a kezelés lehetséges módjainak vizsgálatában is részt vett. A Rosetta@home csapata szerint az önkéntesek hozzájárultak az Icosavax IVX-411 vakcinájának (és az antivirális fehérjék) kifejlesztéséhez, melynek első és második fázisú tesztjei 2021 júniusában kezdődtek meg.[7]
A Rosetta@home hozzájárult egy lehetséges rákellenes gyógyszer, az NL-201 kifejlesztéséhez is.[8]
A Rosetta@home szoftver és a BOINC környezet Windowson, Linuxon, macOS-en és más operációs rendszereken (például FreeBSD) is futtatható.[9] A részvételhez 500 MHz-es processzorra, 200 MB szabad tárterületre, 512 MB RAM-ra és internetkapcsolatra van szükség.[10] A kliens és a szerver közötti kommunikáció a 80-as (HTTP), a jelszó ellenőrzése pedig a 443-as (HTTPS) porton zajlik. A BOINC-kliens a helyi és távoli feladatokhoz az 1043-as és 31416-os portokat használja.[11] A távoli szerveren található feladategységeket a rendszer az önkéntesek számítógépéhez rendeli; a duplikátumok elkerülése érdekében minden feladat egyedi azonosítót kap, ez segít a fehérje energiatérképének megrajzolásában is.[12] A Rosetta@home által alkotott szerkezeti előrejelzések a legkedvezőbb (például természetes) állapotot jelző globális minimumot határozzák meg.
A grafikus felhasználói felület elsődleges komponense az adott feladat előrehaladását jelző képernyővédő, amelyen a fehérje átalakulása, valamint a szabadentalpia függvénye látható. A képernyőről a négyzetes közép eltérése is leolvasható.[13]
A többi BOINC-projekthez hasonlóan a Rosetta@home is a felhasználó számítógépének üresjáratát használja a feladatok futtatásához. Az eredetileg Fortran nyelven íródott programnak 2008. február 8-án jelent meg C++-alapú, objektumorientált verziója.[14][15] A Rosetta Commons által karbantartott forráskód a tudományos közösség számára ingyenesen, a gyógyszerészeti cégek számára pedig díjfizetés ellenében érhető el.[16]
A fehérjék háromdimenziós képét röntgenes vizsgálattal vagy mágneses magrezonanciával (NMR) tudják megállapítani. A folyamat lassú (hetekig, vagy akár hónapokig is tarthat) és drága (egy fehérje lemodellezése százezer dolláros költséggel jár). Az új szekvenciák felfedezésének üteme jóval meghaladja a szerkezetük megállapításáét: a Biotechnológiai Információk Nemzeti Központjában 7,4 millió fehérjét tartanak nyilván, azonban a fehérjeadatbankban mindössze 52 ezer háromdimenziós szerkezetet tárolnak.[17] A Rosetta@home céljai között szerepel a képalkotás gyorsabbá és olcsóbbá tétele, valamint a nehezen vizsgálható membránfehérjék (például a G-protein-kapcsolt receptorok) szerkezetének feltérképezése.[18]
A képalkotás eredményét a kétévenkénti CASP-vizsgálatban értékelik ki, melynek részeként a szerkezeti felépítést megpróbálják az aminosav-szekvenciából levezetni. A Rosetta@home csapata volt az első, amely T0281 jelű mintájával képes volt a fehérjeszerkezetet az atomi szint közeléig visszafejteni.[19] Az ab initio leképezés nehézkes, mivel a szerkezeti helyett csak a szekvenciális homológiára és a fehérje fizikai kölcsönhatásaira támaszkodhat. A Rosetta@home 2006 óta használja a CASP-ot; a 7-es verzió idején a csapat az önkéntesek által biztosított számítási kapacitásnak köszönhetően minden kategóriában az élmezőnyben volt.[20][21][22] A CAPRI projektben hasonló eredményeket értek el.[23]
2008 elején a természetben addig soha nem vizsgált módszerrel alkottak fehérjét;[24] ehhez az ötletet egy 2004-es tanulmány adta, amely a fehérjéknek a természeteshez képest fejlettebb enzimi aktivitását mutatta be.[25] A David Baker csapata által 2008-ban dokumentált módszertannak fontos szerepe lehet a gyógyszerkutatás, a kármentesítés és a zöld kémia területén is.[24]
A megbetegedésekkel kapcsolatos kutatások a David Baker által vezetett dokumentációban olvashatóak,[26] amelyek 2016 előtt a projekt fórumán jelent meg,[27] azóta pedig a hírek között teszik közzé.[14]
A Rosetta@home-mal feltérképezték az Alzheimer-kórt okozó amiloidok szerkezetét,[28][29] azonban azt nem tudni, hogy ezzel sikerülhet-e a kór kialakulását meggátolni.[30]
A RosettaDock segítségével feltérképezték a lépfene toxinjának kialakulását,[31][32][33] melynek köszönhetően fejlettebb vakcinákat sikerült előállítani.[34][35]
A Grand Challenges In Global Health kezdeményezés keretein belül[40] kutatott endonukleáz segíthet a maláriát terjesztő szúnyogok kiirtásában vagy a betegség terjesztésének megakadályozására.[41] A fehérje–DNS kapcsolatok modellezésével és befolyásolásával a Rosetta@home fontos szerepet tölt be a rák kezelésében is ígéretes génterápiában.[26][42]
A molekuláris vizsgálatok a SARS-CoV-2 tüskefehérje felépítését a laboratóriumi mérhetőség előtt hetekkel meg tudták állapítani.[43] 2020. június 26-án bejelentették, hogy a koronavírus virionjait semlegesítő fehérjét hoztak létre. Szeptember 9-én a Science magazinban tíz gátló fehérjét dokumentáltak, amelyek esetében vizsgálják a koronavírus kezelésében való használhatóságot.[5]
A Rosetta@home közreműködésével egy Covid19-vakcinát is kifejlesztettek.[5][44]
A Rosetta@home kutatói által kifejlesztett interleukin-2 receptor hatásosnak bizonyult a rák ellen.[45] A 2020 szeptemberében a The New Yorkernek adott interjújában David Baker szerint a Neoleukin kezelésének embereken való tesztelése „az év későbbi szakaszában” kezdődhet meg. 2020 decemberében bejelentették, hogy a tesztelés első fázisához szükséges engedélyeket benyújtják az amerikai gyógyszerügynökségnek (120 résztvevővel hasonló kérelmet nyújtottak be Ausztráliában). A tesztelés 2021. május 5-én kezdődött meg.[46][47]
A 2000-ben létrehozott[48] RosettaDesignnal 2002-ben sikerült létrehozni a természetben korábban nem észlelt alakú Top7 fehérjét. A szoftver segítségével elért 1,2 ångström szokatlanul pontos előrejelzést jelent.[49] A tanulmány 2002-ben jelent meg a Science folyóiratban.[50][51] A fehérjeadatbank a Top7-et 2006 októberében a hónap molekulájának választotta; a Rosetta@home logója a fehérjemagok kristálytani képéből áll.
Brian Kuhlman, a Rosetta@home csapatának egykori tagja (ma az Észak-karolinai Egyetem (Chapel Hill) docense) a RosettaDesignt online szolgáltatásként biztosítja.
A fehérjék kölcsönhatásának vizsgálatára alkalmas RosettaDockot 2002-ben, az első CAPRI-kiértékeléskor állították üzembe. A kísérlet során a streptococcus pyogenes A exotoxinja és egy T-limfocita béta láncolata, valamint a sertésekben jelenlévő alfa-amiláz és a tevefélékben megtalálható antitestek közötti kölcsönhatásokat vizsgálták. Ugyan a RosettaDockkal a lehetséges hétből csak kettő becslés volt sikeres, a CAPRI-vizsgálat 19 eredményéből ez volt a hetedik legjobb.[52]
Mivel Jeffrey Gray, a RosettaDock atyja a John Hopkins Egyetemen folytatta karrierjét, távollétében a Washingtoni Egyetem saját verziót fejlesztett;[33][53] az eltérések ellenére mindkettő jól teljesített a CAPRI-kiértékelésen.[54] Gray szoftverváltozata nem kereskedelmi célokra ingyenesen elérhető.[55]
2006 októberében a RosettaDockot a Rosetta@home-ba integrálták, ezáltal a kölcsönhatások modellezéséhez elegendő a fehérjegerinc felhasználása. Az ezt követő finomhangolás során az oldalláncos reakciókban a fehérjéket a legalacsonyabb energiaszint felvétele érdekében optimalizálták.[56] A megnövekedett számítási kapacitásnak köszönhetően a harmadik CAPRI-kiértékelés során a Rosetta@home a 63 csoportból a 6. legjobb eredményt érte el.[3][23]
A Robetta (Rosetta Beta) szerver a Baker Laboratórium által biztosított fehérjeszerkezet-előrejelző rendszer.[57] A szervert 2002 óta használják a CASP-vizsgálatokban (CASP5, 6 és 7 verziók),[58] ahol a gépi és emberi előrejelzés esetén is az átlagnál jobban szerepelt.[22][59][60] A CASP8-nál már a Rosetta@home nagy felbontású atomi finomhangoló módszerét használták;[61] korábban a Rosetta@home-énál alacsonyabb pontosságot a funkció hiányával magyarázták.[62] A CASP11-nél a rendszer a GREMLIN nevű fehérje-kölcsönhatási térképpel egészült ki.[63]
Az önkéntesek javaslatára 2008. május 9-én online videójátékot tettek közzé,[64] amelynek szeptember 25-én már több mint 59 ezer felhasználója volt.[65] A szoftverben a fehérjék szerkezetének és aminosavainak manipulációjával kell kedvezőbb változatokat létrehozni. A játékosok egyedül vagy csapatban is részt vehetnek a programban, amiért pontokat szerezhetnek.[66]
A Folding@home az egyetlen fehérjekutató szoftver, amely nem a BOINC-platformon fut.[67][68] Az Alzheimer-kórt vizsgáló[69][70] Folding@home a fehérjéket molekuláris modellekkel vizsgálja. A Folding@home-ot a Rosetta@home-mal elért eredmények ellenőrzésére is használják.[71][72] A Folding@home a Rosetta@home számítási kapacitásának közel 108-szorosát használja.[73]
2020. március 28-án a 150 országból bekapcsolódó 53 ezer felhasználó 54 800 számítógépe több mint 1,7 PetaFLOPS teljesítményt biztosított. A résztvevők hozzájárulásaikat BOINC-kreditekkel követhetik nyomon. A CASP-vizsgálathoz fehérjeszerkezetet előrejelző felhasználókat megemlítik a tudományos publikációkban, a legalacsonyabb energiaszintet előrejelző résztvevő (egyéni felhasználó vagy csoport) felkerül a projekt honlapjának „Nap előrejelzője” szakaszába, a profiljukat teljesen kitöltők közül véletlenszerűen kiválasztott résztvevőt pedig a nap felhasználójának választják.
↑ abChu Wang et al: RosettaDock in CAPRI rounds 6–12. (angolul) Proteins, LXIX. évf. 4. sz. (2007. december) 758–763. o. doi Hozzáférés: 2021. augusztus 7.
↑ abDavid Baker: Disease Related Research (angol nyelven). Rosetta@home. [2008. szeptember 23-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2021. augusztus 7.)
↑Chu Wang – Ora Schueler-Furman – David Baker: Improved side-chain modeling for protein–protein docking. (angolul) Protein Science, XIV. évf. 5. sz. (2005. május) 1328–1339. o. doi Hozzáférés: 2021. augusztus 7.
↑ abOra Schueler-Furman – Chu Wang – David Baker: Progress in protein–protein docking: Atomic resolution predictions in the CAPRI experiment using RosettaDock with an improved treatment of side-chain flexibility. (angolul) Proteins, LX. évf. 2. sz. (2005. augusztus 1.) 187–194. o. doi
↑Jeffrey J. Gray et al: Protein–protein docking predictions for the CAPRI experiment. (angolul) Proteins, LII. évf. 1. sz. (2003. július 1.) 118–122. o. doi
↑Michael D. Daily et al: CAPRI rounds 3–5 reveal promising successes and future challenges for RosettaDock. (angolul) Proteins, LX. évf. 2. sz. (2005. augusztus 1.) 181–186. o. doi
↑Raúl Méndez et al: Assessment of CAPRI predictions in rounds 3–5 shows progress in docking procedures. (angolul) Proteins, LX. évf. 2. sz. (2005. augusztus 1.) 150–169. o. doi
↑Patrick Aloy et al: Predictions without templates: New folds, secondary structure, and contacts in CASP5. (angolul) Proteins, LIII. évf. S6. sz. (2003) 436–456. o. doi
↑Michael Tress et al: Assessment of predictions submitted for the CASP6 comparative modeling category. (angolul) Proteins, LXI. évf. S7. sz. (2005) 27–45. o. doi
↑James N. D. Battey et al: Automated server predictions in CASP7. (angolul) Proteins, LXIX. évf. S8. sz. (2007) 68–82. o. doi
↑Rhiju Das et al: Structure prediction for CASP7 targets using extensive all-atom refinement with Rosetta@home. (angolul) Proteins, LXIX. évf. S8. sz. (2007) 118–128. o. doi
↑Lars Malström et al: Superfamily Assignments for the Yeast Proteome through Integration of Structure Prediction with the Gene Ontology. (angolul) PLOS Biology, (2007. március 20.) doi
Ez a szócikk részben vagy egészben a Rosetta@home című angol Wikipédia-szócikk ezen változatának fordításán alapul. Az eredeti cikk szerkesztőit annak laptörténete sorolja fel. Ez a jelzés csupán a megfogalmazás eredetét és a szerzői jogokat jelzi, nem szolgál a cikkben szereplő információk forrásmegjelöléseként.