—I ricercatori della University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC) hanno ottenuto un’importante svolta nella lotta contro la diffusione del virus dell’immunodeficienza umana (HIV) utilizzando gli acceleratori GPU NVIDIA Tesla.

Come pubblicato sulla copertina dell’ultimo numero di Nature, il giornale scientifico interdisciplinare più rinomato al mondo, i ricercatori dell’UIUC, in collaborazione con i ricercatori della School of Medicine dell’Università di Pittsburgh, hanno determinato, per la prima volta, la precisa struttura chimica della “capside” dell’HIV, una membrana proteica che protegge il materiale genetico del virus, nonché fattore chiave della sua virulenza. La comprensione di questa struttura può essere decisiva per lo sviluppo di terapie antiretrovirali nuove e più efficaci per combattere un virus che si stima abbia ucciso circa 25 milioni di persone e ne abbia infettate oltre 34 milioni1.

I ricercatori dell’UIUC hanno scoperto maggiori dettagli della struttura della capside eseguendo la prima simulazione all-atom dell’HIV sul supercomputer Blue Waters. Equipaggiato con 3.000 GPU NVIDIA Tesla K20X, gli acceleratori più efficienti mai realizzati, il supercomputer Cray XK7 ha, infatti, assicurato ai ricercatori le perfomance computazionali necessarie per eseguire la più grande simulazione mai effettuata, che ha coinvolto 64 milioni di atomi.

“Sarebbe stato molto difficile svolgere una simulazione di queste dimensioni senza la potenza del supercomputer Blue Waters accelerato da GPU.”, ha affermato Klaus Schulten, professore di fisica presso l’Università dell’Illinois. “Abbiamo iniziato a utilizzare le GPU più di cinque anni fa e le GPU hanno accelerato fortemente il passo della nostra ricerca.”

Progettati per accelerare una vasta gamma di applicazioni di computing in ambito tecnico e scientifico, gli acceleratori NVIDIA GPU consentono ai ricercatori di tutto il mondo di effettuare importanti scoperte in numerosi settori, tra cui quello delle energie alternative, dell’astrofisica, dello sviluppo di farmaci, della ricerca climatica e molti altri. Se paragonati ai sistemi basati su CPU, queste soluzioni assicurano prestazioni significativamente superiori e una migliore efficienza energetica.

“Le GPU aiutano i ricercatori a “spingersi” più avanti nelle scoperte scientifiche, consentendogli di risolvere problemi articolati e arrivare a conoscere meglio sistemi più grandi e più complessi.”, ha dichiarato Sumit Gupta, general manager della Tesla Accelerated Computing Business Unit di NVIDIA. “Blue Waters e Titan, il supercomputer N. 1 per l’open science al mondo collocato presso l’Oak Ridge National Labs, sono solo due dei sistemi equipaggiati con un grande numero di GPU, che renderanno possibili numerose scoperte scientifiche di prossima generazione.”

La capside può essere determinante per disporre farmaci più efficaci
Pianificando l’inserimento di nuove GPU nel sistema Blue Waters, i ricercatori UIUC si aspettano di poter ottenere ulteriori dettagli sulla struttura e sul comportamento della capside HIV.

Lo studio della capside è diventato importante per lo sviluppo di medicine antiretrovirali, dopo la scoperta che le scimmie Rhesus hanno sviluppato immunità all’HIV attraverso una proteina che ha interrotto il funzionamento della capside.

La capside è l’involucro proteico che contiene il materiale genetico del virus. Protegge e fa transitare il materiale genetico nella cellula umana e, una volta al suo interno, fa uscire il materiale e avvia l’infezione.

Nessuna medicina per l’HIV è stata finora pensata per colpire la capside. In ogni caso, comprendendo meglio la struttura della capside, i farmacologi avranno informazioni in abbondanza per sviluppare medicine antivirali nuove e più efficaci.

GPU NVIDIA Tesla
Le GPU Tesla sono acceleratori paralleli basati sulla piattaforma di calcolo parallelo NVIDIA CUDA. Le GPU Tesla sono state espressamente progettate per la massima efficienza energetica, il calcolo ad alte prestazioni, la scienza computazionale e il super calcolo e offrono performance significativamente superiori con le applicazioni scientifiche e commerciali rispetto ai sistemi basati su sole CPU.