Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy
Sign in to follow this  
KopalniaWiedzy.pl

Najszybszy polski superkomputer, Prometheus, pomaga w poszukiwaniu leku na COVID-19

Recommended Posts

Granty obliczeniowe poświęcone badaniom nad koronawirusem SARS-CoV-2 oraz wywoływaną przez niego chorobą COVID-19 mają pierwszeństwo w kolejce dostępu do zasobów najszybszego superkomputera w Polsce – Prometheusa – i uzyskują najwyższy priorytet w uruchamianiu. Dotychczas zarejestrowane zespoły badają m.in. przeciwciała obecne w czasie zakażenia, cząsteczki wykazujące potencjalne działanie hamujące infekcję oraz możliwości rozwoju szczepionek.

Ponad 53 tysiące rdzeni obliczeniowych zespolonych w jednej maszynie oraz infrastruktura towarzysząca pozwalają na szybkie przetwarzanie dużych danych medycznych, biologicznych i chemicznych. Zarówno zasoby obliczeniowe, jak i narzędzia pozwalające z nich efektywnie korzystać są dostępne dla naukowców za pośrednictwem Infrastruktury PLGrid (rejestracja możliwa jest poprzez portal: https://portal.plgrid.pl/registration/form). Specjaliści z ACK CYFRONET AGH udzielają pełnego wsparcia przy uruchomieniu programów na zasobach Prometheusa.

Oprócz przyspieszonej procedury grantowej naukowcy prowadzący badania korzystają z priorytetu obsługi zgłoszeń helpdesk.

Część mocy obliczeniowej Prometheusa jest udostępniona w ramach partnerstwa europejskiego PRACE do przeprowadzenia pan-europejskiego hackatonu mającego na celu wypracowanie nowych rozwiązań w walce z koronawirusem. Wspierany przez wszystkie państwa europejskie hackaton dostępny jest pod adresem https://euvsvirus.org/. Do tych zasobów dostęp mają również badacze z Polski.

Cyfronet udostępnia również zasoby w ramach federacji EGI – rozproszonej infrastruktury obliczeniowej, która skupia zasoby ponad 250 jednostek z całego świata. Federacja EGI wspólnie z amerykańską organizacją Open Science Grid (OSG) połączyły siły, by wspierać projekty badawcze dotyczące COVID-19.

Dodatkowo za pośrednictwem rozwijanego przez Cyfronet portalu EOSC (European Open Science Cloud) dostępne jest stworzone na Uniwersytecie w Utrechcie narzędzie Haddock, które służy modelowaniu biomolekularnemu.

ACK CYFRONET AGH uczestniczy również w projekcie EOSC Synergy, w ramach którego udostępniono zasoby chmury obliczeniowej na rzecz walki z wirusem.

Superkomputer Prometheus służy medycynie nie od dziś ­– zainstalowane w jego zasobach specjalistyczne pakiety oprogramowania są na co dzień wykorzystywane m.in. w badaniach związanych z modelowaniem cząsteczek leków, do analiz danych z mikromacierzy DNA, identyfikacji białek i przewidywania ich roli w procesach biologicznych.

ACK CYFRONET AGH od wielu lat wspiera projekty i inicjatywy związane z rozwojem medycyny i farmacji. Wchodzi w skład konsorcjum realizującego projekt SANO, którego celem jest wprowadzenie kompletnie nowych rozwiązań diagnostycznych i terapeutycznych wynikających z wytworzenia nowych, obliczeniowych biomarkerów chorób, zindywidualizowanych względem poszczególnych pacjentów.


« powrót do artykułu

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now
Sign in to follow this  

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Osoby, które zachorowały na COVID-19 są narażone na większe ryzyko rozwoju cukrzycy, informują autorzy szeroko zakrojonych badań. Ziyad Al-Aly, główny badacz w Veteran Affairs St. Louis Healthcare System oraz epidemiolog Yan Xie z tego samego ośrodka, przeanalizowali dane medyczne dotyczące ponad 180 000 osób, które żyły co najmniej 10 miesięcy od czasu zachorowania na COVID-19. Dane te porównano z danymi dwóch grup, z których każda składała się z około 4 milionów osób. Były to osoby, które przed i po pandemii korzystały z systemu opieki zdrowotnej dla weteranów (VA), a u których nie stwierdzono COVID-19.
      Analiza wykazała, że osoby, które zachorowały na COVID-19 były narażone na o 40% wyższe ryzyko rozwoju cukrzycy w ciągu roku od postawienia diagnozy. To oznacza, że na każde 1000 badanych osób, w grupie, która zachorowała na COVID-19, cukrzycę zdiagnozowano u 13 osób więcej, niż w grupach, które nie chorowały. Niemal wszystkie przypadki zachorowań to przypadki cukrzycy typu 2.
      Ryzyko rozwoju cukrzycy było tym większe, im cięższy przebieg choroby. Osoby, które musiały być hospitalizowane były narażone na niemal 3-krotnie większe ryzyko cukrzycy, niż ci, którzy na COVID-19 nie zapadli. Al-Aly mówi, że nawet osoby, które przed zachorowaniem na COVID-19 nie były narażone na zwiększone ryzyko zapadnięcia na cukrzycę, a samą infekcję przeszły umiarkowanie, po przechorowaniu były bardziej narażone. Największe niebezpieczeństwo rozwoju cukrzycy czyhało zaś na ludzi, którzy już wcześniej byli na nią narażeni.
      Jeśli spostrzeżenia Al-Aly'ego i Yan Xie się potwierdzą, może to oznaczać, że świat czeka znaczący wzrost liczby zachorowań na cukrzycę. Trzeba bowiem pamiętać, że dotychczas COVID-19 potwierdzono u niemal pół miliarda ludzi. Jednak wcale nie musi się tak stać, zauważa Gideo Meyerowitz-Katz, specjalizujący się w cukrzycy epidemiolog z University of Wollongong w Australii.
      Uczony zauważa, że z amerykańskiego systemu opieki dla weteranów korzystają głównie starsi, biali mężczyźni, z których znaczna część ma podwyższone ciśnienie i nadwagę. Oba te czynniki zwiększają zaś ryzyko zachorowania na cukrzycę. Sam Al-Aly przyznaje, że do analizy należy podchodzić ostrożnie, gdyż część osób z grupy kontrolnej mogła w rzeczywistości chorować na COVID-19, ale choroba przebiegła łagodnie i nigdy nie została potwierdzona przez lekarza. Ponadto wzrost liczby przypadków cukrzycy może być pozorny, gdyż osoby chorujące na COVID-19 mogły po prostu zacząć częściej kontrolować swoje zdrowie i trakcie tych kontroli wykryto cukrzycę.
      W tej chwili kwestia ewentualnych zaburzeń metabolicznych pojawiających się w wyniku COVID-19 pozostaje więc nierozstrzygnięta.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Nie ma istotnej statystycznie różnicy zachorowań na COVID-19 pomiędzy tymi regionami, których nauka w szkołach odbywa się zdalnie, a tymi, gdzie odbywa się w sposób tradycyjny – wynika z badań przeprowadzonych przez naukowców z Binghamton University.
      Gdy na początku 2020 roku w USA rozpoczęła się pandemia COVID-19, w niemal wszystkich okręgach zamknięto szkoły w nadziei na spowolnienie rozprzestrzeniania się choroby. Szybko jednak okazało się, że takie rozwiązanie niesie ze sobą wiele problemów. Władze lokalne stanęły przed wyborem nauki całkowicie zdalnej, nauki w trybie stacjonarnym albo połączenia obu tych modeli.
      Naukowcy postanowili skorzystać z faktu, że lokalne władze w różnych miejscach podjęły różne decyzje i przanalizować, jak wpłynęły one na poziom zachorowań. Pod uwagę wzięto 12 tygodni nauki od początku lipca do końca września 2020 roku. To okres zanim jeszcze dostępne były szczepionki i zanim rozpowszechnił się wariant Delta. Dane z 895 okręgów szkolnych, niemal połowy okręgów szkolnych w USA, porównano z danymi z 459 hrabstw, gdzie szkoły te się znajdowały.
      Po uwzględnieniu takich czynników jak trendy zachorowań przed otwarciem szkół, obostrzenia wprowadzone w każdym ze stanów oraz poziom aktywności społeczności lokalnej, badacze doszli do wniosku, że poziom zachorowań na COVID-19 w większości okręgów, w których dzieci uczyły się stacjonarnie nie różnił się w istotny sposób od poziomu zachorowań tam, gdzie obowiązywała nauka zdalna.
      Główne argumenty za zamykaniem szkół pochodziły z wcześniejszych doświadczeń z grypą, gdzie badania wykazały, że dzieci nie zawsze wykazują objawy, ale mogą przenosić chorobę na członków rodziny, w tym na najbardziej narażoną grupę najstarszą. W większości okręgów nie znaleźliśmy dowodów, by takie zjawisko zachodziło, mówi profesor Zeynep Ertem z Binghamton University.
      W większości okręgów szkolnych w USA nie znaleźliśmy żadnego dowodu łączącego tryb nauczania z zachorowaniami na COVID-19. To sugeruje, że nie ma żadnego powodu, by zaburzać normalny tok nauki. Nawet jeśli na południu znaleźliśmy dowody na statystycznie znaczące zwiększenie przypadków zachorowań tam, gdzie obowiązywała nauka tradycyjna lub hybrydowa. Za tym wzrostem mogą stać inne czynniki, gdyż stany południowe wprowadziły mniej restrykcji w ogóle niż reszta kraju. W innych regionach nie było różnicy pomiędzy okręgami o różnych trybach nauczania, stwierdziła profesor Ertem.
      Naukowcy zauważyli natomiast, że znaczenie miał okres, kiedy szkoły otwarto. Na południu otwarto je w czasie, gdy była duża liczba zachorowań i powrót do nauki stacjonarnej wiązał się ze zwiększeniem liczby zachorowań, a wpływ na to mogła mieć też mniejsza niż gdzie indziej liczba restrykcji pandemicznych. Natomiast tam, gdzie restrykcji było więcej i szkoły otwarto w czasie, gdy liczba zachorowań była niska, nie doprowadziło to do zauważalnego zwiększenia liczby zachorowań.
      Szczegóły badań zostały opublikowane na łamach Nature Medicine.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Połączenie łagodnej infekcji i szczepionki wydaje się najbardziej efektywnym czynnikiem chroniącym przed COVID-19, informują naukowcy z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Los Angeles (UCLA). Główny wniosek z naszych badań jest taki, że jeśli ktoś zachorował na COVID, a następnie został zaszczepiony, to nie tylko znacząco zwiększa się u niego liczba przeciwciał, ale rośnie ich jakość. To zaś zwiększa szanse, że przeciwciała te poradzą sobie z kolejnymi odmianami koronawirusa, mówi profesor Otto Yang z wydziałul chorób zakaźnych, mikrobiologii, immunologii i genetyki molekularnej.
      Wydaje się, że kolejne wystawienia układu odpornościowego na kontakt z białkiem kolca (białkiem S) pozwala układowi odpornościowemu na udoskonalanie przeciwciał u osoby, która chorowała na COVID-19. Uczony dodaje, że nie jest pewne, czy takie same korzyści odnoszą osoby, które przyjmują kolejne dawki szczepionki, ale nie chorowały.
      Grupa Yanga porównała przeciwciała 15 osób, które były zaszczepione, ale nie zetknęły się wcześniej z wirusem SARS-CoV-2 z przeciwciałami 10 osób, które nie były jeszcze zaszczepione, ale niedawno zaraziły się koronawirusem. Kilkanaście miesięcy później 10 wspomnianych osób z drugiej grupy było w pełni zaszczepionych i naukowcy ponownie zbadali ich przeciwciała.
      Uczeni sprawdzili, jak przeciwciała reagują na białko S różnych mutacji wirusa. Odkryli, że zarówno w przypadku osób zaszczepionych, które nie chorowały oraz tych, które chorowały, ale nie były szczepione, możliwości zwalczania wirusa przez przeciwciała spadały w podobnym stopniu gdy pojawiła się nowa mutacja. Jednak gdy osoby, które wcześniej chorowały na COVID-19, były rok po chorobie już w pełni zaszczepione, ich przeciwciała były zdolne do rozpoznania wszystkich mutacji koronawirusa, na których je testowano.
      Nie można wykluczyć, że odporność SARS-CoV-2 na działanie przeciwciał może zostać przełamana poprzez ich dalsze dojrzewanie w wyniki powtarzanej wskutek szczepienia ekspozycji na antygen, nawet jeśli sama szczepionka nie jest skierowana przeciwko danemu wariantowi, stwierdzają naukowcy. Przypuszczają oni, że kolejne szczepienia mogą działać podobnie jak szczepienia po przechorowaniu, jednak jest to tylko przypuszczenie, które wymagają weryfikacji.
      Ze szczegółami badań można zapoznać się w artykule Previous Infection Combined with Vaccination Produces Neutralizing Antibodies with Potency against SARS-CoV-2 Variants.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Niedawno zidentyfikowany wariant Omikron koronawirusa SARS-CoV-2 wywołał spore poruszenie wśród ekspertów. Tym, czego najbardziej obawiają się specjaliści, jest duża liczba zmian w tym wariancie. Zawiera on bowiem ponad 30 mutacji w białku S. Tym, które umożliwia wirusowi infekowanie komórek naszego organizmu.
      Na razie nie wiemy, czy Omikron jest bardziej zaraźliwy, czy powodowana nim choroba przebiega w inny sposób niż w przypadku wcześniejszych wariantów i czy obecnie dostępne szczepionki są równie skuteczne w jego przypadku. W RPA ukazały się właśnie wstępne wyniki badań sugerujących, że Omikron może z trzykrotnie większym prawdopodobieństwem może ponownie infekować ludzi. Wyniki tych badań nie zostały jeszcze opublikowane w recenzowanym czasopiśmie.
      Wydaje się, że Omikron pojawił się bardzo szybko, a specjaliści próbują zrozumieć, jak doszło do pojawienia się tak wielu mutacji w tak krótkim czasie.
      Jedną z możliwych dróg pojawienia się tak mocno zmutowanego wariantu jest jego wcześniejsze krążenie w izolowanej populacji, w której miał więcej możliwości zmiany niż w populacji ogólnej. Później mógł się rozprzestrzenić po poza tę populację. Alternatywnym wyjaśnieniem jest pojawienie się wielu mutacji u pojedynczej osoby. Taki scenariusz jest możliwy w przypadku osoby o osłabionym układzie odpornościowym, na przykład u nosiciela wirus HIV. RPA, gdzie po raz pierwszy odkryto wariant Omikron, ma największą na świecie populację nosicieli HIV. Mimo, że w międzyczasie zidentyfikowali starsze przypadki Omikrona w USA i Europie, scenariusza o dużej liczbie mutacji u pojedynczej osoby nie można wykluczyć.
      Masz układ odpornościowy składa się m.in. z komórek CD4+, które stymulują inne limfocyty T do ataku. U osób ze zdrowym układem odpornościowym limfocyty T niszczą komórki zarażone wirusem. Jednak u osób z osłabionym układem odpornościowym liczba komórek CD4+ T jest niewielka. Dlatego też może u nich dojść do długotrwałej infekcji. W trakcie jej trwania organizm nie jest jednak całkowicie bezbronny. Wytwarza on bowiem limfocyty B. Rozpoczyna się wyścig zbrojeń pomiędzy wirusem a układem odpornościowym. Atak ze strony limfocytów B jest na tyle słaby, że nie jest w stanie oczyścić organizmu z wirusa, jednak wywiera presję ewolucyjną na wirusa, który zaczyna mutować, by uniknąć ataku.
      Wiemy, że taki scenariusz jest możliwy, gdyż już przed kilkoma miesiącami w RPA opisano przypadek nosicielki wirusa HIV, która przez ponad pół roku była zarażona SARS-CoV-2. W tym czasie wirus w jej organizmie uległ licznym mutacjom, a część z nich pojawiła się w białku S.
      Jeszcze inną możliwą drogą nabycia tak wielu mutacji w krótkim czasie jest pojawienie się ich wśród zwierząt. Wiele dowodów wskazuje na to, że SARS-CoV-2 pochodzi od nietoperzy, znamy też przykłady przechodzenia tego wirusa z ludzi na zwierzęta. Nie można więc wykluczyć, że jakieś zwierzęta zaraziły się od ludzi SARS-CoV-2, w ich organizmach wirus zetknął się z zupełnie innym środowiskiem, inną presją ze strony układu odpornościowego, nabył wielu mutacji i ponownie zaraził człowieka. Jednak, jak podkreśla Gonzalo Bello z Instytutu Oswaldo Cruza w Rio de Janeiro, który badał brazylijską odmianę Gamma, taka droga nabycia dużej liczby mutacji to obecnie wyłącznie spekulacja.
      Dobre zrozumienie historii i ewolucji wariantu Omikron będzie wymagało zidentyfikowania pierwszego pacjenta lub społeczności, w której się pojawił. To jednak będzie bardzo trudne, gdyż wychwytujemy jedynie niewielką część zarażonych ludzi. Jednak im więcej przypadków Omikrona zostanie znalezionych, a ich genomy zsekwencjonowane, tym większe prawdopodobieństwo, że uda się określić obszar i czas, w którym po raz pierwszy się pojawił.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Badania przeprowadzone na Wydziale Inżynierii University of Cambridge wykazały, że zalecenie zachowania 2-metrowego odstępu w czasach pandemii COVID-19 zostało wybrane na zasadzie oceny kontinuum ryzyka, a nie na podstawie konkretnych wyników badań. Okazuje się bowiem, że rozkład prawdopodobieństwa zarażenia w zależności od odległości jest wysoce przypadkowy.
      Inżynierowie z Cambridge przeprowadzili modelowanie komputerowe, by zbadać rozprzestrzenianie się kropli w czasie, gdy ludzie kaszą. Zauważyli, że jeśli osoba zarażona SARS-CoV-2 nie nosi maseczki i kichnie, to może zarazić inną osobę nawet wówczas, gdy znajduje się ona na otwartej przestrzeni w odległości 2 metrów od kichającego. Naukowcy stwierdzili również, że istnieją duże różnice w skutkach kichania, a bezpieczny dystans pomiędzy osobami można ustalić na od 1 do ponad 3 metrów, w zależności od tego, jak duże ryzyko są w stanie zaakceptować instytucje odpowiedzialne za zdrowie publiczne.
      Badania, z którymi możemy zapoznać się na łamach pisma Physics of Fluids wskazują, że samo utrzymywanie dystansu nie wystarczy, by zahamować pandemię. Konieczne są szczepienia, wietrzenie pomieszczeń oraz noszenie masek.
      Mimo początkowego nacisku na dezynfekcję rąk i powierzchni wiadomo, że wirus przenosi się drogą kropelkową. Osoba chora może zarażać kaszląc, mówiąc czy nawet oddychając. Pamiętam, jak w 2020 roku dużo mówiono o tym, że wirus przenosi się za pośrednictwem klamek. Pomyślałem wówczas, że jeśli to prawda, to wirus musi opuszczać organizm chorej osoby i rozprzestrzeniać się zgodnie z zasadami mechaniki płynów, mówi główny autor badań, specjalista od mechaniki płynów profesor Epaminondas Mastorakos. Przez wiele ostatnich miesięcy opracowywał on wraz z zespołem różne modele rozprzestrzeniania się SARS-CoV-2.
      Częścią badań nad rozprzestrzenianiem się wirusa zajmuje się wirusologia. Mówi nam ona jak wiele wirusów jest w organizmie i ile wirionów rozsiewamy, mówiąc czy kaszląc. Ale część tych badań to obszar mechaniki płynów, dzięki której wiemy, co dzieje się z kropelkami płynu opuszczającego nasz organizm. Jako specjaliści od mechaniki płynów, chcieliśmy połączyć dane wirusologiczne osoby zakażającej, z danymi wirusologicznymi osoby zakażanej. To pozwala na ocenę ryzyka, dodaje doktor Shrey Trivedi.
      Naukowcy przeprowadzili więc całą serię symulacji. Szacowali np. co się dzieje, gdy organizm osoby zarażonej opuści tysiąc kropli, jak wiele z nich dotrze do osoby znajdującej się w tym samym pomieszczeniu, jak duże będą to krople, a wszystko było rozpatrywane z uwzględnieniem funkcji czasu i przestrzeni.
      Uczeni zauważyli, że w odległości 2 metrów nie dochodzi do znacznego spadku liczby kropli, zatem ryzyko zarażenia nie zmniejsza się znacząco. Gdy osoba chora kaszle i nie ma maseczki, większość dużych kropli opada na pobliskie powierzchnie. Jednak mniejsze krople pozostają zawieszone w powietrzu i szybko oraz łatwo rozprzestrzeniają się na odległość większą niż 2 metry, a ze względu na turbulencje powietrza każde kaszlnięcie charakteryzuje się odmiennym wzorcem rozprzestrzeniania się kropli. Nawet jeśli za każdym razem gdy kaszlę, wysyłam w powietrze taką samą liczbę kropli, to ze względu na zmiany prędkości, temperatury i wilgotności liczba kropli, która dotrze do osoby oddalonej ode mnie o 2 metry, za każdym razem będzie inna, wyjaśnia Mastorakos.
      Naukowcy podkreślają, że zasada 2 metrów to jedynie łatwy do zapamiętania przekaz, a nie gwarancja bezpieczeństwa.
       


      « powrót do artykułu
  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×
×
  • Create New...