Folding@home（FAHまたはF@h）は、タンパク質の動態をシミュレーションすることで、様々な疾患に対する新たな治療法の開発を支援することを目的とした分散コンピューティング・プロジェクトです。これにはタンパク質の折り畳み過程やタンパク質の動きが含まれ、ボランティアのパソコン上で実行されるシミュレーションに依存しています。[5] Folding@homeは現在ペンシルベニア大学を拠点とし、ヴィジェイ・パンデの元教え子であるグレッグ・ボウマンが主導しています。[6]

このプロジェクトでは、分散コンピューティングと科学研究のために、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）、中央処理装置（CPU）、そしてRaspberry Piに搭載されているようなARMプロセッサを活用しています。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シミュレーション手法を採用しています。 [7]クライアント・サーバーモデル・ネットワーク・アーキテクチャの一部として、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）を受け取り、それを完了した後、プロジェクトのデータベース・サーバーに返却します。そこでユニットは全体的なシミュレーションにコンパイルされます。ボランティアはFolding@homeのウェブサイトで自分の貢献を追跡することができ、ボランティアの参加を競争的にし、長期的な関与を促進しています。

Folding@homeは世界最速のコンピューティングシステムの一つです。COVID -19パンデミックの結果、プロジェクトへの関心が高まり、[8]システムは2020年3月下旬までに約1.22エクサフロップスの速度を達成し、2020年4月12日には2.43エクサフロップスに達し、[9]世界初のエクサフロップスコンピューティングシステムとなりました。大規模コンピューティングネットワークから得られるこのレベルのパフォーマンスにより、研究者は計算コストの高い原子レベルのタンパク質折り畳みシミュレーションを、従来の数千倍も長く実行できるようになりました。2000年10月1日の立ち上げ以来、Folding@homeは226件の科学研究論文の作成に関わっています。[10]プロジェクトのシミュレーションの結果は実験とよく一致しています。[11] [12] [13]

背景

折り畳み前後のタンパク質。不安定なランダムコイル状態から始まり、最終的に天然状態の立体構造に戻ります。

タンパク質は多くの生物学的機能に必須の構成要素であり、生物細胞内のほぼすべてのプロセスに関与している。タンパク質はしばしば酵素として働き、細胞シグナル伝達、分子輸送、細胞調節などの生化学反応を実行する。構造要素として、一部のタンパク質は細胞の一種の骨格として、また抗体として機能し、他のタンパク質は免疫システムに参加している。タンパク質がこれらの役割を担う前に、機能的な三次元構造に折り畳まれなければならない。このプロセスはしばしば自発的に起こり、アミノ酸配列内の相互作用およびアミノ酸とその周囲の相互作用に依存する。タンパク質の折り畳みは、タンパク質の最もエネルギー的に好ましい立体配座、すなわち天然の状態を見つけるための探索によって推進される。したがって、タンパク質の折り畳みを理解することは、タンパク質が何をし、どのように機能するかを理解するために重要であり、計算生物学の聖杯と考えられている。[14] [15]折り畳みは混雑した細胞環境内で起こるにもかかわらず、通常はスムーズに進行する。しかし、タンパク質の化学的性質やその他の要因により、タンパク質はミスフォールド、つまり誤った経路で折り畳まれ、最終的に変形してしまうことがあります。細胞メカニズムがミスフォールドしたタンパク質を破壊または再折り畳みできない限り、タンパク質は凝集し、様々な衰弱性疾患を引き起こす可能性があります。[16]これらのプロセスを研究する実験室実験は、範囲と原子レベルの詳細な情報に限界があるため、科学者は物理学に基づく計算モデルを用いて実験を補完し、タンパク質の折り畳み、ミスフォールディング、凝集のより完全な理解を目指しています。[17] [18]

タンパク質の立体配座や配置空間（タンパク質が取り得る形状の集合）の複雑さと計算能力の限界により、全原子分子動力学シミュレーションで研究できる時間スケールは著しく制限されてきた。ほとんどのタンパク質は通常、ミリ秒オーダーで折り畳まれるが[17] [19]、2010年以前は、シミュレーションはナノ秒からマイクロ秒の時間スケールにしか達することができなかった[11] 。汎用スーパーコンピュータはタンパク質の折り畳みをシミュレーションするために使用されてきたが、そのようなシステムは本質的に高価であり、通常は多くの研究グループで共有されている。さらに、運動モデルにおける計算は逐次的に行われるため、従来の分子シミュレーションをこれらの構造にストロングスケーリングすることは非常に困難である[20] [21] 。さらに、タンパク質の折り畳みは確率的プロセス（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、折り畳みプロセスの包括的な見解を得るために長時間のシミュレーションを使用することは計算的に困難である[22] [23] 。

Folding@home は、ここで図示されている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コイル状態 (左) から本来の 3D 構造 (右) に凝縮されるときにとり得る形状と折り畳み経路をモデル化します。

タンパク質の折り畳みは 1 段階では起こりません。[16]代わりに、タンパク質は折り畳み時間のほとんど、場合によってはほぼ 96% を、さまざまな中間コンフォメーション状態で待機することに費やします。各中間コンフォメーション状態は、 タンパク質のエネルギー ランドスケープ内の局所的な熱力学的自由エネルギー最小値です。適応サンプリングと呼ばれるプロセスを通じて、これらのコンフォメーションは、一連のシミュレーション トラジェクトリの開始点として Folding@home によって使用されます。シミュレーションでさらに多くのコンフォメーションが発見されると、トラジェクトリはそこから再開され、この循環プロセスからマルコフ状態モデル(MSM) が徐々に作成されます。MSM は、生体分子のコンフォメーションとエネルギー ランドスケープを一連の異なる構造とそれらの間の短い遷移として記述する離散時間マスター方程式モデルです。適応サンプリング マルコフ状態モデル法は、局所エネルギー最小値自体の内部での計算を回避するため、シミュレーションの効率を大幅に向上させます。また、短い独立したシミュレーション トラジェクトリ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) に適しています。[25]マルコフ状態モデルの構築にかかる時間は、実行される並列シミュレーションの数、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、線形並列化が達成され、全体的な逐次計算時間が約4桁短縮される。完成したMSMには、タンパク質の相空間（タンパク質が取り得るすべてのコンフォメーション）からの数万のサンプル状態と、それらの間の遷移が含まれることがある。このモデルはフォールディングイベントと経路（すなわちルート）を示しており、研究者は後にキネティッククラスタリングを用いて、本来は非常に詳細なモデルの粗粒度表現を見ることができる。研究者はこれらのMSMを用いて、タンパク質がどのようにミスフォールドするかを明らかにし、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。[7] [22] [26]

2000年から2010年の間に、Folding@homeが研究し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時間スケールは6桁増加しました。[27] 2002年に、Folding@homeはマルコフ状態モデルを使用して、数か月にわたって約100万CPU日のシミュレーションを完了しました。 [13]また、2011年には、MSMを使用して、合計1000万CPU時間の計算を必要とする別のシミュレーションを並列化しました。[28] 2010年1月、Folding@homeはMSMを使用して、ゆっくりとフォールディングする32残基のNTL9タンパク質のダイナミクスを1.52ミリ秒までシミュレートしました。これは、実験によるフォールディング速度の予測と一致する時間スケールですが、以前に達成された時間よりも1000倍長いものです。モデルは、それぞれが2桁短い多数の個別の軌跡で構成され、タンパク質のエネルギーランドスケープに関する前例のないレベルの詳細を提供しました。[7] [11] [29] 2010年、Folding@homeの研究者であるグレゴリー・ボウマンは、オープンソースのMSMBuilderソフトウェアの開発と理論と実験の定量的な一致の達成により、アメリカ化学会からトーマス・クーン・パラダイムシフト賞を受賞しました。 [30] [31]パンデは、その研究により、「タンパク質とRNAのフォールディングに関する主要な理論モデルを作成するための、場を定義する計算手法と場を変える計算手法の開発」により、2012年のマイケル・アンド・ケイト・バラニー若手研究者賞を受賞しました。 [32]また、パンデのシミュレーション結果は、「アンサンブルと単一分子の両方の測定の意味の再検討を促し、シミュレーション手法への先駆的な貢献となった」として、2006年のアーヴィング・シーガル若手研究者賞を受賞しました。[33]

生物医学研究における応用例

タンパク質のミスフォールディングは、アルツハイマー病、ガン、クロイツフェルト・ヤコブ病、嚢胞性線維症、ハンチントン病、鎌状赤血球貧血、および2型糖尿病など、さまざまな疾患の原因となる可能性がある。[16] [34] [35] HIVやインフルエンザなどのウイルスによる細胞感染も、細胞膜上のフォールディングイベントを伴う。[36]タンパク質のミスフォールディングがよりよく理解されると、タンパク質のフォールディングを制御する細胞の自然な能力を増強する治療法が開発される可能性がある。そのような治療法には、特定のタンパク質の生成を変えたり、ミスフォールドしたタンパク質を破壊したり、フォールディングプロセスを助けたりする設計された分子の使用が含まれる。[37]計算分子モデリングと実験分析の組み合わせは、分子医学の未来と治療薬の合理的な設計を根本的に形作る可能性があり、[18]例えば、新薬発見の迅速化とコストの削減などである。[38] Folding@homeの最初の5年間の目標は、折り畳みの理解を深めることでしたが、現在の目標は、誤った折り畳みとそれに関連する疾患、特にアルツハイマー病を理解することです。[39]

Folding@homeで実行されるシミュレーションは、実験室実験と組み合わせて使用​​されますが[22]、研究者はそれらを使用して、in vitroでのフォールディングが天然の細胞環境でのフォールディングとどのように異なるかを研究することができます。これは、実験では観察が難しいフォールディング、ミスフォールディング、およびそれらの疾患との関連性の側面を研究する上で有利です。例えば、2011年には、Folding@homeはリボソーム出口トンネル内でのタンパク質フォールディングをシミュレートし、自然の閉じ込めと密集がフォールディングプロセスにどのように影響するかを科学者がより深く理解できるようにしました[40] [41] 。さらに、科学者は通常、化学変性剤を用いてタンパク質を安定した天然状態からアンフォールディングします。変性剤がタンパク質の再フォールディングにどのように影響するかは一般的には分かっておらず、これらの変性状態にフォールディング挙動に影響を与える可能性のある残留構造が含まれているかどうかを実験的に判断することは困難です。2010年には、Folding@homeはGPUを使用してProtein Lのアンフォールディング状態をシミュレートし、実験結果と強く一致する崩壊速度を予測しました[42] 。

このプロジェクトの大規模なデータセットは、他の研究者がリクエストに応じて自由に使用でき、一部はFolding@homeのウェブサイトからアクセスできます。[43] [44] Pande研究室は、Blue Geneスーパーコンピュータなどの他の分子動力学システムと連携しており、[45] Folding@homeの主要ソフトウェアを他の研究者と共有しているため、Folding@homeに役立ったアルゴリズムが他の科学分野にも役立つ可能性があります。[43] 2011年に、彼らはオープンソースのCopernicusソフトウェアをリリースしました。これは、Folding@homeのMSMおよびその他の並列化手法に基づいており、大規模なコンピュータクラスターまたはスーパーコンピュータでの分子シミュレーションの効率とスケーリングを向上させることを目的としています。[46] [47] Folding@homeからのすべての科学的発見の要約は、出版後にFolding@homeのウェブサイトに掲載されます。[48]

アルツハイマー病

アルツハイマー病は、脳内のアミロイドβタンパク質断片の凝集に関連しています（右）。研究者たちは、この凝集プロセスをFolding@homeを用いてシミュレートし、アルツハイマー病の原因をより深く理解しようとしています。

アルツハイマー病は、高齢者に最も多く発症し、認知症全体の半数以上を占める不治の神経変性疾患です。正確な原因は不明ですが、タンパク質のミスフォールディングに起因する疾患であると考えられています。アルツハイマー病は、アミロイドβ（Aβ）ペプチドの毒性凝集体と関連しており、Aβのミスフォールディングによって他のAβペプチドと凝集します。これらのAβ凝集体は、その後、著しく大きな老人斑へと成長し、アルツハイマー病の病理学的マーカーとなります。[49] [50] [51]これらの凝集体の不均一な性質のため、X線結晶構造解析や核磁気共鳴（NMR）などの実験的手法では、その構造を明らかにすることが困難でした。さらに、Aβ凝集体の原子シミュレーションは、そのサイズと複雑さのために、計算量が非常に多く要求されます。[52] [53]

ナエムとファジリは文献レビュー記事の中で、Aβの凝集を防ぐことはアルツハイマー病の治療薬開発の有望な方法であると述べています。 [54] 2008年、Folding@homeは数十秒単位の時間スケールでAβ凝集のダイナミクスを原子レベルで詳細にシミュレートしました。以前の研究では、約10マイクロ秒しかシミュレートできませんでした。Folding@homeは、以前よりも6桁も長い時間にわたってAβの折り畳みをシミュレートすることができました。研究者たちはこの研究結果を用いて、構造内の分子相互作用の主要な原因であるβヘアピンを特定しました。 [55]この研究は、パンデ研究室が将来の凝集研究や、凝集プロセスを安定化させる可能性のある小さなペプチドを見つけるためのさらなる研究に向けて準備するのに役立ちました。[52]

2008年12月、Folding@homeはAβ凝集体の毒性を阻害すると思われるいくつかの小さな薬物候補を発見しました。[56] 2010年に、タンパク質折り畳み機構センターと密接に協力して、これらの薬物候補を生物組織でテストし始めました。[35] 2011年に、Folding@homeは凝集体形成を安定化させると思われるAβのいくつかの変異のシミュレーションを完了しました。これは、病気の治療薬の開発に役立ち、Aβオリゴマーの実験的核磁気共鳴分光法の研究に大きく役立つ可能性があります。[53] [57] その年の後半、Folding@homeはさまざまなAβフラグメントのシミュレーションを開始し、さまざまな天然酵素がAβの構造と折り畳みにどのように影響するかを調べました。[58] [59]

ハンチントン病

ハンチントン病は、タンパク質のミスフォールディングと凝集に関連する神経変性遺伝性疾患です。ハンチンチンタンパク質のN末端におけるグルタミンアミノ酸の過剰な反復が凝集を引き起こし、その挙動は完全には解明されていませんが、ハンチントン病に伴う認知機能低下につながります。[60]他の凝集体と同様に、ハンチントン病の構造を実験的に決定することは困難です。[61]科学者たちはFolding@homeを用いてハンチンチンタンパク質凝集体の構造を研究し、その形成過程を予測することで、凝集体形成を阻止するための合理的な医薬品設計手法の開発に役立てています。 [35]ハンチンチンタンパク質のN17断片はこの凝集を促進しますが、いくつかのメカニズムが提唱されているものの、このプロセスにおけるその正確な役割はほとんど解明されていません。[62] Folding@homeは、この断片や他の断片のシミュレーションを行い、疾患における役割を明らかにしてきました。[63] 2008年以降、アルツハイマー病を対象とした同社の医薬品設計手法がハンチントン病にも適用されています。[35]

癌

知られている癌の半数以上は、p53の変異に関連している。 p53はあらゆる細胞に存在し、細胞周期を制御し、 DNAが損傷した場合に細胞死の信号を送る腫瘍抑制タンパク質である。 p53 の特定の変異はこれらの機能を阻害し、異常な細胞が抑制されずに成長し続け、腫瘍を発症させる。これらの変異を分析することで、p53 関連癌の根本原因を解明できる。[64 ] 2004 年に、Folding@home は、水の全原子シミュレーションでp53タンパク質二量体のリフォールディングに関する初の分子動力学研究を実施した。シミュレーションの結果は実験観察と一致し、これまで得られなかった二量体のリフォールディングに関する知見が得られた。 [65]これは、分散コンピューティング プロジェクトから出版された癌に関する初の査読付き論文であった。 [66 ]この方法は、癌を促進する変異を特定することにかなり成功し、他の方法では実験的に測定できなかった特定の変異の影響を決定しました。[67]

Folding@homeはタンパク質シャペロン[35] の研究にも利用されている。熱ショックタンパク質は細胞内の混雑した化学的ストレスの多い環境で他のタンパク質の折り畳みを助けることで細胞の生存に重要な役割を果たす。急速に増殖する癌細胞は特定のシャペロンに依存しており、いくつかのシャペロンは化学療法抵抗性において重要な役割を果たしている。これらの特定のシャペロンに対する阻害は、効率的な化学療法薬の作用機序の可能性や癌の蔓延抑制の可能性として見られている。[68] Pande研究室はFolding@homeを利用し、タンパク質折り畳み機構センターと緊密に協力して、癌細胞に関与するシャペロンを阻害する薬剤を見つけたいと考えている。[69]研究者らはFolding@homeを利用して、酵素Srcキナーゼや、癌を含む多くの疾患に関与している可能性がある大きなタンパク質であるエングレイルド ホメオドメインの一部など、癌に関連する他の分子も研究している。[70] [71] 2011年、Folding@homeは、癌細胞の表面受容体に結合して画像スキャンで癌を識別できる小さなノッチンタンパク質EETIの動態のシミュレーションを開始しました。 [72] [73]

インターロイキン2 （IL-2）は、免疫系のT細胞が病原体や腫瘍を攻撃するのを助けるタンパク質です。しかし、肺水腫などの深刻な副作用があるため、がん治療への使用は制限されています。IL-2はT細胞とは異なる方法で肺細胞に結合するため、IL-2の研究では、これらの結合メカニズムの違いを理解することが求められます。2012年、Folding@homeは、免疫系における役割が300倍も効果的でありながら副作用が少ないIL-2の変異体の発見を支援しました。実験では、この変異体は腫瘍の増殖阻害において天然のIL-2を大幅に上回る効果を示しました。製薬会社はこの変異分子に興味を示しており、国立衛生研究所は治療薬としての開発を加速させるため、様々な腫瘍モデルで試験を行っています。[74] [75]

骨形成不全症

骨形成不全症は脆性骨疾患として知られ、致命的となる可能性のある不治の遺伝性骨疾患です。この疾患を持つ人は機能的な結合骨組織を作ることができません。これは通常、様々な構造的役割を果たし、哺乳類で最も豊富なタンパク質であるI型コラーゲンの変異が原因です。[ 76]この変異はコラーゲンの三重らせん構造に変形を引き起こし、これが自然に破壊されなければ、異常で脆弱な骨組織につながります。[78] 2005年、Folding@homeは従来のシミュレーション手法を改良した新しい量子力学的手法をテストしました。この手法は将来のコラーゲンの計算研究に役立つ可能性があります。 [79]研究者はコラーゲンの折り畳みと折り畳みミスの研究にFolding@homeを使用していますが、アルツハイマー病やハンチントン病の研究と比較すると、その関心はパイロットプロジェクトにとどまっています。[35]

ウイルス

Folding@homeは、インフルエンザやHIVなどのウイルスが生物細胞を認識して侵入するのを防ぐ研究を支援しています。[35] 2011年に、Folding@homeはHIVの主要成分である酵素RNase Hの動態のシミュレーションを開始し、それを不活性化する薬の設計を試みています。[80] Folding@homeは、ウイルス感染と幅広い生物学的機能に不可欠なイベントである膜融合の研究にも使用されています。この融合は、ウイルス融合タンパク質の構造変化とタンパク質ドッキングを伴いますが、[36]融合の背後にある正確な分子メカニズムはほとんどわかっていません。[81]融合イベントは、数百マイクロ秒間相互作用する50万以上の原子で構成される場合があります。この複雑さにより、一般的なコンピューターシミュレーションは数十ナノ秒で約1万個の原子に制限されます。これは、数桁の違いです。[55]膜融合のメカニズムを予測するモデルの開発は、抗ウイルス薬でプロセスをどのようにターゲットにするかについての科学的理解に役立ちます。[82] 2006年に科学者たちはマルコフ状態モデルとFolding@homeネットワークを適用して、融合の2つの経路を発見し、その他のメカニズムに関する洞察を得ました。[55]

Folding@homeによる小胞と呼ばれる小さな細胞の詳細なシミュレーションに続いて、2007年にパンデ研究室は融合中の構造変化のトポロジーを測定する新しい計算方法を導入した。 [83] 2009年に、研究者らはFolding@homeを使用して、インフルエンザヘマグルチニンの変異を研究した。ヘマグルチニンはウイルスを宿主細胞に付着させ、ウイルスの侵入を助けるタンパク質である。ヘマグルチニンの変異は、タンパク質が宿主の細胞表面受容体分子に結合する程度に影響を与え、それがウイルス株の宿主生物に対する感染性を決定する。ヘマグルチニン変異の影響に関する知識は、抗ウイルス薬の開発に役立つ。[84] [85] 2012年現在、Folding@homeはヘマグルチニンの折り畳みと相互作用のシミュレーションを継続しており、バージニア大学での実験研究を補完している。[35] [86]

2020年3月、Folding@homeは、新型コロナウイルス感染症の治療法の発見とパンデミックに関する理解を深める世界中の研究者を支援するプログラムを開始しました。最初の一連のプロジェクトでは、SARS-CoV-2ウイルスおよび関連するSARS-CoVウイルス由来の、潜在的に薬効のあるタンパク質標的をシミュレートします。これらのウイルスについては、利用可能なデータがはるかに豊富です。[87] [88] [89]

医薬品設計

薬物は標的分子の特定の場所に結合し、標的を無効にしたり、構造変化を引き起こしたりするなどの望ましい変化を引き起こすことによって機能します。理想的には、薬物は非常に特異的に作用し、他の生物学的機能を妨げずに標的にのみ結合する必要があります。しかし、2つの分子が結合する場所と強度を正確に決定することは困難です。計算能力の限界により、現在のin silico方法では通常、速度と精度をトレードオフする必要があります。たとえば、計算コストのかかる自由エネルギー計算の代わりに、高速タンパク質ドッキング法を使用します。Folding@homeの計算性能により、研究者は両方の方法を使用して、その効率と信頼性を評価することができます。[39] [90] [91]コンピューター支援薬物設計は、創薬の迅速化とコスト削減の可能性を秘めています。[38] 2010年、Folding@homeはMSMと自由エネルギー計算を用いて、ビリンタンパク質の天然状態を、 X線結晶構造解析によって実験的に決定された結晶構造から1.8オングストローム（Å）の二乗平均平方根偏差（RMSD）以内で予測した。この精度は、本質的に構造化されていないタンパク質を含む将来のタンパク質構造予測方法に影響を与える。[55]科学者たちは、最後の手段である抗生物質であるバンコマイシンと、ペニシリンなどの抗生物質を分解できるタンパク質であるβ-ラクタマーゼを研究することで、 Folding@homeを用いて薬剤耐性を研究してきた。[92] [93]

化学活性はタンパク質の活性部位に沿って起こる。従来の薬物設計法では、標的タンパク質が一つの剛直な構造で存在するという仮定の下、この部位に強く結合してその活性を阻害する。しかし、このアプローチは全タンパク質の約15%にしか有効ではない。タンパク質にはアロステリック部位があり、そこに小分子が結合するとタンパク質の構造が変化し、最終的にはタンパク質の活性に影響を与える可能性がある。これらの部位は魅力的な薬物標的であるが、その位置を特定するには膨大な計算コストがかかる。2012年には、Folding@homeとMSMを用いて、医学的に関連する3つのタンパク質、β-ラクタマーゼ、インターロイキン-2、RNase Hのアロステリック部位が特定された。[93] [94]

既知の抗生物質の約半数は、細菌のリボソームの働きを阻害する。リボソームは、メッセンジャーRNAをタンパク質に翻訳することでタンパク質生合成を行う、大きく複雑な生化学機械である。マクロライド系抗生物質はリボソームの出口トンネルを塞ぎ、細菌にとって必須のタンパク質の合成を妨げる。2007年、パンデ研究室は新しい抗生物質の研究と設計のための助成金を受けた。[35] 2008年、彼らはFolding@homeを使用して、このトンネルの内部と特定の分子がどのように影響するかを研究した。[95]リボソームの完全な構造は2011年になってようやく決定され、Folding@homeはリボソームタンパク質のシミュレーションも行っているが、その機能の多くはまだほとんど未解明である。[96]

参加パターン

他の分散コンピューティングプロジェクトと同様に、Folding@homeはオンラインの市民科学プロジェクトです。これらのプロジェクトでは、専門家ではない人々がコンピュータ処理能力を提供したり、専門の科学者が作成したデータの分析を手伝ったりします。参加者は目に見える報酬をほとんど、あるいは全く受け取りません。

市民科学者の動機に関する研究が行われており、これらの研究のほとんどで、参加者が利他的な理由、つまり科学者を助け、研究の発展に貢献したいという理由で参加する動機になっていることが明らかになっています。[97] [98] [99] [100]市民科学の参加者の多くは、研究トピックに根底的な関心を持ち、興味のある分野のプロジェクトに引き寄せられます。その点では Folding@home も例外ではありません。[101]最近 400 人以上のアクティブな参加者を対象に実施された調査では、彼らは研究に貢献したいと考えており、Folding@home の科学者が調査している病気に罹患している友人や親戚がいる人が多いことが明らかになりました。

Folding@homeは、コンピュータハードウェア愛好家の参加者を惹きつけています。これらのグループはプロジェクトに多大な専門知識をもたらし、高度な処理能力を備えたコンピュータを構築することができます。[102] [引用元を確認]他の分散コンピューティングプロジェクトもこのような参加者を惹きつけており、プロジェクトは改造されたコンピュータの性能ベンチマークによく利用されます。この趣味の側面は、プロジェクトの競争性によって実現されています。個人やチームは、誰が最も多くのコンピュータ処理ユニット（CPU）を処理できるかを競い合うことができます。

Folding@homeに関する最新の研究では、オンライングループへのインタビューと民族誌的観察が行われ、ハードウェア愛好家のチームが協力し、処理出力を最大化するためのベストプラクティスを共有することが示されました。このようなチームは、共通の言語とオンライン文化を持つ実践コミュニティを形成することができます。このような参加パターンは、他の分散コンピューティングプロジェクトでも観察されています。[103] [104]

Folding@homeの参加者に関するもう一つの重要な観察結果は、多くの参加者が男性であるということです。[101]これは他の分散型プロジェクトでも観察されています。さらに、多くの参加者はコンピューターやテクノロジー関連の職に就いています。[101] [105] [106]

Folding@homeの参加者全員がハードウェア愛好家というわけではありません。多くの参加者は、改造されていないマシンでプロジェクトソフトウェアを実行し、競技に参加しています。2020年1月までに、ユーザー数は3万人に減少しました。[107]しかし、参加者のどの程度の割合がハードウェア愛好家であるかを把握することは困難です。ただし、プロジェクトマネージャーによると、処理能力の面で愛好家コミュニティの貢献ははるかに大きいとのことです。[108]

パフォーマンス

2004年4月から2012年10月までのFolding@homeと最速スーパーコンピュータの計算能力。2007年6月から2011年6月の間、Folding@home（赤）はTop500最速スーパーコンピュータ（黒）の性能を上回りました。しかし、 2011年11月には京コンピュータ、2012年6月にはBlue Gene/Qに追い抜かれました。

スーパーコンピュータのFLOPS性能は、従来のLINPACKベンチマークを実行することで評価されます。LINPACKはスーパーコンピュータのハードウェアへのマッピングがより効率的であるため、この短期的なテストでは、実際のタスクにおける持続的な性能を正確に反映することが困難です。コンピューティングシステムはアーキテクチャや設計が多様であるため、直接比較することは困難です。しかしながら、FLOPSは依然としてスーパーコンピューティングにおける主要な速度指標です。[109] [検証には引用が必要]一方、Folding@homeは、作業単位の完了にかかる時間を測定することで、実時間（ウォールクロック時間）を用いてFLOPSを算出しています。 [110]

2007年9月16日、PlayStation 3コンソールの参加もあって、Folding@homeプロジェクトは正式に1ネイティブペタFLOPSを超える持続的なパフォーマンスレベルを達成し、これを達成した初のコンピューティングシステムとなった。[111] [112] 当時Top500で最速のスーパーコンピュータはBlueGene/Lで、0.280ペタFLOPSだった。[113]翌年の2008年5月7日には、プロジェクトは2ネイティブペタFLOPSを超える持続的なパフォーマンスレベルを達成し、[114]続いて2008年8月[115] [116]と2008年9月28日には、それぞれ3ネイティブペタFLOPSと4ネイティブペタFLOPSのマイルストーンを達成した。[117] 2009年2月18日、Folding@homeは5ネイティブペタFLOPSを達成し、[118] [119]これら5つのレベルを満たした最初のコンピューティングプロジェクトとなった。[120] [121]比較すると、2008年11月時点で最速のスーパーコンピュータはIBMのRoadrunnerで、1.105ペタFLOPSだった。[122] 2011年11月10日、Folding@homeの性能はネイティブで6ペタFLOPSを超え、これはx86ペタFLOPSにほぼ相当する。[112] [123] 2013年5月中旬、Folding@homeはネイティブで7ペタFLOPSを超え、これはx86ペタFLOPSに相当し、14.87ペタFLOPSに相当した。 その後、6月21日にはネイティブで8ペタFLOPSに達し、同年9月9日には17.9 x86ペタFLOPSで9ペタFLOPSに達した。[124] 2016年5月11日、Folding@homeは100 x86ペタフロップスの目標達成に向けて前進していると発表した。[125]

2020年のコロナウイルスのパンデミックにより、プロジェクトへの認知度と参加が高まり、利用がさらに増加し​​ました。2020年3月20日、Folding@homeはTwitterで、ネイティブプロセッサが470ペタFLOPS以上で動作していると発表した。[126]これは、 x86ペタFLOPSに換算すると958ペタFLOPSに相当します。[127] 3月25日までに768ペタFLOPS、つまりx86エクサFLOPSに達し、エクサFLOPSコンピューティングシステムとしては世界初となりました。[128]

2025年10月31日現在、Folding@homeの計算能力は12.9ネイティブペタFLOPS、または24.8x86ペタFLOPSとなっている。[129]

ポイント

他の分散コンピューティングプロジェクトと同様に、Folding@homeはクレジットシステムを通じて、プロジェクトへのユーザーのコンピューティング貢献を定量的に評価します。[130]特定のタンパク質プロジェクトのすべてのユニットには、統一された基本クレジットが付与されます。これは、プロジェクトがリリースされる前に、公式リファレンスマシン上でそのプロジェクトの1つ以上の作業ユニットをベンチマークすることによって決定されます。[130]各ユーザーは、すべての作業ユニットを完了するごとにこれらの基本ポイントを受け取りますが、パスキーを使用することで、より計算負荷の高いユニットや科学的に優先度の高いユニットを確実かつ迅速に完了した場合には、追加のボーナスポイントを受け取ることができます。[131] [132]ユーザーは、複数のマシン上のクライアントから作業に対してクレジットを受け取ることもできます。[133]このポイントシステムは、付与されるクレジットを科学的成果の価値と一致させようとしています。[130]

ユーザーはチームに貢献度を登録することができ、チームメンバー全員のポイントが合算されます。ユーザーは独自のチームを立ち上げることも、既存のチームに参加することもできます。場合によっては、チームが独自のコミュニティ主導のヘルプや募集のためのリソース（例えばインターネットフォーラムなど）を持つこともあります。[134]ポイントは、プロジェクトのために最大限の計算を行う個人やチーム間の友好的な競争を促進し、折り畳みコミュニティに利益をもたらし、科学研究を加速させます。[130] [135] [136]個人およびチームの統計は、Folding@homeのウェブサイトに掲載されます。[130]

ユーザーが新しいチームを結成しない場合、または既存のチームに参加しない場合、そのユーザーは自動的に「デフォルト」チームに所属します。この「デフォルト」チームのチーム番号は「0」です。統計情報は、この「デフォルト」チームと特別な名前のチームの統計情報として集計されます。

ソフトウェア

ユーザー側の Folding@home ソフトウェアには、ワークユニット、コア、クライアントという 3 つの主要コンポーネントが含まれます。

作業単位

ワークユニットとは、クライアントが処理するよう求められるタンパク質データである。ワークユニットは、マルコフモデルにおける状態間のシミュレーションの一部である。ワークユニットがダウンロードされ、ボランティアのコンピュータによって完全に処理された後、Folding@homeサーバに返され、ボランティアにクレジットポイントが付与される。このサイクルは自動的に繰り返される。[135]すべてのワークユニットには期限が関連付けられており、この期限を超えると、ユーザーはクレジットを取得できず、ユニットは自動的に別の参加者に再発行される。タンパク質の折り畳みは連続的に行われ、多くのワークユニットが先行するワークユニットから生成されるため、妥当な時間が経過してもワークユニットが返されなくても、全体的なシミュレーションプロセスは正常に進行する。これらの期限のため、Folding@homeの最小システム要件は、ストリーミングSIMD拡張（SSE）を備えたPentium 3 450 MHz CPUである。[133]しかし、高性能クライアントの作業単位は、単一プロセッサクライアントの作業単位よりもはるかに短い期限を持っています。これは、科学的利益の大部分がシミュレーションを迅速に完了することに依存しているためです。[137]

一般公開前に、ワークユニットは問題のあるものが完全公開されないように、複数の品質保証手順を経ます。これらのテスト段階には、内部テスト、ベータテスト、アドバンストテストがあり、最終的にFolding@home全体に完全リリースされます。 [138] Folding@homeのワークユニットは通常、処理中にエラーが発生するという稀なケースを除き、一度だけ処理されます。3人の異なるユーザーでエラーが発生した場合、そのユニットは自動的に配布から除外されます。[139] [140] Folding@homeサポートフォーラムは、問題のあるハードウェアに起因する問題と不良ワークユニットを区別するために利用できます。[141]

コア

「FahCores」またはしばしば「コア」と略される特殊な分子動力学プログラムは、バックグラウンドプロセスとして作業単位の計算を実行します。Folding@homeのコアの大部分は、最も高速で最も人気のある分子動力学ソフトウェアパッケージの1つであるGROMACS [135]に基づいています。これは主に手動で最適化されたアセンブリ言語コードとハードウェア最適化で構成されています。[142] [143] GROMACSはオープンソースソフトウェアであり、Pande研究室とGROMACS開発者の間で協力的な取り組みが行われていますが、Folding@homeはデータの妥当性を確保するためにクローズドソースライセンスを使用しています。 [144]あまり使用されていないコアにはProtoMolとSHARPENがあります。Folding@homeはAMBER、CPMD、Desmond、TINKERを使用していましたが、これらはその後廃止され、現在はアクティブに使用されていません。[4] [145] [146]これらのコアの中には、周囲の溶媒（通常は水）を原子ごとにモデル化する明示的な溶媒和計算を実行するものもあれば、溶媒を数学的な連続体として扱う暗黙的な溶媒和法を実行するものもある。 [147] [148]コアはクライアントとは分離されており、クライアントのアップデートを必要とせずに科学的手法を自動的に更新できる。コアは定期的に計算チェックポイントを作成し、中断された場合でも起動時にその時点から作業を再開できる。[135]

クライアント

Fedora 25で動作するFolding@home

Folding@homeの参加者は、自分のパソコンにクライアント プログラムをインストールする。ユーザーはクライアントと対話し、クライアントはバックグラウンドで他のソフトウェアコンポーネントを管理する。ユーザーはクライアントを通じて、折りたたみ処理を一時停止したり、イベントログを開いたり、作業の進行状況を確認したり、個人の統計情報を表示したりすることができる。[149]コンピュータクライアントは、アイドル時の処理能力を使用して、非常に低い優先度でバックグラウンドで継続的に実行されるため、通常のコンピュータの使用には影響しない。[133]最大CPU使用量は、クライアント設定で調整できる。[149] [150]クライアントはFolding@homeサーバーに接続して作業単位を取得し、クライアントの設定、オペレーティングシステム、および基盤となるハードウェアアーキテクチャに適したコアをダウンロードすることもある。処理後、作業単位はFolding@homeサーバーに返される。コンピュータクライアントは、ユニプロセッサおよびマルチコアプロセッサシステム、およびグラフィックス処理装置に合わせて調整されている。各ハードウェアアーキテクチャの多様性とパワーにより、Folding@homeは様々な種類のシミュレーションをタイムリーに（数年ではなく数週間または数ヶ月で）効率的に完了することができ、これは非常に重要な科学的価値をもたらします。これらのクライアントを組み合わせることで、研究者はこれまで計算による解決が困難と考えられていた生物医学的問題を研究することが可能になります。[39] [135] [137]

Folding@homeのコードの大部分は、クライアント側とサーバー側の両方で、プロのソフトウェア開発者が担当しています。開発チームには、Nvidia、ATI、Sony、Cauldron Developmentの出身のプログラマーが含まれています。[151]クライアントは、Folding@homeの公式ウェブサイトまたはその商用パートナーからのみダウンロードでき、Folding@homeのコンピュータファイルとのみやり取りします。クライアントは、Folding@homeのデータサーバー（ポート 8080経由、代替ポート80経由）にデータをアップロードおよびダウンロードし、通信は2048ビットのデジタル署名を使用して検証されます。[133] [152]クライアントのグラフィカルユーザーインターフェイス（GUI）はオープンソースですが、[153]クライアントはセキュリティと科学的完全性を理由にプロプライエタリソフトウェアです。 [154] [155] [156]

しかし、プロプライエタリソフトウェアを使用するこの根拠は議論の余地がある。なぜなら、ライセンスは法的領域で遡及的に執行できるものの、実行可能バイナリファイルの変更（パッチ適用とも呼ばれる）を実質的に防止できないからである。同様に、バイナリのみの配布では、インターネット経由でダウンロードされている間に中間者攻撃を受けることや、 [157]または以前にバイナリ状態（つまりパッチ適用済み）で変更されたバイナリを第三者が再配布すること、[158]または変更後に逆コンパイルして[159]再コンパイルすることによる、実行可能バイナリコードの悪意のある変更を防止できない。[160] [161]バイナリファイルとトランスポートチャネルが署名されておらず、受信者/システムがデジタル署名を検証できない限り、これらの変更は可能であり、その場合、不当な変更は検出可能になるはずだが、常にそうとは限らない。[162]いずれにしても、Folding@homeの場合、クライアントソフトウェアによって処理される入力データと出力結果は両方ともデジタル署名されているため、[133] [152]作業の整合性はクライアントソフトウェア自体の整合性とは独立して検証できます。

Folding@homeはネットワーク構築にCosmソフトウェアライブラリを使用しています。[135] [151] Folding@homeは2000年10月1日に開始され、バイオ分子システムを対象とした最初の分散コンピューティングプロジェクトでした。[163]最初のクライアントはスクリーンセーバーで、コンピュータが使用されていないときに実行されます。[164] [165] 2004年、パンデ研究室はデビッド・P・アンダーソンと共同で、オープンソースのBOINCフレームワーク上で補足クライアントをテストしました。このクライアントは2005年4月にクローズドベータ版としてリリースされましたが、[166]この方法は実行不可能となり、2006年6月に棚上げされました。[167]

グラフィックス処理ユニット

グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）という特殊なハードウェアは、ビデオゲームなどの3Dグラフィックス・アプリケーションのレンダリングを高速化するために設計されており、一部の計算においてはCPUを大幅に上回ることができます。GPUは最も強力で急速に成長しているコンピューティング・プラットフォームの1つであり、多くの科学者や研究者がグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPGPU）を用いた汎用コンピューティングの研究に取り組んでいます。しかし、GPUハードウェアはグラフィックス以外のタスクには使いにくく、通常、アルゴリズムの大幅な再構築と基盤となるアーキテクチャの高度な理解が必要です。[168]このようなカスタマイズは困難であり、特にソフトウェア開発リソースが限られている研究者にとっては困難です。Folding@homeはオープンソースの OpenMM ライブラリを使用しています。このライブラリは、 2つのアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）レベルを備えたブリッジ設計パターンを用いて、分子シミュレーション・ソフトウェアを基盤となるハードウェア・アーキテクチャに接続します。ハードウェア最適化を追加することで、OpenMMベースのGPUシミュレーションは大幅な変更を必要とせず、手動で調整されたGPUコードとほぼ同等の性能を実現し、CPU実装を大幅に上回ります。[147] [169]

2010年以前は、GPGPUコンシューマーグレードハードウェアのコンピューティング信頼性はほとんど知られておらず、 GPUメモリにエラー検出・訂正機能が組み込まれていないという状況証拠が信頼性への懸念を引き起こしていました。GPUの科学的精度に関する最初の大規模テストとして、2010年にFolding@homeネットワーク上の2万台以上のホストを対象とした調査が行われ、テスト対象となったGPUの3分の2のメモリサブシステムでソフトエラーが検出されました。これらのエラーはボードのアーキテクチャと強い相関関係がありましたが、この研究では、ソフトウェア側のエラー検出など、ハードウェア特性に注意を払えば、信頼性の高いGPUコンピューティングは非常に実現可能であると結論付けられました。[170]

Folding@homeのGPUクライアントの第一世代（GPU1）は2006年10月2日に一般公開され、[167] CPUベースのGROMACSに比べて一部の計算で20～30倍の高速化を実現しました。[171]分散コンピューティングや主要な分子動力学計算にGPUが使用されたのはこれが初めてでした。[172] [173] GPU1は研究者にGPGPUソフトウェアの開発に関する重要な知識と経験をもたらしましたが、 DirectXの科学的不正確さに対応して、2008年4月10日にクライアントの第二世代であるGPU2に引き継がれました。[171] [174] GPU2の導入後、GPU1は6月6日に正式に廃止されました。[171] GPU1と比較して、GPU2は科学的に信頼性が高く生産的で、ATIおよびCUDA対応のNvidia GPU上で動作し、より高度なアルゴリズム、より大きなタンパク質、タンパク質シミュレーションのリアルタイム可視化をサポートしました。[175] [176]これに続いて、Folding@homeのGPUクライアントの第3世代（GPU3）が2010年5月25日にリリースされました。 GPU3はGPU2との下位互換性がありましたが、科学的能力においてより安定し、効率的で柔軟性があり、[177] OpenCLフレームワークの上でOpenMMを使用していました。[177] [178]これらのGPU3クライアントはLinuxおよびmacOSオペレーティングシステムをネイティブにサポートしていませんでしたが、Nvidiaグラフィックカードを搭載したLinuxユーザーはWineソフトウェアアプリケーションを介してそれらを実行できました。[179] [180] GPUはFLOPSにおいてFolding@homeの最も強力なプラットフォームであり続けている。2012年11月現在、GPUクライアントはプロジェクト全体のx86 FLOPSスループットの87%を占めている。[181]

LinuxでのNvidiaおよびAMDグラフィックカードのネイティブサポートは、CUDAではなくOpenCLを使用するFahCore 17で導入されました。[182]

プレイステーション3

PlayStation 3 のLife With PlayStationクライアントは、タンパク質が折り畳まれる様子を示す 3D アニメーションを表示しました。

2007年3月から2012年11月まで、Folding@homeはPlayStation 3の計算能力を活用した。開始当時、メインのストリーミング Cellプロセッサは、一部の計算においてPCの20倍の速度向上を実現し、 Xbox 360などの他のシステムでは得られない処理能力を実現していた。[39] [183]​​ PS3の高速性と効率性の高さは、アムダールの法則に従った価値のある最適化の機会をもたらし、計算効率と全体的な精度のトレードオフを大きく変え、より複雑な分子モデルをわずかな計算コストで使用できるようにした。[184]これにより、Folding@homeは、他の方法では計算上不可能だった生物医学計算を実行できるようになった。[185]

PS3クライアントはソニーとパンデ研究室の共同作業で開発され、2007年3月23日にスタンドアロンクライアントとして初めてリリースされました。[39] [186]そのリリースにより、Folding@homeはPS3を使用した最初の分散コンピューティングプロジェクトとなりました。[187]翌年の9月18日、PS3クライアントは発売と同時にLife with PlayStationのチャンネルになりました。 [188] [189]導入当時、クライアントが実行できる計算の種類はCPUの柔軟性とGPUの速度の中間に収まりました。[135]ただし、パーソナルコンピュータで実行されるクライアントとは異なり、ユーザーはFolding@homeを実行中はPS3で他のアクティビティを実行できませんでした。[185] PS3の統一されたコンソール環境により、テクニカルサポートが容易になり、Folding@homeはよりユーザーフレンドリーになりました。[39] PS3にはGPUにデータをすばやくストリーミングする機能もあり、これを使用して現在のタンパク質ダイナミクスを原子レベルでリアルタイムに視覚化できました。[184]

2012年11月6日、ソニーはPS3クライアント「Folding@home」および「Life with PlayStation」で利用可能なその他のサービスのサポートを終了しました。5年7ヶ月の運用期間中、1,500万人以上のユーザーが1億時間以上のコンピューティング時間をFolding@homeに費やし、同プロジェクトの疾病研究に大きく貢献しました。パンデ研究室との協議の結果、ソニーは同アプリケーションの終了を決定しました。パンデ研究室は、PlayStation 3クライアントを同プロジェクトにとって「ゲームチェンジャー」と位置付けていました。[190] [191] [192]

マルチコア処理クライアント

Folding@homeは、最新のマルチコアプロセッサの並列計算能力を利用できます。複数のCPUコアを同時に使用できるため、シミュレーション全体をはるかに高速に完了できます。これらのCPUコアが連携して動作することで、標準的な単一プロセッサクライアントよりも単一の作業単位を比例して高速に完了します。この手法は、同じ時間ではるかに長いシミュレーション軌跡を実行できるようになり、大規模なシミュレーションを多数の個別のプロセッサにスケーリングする際の従来の困難を軽減するため、科学的に価値があります。[193] 2007年にJournal of Molecular Biologyに掲載された論文では、マルチコア処理を利用して、ビリンタンパク質の一部の折り畳みを、単一プロセッサクライアントで可能な時間の約10倍の時間でシミュレートしました。これは、実験的な折り畳み速度と一致しています。[194]

2006年11月、第一世代の対称型マルチプロセッシング（SMP）クライアントがオープンベータテスト用に公開され、SMP1と呼ばれました。[167]当時のGROMACSコアは複数のスレッドで使用するように設計されていなかったため、これらのクライアントは並列処理にメッセージパッシングインターフェース（MPI）通信プロトコルを使用しました。[137]分散コンピューティングプロジェクトでMPIが使用されたのはこれが初めてでした。[195]クライアントはLinuxやmacOSなどのUnixベースのオペレーティングシステムでは良好に動作しましたが、 Windowsでは問題が発生しました。[193] [195] 2010年1月24日、SMPクライアントの第二世代でSMP1の後継であるSMP2がオープンベータとしてリリースされ、複雑なMPIをより信頼性の高いスレッドベースの実装に置き換えました。[132] [151]

SMP2は、異常に大きく計算集約的で、科学的に優先度の高いタンパク質をシミュレートするために設計された、特別なカテゴリのbigadvワークユニットのトライアルをサポートしています。これらのユニットは当初、最低8個のCPUコアを必要としましたが、 [196] 2012年2月7日に16個に引き上げられました。[197]標準のSMP2ワークユニットに対するこれらの追加されたハードウェア要件に加えて、ランダムアクセスメモリ（RAM）やインターネット帯域幅などのシステムリソースが多く必要になります。その見返りとして、これらを実行するユーザーには、SMP2のボーナスポイントシステムよりも20％の増加が与えられます。[198] bigadvカテゴリにより、Folding@homeは、以前はスーパーコンピューティングクラスターの使用を必要とし、Folding@homeの他の場所では実行できなかった、特に要求の厳しいシミュレーションを長時間実行できます。[196] bigadvユニットを実行できるハードウェアを持っている多くのユーザーは、後にCPUコアの最小値が引き上げられたときに、ハードウェアセットアップがbigadvワークユニットに不適格と判断され、通常のSMPワークユニットしか実行できなくなりました。この状況は、プログラムに多額の資金を投入したにもかかわらず、ハードウェアがすぐにbigadvに使えなくなるという多くのユーザーを苛立たせました。その結果、パンデ氏は2014年1月にbigadvプログラムを2015年1月31日に終了すると発表した。[199]

V7

Windows 7で実行されている初心者モードの V7 クライアントのサンプル画像。V7 は、さまざまなコントロールとユーザーの詳細に加えて、作業単位の状態、計算の進行状況、完了予定時刻、クレジットポイント、識別番号、説明などの作業単位情報を表示します。

V7クライアントはFolding@homeクライアントソフトウェアの第7世代であり、Windows、macOS、Linuxオペレーティングシステム用の以前のクライアントを完全に書き直して統合したものです。[200] [201] 2012年3月22日にリリースされました。[202]以前のバージョンと同様に、V7はFolding@homeを非常に低い優先度でバックグラウンドで実行できるため、他のアプリケーションは必要に応じてCPUリソースを使用できます。インストール、起動、操作を初心者にとってよりユーザーフレンドリーにし、研究者に以前のクライアントよりも大きな科学的柔軟性を提供するように設計されています。[203] V7はバグチケットの管理にTracを使用しているため、ユーザーは開発プロセスを確認し、フィードバックを提供できます。[201]

V7は4つの統合要素で構成されています。ユーザーは通常、V7のオープンソースGUIであるFAHControlを操作します。[153] [204]このGUIには、初心者、上級者、エキスパート向けのユーザーインターフェースモードがあり、1台のコンピューターから多数のリモートフォールディングクライアントを監視、設定、制御できます。FAHControlは、各FAHSlot（またはスロット）を管理するバックエンドアプリケーションであるFAHClientを制御します。各スロットは、以前は別々だったFolding@home v6のユニプロセッサ、SMP、またはGPUコンピュータークライアントの代わりとして機能し、作業単位を独立してダウンロード、処理、アップロードできます。PS3のビューアをモデルにしたFAHViewer機能は、現在処理中のタンパク質のリアルタイム3Dレンダリング（可能な場合）を表示します。[200] [201]

2025年9月時点でV7はまだ使用可能ですが、推奨されなくなりました。[205]

V8

2025年9月現在、V8.4が最新リリースです。[205]

グーグルクローム

2014年には、 Google ChromeおよびChromiumウェブブラウザ用のクライアントがリリースされ、ユーザーはウェブブラウザでFolding@homeを実行できるようになりました。このクライアントは、Chromiumベースのウェブブラウザ上のGoogle Native Client（NaCl）機能を利用し、ユーザーのマシン上のサンドボックス内でネイティブに近い速度でFolding@homeのコードを実行しました。 [206] NaClの段階的な廃止とFolding@homeの変更により、ウェブクライアントは2019年6月に完全に廃止されました。[207]

アンドロイド

2015年7月、 Android 4.4 KitKat以降を搭載したデバイス向けのAndroid携帯電話用クライアントがGoogle Playでリリースされました。 [208] [209]

2018年2月16日、ソニーと共同で提供されていたAndroidクライアントはGoogle Playから削除されました。将来的にはオープンソースの代替手段を提供する計画が発表されました。[210] 2020年7月にはARM64互換クライアントがリリースされ、Folding@homeはRaspberry PiデバイスやARMベースのスマートフォンで動作できるようになりました。[211]しかし、2025年7月現在、公式のAndroidアプリは存在しません。

他の分子シミュレータとの比較

Rosetta@homeは、タンパク質構造予測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り、最も正確な三次構造予測ツールの1つです。[212] [213] Rosettaのソフトウェアから得られるコンフォメーション状態は、Folding@homeシミュレーションの開始点としてマルコフ状態モデルを初期化するために使用できます。[25]逆に、構造予測アルゴリズムは、熱力学モデルと運動モデル、およびタンパク質フォールディングシミュレーションのサンプリングの側面から改善できます。[214] Rosettaは最終的なフォールディング状態を予測しようとするだけで、フォールディングがどのように進行するかは予測しないため、Rosetta@homeとFolding@homeは補完的であり、非常に異なる分子の問題に取り組んでいます。[25] [215]

Antonは分子動力学シミュレーション用に構築された専用スーパーコンピュータである。2011年10月、AntonとFolding@homeは2つの最も強力な分子動力学システムであった。[216] Antonは、単一の非常に長い計算コストのかかる分子軌道を生成できる点で独特であり、[217] 2010年にはミリ秒範囲に達したものもあった。[218] [219]これらの長い軌道は、一部の種類の生化学の問題に特に役立つ可能性がある。[220] [221]ただし、Antonは分析にマルコフ状態モデル（MSM）を使用していない。 2011年、Pande研究室は2つの100μs AntonシミュレーションからMSMを構築し、 Antonの従来の分析では見えなかった代替の折りたたみ経路を発見した。彼らは、限られた数の長い軌道から構築されたMSMと、多くの短い軌道から組み立てられたMSMとの間にほとんど違いがないと結論付けた。[217] 2011年6月、Folding@homeはAntonシミュレーションのサンプリングを追加し、その手法がAntonの手法とどのように比較されるかをより適切に判断しようとした。[222] [223]しかし、分散コンピューティングやその他の並列化手法に適したFolding@homeの短い軌跡とは異なり、長い軌跡ではタンパク質の位相空間を十分にサンプリングするために適応サンプリングを必要としない。このため、AntonとFolding@homeのシミュレーション手法を組み合わせることで、この空間のより徹底したサンプリングが可能になる可能性がある。[217]

参照

参考文献

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出典

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