Mit dem PC gegen SARS-CoV-2 (Coronavirus) – Update

SARS-CoV-2 unter dem Elektronenmikroskop – Credit: NIAID-RML – CC-BY-2.0

SARS-CoV-2, COVID-19 oder Coronavirus – wie denn eigentlich nun?

Zunächst einmal muss hier unterschieden werden zwischen dem Coronavirus (SARS-CoV-2) und der Erkrankung, die aus diesem Virus heraus resultiert: die Atemwegserkrankung COVID-19 (Corona virus disease 2019). Unter Coronavirus bzw. Coronaviridae fasst man eine sich ähnelnde Virusfamilie zusammen. Weltweites Aufsehen erreichte diese Art Virus 2002/2003 durch die SARS-Pandemie (SARS-CoV), sowie den Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV). Die Coronaviren ähneln unter dem Elektronenmikroskop mit den Fortsätzen auf der Hülle einem Strahlenkranz einer Sonnenkorona, wodurch diese ihren Namen bekamen.

Ende Dezember 2019 wurde die neue Krankheit COVID-19 dann in der Millionenstadt Wuhan in der chinesischen Provinz Hubei festgestellt – ausgelöst, durch das oben genannte Coronavirus SARS-CoV-2. Der Virus verbreitete sich weltweit und infizierte inzwischen bereits fast 120.000 Menschen. Über 4.000 sind daran gestorben und dennoch sind mehr als 65.000 geheilt/gesundet (Stand: 11.03.2020). Ein Link zur Coronavirus COVID-19 Echtzeitkarte der John Hopkins Universität befindet sich unterhalb dieses Blogbeitrags.

Computergenerierte Detailansicht mit dem S Protein / Spike Protein (Bild: Centers for Disease Control and Prevention / CDC)

Laut einem Bericht des Institute for Protein Design der Universität von Washington ist insbesondere ein virales Protein – das Spike-Protein – verantwortlich dafür, dass es dem SARS-CoV-2 ermöglicht wird, seine Membran mit denen auf menschlichen Zellen verschmelzen zu lassen, was zu einer Infektion führt. Dabei falten sich die Coronavirus-Spike-Proteine wie die Proteine im Körper zusammen, um zu funktionieren.

Forscher und Virologen in Forschungseinrichtungen auf der ganzen Welt versuchen in einem unerbittlichen Kampf gegen die Zeit, einen Impfstoff zu erschaffen. Zunächst jedoch müssen sie das Virus verstehen lernen. Daran arbeitet auch das BakerLab der Universität von Washington (University of Washington) mit dem Projekt Rosetta@home und die Stanford University bzw. seit kurzem die Washington University in St. Louis School of Medicine mit dem Projekt Folding@home.

Rosetta@home

Rosetta@home ist ein nichtkommerzielles Volunteer-Computing-Projekt, das mittels verteilten Rechnens versucht Proteinstrukturen und Proteinbindungen aus einer Aminosäuresequenz vorherzusagen.

Hierbei werden Algorithmen entwickelt und getestet, um eine zuverlässige Strukturvorhersage zu ermöglichen. Eine präzise Vorhersage von Proteinstrukturen könnte für die Entwicklung von Heilverfahren, wie beispielsweise AIDS, Krebs, Malaria, Alzheimer, oder eben auch COVID-19, sehr hilfreich sein. Dabei ist wichtig, dass Biologen so schnell wie möglich genaueste Informationen darüber bekommen, wie die Proteine des Virus aussehen und wie sie funktionieren.

Das dazu verwendete Computerprogramm/Computerprojekt wird im BakerLab unter der Leitung von David Baker entwickelt. Jeder mit einem PC oder Notebook kann einen kleinen Teil dazu beitragen, um Lösungen für die oben genannten Krankheiten zu finden.

Um diese speziellen wissenschaftlichen Berechnungen durchführen zu können, muss zuerst die Software der Universität Berkeley installiert werden: BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) – die Voraussetzung für verschiedene wissenschaftliche Projekte wie eben Rosetta@home, World Community Grid, SETI@home, Einstein@home, PrimeGrid, GPUGrid, etc.

Die Software gibt es natürlich auch als App für Android-Smartphones im Google Play Store. Derzeit (Stand März 2020) werden jedoch keine Rosetta@home Workunits an Smartphones versandt.

Sobald die Software installiert ist, wählt man das Projekt aus, an welchem man teilnehmen möchte – in diesem Fall Rosetta@home. Die Daten werden heruntergeladen und nach einem kurzen Moment ist der eigene PC, oder das eigene Notebook Teil eines größeren Netzwerks. Von nun an, bei Nichtbenutzung des Geräts, wird die brachliegende Rechenleistung des Prozessors genutzt, um unter anderem Lösungen gegen COVID-19 zu finden.

Folding@home

Folding@home ist ebenfalls ein nichtkommerzielles Volunteer-Computing-Projekt zur Erforschung von Krankheiten in dem es die Proteinfaltung und andere Arten von Molekulardynamik simuliert. Dabei werden komplexe Aufgaben aufgeteilt und an alle am Projekt teilnemenden Rechner versendet.

Wie bei Rosetta@home ist es wichtig, dass die Biologen die Datenpakete bzw. berechneten Ergebnisse so schnell wie möglich zurückbekommen um das Virus verstehen zu können.

Bei Folding@home wird allerdings nicht die BOINC-Plattform verwendet, sondern ein separater, von der Stanford University, entwickelter Client.

Leider gibt es hierfür keine Android-App. Stattdessen kann man mit der Software auf einem PC oder einem Notebook auch mit der Grafikkarte Berechnungen durchführen lassen.

Wichtig: Einstellungen überprüfen!

Unter den Einstellungen bei BOINC lässt sich konfigurieren, wann und wie die Software bzw. das ausgewählte Projekt die Rechenkapazität des PCs oder Smartphones verwenden darf. Wichtig dabei ist, dass es die normale Verwendung nicht beeinträchtigt und das Gerät nicht überlastet wird. Bei Smartphones gilt es ganz besonders darauf zu achten, dass ebendiese nicht zu warm werden, da dies den Akku schwer belastet und dadurch natürlich früher als üblich an Leistung verlieren, oder sogar einen vollständigen Defekt aufweisen könnte. Bei Smartphones niemals auf 100 % Leistung stellen – maximal 50 %. Sollte das Gerät dennoch zu warm werden, empfiehlt es sich die Leistung weiter zu reduzieren. Auch bei PCs oder Notebooks ist eine entsprechende Kühlung Voraussetzung. Notebooks überhitzen schneller als normale PCs, da deren Kühleigenschaft, aufgrund der kleineren verbauten Lüfter, schlechter ist.

Auch bei Folding@home ist darauf zu achten, dass der PC oder das Notebook nicht zu warm wird. Hier gibt es nicht sehr viele Einstellungsmöglichkeiten: Mit einem Schieberegler kann zwischen „Light“, „Medium“ und „Full“ gewählt werden. Der Unterschied hierbei liegt in der Geschwindigkeit der Abarbeitung der zu berechnenden Datenpakete. So werden Workunits unter „Light“ natürlich weniger schnell abgearbeitet“ als es bei „Medium“ oder „Full“ der Fall wäre.

Für Notebooks ist erfahrungsgemäß „Light“ zu empfehlen. Für Desktop-PCs ist möglicherweise „Medium“ noch in Ordnung. Gaming-PCs mit ausreichend Kühlung sollten auch „Full“ abkönnen. Bitte hier die Temperatur im Blick behalten, denn die höchste Einstellung verlangt der Hardware auch maximale Leistung ab und könnte bei Dauerbetrieb zu Lasten der Lebensdauer von CPU, Grafikkarte oder sonstiger Hardware gehen. Nicht nur die Temperatur sollte im Auge behalten werden, sondern auch die „Arbeitsfähigkeit“. Die Berechnungen der wissenschaftlichen Datenpakete sollte natürlich die Leistung für den Gebrauch des Computers oder Notebooks im Alltag nicht beeinflussen. Ist dies der Fall, muss die Einstellung zur Berechnung der Datenpakete heruntergesetzt oder gegebenenfalls ganz eingestellt werden.

 

An dieser Stelle noch ein herzliches Dankeschön an David Baker, PhD, Professor für Biochemie und Direktor des „Institute for Protein Design“, University of Washington. Danke auch an David Kim, Research Scientist für das Rosetta@home Projekt.

 

Coronavirus COVID-19 Echtzeitkarte der John Hopkins Universität
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