julio 7, 2022

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Las GPU NVIDIA permiten la simulación de una célula viva

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Investigadores de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign desarrollaron un software acelerado por GPU para simular una célula de 2 mil millones de átomos que metaboliza y crece como una célula viva

Ene. 20 de enero de 2022: cada célula viva contiene su propio microcosmos bullicioso, con miles de componentes responsables de la producción de energía, la construcción de proteínas, la transcripción de genes y más.

Una instantánea de la simulación espacial 3D de 20 minutos, que muestra ribosomas amarillos y morados, degradasomas rojos y azules y esferas más pequeñas que representan proteínas y polímeros de ADN.

Publicado en la revista Celda, el proyecto simula una célula viva mínima, que contiene un conjunto reducido de genes esenciales para la supervivencia, función y replicación de la célula. El modelo utiliza GPU de NVIDIA para simular 7000 procesos de información genética en un lapso de 20 minutos del ciclo celular, lo que los científicos consideran que es la simulación celular más larga y compleja hasta la fecha. Científicos de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign han construyó una simulación 3D que replica estas características físicas y químicas a escala de partículas, creando un modelo completamente dinámico que imita el comportamiento de una célula viva.

Las celdas mínimas son más simples que las naturales, lo que las hace más fáciles de crear digitalmente.

“Incluso una célula mínima requiere 2 mil millones de átomos”, dijo Zaida Luthey-Schulten, profesora de química y codirectora del Centro de Física de las Células Vivas de la universidad. «No se puede hacer un modelo 3D como este en una escala de tiempo humana realista sin GPU».

Una vez probados y refinados, los modelos de células completas pueden ayudar a los científicos a predecir cómo los cambios en las condiciones o los genomas de las células del mundo real afectarán su función. Pero incluso en esta etapa, la simulación celular mínima puede dar a los científicos una idea de los procesos físicos y químicos que forman la base de las células vivas.

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“Lo que encontramos es que los comportamientos fundamentales surgen de la célula simulada, no porque los programáramos, sino porque teníamos los parámetros cinéticos y los mecanismos de lípidos correctos en nuestro modelo”, dijo.

Microbios de Latice, el software acelerado por GPU desarrollado conjuntamente por Luthey-Schulten y utilizado para simular la celda mínima 3D, está disponible en el NVIDIA NGC centro de software.

Celda mínima con máximo realismo

Para construir el modelo de células vivas, los investigadores de Illinois simularon una de las células vivas más simples, una bacteria parásita llamada micoplasma. Basaron el modelo en una versión reducida de una célula de micoplasma sintetizada por científicos del Instituto J. Craig Venter en La Jolla, California, que tenía poco menos de 500 genes para mantenerla viable.

A modo de comparación, una sola célula de E. coli tiene alrededor de 5000 genes. Una célula humana tiene más de 20.000.

Luego, el equipo de Luthy-Schulten usó propiedades conocidas del funcionamiento interno del micoplasma, incluidos aminoácidos, nucleótidos, lípidos y metabolitos de moléculas pequeñas para construir el modelo con ADN, ARN, proteínas y membranas.

“Tuvimos suficientes reacciones para poder reproducir todo lo conocido”, dijo.

Uso del software Lattice Microbes en GPU NVIDIA Tensor Core, los investigadores realizaron una simulación 3D de 20 minutos del ciclo de vida de la célula, antes de que comience a expandirse o replicar sustancialmente su ADN. El modelo mostró que la célula dedicaba la mayor parte de su energía a transportar moléculas a través de la membrana celular, lo que encaja con su perfil de célula parásita.

«Si hiciera estos cálculos en serie, o a nivel de todos los átomos, tomaría años», dijo el estudiante de posgrado y autor principal del artículo, Zane Thornburg. “Pero debido a que todos son procesos independientes, podríamos llevar la paralelización al código y hacer uso de las GPU”.

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Thornburg está trabajando en otro proyecto acelerado por GPU para simular el crecimiento y la división celular en 3D. El equipo ha adoptado recientemente Sistemas NVIDIA DGX y GPU RTX A5000 Para acelerar aún más su trabajo, descubrió que el uso de GPU A5000 aceleraba el tiempo de simulación de referencia en un 40 por ciento en comparación con una estación de trabajo de desarrollo con una GPU NVIDIA de la generación anterior.

Obtenga más información sobre los investigadores que utilizan las GPU de NVIDIA para acelerar los avances científicos al registrarse gratis para NVIDIA GTC, disponible en línea del 21 al 24 de marzo.

Para una perspectiva adicional, lea el artículo de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign aquí.


Fuente: Isha Salian, NVIDIA

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