İster olduğu yerde titreşiyor olsun, ister hücrenin düzgün işlev görebilmesi için proteinlerin katlanmasında görev alıyor olsun, bir molekül hiçbir zaman durağan değildir. Moleküllerin hareketini benzeştirimlemek (simülasyon), araştırmacılara aşı tasarımı yapma konusunda çok önemli bilgiler sağlıyor, molekül hareketlerinin düzgün gerçekleşmemesinden kaynaklanan Alzheimer ve Parkinson gibi hastalıklara sebep olan etkenleri belirlemede yardımcı oluyor.
Geçmişte araştırmacılar bu benzeştirimleri çalıştırabilmek için ya süper bilgisayarlara ya da büyük bilgisayar öbeklerine ihtiyaç duyuyordu. Bunların olmadığı koşulda ise kendi masaüstü bilgisayarlarında hareket sürecinin sadece küçücük bir kısmını görüntülemekle yetinmek zorundaydılar. Fakat Stanford Üniversitesi'nde geliştirilen açık kaynak kodlu yeni bir yazılım, molekül hareketlerinin karmaşık benzeştirimlerini masaüstü bilgisayarlarda eskisinden çok daha hızlı şekilde yapabilmeyi artık olanaklı kılıyor.
OpenMM ile 100 Katlık Hızlanma
Stanford Üniversitesi'nde kimya profesörü ve aynı zamanda Açık Moleküler Mekanikleri (Open Molecular Mechanics - OpenMM) projesinin baş araştırmacısı olan Vijay PANDE, "Eskiden üç sene süren benzeştirimler artık birkaç günde tamamlanabiliyor", diyor ve ekliyor: "OpenMM'in bu ilk sürümünde, küçük moleküler sistemlerin benzeştirimlerine odaklandık ve öncekine oranla hızda 100 katlık artış gözlemledik."
OpenMM, Pande'nin laboratuvarı ve Simbios'un (Stanford Biyolojik Yapıların Fizik Tabanlı Benzeştirimi Ulusal Merkezi) ortak çalışması, ayrıca Ulusal Sağlık Enstitüsü (NIH) tarafından destekleniyor. Proje, Hesaplamaya Dayalı Kimya Dergisi'nin şubat ayı İnternet baskısında ayrıntılarıyla anlatılıyor. OpenMM'in hızlandırılmış benzeştirimleri mümkün kılmasının ardında sadece birkaç yüz dolar tutan güncel grafik işlemcilerinden (GPU) faydalanıyor olması yatıyor. Özünde OpenMM, GPU'nun grafik yönetiminin ötesinde, merkezi işlem birimi (CPU) ile bir arada çalışmasını ve bu yolla uygulamaların daha da hızlı çalıştırılabilmesini olanaklı kılan bir takım donanım ve yazılım teknolojilerini kapsıyor.
Moleküler benzeştirim pastasının kreması ise şu: bu yazılım herhangi bir GPU üreticisine bağımlı değil. OpenMM sayesinde molekül dinamikleri (MD) benzeştirimleri günümüzde pek çok dizüstü ve masaüstü bilgisayarda kullanılan son kullanıcı GPU'larda çalışacak.
Bu, MD geliştiricileri için büyük bir nimet. Zira, belli bir GPU ürününde çalışabilmesi için yazdıkları kodu değiştirmeleri başlı başına bir iş. Ve şimdiye kadar eğer geliştiriciler üzerinde çalıştıkları MD yazılımını farklı GPU markaları için de hızlandırmak isteselerdi, kodlarının pek çok farklı versiyonunu yazmak zorunda kalıyorlardı. OpenMM herkesin kullanabileceği ortak bir arayüz sağlıyor.
PANDE, "Open MM, araştırmacıların donanımla vakit harcamak yerine bilime odaklanmalarını sağlayacak", diyor. "Araştırmacıların, halihazırda sahip oldukları bilgisayarlardan aldıkları verim ve donanımların sağladığı olanaklar tavana fırlayacak." OpenMM sayesinde araştırmacılar, GPU'ları ciddi paralel hesaplama işlerinde kullanabilecekler.
Simbios'un baş araştırmacısı ve Stanford Biyomühendislik Bölümü başkanı Russ ALTMAN'a göre, Simbios'un misyonu biyoloji ve tıp alanındaki araştırmaları benzeştirimleyebilmek için bilişim araçları sağlamak ve OpenMM de bu misyonla tam tamına örtüşüyor. Altman, "OpenMM, MD camiasında birlik sağlayan bir araç olacak", diyor. "GPU'ların sağladığı hızdan faydalanabilmek için elimizde bulunan MD paketlerini yeniden yeniden kodlamak gibi zor ve ayrı ayrı işlere girişmek yerine, OpenMM var olan paketlere GPU'yu getirecek ve araştırmacılar yeni keşifler yapmaya odaklanabilecekler".
AMD ve Nvidia ile ortak çalışma
OpenMM'in yeni sürümü yaygın olarak kullanılan bir MD paketi olan GROMACS'ın bir sürümünü de kütüphanesine katmış olarak geliyor, bu da yazılımı yüksek başarımlı NVIDIA ve AMD/ATI ekran kartlarında hızlandırıyor. ATI'yi geçtiğimiz yıl satın alan AMD ile Nvidia gibi iki mikroişlemci üreticisiyle yakın işbirliği yapmak, OpenMM'in bu GPU'larda çalışmasını sağlamak açısından çok önemli olmuş. AMD Akış Hesaplama(*)'nın yöneticisi Patricia HARRELL, "OpenMM'in sağladığı gibi platformlar arası çözümler sağlamak demek, ATI Akış teknolojisi ve benzeri GPU hızlandırma becerilerini daha da ilerilere hızla taşıyacak çok daha fazla araştırmacıdan oluşan bir topluluğun oluşmasını sağlamak anlamına geliyor", diyor ve ekliyor, "AMD tercihini, araştırmacıların kendi tercih ettikleri GPU'yu seçerek problem çözümüne odaklanmalarını sağlayan platform bağımsız ve açık olan araçları desteklemekten yana koyuyor."
NVIDIA da benzer şekilde OpenMM taraftarı. NVIDIA'nın GPU Hesaplama genel müdürü Andy KEANE, "OpenMM, GPU teknolojisinin molekül dinamikleri (MD) camiası tarafından kullanımının daha da artmasına dair umut vaadediyor", diyor. "Mevcut ve gelecekteki kütüphanelerin GPU'nun potansiyelini en yüksek seviyeye çıkarabilmeleri için, OpenMM konusunda Stanford'la içinde bulunduğumuz sıkı işbirliğimize devam edeceğiz."
proteinOpenMM, MD yazılımlarının GPU mimarisinden en yüksek kapasitede yararlanabilmelerini sağlamak amacıyla özel olarak geliştirilmiş algoritmaları da içeriyor. Hatta, OpenMM'in kodu, dünyanın çeşitli bölgelerinde yer alan bilgisayarların GPU ve CPU'larını bir arada kullanıp protein katlama(**) benzeştirimlemesi yapan Folding@home (evde katlama) projesinin GPU gerçeklemelerinin göbeğinde yer alıyor. Son sürüm, her sıvı molekülünün ayrı ayrı sunulduğu yöntem yerine molekülü çevreleyen sıvının devamlılık gösteren ortam olduğu "sürekli çözünme" modelini kullanıyor. Sonraki sürümler her sıvı molekülünün ayrı ayrı sunulduğu yöntem ile modelleme yapmaya da fırsat verecek.
OpenMM ve OpenMM Zephyr -hızlandırılmış MD benzeştirimlerini çalıştırma ve görüntülemeye yarayan, kullanımı kolay bir uygulama- hakkındaki ücretsiz atölye çalışmalarından ilki 12 Şubat'ta yapıldı. Bu atölyeler önümüzdeki üç ay boyunca devam edecek, OpenMM'i ve OpenMM Zephyr'i öğrenmek isteyen herkesin katılımına da açık olacak.
Yukarıda, tavuk bağırsağında bulunan mutant bir proteinin katlanmasının molekül dinamiği benzeştiriminden bir görüntüyü görebilirsiniz.. Açık kaynak kodlu yeni yazılım, masaüstü bilgisayarlarda daha hızlı moleküler hareket benzeştirimlerini mümkün kılıyor.
(Resim, Daniel ENSIGN'ın ince bir katkısıdır).
Dipnot 1: (*) Akış hesaplama (stream computing), paralel hesaplamanın dar bir çerçeve ile sunulması ile ortaya çıkan bir "kısıtlı fonksiyonellik, kolay kullanım" yaklaşımı. Bu yaklaşım paralel yazılım ve donanımları gerçekleştirilebilecek paralel hesaplamaya sınırlar koyarak basitleştiriyor. Örneğin uygulamalar -paralel programlamanın temel gerekliliklerinden olan- kaynak paylaştırma, süreçler arası iletişim, senkronizasyon gibi fonksiyonlardan faydalanamıyorlar fakat aynı fonksiyonu işletecek birçok hesaplama biriminden aynı anda faydalanabiliyorlar (bilenler CRAY bilgisayarlarındaki SIMD (tek komut, çoklu veri) yaklaşımına benzetebilirler.)
Dipnot 2: (**) Proteinler, basit bir anlatım ile, genetik koda istinaden oluşturulan amino asit zincirlerinin katlanması sonucunda nihai üç boyutlu yapılarına kavuşurlar. Proteinlerin vücut içerisindeki fonksiyonları bu üç boyutlu yapıyla doğrudan ilişkilidir. Amino asit zincirlerinin katlanma süreci temel birtakım kurallara bağlı olsa da, ortaya çıkacak proteinin üç boyutlu karmaşık yapısını hesaplamak biyolojinin bilgisayar bilimlerinden çözmesini rica ettiği ve hâlâ net bir yanıt alamadığı en önemli sorularından biridir. Örneğin 100 amino asitten oluşan bir zincirin katlanması ile ortaya çıkabilecek üç boyutlu şekillerin sayısı 102 basamaklıdır. Vücudumuzdaki proteinlerin birçoğunun binlerce amino asitten meydana geldiğini düşünürsek, protein katlama araştırmalarının neden çok ciddi bir hesaplama gücüne ihtiyaç duyduğunu anlayabiliriz.