Por Redacción
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Si quedarte en casa te sabe a poco, Folding@home te permite sumarte a la comunidad de investigadores que trabajan a contrarreloj para desentrañar los secretos del coronavirus…
Aunque tus conocimientos científicos sean nulos.
Este proyecto, nacido en la Universidad de Stanford hace más de veinte años, integra equipos de laboratorios de todo el mundo en una plataforma de computación distribuida en la que cualquiera con un ordenador puede colaborar.
Antes de esta crisis, los proyectos de Folding@Home ya habían logrado comprometer a cientos de miles de usuarios, pero nunca habían llegado a las cifras actuales.
“Antes de la Covid-19 teníamos 1.3 millones de usuarios registrados, con unos 30,000 o 60,000 usuarios activos, dependiendo del mes”, precisa Thynell.
Solo en las últimas semanas, más de 600,000 personas se han descargado el programa que les permite colaborar con la investigación.
Este mismo martes, la plataforma registraba más de un millón de usuarios activos.
“Se está sumando gente de todo el mundo: Japón, Australia, China, Corea del Sur, España, Portugal, Alemania, Suecia, Brasil, México, Argentina, Canadá, Islandia, Sudáfrica y muchos más”.
Al enorme alcance de esta nueva línea de investigación ha contribuido además el apoyo de gigantes como Nvidia, que hizo un llamamiento a la comunidad de gamers para que sumaran sus recursos a Folding@Home.
En líneas generales, Folding@Home permite a investigadores que no tienen presupuesto para un superordenador acceder a algo parecido a los recursos de uno, pero integrado en realidad por tantos equipos normales como pueda admitir la red.
No hay un máximo de voluntarios, explica Thynell, aunque sí que han tenido que ampliar el número de servidores para dar cabida al aluvión de colaboradores de las últimas semanas:
“Mientras podamos iniciar nuevos servidores que repartan unidades de trabajo, podemos seguir creciendo”, asegura el experto.
La función de esta red de equipos es sencilla pero hercúlea: simular posibles configuraciones de las proteínas que componen el virus, con la esperanza de que estas combinaciones permitan determinar qué fármacos son más adecuados para hacerle frente.
“Las proteínas tienen muchas partes móviles, y lo que queremos es verlas en acción. Las estructuras que no podemos ver experimentalmente pueden ser la clave para descubrir una nueva terapia”, precisa el llamamiento a colaboradores de Folding@Home.
Describen la situación como la alineación de un equipo de fútbol.
«Conocemos la disposición habitual de los jugadores, pero con esa única imagen no podríamos determinar todas las posibles combinaciones que adoptan durante el partido.
EL
FUNCIONAMIENTO
Todo empieza con la descarga del software creado por Folding@Home para equipos particulares.
Una vez instalado el programa abre directamente una ventana del navegador virtual predeterminado para que el usuario elija en qué condiciones quiere colaborar con el proyecto: de manera anónima, dando su identidad, con mayor o menor intensidad, en momentos en los que el equipo está inactivo o en paralelo con otras tareas…
Cada usuario puede elegir además si prefiere contribuir a una línea de investigación específica e ir consultando los puntos acumulados por su computador o por el equipo del que forma parte, ya que es posible sumarse a grupos existentes o crear nuevos, para monitorizar las puntuaciones conseguidas por el conjunto.
“Esperamos que los nuevos voluntarios que se están uniendo ahora se sientan como en casa y entiendan que nuestra investigación es suficientemente relevante como para continuar contribuyendo”, añade Thynell.
ANTES
DEL
COVID-19
Durante estos años, Folding@Home ha servido de plataforma para la investigación del cáncer, el ébola, el alzheimer, el parkinson o la enfermedad de Huntington.
El caso del ébola. Las simulaciones pueden revelar nuevas oportunidades terapéuticas.
Así ocurrió en una investigación previa centrada en el virus del ébola.
“Nuestras investigaciones descubrieron una estructura alternativa que sí tiene un punto que admite fármacos”.
La confirmación. “Después hicimos experimentos que confirmaron esa predicción computacional y ahora estamos buscando fármacos que se unan a ese punto de unión que hemos encontrado”. ν
