玩电脑能抗击癌症？看分布式计算科学意义

　　蛋白质折叠(Protein Folding)问题被列为“21世纪的生物物理学”的重要课题，它是分子生物学中心法则尚未解决的一个重大生物学问题。蛋白质可凭借相互作用在细胞环境(特定的酸碱度、温度等)下自己组装自己，这种自我组装的过程就是我们所说的蛋白质折叠。

　　但是目前科学界面临的障碍是，蛋白质可在短时间中从一级结构折叠至立体结构，研究者却无法在短时间中从氨基酸序列计算出蛋白质结构，甚至无法得到准确的三维结构。从一级序列预测蛋白质分子的三级结构并进一步预测其功能，是极富挑战性的工作。

　　图片是折叠之前和折叠之后的蛋白质。折叠过程开始于一个不稳定的随机线圈的状态，结束在其原生状态。

　　研究蛋白质折叠的过程，可以说是破译“第二遗传密码”——折叠密码(folding code)的过程。结构决定功能，仅仅知道基因组序列并不能使我们充分了解蛋白质的功能，更无法知道它是如何工作的。

　　Folding@Home采用马尔可夫状态模型，可能的形状和折叠途径的蛋白质可以作为凝聚于其初始随机卷曲状态(左)在其本土的三维结构(右)。

　　第十三届国际生物物理大会上，诺贝尔奖获得者Ernst在报告中强调指出，目前的NMR核磁共振成像技术已经能够在秒到皮秒的时间域上观察蛋白质结构的运动过程，其中包括主链和侧链的运动，以及在各种不同的温度和压力下蛋白质的折叠和去折叠过程。这是可喜的进步，但是显然蛋白质折叠时间还需要突破性延长。

　　如果蛋白质没有正确地折叠，将会使人得很多病症，如阿兹海默症(Alzheimer's)、疯牛病(Mad Cow/BSE)、可传播性海绵状脑病(CJD)、肌萎缩性脊髓侧索硬化症(ALS)、帕金森氏症(Parkinson's)，特别是一些癌症正是一些细胞内的重要蛋白发生突变，导致蛋白质聚沉或错误折叠而造成的。因此，深入了解蛋白质折叠与错误折叠的关系对于这些疾病的致病机制的阐明以及治疗方法的寻找将大有帮助。

阿兹海默症(Alzheimer's)

　　比如阿尔茨海默病，这是一种无法治愈的神经退行性疾病，通常影响老年人占一半以上的痴呆症，其确切原因尚不清楚，但疾病被确定为蛋白质的错误折叠疾病。这种病的致命机理是：β淀粉样蛋白(一种有毒的聚合相关的β)肽，由β错误折叠和聚集在一起和其他β肽而引起。

　　图片是与β-淀粉样蛋白片段在脑中的聚集(右)。研究人员利用Folding@Home来模拟这种聚集的过程中，以便更好地理解这种疾病的原因。

癌症(Cancers)

　　一半以上的所有已知的癌症都涉及到突变的p53基因，肿瘤抑制蛋白中的每一个细胞，调节细胞周期和信号在DNA损伤的细胞死亡的事件的现。在p53突变可以破坏这些功能，允许一个异常细胞继续生长抑制，导致肿瘤的发展。这些突变分析有助于解释p53相关癌症的根本原因。

　　2004年，Folding@Home用一个全原子模拟进行p53的蛋白二聚体的复性分子动力学研究，仿真结果与实验结果一致。这是第一次在医学领域的行业专业出版物上，从分布式计算项目中得到关于癌症研究的成果。

　　次年，Folding@Home通过一种新的方法来识别与氨基酸的稳定至关重要的蛋白质，这项成果也用于研究p53基因突变。该方法在识别癌症的突变，确定特定的基因突变等方面，获得的科研成果相当成功。

　　从更广泛的层面上，快速生长的癌细胞依赖于特定的分子伴侣，有些伴侣在化疗耐药中发挥关键作用。抑制这些特定的分子伴侣，被视为有效的化疗药物潜在的行动模式或减少癌症的扩散。Folding@Home也可用于研究蛋白质的分子伴侣，热休克蛋白中发挥重要作用的细胞存活的协助，与细胞内的拥挤和化学压力的环境中其它蛋白质折叠。

　　除了阿兹海默症和癌症，Folding@home项目的使命正是通过蛋白质折叠模拟计算，寻找致病机理。随着更多志愿者的计算机加入，此项目计算的速度就越快，就会计算出蛋白质在更长时间内的折叠，距离科学家找到最终答案也就越来越近。