Les projets soutenus par l'équipe CSF 2.0

Projet OpenPandemics - COVID-19 (OPN1)

Lancement du projet OPN1 | Mai 2020


Temps d'exécution informatique OPN1 | 59.917 années

Unités de travail accomplies OPN1 | 180 millions d'unités


Temps d'exécution informatique CSF 2.0 | 294 années

Unités de travail accomplies CSF 2.0 | 716.498 unités
Objectifs du projet OPN1 | Identifier, via des simulations informatiques de modélisation moléculaire, des composés chimiques prometteurs pour le développement de traitements contre la maladie du coronavirus SARS-CoV-2 (COVID-19) apparu en novembre 2019. Le COVID-19 est un virus à couronne ARN (ribovirus constitué d'acide ribonucléique) qui affecte majoritairement le système respiratoire (poumons) mais éventuellement d'autres organes majeurs (cœur, cerveau, tube digestif, reins...) pouvant entraîner de graves complications, voire la mort (et notamment en cas de choc cytokinique). Hormis l'étude des protéines inhérentes au COVID-19, les scientifiques du Scripps Research Institute (laboratoire en charge du projet OPN1) travailleront à la création d'une boîte à outils au code source ouvert à laquelle les scientifiques du monde entier auront librement accès leur permettant ainsi de rechercher plus rapidement des traitements contre de potentielles futures pandémies. De fait, de nouvelles pandémies pourraient apparaître, conséquence d'une accumulation progressive de mutations des zoonoses virales précédentes pouvant conduire à de nouvelles variantes de virus (comme c'est le cas avec le SARS-CoV-2 qui est une mutation du SARS-CoV-1 apparu en novembre 2002).

Institut de recherche en charge du projet | The Scripps Research Institute (La Jolla, Californie, États-Unis d'Amérique).

Scientifiques en charge du projet | Stefano Forli, Giulia Bianco, Jérôme Eberhardt, Matthew Holcomb, Christina Garza, Batuujin Burendei, Paolo Governa, Andreas F. Tillack, Diogo Santos-Martins, Martina Maritan, David Goodsell, Ian Wilson, Philip Dawson, Andrew Ward, Stefan Sarafianos, Dennis Wolan, Patrick Griffin, Bruce Torbett, Alan Engelman.

Bulletins & publications scientifiques d'évolution du projet OPN1
- 2020 | Help Stop COVID-19 and Future Pandemics in Their Tracks

Projet Africa Rainfall Project (ARP1)

Lancement du projet ARP1 | Octobre 2019


Temps d'exécution informatique ARP1 | 6.220 années

Unités de travail accomplies ARP1 | 2,4 millions d'unités


Temps d'exécution informatique CSF 2.0 | 19 années

Unités de travail accomplies CSF 2.0 | 6.757 unités
Objectifs du projet ARP1 | Améliorer les prévisions de précipitations pour l'Afrique subsaharienne en comparant des millions de simulations informatiques à haute résolution de pluies torrentielles et d'orages traitées par les volontaires participant au projet World Community Grid aux données pluviométriques collectées par la société étasunienne The Weather Company, aux informations collectées par les satellites et aux observations constatées directement sur le terrain. Inédits pour les tempêtes de pluie dans cette région où 95% de l'agriculture dépend des précipitations, les résultats de ces données comparées devraient permettre aux scientifiques de l'université néerlandaise de technologie de Delft de mieux comprendre et appréhender ces abrupts phénomènes météorologiques très localisés, et ainsi mieux les prédire. In fine, les agricultueurs implantés dans cette région africaine pourraient bénéficier d'informations plus précises sur le moment le plus opportun pour procéder à l'ensemencement de leurs terres et en obtenir alors de meilleures récoltes.

Institut de recherche en charge du projet | Delft University of Technology (Deflt, Pays-Bas).

Scientifiques en charge du projet | Nick van de Giesen, Camille Le Coz, Rick Hagenaars, John S. Selker.

Bulletins & publications scientifiques d'évolution du projet ARP1
- 2019 | Announcing the Africa Rainfall Project

Projet Microbiome Immunity Project (MIP1)

Lancement du projet MIP1 | Août 2017


Temps d'exécution informatique MIP1 | 135.473 années

Unités de travail accomplies MIP1 | 581 millions d'unités


Temps d'exécution informatique CSF 2.0 | 532 années

Unités de travail accomplies CSF 2.0 | 1,5 millions d'unités
Objectifs du projet MIP1 | Déterminer les structures physiques (formes) des molécules de protéines codées par les gènes de chaque bactérie présente dans le microbiome humain (3 millions de gènes bactériens uniques). Les scientifiques s'attacheront ensuite à appréhender la façon dont les protéines fonctionnent au sein de la communauté bactérienne intestinale et interagissent entre elles et ainsi à mieux cerner leur rôle dans le développement de certaines maladies auto-immunes telles que le diabète de type 1 (DID), la maladie de Crohn ou la colite ulcéreuse (RCH - rectocolite hémorragique). Les simulations informatiques de repliement des protéines (transition de 1 à 3 dimensions pour chaque simulation) seront effectuées par les volontaires à l'aide du logiciel Rosetta déjà utilisé à l'occasion du projet Human Proteome Folding. Potentiellement, une étude aussi exhaustive de la composition microbienne intestinale peut conduire les chercheurs à découvrir de nouveaux traitements pour les nombreuses maladies associées au microbiome humain.

Instituts de recherche en charge du projet | UC San Diego Center for Microbiome Innovation (La Jolla, Californie, États-Unis d'Amérique), Broad Institute of MIT and Harvard (Cambridge, Massachusetts, États-Unis d'Amérique), Massachusetts General Hospital (Boston, Massachusetts, États-Unis d'Amérique), Simons Foundation's Flatiron Institute (New York, New York, États-Unis d'Amérique).

Scientifiques en charge du projet | Rob Knight, Tomasz Kosciolek, Bryn C. Taylor, Ramnik Xavier, Hera Vlamakis, Rich Bonneau, Douglas Renfrew, Emily Koo, Meet Barot, Rommie Amaro, Matthew Redinbo. 

Bulletins & publications scientifiques d'évolution du projet MIP1
- 2017 | The Bacteria Inside Us : Gaining a New Understanding of [...]
- 2018 | MIP Already Extending the Known Universe of Protein Structures
​- 2018 | MIP Researchers Create Ambitious Plans for Data
​- 2018 | Let Your Computer Daydream Protein Structures : MIP 1st Full Year
- 2019 | 200,000 Newly Predicted Protein Structures and Counting [...]
- 2020 | MIP Researchers Create New Method of Predicting Protein [...]
- 2020 | The Microbiome Immunity Project Must Go On!

Projet Smash Childhood Cancer (SCC1)

Lancement du projet SCC1 | Janvier 2017


Temps d'exécution informatique SCC1 | 46.994 années

Unités de travail accomplies SCC1 | 239 millions d'unités


Temps d'exécution informatique CSF 2.0 | 137 années

Unités de travail accomplies CSF 2.0 | 890.532 unités
Objectifs du projet SCC1 | Identifier les ligands les plus aptes à perturber, voire inhiber, l'activité de protéines spécifiques (récepteur tropomyosine kinase B, bêta-caténine) impliquées dans le développement des cancers infantiles trop peu étudiés aujourd'hui par manque de moyens financiers (neuroblastome -cerveau-, hépatoblastome -foie-, ostéosarcome -os-, tumeurs cérébrales, tumeurs des cellules germinales, tumeur de Wilms -néphroblastome, reins-). Dans un premier temps, des simulations d'amarrage informatique de quelques trois millions de ligands candidats aux protéines cibles susdites seront effectuées au moyen du logiciel de criblage virtuel AutoDock VINA (maintes fois éprouvé sur d'autres projets scientifiques World Community Grid). Dans un second temps, les ligands présentant les énergies de liaison les plus satisfaisantes seront évalués en laboratoire par les scientifiques dans l'espoir de mettre au point des médicaments susceptibles d'enrayer les processus de développement des cancers infantiles susmentionnés et leur propagation à d'autres parties du corps (métastase).

Institut de recherche en charge du projet | Saga Medical Center Koseikan (Saga, Japon).

Scientifiques en charge du projet | Akira Nakagawara, Hideki Izumi, Yuanyuan Li, Atsushi Nagatomo, Tyuji Hoshino, Godfrey Chi-Fung Chan, Ching C. Lau, Yasuhiro Yamada. 

Bulletins & publications scientifiques d'évolution du projet SCC1
​- 2017 | Researchers Reunite with World Community Grid to SCC1
​- 2018 | SCC Researchers Choose New Target Molecules
​- 2018 | Smash Childhood Cancer Welcomes New Collaborator
- 2020 | SCC1 Team Announces New Principal Investigator and [...]
- 2020 | SCC1 Resumes with New Target and New Team Member

Projet Help Stop TB (HST1)

Lancement du projet HST1 | Mars 2016


Temps d'exécution informatique HST1 | 6.648 années

Unités de travail accomplies HST1 | 4,8 millions d'unités


Temps d'exécution informatique CSF 2.0 | 22 années

Unités de travail accomplies CSF 2.0 | 16.031 unités
Objectifs du projet HST1 | Mettre au point une modélisation informatique complète, fidèle et cohérente de la morphologie et du fonctionnement de la paroi cellulaire de la Mycobacterium tuberculosis (ou bacille de Koch), bactérie responsable de la tuberculose, une maladie contagieuse encore mortelle aujourd'hui. La mise au point de cette modélisation permettra notamment aux scientifiques de mieux appréhender le comportement conformationnel et le rôle biologique déterminant joué par les acides mycoliques (acides gras à longue chaîne présents dans la paroi de la bactérie) dans la tenace résistance qu'oppose la tuberculose au système de défense immunitaire de l'être humain mais également aux cocktails d'antibiotiques anti-tuberculeux administrés de nos jours, et pendant de longs mois, aux patients atteints. Cette recherche fondamentale pourrait permettre à des chercheurs tiers d'élaborer des traitements aptes à percer le système de défense sophistiqué que la bactérie s'est forgée depuis de nombreuses années.

Institut de recherche en charge du projet | The University of Nottingham (Nottingham, Angleterre, Royaume-Uni).

Scientifiques en charge du projet | Anna K. Croft, Wilma Groenewald, Athina Meletiou, Christof Jäger, David Burgess.

Bulletins & publications scientifiques d'évolution du projet HST1
- 2016 | Researchers Partner with World Community Grid [...]
​- 2016 | Help Stop TB Researchers Begin First Stages of Data Analysis
- 2017 | Help Stop TB Team Selects Data Analysis Tools
- 2017 | Help Stop TB Uncovers New Data on Mycolic Acids
​- 2018 | Help Stop TB Researchers Seek New Team Members
​- 2018 | A Graduation, a Paper, and a Continuing Search [...]
- 2019 | Help Stop TB Team Continues Learning and Searching
- 2020 | Help Stop TB Researchers Welcome New Team Member

Projet FightAIDS@Home - Phase 2 (FAHB)

Lancement du projet FAHB | Septembre 2015


Temps d'exécution informatique FAHB | 89.030 années

Unités de travail accomplies FAHB | 158 millions d'unités


Temps d'exécution informatique CSF 2.0 | 158 années

Unités de travail accomplies CSF 2.0 | 291.340 unités
Objectifs du projet FAHB | Procéder à une évaluation exhaustive des milliers de composés chimiques découverts par les scientifiques du Scripps Research Institute (TSRI) lors de la phase 1 du projet de lutte contre le VIH (virus de l'immunodéficience humaine), FightAIDS@Home (FAAH), pour dépister les candidats faux positifs et faux négatifs mais également identifier avec précision les candidats les plus capables d'enrayer efficacement la machinerie virale du VIH. Pour ce faire, le logiciel de simulation de mécanique moléculaire IMPACT et la méthode d'analyse de la distribution de l'énergie de liaison moléculaire (BEDAM - Binding Energy Distribution Analysis Method) seront utilisés pour estimer au mieux les capacités de liaison (ligands-protéines) des composés chimiques identifiés. Cette deuxième phase permettra également d'éprouver la méthode d'amarrage BEDAM en lui soumettant un volume conséquent de simulations informatiques de dynamique moléculaire. 

Institut de recherche en charge du projet | The Scripps Research Institute (La Jolla, Californie, États-Unis d'Amérique).

Scientifiques en charge du projet | Arthur J. Olson, Stefano Forli, Ronald M. Levy, Nanjie Deng, Junchao Xia, William Flynn.

Bulletins & publications scientifiques d'évolution du projet FAHB
- 2015 | Pioneering new techniques in the fight against HIV
- 2016 | FightAIDS@Home Researchers Test New Simulation Methods
​- 2016 | FightAIDS@Home Team Expands Techniques, Refines Phase 1 [...]
- 2018 | FightAIDS@Home Phase 2 Prepares for A New Stage
- 2019 | New Type of Work Unit and New Team Members for FAHB
- 2019 | FAHB Team's New Simulation Technique Published in Industry J.
- 2020 | WCG’s FightAIDS@Home Team Gathers at HIVE Center Meeting

Projet Mapping Cancer Markers (MCM1)

Lancement du projet MCM1 | Novembre 2013


Temps d'exécution informatique MCM1 | 638.970 années

Unités de travail accomplies MCM1 | 1,3 milliards d'unités


Temps d'exécution informatique CSF 2.0 | 756 années

Unités de travail accomplies CSF 2.0 | ​1,5 millions d'unités
Objectifs du projet MCM1 | Identifier, référencer et cartographier les marqueurs tumoraux putatifs des cancers du poumon, de l'ovaire et de la prostate ainsi que ceux du sarcome par l'analyse et la comparaison informatique de millions de points de données recueillies à partir de milliers d'échantillons de tissus sains et cancéreux. L'aboutissement du projet permettra de dépister plus rapidement les marqueurs indiquant la prédisposition d'une personne à développer un des cancers susdits, augmenter la précocité des diagnostics, identifier les combinaisons de marqueurs qui permettront d'accroître la prédiction de réponse d'un patient à un traitement personnalisé fondé sur son profil génétique, optimiser les méthodes de calcul actuelles et accélérer les processus d'identification permettant aux chercheurs de découvrir des nouveaux modèles de marqueurs pertinents.

Institut de recherche en charge du projet | Princess Margaret Cancer Center, University Health Network (Toronto, Ontario, Canada).

Scientifiques en charge du projet | Igor Jurisica, Christian Cumbaa, Mike Tsay, Max Kotylar.

Bulletins & publications scientifiques d'évolution du projet MCM1
- 2014 | Project roadmap and first phase results from the MCM team
- 2014 | Early-stage results from the MCM team
- 2015 | Using one cancer to help defeat many : MCM makes progress
- 2015 | One step closer to identifying lung cancer biomarkers
- 2015 | Working to detect lung and ovarian cancers before they start
​- 2016 | Mapping Cancer Markers Begins Analyzing Lung and [...]
​​- 2017 | Mapping Cancer Markers Team Analyzes Lung Cancer Data
​- 2017 | New Facility and Expanded Plans for the Mapping Cancer [...]
​- 2018 | Sarcoma Dataset Coming Soon to MCM Project
- 2019 | Student and Teacher Become First Volunteers to Visit MCM [...]
- 2020 | MCM Researchers Analyzing Lung Cancer Data

Projet FightAIDS@Home - Phase 1 (FAAH)

Lancement du projet FAAH | Novembre 2005


Temps d'exécution informatique FAAH | 353.958 années

Unités de travail accomplies FAAH | 1 milliard d'unités


Temps d'exécution informatique CSF 2.0 | 93 années

Unités de travail accomplies CSF 2.0 | 810.827 unités
Objectifs du projet FAAH | Dépister les ligands (molécules qui se lient par complémentarité de structure à un site spécifique d'une protéine - aussi dénommés "candidats médicaments") présentant les meilleurs affinités de liaison avec la protéase virale du VIH (virus de l'immunodéficience humaine) de type VIH-1 par la simulation informatique d'un grand nombre de processus de liaison ligand-protéase. La découverte d'inhibiteurs efficaces de la protéase du VIH-1 permettrait de déjouer son activité enzymatique de synthèse protéinique (production de protéines structurelles et fonctionnelles indispensables à l'évolution du virus) et ainsi empêcher le processus de réplication et de propagation de virions pathogènes à l'ensemble du corps humain par la production de virions inactifs et non infectieux. La transformation du VIH en SIDA (syndrome d'immunodéficience acquise) serait donc stoppée. Les ligands les plus prometteurs seront ensuite analysés de manière plus approfondie par les chercheurs afin de mettre au point des traitements inhibiteurs de la protéase du VIH-1 efficients et ainsi de mieux contrôler le VIH de type VIH-1.

Institut de recherche en charge du projet | The Scripps Research Institute (La Jolla, Californie, États-Unis d'Amérique).

Scientifiques en charge du projet | Arthur J. Olson, David S. Goodsell, Rik Belew, Garrett M. Morris, Alexander L. Perryman, Stefano Forli, Sargis Dallakyan, William Lindstrom, Alexandre Gillet, Max Chang.

Bulletins & publications scientifiques d'évolution du projet FAAH
- 2007 | Analysis of HIV Wild-Type and Mutant Structures [...]
- 2009 | AutoDock4 and AutoDockTools4 [...]
- 2010 | Fragment-Based Screen Against HIV Protease
- 2010 | Two Compounds Discovered [...]
- 2010 | A Dynamic Model of HIV Integrase Inhibition [...]
- 2010 | Virtual Screening with AutoDock : Theory and Practice
- 2010 | World AIDS Day event - FAAH webcast replay
- 2011 | World AIDS Day event - FAAH webcast replay
- 2012 | Replay of the 3rd annual FAAH project webcast
- 2014 | Better tools for AIDS drug research
- 2014 | Improved efficiency and processing capabilities for FAAH
- 2014 | Pioneering a Molecular Approach to Fighting AIDS
- 2014 | Teamwork yields experimental support for FAAH [...]
- 2015 | The end of the beginning is near for FightAIDS@Home
- 2015 | A decade of progress is just the beginning in our fight [...]
​- 2016 | FightAIDS@Home Team Re-Opens Phase 1
- 2017 | FightAIDS@Home Targeting a Key HIV Protein
- 2018 | FightAIDS@Home Has a New Tool and a New Teammate
- 2020 | FightAIDS@Home Phase 1 researchers identified new [...]

Projet GPUGRID.net  (GPUG)

Lancement du projet GPUG | Mai 2007


Crédits GPUG | 1 billion de crédits

Recent Average Credit GPUG | 485 millions de crédits/jour
​

Crédits CSF 2.0 | 4,1 milliards de crédits

Recent Average Credit CSF 2.0 | 1.200.000 crédits/jour
Objectifs du projet GPUG | Les chercheurs du projet GPUG, spécialisés dans la recherche biomédicale universitaire de pointe, se livrent à de multiples simulations informatiques de dynamique moléculaire afin de mieux comprendre les processus d'interaction et de liaison entre les ligands (molécules qui se lient par complémentarité de structure à un site spécifique d'une protéine - aussi dénommés "candidats médicaments") et les protéines pathologiques (les cibles des ligands) qui jouent un rôle fondamental dans bon nombre de maladies humaines (cancer, SIDA, thrombose, diabète, troubles du système nerveux et troubles neuronaux, maladies neurodégénératives...). Une partie des recherches scientifiques du projet (intitulée "Methods") se porte aussi sur l'expérimentation de techniques pionnières et le développement de nouvelles applications de simulation de dynamique moléculaire. Chaque expérience menée à terme fait l'objet d'une publication dans une revue scientifique.  

Institut de recherche en charge du projet | Grup de Recerca en Informàtica Biomèdica (GRIB), Parc de Recerca Biomèdica de Barcelona (PRBB), Universitat Pompeu Fabra (Barcelone, Catalogne, Espagne).

Scientifiques en charge du projet | Gianni de Fabritiis, Toni Giorgino, Matt Harvey, Stefan Doerr, Gerard Martinez, Pablo Herrera, Adrià Pérez, Noelia Ferruz, Nathaniel Stanley, S. Kashif Sadiq, Ignasi Buch, Paola Bisignano.

Publications scientifiques des chercheurs du projet GPUG
- 2010 | High-throughput all-atom molecular dynamics simulations [...]
- 2010 | Explicit solvent dynamics and energetics of HIV-1 protease [...]
- 2010 | Induced Effects of Sodium Ions on Dopaminergic G-Protein [...]
- 2011 | Complete reconstruction of an enzyme-inhibitor binding [...]
- 2011 | A high-throughput steered molecular dynamics study [...]
- 2011 | Optimized potential of mean force calculations of standard [...]
- 2012 | Kinetic characterization of the critical step in HIV-1 [...]
- 2013 | Computational modeling of an EGFR single-mutation [...]
- 2014 | Membrane lipids are key-modulators [...]
- 2014 | Kinetic Characterization of Fragment Binding in AmpC [...]
- 2014 | On-the-fly learning and sampling of ligand binding [...]
- 2014 | Reranking Docking Poses Using Molecular Simulations [...]
- 2014 | Kinetic modulation of a disordered protein domain [...]
- 2015 | Insights from Fragment Hit Binding Assays [...]
- 2016 | The pathway of ligand entry from the membrane bilayer [...] 
​- 2016 | Multibody cofactor and substrate molecular recognition [...]​​
- 2017 | Complete protein-protein association kinetics [...]
​- 2017 | High-throughput automated preparation and simulation of [...]
​- 2018 | Molecular-Simulation-Driven Fragment Screening for [...]
- 2019 | Dynamic and Kinetic Elements of µ-Opioid Receptor [...]
- 2019 | Dopamine D3 receptor antagonist reveals a cryptic pocket [...]
- 2019 | Machine Learning of Coarse-Grained Molecular Dynamics [...]
- 2020 | PlayMolecule CrypticScout: Predicting Protein Cryptic Sites [...]
- 2020 | GPCRmd uncovers the dynamics of the 3D-GPCRome
- 2020 | Characterization of partially ordered states in the intrinsically [...]
- 2020 | Small Molecule Modulation of Intrinsically Disordered [...]
- 2020 | Computational and Experimental Characterization of NF023 [...]