JAMAICA: FAST PROTEIN DOCKING in GPU

JENIK, M; MOCSKOS, E; ADRIAN E. ROITBERG; TURJANSKI AG

Ciudad de la Plata

Congreso; Congreso anual de la Sociedad Argentina de Biofisica.; 2008

<!-- @page { size: 8.5in 11in; margin: 0.79in } P { margin-bottom: 0.08in } --> Comprender y determinar los complejos entre proteínas es uno de los objetivos más importantes de la biologίa molecular moderna. El problema de docking proteίna-proteίna consiste en hallar como dos moléculas de estructura conocida interactúan formando un complejo. Se han propuesto una gran número de metodologías computacionales para resolver el problema de docking, una de las más usadas consiste en maximizar la superficie de contacto. Para resolver este problema es necesario recorrer todas las posibles traslaciones y rotaciones de una proteína con respecto a la otra y evaluar la superficie de contacto en cada punto. El costo computacional luego de discretizar el espacio 3D en una grilla de N3 nodos, estaria en O(N6). Katchalsky y Eisenstein [1] propusieron la utilización de la función de correlación utilizando DFFT, reduciendo el costo computacional a O(N3xLog(n)). Con el advenimiento de nuevas arquitecturas computacionales de procesamiento en paralelo hemos implementado un software de docking que utiliza tarjetas aceleradoras de video (GPU) para realizar los cálculos en vez del CPU. Con el uso de las GPU hemos alcanzado incrementos en la performance de hasta 5X en el docking de complejos proteicos , respecto de su implementación en una CPU convencional. Este desarrollo permitiría la implementación de estrategias más complejas que tengan en cuenta otros factores, como la libertad conformacional y diferentes propiedades fisicoquímicas sin elevar el costo computacional significativamente.