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IBM BLUE GENE.
MAXI SUPERCOMPUTER
PER STUDIARE LE MALATTIE

creata dal gruppo Ibm un'organizzazione
di mille esperti

Blue Gene

 

ono 30 mila i geni che costituiscono il genoma umano, e occorrono un milione di miliardi di miliardi di istruzioni per ricostruire, su un computer, il «folding», ossia il ripiegamento di una singola proteina. I geni contengono le istruzioni per produrre le proteine, sono i motori che permettono alle cellule di funzionare, e indicano in quale quantità e in quale momento una determinata proteina debba essere prodotta nell’organismo umano. Le proteine sono molto più numerose dei geni, sono diverse le une dalle altre e appartengono a un sistema molecolare che cambia continuamente: per questo la Proteomica appare molto più complessa della Genomica, ma apre sicuramente grandi prospettive per il futuro.
Studiando il numero delle proteine, le loro funzioni specifiche e le loro interrelazioni, la Proteomica può far capire come lavora la cellula, come hanno origine molte malattie e come combatterle. Questi sono solo alcuni concetti elementari che rendono l’idea di quanto complessa sia la ricerca nelle aree della Genomica e della Proteomica. In queste aree le tecnologie avanzate possono svolgere davvero un ruolo strategico: raccogliere e analizzare dati, associarli in modalità diverse, integrarli, effettuare simulazioni complesse. Il volume di dati generati in media nelle aziende di biotecnologia sta raddoppiando ogni sei mesi.
Per affiancare in maniera adeguata chi opera nel mondo delle biotecnologie, della Genomica, della Proteomica e più in generale negli ambienti della sanità e della ricerca, l’IBM ha deciso di creare un’organizzazione specifica chiamata Life Science, che comprende mille persone tra bioinformatici, biologi, chimici e scienziati dell’informazione. Questa organizzazione affianca gli istituti di ricerca e gli operatori nella realizzazione dei loro progetti d’avanguardia, contribuendo con servizi di integrazione e di consulenza e soluzioni avanzate: sistemi di elaborazione ad alta velocità, sistemi di archiviazione e software in grado di gestire in maniera integrata ingenti volumi di dati.
Per la soluzione di problemi tanto complessi è fondamentale anche poter disporre di competenze nelle aree di frontiera della biologia computazionale e del «parallel computing», competenze che la IBM ha maturato anche lavorando al fianco delle principali organizzazioni artefici della mappatura del genoma, come il Celera Genomics, il Whitehead Institute, il Genomics Science Center di Riken in Giappone e il Genome Sequencing Center della Washington University. Questi operatori stanno, infatti, utilizzando la tecnologia dell’IBM per trasformare i dati genomici in informazioni sulle cause delle patologie e sulle modalità per poterle prevenire e curare.
Sintetizzando, i principali operatori del settore Life Science hanno alcune esigenze prioritarie: disporre di un’enorme potenza di elaborazione e di reti di collaborazione sia «inter» che «intra» aziendali, riuscire a sviluppare farmaci più specifici e poterli introdurre più velocemente nel mercato, contribuire a trasformare tutto l’universo della sanità secondo i parametri dell’e-business con l’obiettivo di avere servizi più veloci ed efficienti.
Per proporre soluzioni molto specializzate, la IBM sta collaborando a livello internazionale con alcuni partner strategici come Accelerys, società specializzata in soluzioni per il mercato dell’industria farmaceutica; Daon, un’azienda attiva nel settore dell’«identity management» che ha sviluppato la soluzione Daon Engine, in grado di autenticare gli individui in funzione di caratteristiche biometriche esclusive quali un dito, la voce o l’iride; Documentum, una società che ha sviluppato GXPharma, la prima suite di soluzioni di «content management cross-value chain» basata sul prodotto per le industrie farmaceutiche e Life Sciences.
Tra i progetti più interessanti in via di realizzazione vale la pena ricordare quello che la IBM, United Devies e Accelerys, stanno sviluppando con il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti per la ricerca di una cura per il vaiolo, e quello che ad Oxford l’IBM e il Governo britannico stanno conducendo per realizzare un «grid computing» per la diagnosi e prevenzione del cancro alla mammella.
Ma anche in Italia esiste un forte gruppo competente in queste aree, che lavora in sinergia con tutti i centri internazionali di ricerca IBM. È il centro di Bari, che si sta dedicando allo sviluppo di progetti di Data Integration e Knowledge Management nelle aree del Drug Discovery e del Clinical Genomics. Tale unità lavora in sinergia con il Consiglio Nazionale delle Ricerche e con l’Università di Bari, dove opera la professoressa Cecilia Saccone, attiva nel settore della Biologia e della Bioinformatica. La IBM mette a disposizione le proprie competenze informatiche, il CNR e l’Università detengono le competenze biologiche e scientifiche.
Anche grazie a questa sinergia, tale unità sta collaborando a importanti progetti come il Biomore, sistema web che gestirà il Biological Molecular Registry della Commissione europea per gli organismi geneticamente modificati, e BioWBI, una soluzione prototipale per favorire la ricerca. Tramite un’interfaccia grafica molto intuitiva, i ricercatori sono in grado di rendere automatiche le loro ricerche e le loro analisi nei vari Data Base della Genomica e Proteomica, attraverso la creazione di workflow personalizzati per l’esecuzione in cascata di diversi tool di analisi, semplificando enormemente il loro lavoro e riducendo le possibilità di errore.
Il centro di Bari sta collaborando anche con alcuni ricercatori del Dipartimento di Genetica della Casa Sollievo della Sofferenza, l’ospedale creato da Padre Pio a San Giovanni Rotondo, a un progetto di ricerca che si pone l’obiettivo di identificare quei gruppi di geni e SNP che hanno le maggiori possibilità di essere coinvolti in alcune patologie, ad esempio l’Alzheimer, e con il Cerm, Centro europeo di risonanza magnetica dell’Università di Firenze, in cui opera il prof. Bertini, nell’area dello studio e analisi di strutture proteiche 3D, a partire da dati di risonanza magnetica nucleare.
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