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Boinc : Aider à vaincre le cancer (WCG)

Publié le par Boris61

WCG
HCC

Améliorer les résultats de la cristallographie aux rayons X des protéines

INSCRIPTION

Télécharger BOINC (tutoriel)

URL du projet : http://www.worldcommunitygrid.org/

Début du projet : 6 Novembre 2007

Durée du projet : ~ 6 ans (jusqu'en 2013)

Configuration minimale : 250 Mo de Mémoire Vive et 50 Mo d'espace disque disponible.

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Statistiques

 

SOMMAIRE :

 

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  • Les résultats : Domaine public

Le World Community Grid met sa technologie à disposition des seules organisations publiques ou à but non lucratif pour qu'elles l'utilisent dans des recherches humanitaires qui, autrement, risqueraient de ne pas aboutir en raison du coup élevé de l'infrastructure informatique nécessaire en l'absence d'infrastructure publique. Dans le cadre de notre engagement à faire progresser le bien-être de l'Homme, tous les résultats seront versés au domaine public et transmis à la communauté scientifique mondiale.

 

Message introductif de Igor Jurisica

Bienvenue dans le projet "Lutte Contre le Cancer" (Help Conquer Cancer), et merci de votre participation à cette importante recherche. L'objectif de notre projet est d'améliorer les résultats de cristallographie aux rayons X des protéines, ce qui permettra aux chercheurs, non seulement, d'annoter les parties inconnues du protéome humain, mais surtout, d'améliorer leur compréhension dans l'initiation, la progression et le traitement du Cancer. Bien que notre objectif soit le cancer, les résultats de ce projet pourront aider à combattre d'autres maladies.
L'analyse des résultats de cette expérience amènera à une meilleure compréhension des principes sous-jacents de la cristallographie des protéines. Pour la première fois, une analyse de l'image cristallographique sera effectuée, ce qui était impossible auparavant en raison de la complexité computationnelle. Aussi, CrystalVison sera amélioré afin de fournir une plus rapide et une plus précise classification des images. En outre, la détermination de plus de structures de protéines en 3 Dimensions permettera d'accroitre la prédiction de structure in silico .
Je vous remercie encore de votre contribution essentielle à ce projet. C'est grandement apprécié, puisqu'il nous faudrait 162 années pour effectuer ce calcul sur notre plus puissant ordinateur. Aussi, grâce à la communauté mondiale, nous espérons finir ce projet d'ici 1 ou 2 ans, nous allons commencer à analyser les données de façon incrémentale. Nous vous tiendrons informés de nos résultats sur ce site.

Merci à vous.

 

Help Conquer Cancer

 

Résumé

Statut et résultats du projet :  
Vous trouverez des informations sur ce projet dans les pages Web ci-dessous et sur le site Web Aider à vaincre le cancer par le biais des chercheurs ayant contribué à ce projet. Pour obtenir le rapport d'état le plus récent, consultez le rapport d'état du projet Aider à vaincre le cancer . Pour envoyer des commentaires ou des questions sur ce projet, veuillez publier votre message sur le forum Aider à vaincre le cancer .

Mission :

La mission du projet Aider à vaincre le cancer est d'améliorer les résultats de la cristallographie aux rayons X des protéines, qui aide les chercheurs non seulement à annoter les parties inconnues du protéome humain, mais surtout leur permet de comprendre la naissance, progression et le traitement du cancer.

L'objectif du projet Help Conquer Cancer est d'analyser des images (86 millions) représentant  9 400 protéines suspectées de jouer un rôle dans le développement de différents cancers. Ces protéines seront traitées par cristallographie, cette méthode devrait aider les chercheurs à trouver des protéines inconnues et suspectes. Pour en arriver à la création d'une liste de cette envergure, les protéines seront triées par forme et groupements chimiques. Ceci permettra d'améliorer de façon importante les connaissances des chercheurs sur le début du cancer ainsi que sa progression et permettra de trouver un traitement plus efficace.

Importance :

Afin d'influencer de manière significative la compréhension du cancer et de ses traitements, il est non seulement nécessaire de découvrir de nouvelles approches thérapeutiques capables de cibler les métastases (ou cancers se propageant à d'autres parties du corps), mais également d'identifier des marqueurs de diagnostic (ou indicateurs de la maladie), capables de détecter les premiers stades de la maladie.

Les chercheurs ont fait des découvertes importantes lors de l'étude de plusieurs cancers humains, même lorsqu'ils disposaient d'informations limitées ou inexistantes sur les protéines concernées. Cependant, pour mieux comprendre et traiter le cancer, il est important que les scientifiques découvrent de nouvelles protéines impliquées dans le cancer, et identifient leurs structure et fonction.

Les scientifiques s'intéressent particulièrement aux protéines susceptibles d'avoir une relation fonctionnelle avec le cancer. Ces protéines sont soit en surnombre, soit absentes dans les cancers, ou bien elles ont été modifiées ou mutées de manière structurelle.

L'amélioration de la cristallographie aux rayons X permettra aux chercheurs de déterminer plus rapidement la structure de nombreuses protéines liées au cancer. Ceci permettra de mieux comprendre la fonction de ces protéines et de conduire à des interventions pharmaceutiques potentielles pour traiter cette maladie mortelle.

 

 A propos du projet


Cristallographie aux rayons X
 

Cancer L'une des méthodes de choix pour déterminer la structure des protéines est la cristallographie aux rayons X. Grâce à cette méthode, les scientifiques utilisent la filière de cristallisation à haut débit pour aider à annoter les parties inconnues du protéinome humain, qui à son tour aidera à améliorer leur compréhension des débuts, de la progression et du traitement du cancer.*

Il existe deux étapes principales dans la cristallographie aux rayons X :

  1. Cristalliser la protéine : bien que plus complexe, cette méthode est similaire à l'ajout de sucre dans une tasse d'eau qu'on laisserait reposer un certain temps. Une fois l'eau évaporée, de minuscules cristaux de sucre apparaissent.
  2. Envoyer des rayons X à travers le cristal : selon la façon dont les rayons diffractent, un modèle mathématique sert à déterminer et observer la structure de la protéine.

Cristalliser une protéine n'est pas une procédure simple. Un grand nombre de paramètres affectent les résultats de la cristallisation (concentration de la protéine et de la solution, température, pH, adjuvants chimiques, etc.). Les scientifiques doivent identifier la combinaison de ces paramètres qui permet d'obtenir la cristallisation de la protéine. Par exemple, avec le sucre, si vous remplacez l'eau par un autre liquide, modifiez la température ou les concentrations, il est possible que vous n'obteniez pas de cristaux. De même, pour une protéine donnée, le défi consiste à identifier les paramètres qui aboutiront à la formation du cristal : quelle solution, quelle température, quel pH, etc.
   
Cancer Le cristal de protéine résultant doit avoir une forme régulière et être suffisamment grand pour que les rayons X puissent détecter la structure de la protéine à une haute résolution. Si les conditions ne sont pas parfaites pour la cristallisation de la protéine, le processus peut aboutir soit à un microcristal, qui est trop petit pour la détermination de la structure ; soit à un précipité, qui montre quelques changements, mais ne mène pas directement à la cristallisation ; ou encore aucun changement ne s'est produit.
 
La situation est donc frustrante puisque, de manière générale, plus les protéines sont importantes pour la recherche sur le cancer, plus elles sont difficiles à cristalliser, ce qui représente un frein à la progression. De nombreuses protéines impliquées dans le cancer sont de longues chaînes, ou bien requièrent des protéines additionnelles pour se replier correctement et ne peuvent pas être cristallisées par elles-mêmes.
 
Cancer Pour réaliser les millions de combinaisons nécessaires pour cristalliser avec succès une protéine, les scientifiques utilisent des robots. Ces robots sont capables de mettre en place les différents paramètres de cristallisation plus rapidement et plus précisément. Pour faciliter davantage le processus, le résultat de chacune des millions d'expériences de cristallisation est photographié.

Actuellement, les scientifiques du Hauptman-Woodwart Medical Research Institute (HWI) situé à Buffalo ont effectué plus de 86 millions d'expériences de cristallographie pour plus de 9400 protéines. En conséquence, ils disposent de 86 millions de photos de ces protéines qui ont été envoyés au cristallographe à rayons X à haut débit. Chacune de ces photographies doit être analysée pour déterminer le résultat de l'expérience : cristal, précipité, séparation de phase, enveloppe, pas de changement.
 
Cancer L'un des défis est la taille monumentale de ces fichiers (plus de 25 To d'espace de stockage ou l'équivalent de plus de 9000 DVD). Le supercalculateur Blue Gene d'IBM a aidé au cours de cette phase du projet, en exécutant un algorithme spécial de compression d'image pour réduire la taille de ces images sans en perdre le contenu. L'autre défi consiste à analyser complètement une image afin de déterminer le résultat de la cristallisation, tâche qui prend environ 10 heures sur un seul ordinateur. Les chercheurs auraient donc besoin d'environ 100 000 ans pour analyser les images existantes.

CancerWorld Community Grid et "Help Conquer Cancer"

Grâce à la puissance du World Community Grid, les scientifiques de l'Ontario Cancer Institute (OCI), Princess Margaret Hospital et du réseau santé de l'Université traiteront les 86 millions de photos existantes de protéines qui ont été criblées à haut débit par la plateforme technologique du HWI. Le World Community Grid exécutera le programme CrystalVision développé par les chercheurs de l'OCI pour analyser les caractéristiques des images individuelles afin de déterminer le résultat des analyses de cristallisation : cristal, micro-cristal, séparation de phase, enveloppe, précipité ou aucun changement.
 
Si un cristal est obtenu, les cristallographes peuvent faire subir à la protéine un processus d'optimisation afin de déterminer les conditions de cristallisation optimales, et réaliser une expérience de diffraction pour identifier la structure de la protéine. En outre, les scientifiques peuvent comparer les protéines qui ont cristallisé avec succès avec des protéines de structure inconnue qui présentent des caractéristiques similaires, selon les résultats du criblage de cristallisation. Ceci peut constituer le point de départ de la cristallisation de ces protéines, ce qui aboutirait à l'identification de leur structure.

Cancer Si le cristal produit n'est pas de forme régulière, ou qu'il n'est pas assez grand, les scientifiques peuvent quand même utiliser les informations pour les aider à déterminer les conditions nécessaires pour créer un cristal de forme régulière. Par exemple, ils peuvent apprendre que la protéine X à laquelle on applique la condition A donne un microcristal, et que la protéine A à laquelle on applique la condition Z donne aussi un microcristal. En ce basant sur ces informations, ils peuvent effectuer des expériences supplémentaires pour déduire quelles conditions doivent être optimisées pour créer un cristal plus grand et de forme régulière.
 
L'analyse des résultats de cette expérience aboutira aussi à une meilleure compréhension des principes sous-jacents de la cristallographie des protéines. Pour la première fois, une analyse complète des images cristallographiques sera faite, ce qui était impossible auparavant en raison de la complexité des calculs. CrystalVision bénéficiera à son tour d'améliorations pour fournir une classification des images plus rapidement et avec une meilleure précision.
 
Améliorer la filière de cristallographie des protéines permettra aux chercheurs de déterminer plus rapidement la structure de nombreuses protéines liées au cancer. Cela conduira à l'amélioration de notre compréhension de la fonction de ces protéines, et permettra aux interventions pharmaceutiques potentielles de traiter cette maladie mortelle.
 
* Il existe d'autres approches pour comprendre la structure et la fonction d'une protéine, notamment la méthode utilisée par le projet Repliement du protéome humain qui est aussi exécuté par le World Community Grid. Etant donné la nature vitale de ces projets, il est important d'utiliser toutes les techniques de recherche permettant de compléter notre compréhension de l'organisme humain et de la maladie.

Les participants aux recherches

Chercheur

  • Igor Jurisica, coordinateur du projet (Principal Investigator), Institut du Cancer de l'Ontario

Informaticien

  • Christian A. Cumbaa , attaché de recherche (Research Associate), Institut du Cancer de l'Ontario

Collaborateurs

  • Dr. George DeTitta, président directeur général, Institut de Recherche Médicale Hauptman-Woodward (Buffalo), président du Département de biologie structurelle.
  • Joseph R. Luft, coordinateur du projet (Principal Investigator), Institut de Recherche Médicale Hauptman-Woodward
  • Michael Malkowski, coordinateur du projet (Principal Investigator), Institut de Recherche Médicale Hauptman-Woodward

 

FAQ du projet

 

Quels sont les avantages potentiels du projet "Help Conquer Cancer" ?

Il existe plusieurs avantages directs et indirects à ce projet. Pour la première fois, les scientifiques vont mener une analyse d'image et une classification complète des images issues de la cristallographie. Cela conduira à une meilleure compréhension du processus de cristallisation, et permettra aux scientifiques d'améliorer la précision et la rapidité de CrystalVision.
L'amélioration de la compréhension des processus de cristallisation et l'amélioration de CrystalVision vont également permettre de cristalliser plus rapidement davantage de protéines liées à des maladies. Enfin, plus de structures en 3D permettront d'améliorer notre compréhension de la maladie et, potentiellement, de son traitement, et mèneront à l'amélioration de la prédiction des structures "in silico" (réalisée à partir d'un ordinateur ou par simulation sur ordinateur).

 

Quels ordinateurs peuvent exécuter le projet "Help Conquer Cancer" ?

En raison de l'imprécision inhérente à l'analyse d'images, le projet demande une configuration très modeste en terme de mémoire vive et de processeur. Toutefois, s'ils n'avaient pas accès à des milliers de processeurs, les chercheurs ne seraient pas en mesure de traiter 80 millions d'images dans des délais raisonnables. Plusieurs plates-formes seront en mesure de faire fonctionner le projet, World Community Grid va dans un premier temps proposer des exécutables Linux et Windows, puis Mac OS dans un second temps.

 

Quels vont être les résultats des calculs du World Community Grid ?

CrystalVision calculera des milliers de caractéristiques pour chacune des images issues de la cristallographie. Ces données mesurent objectivement certaines caractéristiques de l'image, ce qui permettra aux chercheurs d'utiliser un système de discernement de la classification d'images.. D'autre part, ceci leur permettra de caractériser automatiquement et objectivement des résultats à partir des écrans de cristallisation à haut débit, puis d'appliquer des techniques d'extraction de données pour optimiser les expériences futures de cristallisation.

 

Que se passera-t-il avec les données générées par tous ces calculs?

Après de soigneuses analyses, évaluations et interprétations, tous les résultats seront publiés dans le domaine public.
L'objectif principal des chercheurs est d'améliorer le système CrystalVision pour permettre une classification automatisée, précise et rapide d'images cristallographiques. Cet algorithme sera alors déployé à l'institut de recherche médicale Hauptman-Woodward pour s'assurer que ce service de criblage cristallographique public et à grande échelle pourra accélérer la cristallisation de nombreuses protéines liées à certaines maladies.

 

Dans combien de temps ce projet se terminera t'il ?

Une fois le projet lancé, nous aurons une meilleure idée du temps requis pour traiter les images sur World Community Grid. Cela dépendra du nombre d'ordinateurs qui calculeront et le nombre de projets simultanément en fonction sur World Community Grid.
Toutefois, les chercheurs possèdent plusieurs séries d'images intéressantes, qui seront analysées en premier lieu, permettant de disposer de résultats préliminaires au bout de quelques semaines.
Ces images sont composées d'un ensemble préalablement analysé par une version antérieure de CrystalVision, ainsi que par plusieurs experts humains.

 

Lorsque je regarde les images de mon écran de veille, peut-on m'expliquer ce que fait mon ordinateur ?

Chaque unité de travail représente une photographie de la cristallisation d'une protéine (une sur un total de 1536 images par protéine, photographiée 6 fois sur une période d'un mois), une reproduction visuelle de l'état d'une protéine dissous dans une solution servant d'agent de cristallisation. Cette photographie est située à l'arrière plan de l'écran de veille. Votre ordinateur exécute une analyse de vision informatique de cette image pour interprétrer son contenu. Premièrement, cela consiste à déterminer les principales caractéristiques qui seront utilisées pour classifier (ou cataloguer) le résultat de l'expérience. Durant cette caractérisation informatique de l'image, vous verrez des étapes intermédiaires, elles sont représentées par les cercles colorés qui apparaissent au premier plan de l'écran de veille.

Cette analyse est une recherche de 4 grandes catégories caractéristiques : microcrystaux, lignes droites, objets divers et carastéristiques texturales. Les étapes intermédiaires de l'analyse texturale sont représentées par les disques de couleur qui apparaissent au premier plan de l'écran de veille. A chaque fois qu'une étape est terminée, le résultat calculé apparaît sur l'écran de veille. Chaque disque est une reproduction de l'image originale, retouchée pour mettre en relief les différentes textures.

 

Que signifie cet objet en forme de cratère lunaire en arrière plan ?

L'image en arrière plan est une microphotographie suite à une expérience de cristallisation d'une protéine. L'expérience a lieu dans une gouttelette d'eau de la taille d'une tête d'épingle (200 nanolitres), en suspension dans un contenant rempli d'huile. Les parois du contenant et la gouttelette approximativement circulaire sont visibles sur la photo. A l'intérieur de la gouttelette, le précipité d'une protéine ou d'un sel, ou même le crystal d'une protéine doit être visible.

 

Que sont ces disques ? Chaque disque a une couleur différente. Peut-on m'expliquer ce que cela signifie ?

Chaque disque correspond à la visualisation d'une estimation de texture différente appliquée à l'image en arrière plan. Ainsi, lorsque 2 disques ont des couleurs différentes, cela signifie que les textures sont plus ou moins proéminentes pour chaque point de l'image. Vingt-six textures peuvent être visualisés dans cet écran de veille.

Chaque mesure s'intéresse à la fréquence de retour des niveaux de gris entre les paires de pixel de l'image, et résume ces fréquences en utilisant le contraste, la corrélation, la variance et l'entropie entre chaque pixel. Chacune des 13 catégories de statistiques est mesuré plusieurs fois en faisant varier l'orientation relative des paires de pixel.

Chaque disque permet de visualiser les résultats de la recherche pour une texture particulière de l'image originale. La recherche de texture se déroule en 3 étapes. La première étape consiste à détecter les plus fins changements des niveaux de gris de l'image, la seconde étape détecte les changements dans des niveaux de détail moyen, et la 3ème étape les changements dans des niveaux de détail plus épais. Vous pouvez visualiser ces 3 étapes en suivant les flèches rouge (1er étape), verte (étape 2) et bleue (étape 3) qui décrivent un processus de traitement complet (image ci-dessous). Une région en bleu indique que cette partie de l'image originale a une texture plus visible lorsque l'on étudie les changements des niveaux de gris à des niveaux de détails épais.

hcc

 

J'ai noté que le disque le plus à droite est de temps en temps remplacé par un nouveau disque et que tous les autres disques se déplacent vers la gauche et le dernier disparaît. Que se passe t'il ?

L'écran de veille ne montre que les 10 dernières images analysées. Lorsqu'une image est analysée, son résultat s'affiche, et l'analyse la plus ancienne est retirée.

 

La gestion de son compte
Se rendre sur la page d'accueil du site WCG : www.worldcommunitygrid.org/
Choisir Mes Calculs dans le menu en haut.

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