只要你有一台能上网的电脑，你也可以为抗击疫情提供帮助。
下面这个动图，模拟了新冠病毒的刺突糖蛋白在真实世界中不断变化的样子。这个蛋白非常重要，是病毒入侵细胞的关键。这一成果，将为抗病毒药物的开发提供指导。
新冠病毒刺突糖蛋白的动态模拟。新冠病毒通过刺突糖蛋白与人体细胞上的ACE2受体蛋白结合，从而进入人体细胞 | Twitter：@Greg Bowman
故事要从20年前说起
20 世纪 60 年代，科学家们开始尝试用射电望远镜侦听来自太空的无线电信号，寻找外星智慧生命的痕迹。分析这些数据需要巨大的运算能力，随着项目规模的扩大，分析所需的计算资源成了瓶颈。于是在千禧年来临前夕，当互联网正向世界的各个角落扩张的时候，他们产生了一个想法——集合各家各户的电脑，共同完成计算任务。
SETI创立人法兰克·德雷克（Frank Drake）正在浏览射电望远镜收集到的数据 | Lou Dematteis / Reuters
1999 年 5 月 17 日，SETI@home（Search for ExtraTerrestrial Intelligence at Home，“在家搜寻外星智慧”）正式上线。这个项目由加州大学伯克利分校的程序员和天文学家共同运行，是最早的“志愿分布式计算项目”之一。参与这个项目的人，不必把电脑邮寄给大学，只需要下载客户端。配置完毕后，电脑进入屏幕保护状态时，就会自动从服务器下载地外无线信号记录，并从中寻觅来自外星生命的问候。
现在个人电脑的速度比当时快了超过100倍，即便随时进行这些计算任务，也不会拖慢电脑的运行速度。因而，现在的项目也不像最初 SETI@Home 那样仅局限于屏幕保护时才运行，而是将何时运行的选择权交给了用户。用户可以选择在其他应用不那么活跃时才运行这个项目，或者设置成一边做其他事情一边运行。
“志愿分布式计算”可以满足大规模科学计算的需求，它通过互联网，将个人计算机的运算能力集合起来。庞大的计算任务在服务器端被分割成许多小份的数据包，通过互联网分发给个人电脑；个人电脑分别计算完毕，再回传给服务器进行整合。你可以将“分布式计算”理解成一台特殊的超级计算机——传统的超级计算机是在一个巨大的机房中，将大量处理器通过线缆连接起来，共同完成计算任务；而志愿分布式计算则是通过互联网，将世界各地的处理器连接起来进行计算。
SETI@home项目已于今年3月31日无限期休止，不过官方仍然鼓励大家加入其他的分布式计算项目，例如COVID-19的研究 | setiathome.berkeley.edu
在 SETI@home 开始后的二十年中，这一思路在各个领域得到应用。如今，在伯克利大学网络计算开放平台（BOINC）上，可以找到用于分析大型强子对撞机数据的 LHC@home、搜索脉冲星引力波的 Einstein@home、寻找大质数的 PrimeGrid 等各个学科的项目。而独立平台也有许多，例如用于检测地震的捕震网（Quake-Catcher Network），以及文章开头提到的专注于蛋白质折叠与动态的 Folding@Home。
当初开发 SETI@home 的科学家大约没想到，20 年后，这项技术将被用于对抗一场全球瘟疫。在你阅读这篇文章的时候，Folding@home 正在将大量新冠病毒的分析任务，拆解分配给世界各地的计算机，为抗击疫情提供帮助。
解析蛋白的动态形象
SETI@home 上线一年半后，当上百万志愿者的电脑正在聆听星空的声音、寻找地外生命时，Folding@home 发布了。科学家们希望借助分布式计算的力量，模拟蛋白质折叠，进而了解它们在疾病中的作用，为寻找新的药物提供信息。过去的二十年中，这个项目为解析乳腺癌相关的异常激酶、寻找埃博拉病毒的潜在药物靶点、预测阿尔茨海默症中异常蛋白结构等一系列工作提供了帮助。
在项目运行的第 7100 天、多灾多难的 2020 年的 2 月即将结束的时候，作为团队的领导，生物物理学家格雷格·鲍曼（Greg Bowman）在项目官网宣布，他们已经开始将 Folding@home 投入新冠病毒蛋白相关的工作，随后还提高了新冠病毒蛋白相关计算任务的优先级。
Folding@home团队 | foldingathome.org
蛋白质的基本单位是氨基酸，但氨基酸排列成长链之后，还需要通过折叠形成三维结构，才会发挥作用。折叠的过程、最终的结构以及折叠后蛋白的动态，都影响着蛋白质的功能，进而影响生命活动。
科学家们有许多方法解析蛋白质的静态结构，例如冷冻电镜技术已经展示了新冠病毒的刺突糖蛋白结构。然而，这些方法只能显示蛋白质在特定瞬间的形象。鲍曼比喻道：“实验方法捕捉的蛋白结构就像橄榄球员们蓄势待发时的照片，能让我们看到阵型安排，但是没法看到整场比赛。”
蛋白质的静态结构就像球赛照片，能看到阵型安排，却看不到正常比赛 | foldingathome.org
不过，以这些静态形象为起点、展开计算机模拟，则可以预测蛋白质中每个原子的运动，展示出可以改变形态的区域，让科学家们看到整场比赛，进而针对性地制定攻防策略。以埃博拉病毒为例，过去人们认为其中的 VP35 蛋白没有可供药物作用的位点，但不久前计算机模拟发现，动态变化中产生的新结构是可以接受药物作用的[1]，这为寻找疗法提示了新方向。
类似地，开发对抗新冠病毒的药物时，或许也能这样的研究里找到思路。唯一的问题是，这样的模拟需要巨大而昂贵的计算资源，生物学家办公室里的计算机，可能要不眠不休地工作上百年甚至上万年，才能模拟一个蛋白的动态。
全球加入，你也可以
好在全球有数十亿台个人电脑，热心地加入分布式计算网络的普通人，让模拟蛋白质动态所需的时间变得可以接受。
时间进入 3 月，Folding@home 项目组在社交媒体上发出号召后，许多人加入了这个分布式计算网络。参与的用户数量从 2 月份的约 3 万人，增加至如今超过百万。“也许大家注意到安装时的卡顿了，”鲍曼在社交网络上说，“有太多人在下载客户端了，服务器有点跟不上。我们正在努力让新服务器上线。”
许多PC硬件、电子游戏相关的厂商和媒体也呼吁用户加入其中 | Twitter：@PC MASTER RACE
虽然每台个人设备的运算能力微不足道，但是巨大的数量相加，使得可以利用的空闲算力超过了所有人的预期。目前世界上性能最强的超级计算机是 IBM 公司“顶点”（Summit），每秒可以计算 20 亿亿次（每秒 2x10^17 次）。3 月 21 日，鲍曼在社交媒体上宣布，Folding@home 的总计算速度达到了“顶点”超级计算机的两倍。仅仅5天后，他们惊讶地宣布，计算速度已经超过了每秒 100 亿亿次（每秒10^18次），比起最尖端的一批超级计算机，它的运算速度高了一个数量级。这些运算能力被源源不断地投入到新冠病毒蛋白的相关研究中，尖刺蛋白-ACE2 蛋白结合体、新冠病毒蛋白酶、抗体蛋白等模拟项目，正在不断地拆分发送给世界各地的参与者。
计算资源永远不嫌多。除了勤洗手、戴口罩、尽量待在家里之外，只要有一台能上网的电脑，任何人都可以为抗击疫情做出进一步的贡献。前往 Folding@home 项目的官网，下载客户端，安装，启动程序——此时，你的电脑便准备好接收任务，为特效药的研发提供基础信息了。
Folding@home的运行界面。可以在官网上查询到，此时运行的任务（PRCG：13851）是一个与SARS-CoV和SARS-CoV-2相关的研究 | FAHControl
除此之外，在伯克利大学网络计算开放平台（BOINC）上，生物医学项目 Rosetta@home 也在将重心调整到新冠病毒相关计算上，你甚至可以在智能手机上运行它。
新冠疫情可能是 1918 年大流感以来最严重的瘟疫。这次，人类的手中握着与病魔抗争的崭新武器，它曾被用来凝视无尽的星空，如今它将帮助我们，拯救仰望同一片星空的生命。
更重要的是，即便是完全不懂医学和生物学的普通人，也可以为挥舞这把利刃贡献一点点力量。而我们毕竟是数十亿人，相信这力量足以披荆斩棘。
参考文献
[1] Cruz MA, Frederick TE, Singh S, Vithani N, Zimmerman MI, Porter JR, Moeder KE, Amarasinghe GK, Bowman GR. 2020. Discovery of a cryptic allosteric site in Ebola’s ‘undruggable’ VP35 protein using simulations and experiments. bioRxiv:2020.02.09.940510.
[2] https://setiathome.berkeley.edu/
[3]https://www.theatlantic.com/science/archive/2017/05/aliens-on-your-packard-bell/527445/
[4] https://foldingathome.org/2020/02/27/foldinghome-takes-up-the-fight-against-covid-19-2019-ncov/
[5] https://foldingathome.org/2020/03/15/coronavirus-what-were-doing-and-how-you-can-help-in-simple-terms/
[6] https://www.dezeen.com/2020/03/25/coronavirus-cure-folding-at-home-software/
[7] https://medicine.wustl.edu/news/crowdsourced-supercomputing-project-sets-sights-on-coronavirus/
[8] http://boinc.bakerlab.org/rosetta/rah/rah_about.php
作者：核桃苗
编辑：麦麦