從原子級開始，親手創(chuàng)造一個細胞是什么體驗？

最近，來自伊利諾伊大學(xué)厄巴納·香檳分校（University of Illinois at Urbana-Champaign）的研究人員成功在原子粒度上模擬了一個最小的活細胞（living minimal cell），使用到的加速設(shè)備為Nvidia Titan V和Tesla Volta V100顯卡，成功將模擬時間壓縮到20分鐘內(nèi)。

研究人員表示，該項目是迄今為止最長、最復(fù)雜的細胞模擬。因為原子（atom）是化學(xué)反應(yīng)中不可再分的基本微粒，所以該模擬過程在粒子尺度上能夠復(fù)制最小細胞的物理和化學(xué)特性。

從原子開始創(chuàng)造

提到從細胞開始創(chuàng)造生物，《孢子》（Spore）可以說是繞不過的一個「造物游戲」。

《孢子》游戲由Maxis開發(fā)，于2008年發(fā)行。游戲讓玩家控制一個物種，使之從單細胞開始進化到智慧生命，進而進行空間探索。

游戲一經(jīng)發(fā)行，立刻火爆全球，畢竟誰能拒絕親手創(chuàng)造出一個高達呢？

Spore把一整個細胞作為初始狀態(tài)，但實際上細胞也分為很多種類，有不同的物理、化學(xué)、生物性質(zhì)，從原子開始模擬細胞，也許更適合「造物者」的身份。

即使是最小的細胞也包含了20億個原子，如果讓CPU來模擬的話，那不知道要猴年馬月才能模擬一個原子的3D模型。

GPU就不一樣了，顯卡天生就是為并行任務(wù)而生，這種并行計算的特性也讓GPU在深度學(xué)習(xí)時代大放異彩。

活細胞物理中心聯(lián)合主任Zaida Luthey-Schulten表示，只有借助GPU的能力，我們才得以成功從原子級的粒度上建立一個動態(tài)的細胞3D模型，這個最小的活細胞包含超7000個遺傳信息過程（genetic information process）。研究成果已經(jīng)發(fā)表在了《細胞》（Cell）期刊上。

最小的細胞具有精簡的基因組，其中基因組已經(jīng)被剝離到了只包含最基本的要素，只攜帶復(fù)制其 DNA、生長、分裂和執(zhí)行大多數(shù)其他定義生命的功能所必需的基因，來建立一個反映其行為的細胞計算機模型。

模型能夠在原子尺度上繪制出 3D 空間中數(shù)千個細胞成分的精確位置和化學(xué)特征。它跟蹤這些分子擴散通過細胞并相互相遇需要多長時間，它們發(fā)生時會發(fā)生什么樣的化學(xué)反應(yīng)，以及每一步需要多少能量。

為了構(gòu)建一個最小細胞，來自J. Craig Venter Institute的研究人員選擇了一個最簡單的活細胞——支原體（mycoplasma），一種寄生于其他生物體的細菌。

這種支原體的構(gòu)成中只包含不到500個基因，而相比之下，普通的大腸桿菌則有超5000個基因，人類細胞有超2萬個基因，所以支原體的模擬相對來說更簡單。

在之前的研究中，JCVI團隊構(gòu)建了一個合成基因組，并在富含細胞維持所需的所有營養(yǎng)和因素的環(huán)境中培養(yǎng)細胞。對于這項新研究，該團隊添加了部分基因以提高細胞的活力。該細胞比任何天然細胞都簡單，因此更容易在計算機上建模。

Zaida教授利用先前發(fā)現(xiàn)的細胞屬性，如氨基酸、脂質(zhì)和核苷酸來建立脫氧核糖核苷酸（DNA）、核糖核苷酸（RNA）、蛋白質(zhì)和細胞膜。

模擬像活細胞這樣巨大而復(fù)雜的東西依賴于數(shù)十年研究過程中積累的數(shù)據(jù)。為了建立計算機模型，研究人員必須考慮細胞DNA、脂質(zhì)、氨基酸的物理和化學(xué)特性，以及基因轉(zhuǎn)錄、翻譯和蛋白質(zhì)構(gòu)建機制。他們還必須模擬每個成分如何通過細胞擴散，跟蹤細胞生命周期中每個步驟所需的能量。

通過對支原體進行20分鐘的三維模擬，研究人員可以看到支原體在沒有細胞繁殖的情況下發(fā)生什么事。他們還發(fā)現(xiàn)支原體花了大量的時間和精力在細胞膜上移動分子，與作為寄生細胞時的性質(zhì)一樣。并且研究人員能夠觀察到細胞的氨基酸和核苷酸的主動運輸過程，觀察活細胞如何平衡生長和新陳代謝，也能夠讓研究人員了解到細胞的生存規(guī)律。

Zaida表示，之所以我們能夠在模擬過程中再現(xiàn)細胞中出現(xiàn)的基本行為，并非是因為編程人員把這種行為編碼進去，而是因為模型中的動力學(xué)參數(shù)和脂質(zhì)機制是正確的。

這些模擬讓研究人員深入了解了細胞如何「平衡其新陳代謝、遺傳過程和生長的需求」。

例如，該模型顯示，細胞利用其大部分能量將必需的離子和分子導(dǎo)入其細胞膜，這是因為支原體從其他生物體中獲得了生存所需的大部分物質(zhì)。

研究人員表示，該模型模擬了一個最小細胞內(nèi)從其出生到兩小時后分裂的所有化學(xué)反應(yīng)。這個最小活細胞的3D、全動態(tài)動力學(xué)模型打開了一扇了解細胞內(nèi)部運作的窗口，展示了所有細胞成分是如何響應(yīng)內(nèi)部和外部線索相互作用和變化的，將幫助研究人員更好地理解生命的基本原則。

目前研究人員擁有更多的顯卡了，開展的新項目涉及到細胞的生長模擬和細胞分裂，使用Nvidia RTX A5000顯卡和Nvidia DGX工作站來加速模型的模擬過程，大概可以提升40%的模擬速度。

GPU助力高性能計算

顯卡除了打游戲、挖礦以外，由于其在高性能計算（HPC）上的發(fā)展，也是推動科學(xué)發(fā)展的關(guān)鍵工具之一。通過跨多個計算節(jié)點利用 GPU 助力的并行處理能力，HPC 能夠高效、可靠、快速地運行先進的大型應(yīng)用程序項目。速度提升后可大幅提升吞吐量并降低成本，從而為科學(xué)發(fā)現(xiàn)鋪平道路。

仿真和建模中涉及到的HPC，廣泛用于制藥、金融、科研和工程等各行各業(yè)，能夠應(yīng)對現(xiàn)實世界的各種疑難雜癥。

除了在原子級模擬細胞外，GPU還可以幫助研究人員建立各種復(fù)雜病毒的可視化模型，例如COVID19，從而更了解病毒的性質(zhì)，更快地找到攻克病毒解決方案。

Nvidia還提供用于 HPC 的全套編譯器、庫和工具，使得開發(fā)人員能夠利用接口最大限度地榨干GPU的性能。

可視化是高性能計算的一個重要的應(yīng)用場景，對視頻中的每個元素都需要同步預(yù)測才能保證特效的真實，不違和。

研究人員正在使用科學(xué)可視化從大型 HPC 數(shù)據(jù)集收集數(shù)據(jù)，從而將蛋白質(zhì)折疊進行可視化、分析化學(xué)性質(zhì)、了解超新星等。例如這篇論文中的研究就是通過NVIDIA Omniverse? Platform構(gòu)建的細胞模型，并可視化。

創(chuàng)意藝術(shù)家也可以將科學(xué)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為逼真的視覺效果，幫助研究人員和普通觀眾更好地理解其藝術(shù)背后的科學(xué)。

工程師正在使用科學(xué)可視化來分析機器人、制造系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)工程等各種使用案例的設(shè)計。

隨著GPU的應(yīng)用場景越來越廣泛，世界對高性能計算的需求也越來越旺盛，老黃和玩家們也終于達成了雙贏！