Hai siêu máy tính mạnh nhất thế giới hiện nay có nhiệm vụ phân tích protein thay vì xử lý các con số. Đó là vì khoa học đời sống, chứ không phải vật lý, đang đặt ra những vấn đề điện toán khó khăn và thách thức nhất.
Mỹ và Nhật đang cạnh tranh gay gắt với nhau để trở thành quốc gia đứng đầu về công nghệ sinh học tương tự như trong cuộc chạy đua khám phá vũ trụ.
Các chuyên gia nghiên cứu của Nhật đã xây dựng siêu máy tính trị giá 9 triệu USD mang tên MDGrape-3 và được cho là hệ thống đầu tiên vượt ngưỡng petaflop. Petaflop là đơn vị đo sức mạnh điện toán của một máy tính với khả năng thực hiện 1.000.000.000.000.000 phép tính mỗi giây. Nó hoạt động nhanh gấp 3 hệ thống được xếp hạng vô địch thế giới hiện nay Blue Gene/L do IBM sản xuất.
Sinh ra để nghiên cứu sinh học
| Nguồn: Biotech |
Các hãng dược phẩm hiện sở hữu cả chục nghìn hợp chất hóa học mới và họ muốn biết từng hợp chất đó liên hệ thế nào với hàng triệu protein khác nhau trong cơ thể con người. Ngoài ra, protein là những chuỗi axit amin phức tạp, do đó cần được sơ đồ hóa dưới dạng 3D.
MDGrape-3 chưa được công nhận là hệ thống nhanh nhất thế giới vì nó không tương thích với phần mềm được dùng để xếp hạng các siêu máy tính. Nhưng điều đó chẳng có gì quan trọng với những công ty dược phẩm lớn như Merck (Mỹ). Công ty này đã đề nghị các nhà nghiên cứu Nhật xây dựng dự án Protein Explorer trên MDGrape-3 và nó sẽ thông báo cho họ biết chỉ sau vài giây rằng liệu một hợp chất vừa được đưa ra và một protein nào đó có phù hợp với nhau hay không.
Trong khi đó, IBM cũng cho hãng QuantumBio (Mỹ) thuê BlueGene để thử nghiệm protein. Nhằm cạnh tranh với đối thủ, IBM đang xây dựng một bản sao của Blue Gene/L phục vụ riêng các chuyên gia nghiên cứu dược phẩm Nhật Bản.
Thời của công nghệ sinh học
Tất cả những điều trên chứng tỏ rằng mơ ước hình thành bản đồ gene của con người từ năm 2000 đang thành hiện thực. Thế kỷ 21 là thời kỳ của công nghệ sinh học. Khả năng xây dựng các chuỗi gene cũng như bản đồ protein sẽ thay đổi ngành y tế. Chẳng hạn, mọi người có thể đến phòng khám để tổ chức lại ADN, phát hiện các bệnh nhanh chóng và cấy một hợp chất hóa học đã được siêu máy tính tính toán phù hợp với protein trong cơ thể người đó.
Ngược lại, nhu cầu ngày càng lớn từ công nghệ sinh học sẽ thúc đẩy siêu điện toán máy tính. Các thuật ngữ khoa học trước đây còn xa lạ với con người như trong lĩnh vực gene, protein, thuật toán phân tích dữ liệu sinh học... sẽ sớm trở thành từ vựng phổ thông mà ai ai cũng hiểu.