Dans la lutte contre la grippe H1N1, une difficulté majeure a été l'apparition fréquente et rapide de mutations de virus nouveaux qui ont rendu les médicaments anti-grippaux, tels que le Tamiflu (oseltamivir) et le Relenza (zanamivir), inefficaces.

Cependant, en utilisant la simulation informatique, les chercheurs de l' Université de Bristol, au Royaume-Uni et les universités Rajabhat Bansomdejchaopraya et Chulalongkorn à Bangkok, ont analysé comment les mutations du virus H1N1 peuvent causer des changements dans la dynamique structurelle biologique et chimique d'une enzyme clé du virus, ce qui a permis de révéler, pour la première fois, le mécanisme de résistance à la vigueur des médicaments antigrippaux. Grâce à cette percée, il sera possible d'explorer de nouvelles voies dans lesquelles les médicaments inhibiteurs peuvent être rapidement mis au point pour répondre à ces mutations et éventuellement pour réduire l'impact des prochaines épidémies.

Grâce à des simulations complexes depuis l'application de dynamique moléculaire AMBER, tournant sur un petit cluster doté des GPU NVIDIA Tesla de hautes performances, l'équipe de recherche a découvert le mécanisme de la résistance de la grippe H1N1 en deux fois moins de temps et en occupant cinq fois moins de serveurs par rapport à l'utilisation d'un cluster à CPU seul. Dans une édition récente du Biochemistry, un article détaille les résultats des chercheurs .

"Le cluster à quatre nœuds et à huit GPU nous a permis d'exécuter et de répéter rapidement un plus grand nombre de simulations complexes qu'il aurait été impossible d'effectuer autrement," déclare le Dr Christopher Woods, directeur de l'équipe de recherche du Royaume-Uni. "Ainsi, nous avons pu explorer de manière exhaustive toutes les mutations intéressantes du virus, en nous construisant une représentation détaillée, ce qui nous a permis d'identifier rapidement les principales étapes du mécanisme de la résistance. Un système équivalent à CPU seul, équipé de 16 à 24 processeurs, aurait mis deux fois plus de temps, dans le meilleur des cas. Et, il aurait été pratiquement impossible pour notre équipe de monopoliser tout ce temps sur le cluster, en raison de la forte demande pour les cycles de calcul par d'autres chercheurs de l'université."