Att få fram ett vaccin mot det nya coronaviruset kommer att ta lång tid. Inte nog med att mänskligheten ska lista ut hur vaccinet ska fungera, sedan måste det testas och slutligen produceras. Med största sannolikhet kommer det ta över ett år innan det finns ett vaccin.

Vad som däremot är möjligt att åstadkomma på kortare tid är att se om det redan nu finns något läkemedel som på något sätt kan lindra effekterna av covid-19.

Det är här Stanfordprojektet folding@home kommer in i bilden. Man kan tro att några av världens främsta forskare på ett prestigefullt universitet som försöker ta fram läkemedel mot svåra sjukdomar har tillgång till all datorkraft de behöver, men då har man inte klart för sig vilka enorma mängder data och beräkningar som det handlar om. I framtiden hoppas vi att kvantdatorer ska kunna göra några av de här beräkningarna, men ännu så länge står hoppet till några superdatorer och - förvånande nog - även till oss som har en vanlig dator hemma.

En av de saker som kräver oerhört många beräkningar är hur proteiner veckar sig, och det ger också information om hur vi ska förstå dem. Det var så folding@home startade. Så här går det till: Forskarna samlar ihop en ohygglig mängd data som de behöver analysera. Datan har under de tio år som folding@home varit igång hittills handlat om sådana saker som alzheimer och cancer. Den stora datahopen delas upp i delar som kan hanteras av en dator som inte har en superdators kapacitet. Som till exempel den privata dator jag har hemma. Jag laddar ner ett litet program som i sin tur laddar ner just en sådan där uppdelad databit lagom stor för den processor som finns i min maskin.

Jag är inte ensam om detta, över hundratusen datorer finns nu i nätverket, men siktet är ställt på en miljon deltagare.

Det första som händer när jag laddar ner programmet är att jag måste aktivera det, det är ett litet fult program som ser ut som datorprogrammen gjorde för tjugo år sedan. Grått, grått, grått. Några flikar som talar om för mig att jag kan samla poäng i detta (vilket jag inte tycker känns viktigt).

För några dagar sedan gick projektet ut med att de hade hittat ett sätt att hjälpa till i jakten på läkemedel mot covid-19. De kunde ta data för att analysera hur det nya coronaviruset tar sig in i den mänskliga cellen och - och det här är det spännande - undersöka hur vissa molekyler skulle kunna hindra eller åtminstone begränsa virusets möjlighet att göra detta. På det sättet skulle vi kunna upptäcka att ett läkemedel som redan är i bruk kan hjälpa mot viruset, men det är också ett sätt att försöka få fram vilka av alla läkemedel som är på gång som har bästa möjligheterna att fungera.

Jag startar programmet på min dator. Min maskin är en rätt ny modell, och eftersom jag försöker köpa datorer så sällan som möjligt så har jag kostat på mig extra processorkraft – det är ju ofta det som gör datorn långsam efter några år, att processorn är för klen.

Det första som händer är att fläkten på datorn kraftfullt går igång. Ett tydligt tecken på att datorn måste anstränga sig mer än vanligt. Så brukar den inte reagera när jag skriver texter eller tittar på film.

Jag får se en bild av hur den analyserar en stor molekyl. En mätare talar om för mig hur lång tid det är kvar innan just min databit är färdigberäknad och kan skickas tillbaka till folding@home. Sen ska jag få en ny.

Hela idén bygger på att de flesta av oss har tillgång till mer datorkraft än vi förbrukar. Vi använder inte datorn när vi sover och jag använder inte min hemdator när jag är på jobbet. Nu kan all denna datorkraft användas för att hjälpa till. Och om mänskligheten har tur, så kommer ett av alla dessa datasjok som laddas ner till privata datorer innehålla just den information vi behöver för att kunna minska effekterna av det virus som just nu hotar vår tillvaro.