超計算疫病：薬物選別、遺伝子検査の背後にある力

旧暦の30年から、国家級スーパーコンピューターセンターと企業級スーパーコンピュータープラットフォームは相次いで医療診療の大軍に参加して、ソフトウェアと計算力の支持を提供する方式で薬物ふるい分け、ゲノム検査分析などの過程に参加します。これは、過去に月または年を計算する必要がありますが、検査時間が数日間に短縮され、いくつかの古い薬が検証され、臨床治療に迅速に入ることができます。

「2月までに、深センセンターはすでに1000万機を手配しています。このデータはまだ成長しています。」21世紀の経済報道記者のインタビューを受けた時、国家スーパーコンピューター深センセンターの馮聖中主任はこう紹介しました。

隣接する湖南省内では、国家スーパーコンピューティングの長沙センターも、「春節期間中に非緊急性のある任務を再調整し、分割し、残業を加えて弾力性のある資源管理クラウドプラットフォームを構築し、新たなビッグデータサーバーの一部を緊急に導入した」と述べました。長沙センターの彭紹亮副主任は記者に語った。

臨床治療の背後にある計算力競走。

もともとは休日モードに入っていた国家スーパーコンピューターシンセンセンターは、大みそかに電話で静かさを崩しました。

午後一時過ぎ、センターの主任の馮聖中さんは中山大学の薬科教授から電話をもらいました。教授は以前、多くの機関に相談しました。

「科学技術者が千日兵を養うのは、今が貢献をする時です。」彼は記者に対して、当時同僚が切符を買って湖北省の実家に帰るつもりだったと言いました。

この日の午後まもなく、深センセンターは400のノード資源を調整し、上記の教授チームに無料で提供し、薬物選別の仕事に使われました。

二日目の元旦です。短い時間で後続の資源の計算が早くできないかもしれないと考えて、深センセンターは他のスーパーマーケットに共同要求を出しました。「誰がいくつかの資源を手配できますか？まずソフトウェア最適化の仕事をします。必要があれば、すぐに計算任務を提出します。コミュニケーションの後、いくつかの家が無料で応援してくれました。

もちろんこれも国内のいくつかの国家級スーパーコンピューティングセンターがそれぞれ力を入れている応用分野に基づいていますが、関連ソフトのサポートがない場合があります。移植計算の任務が受け入れにくく、処理が中断されます。

馮聖中氏によると、スーパー計算センターはこの時間の仕事の核心は二つの部分が含まれています。第一は技術的で、つまり原始的な計算データを把握した上で、対応ソフト環境を最適化して、データを「走る」ようにする必要があります。これは技術者による調整が完了します。そんなに緊急ではないアプリケーションを調整して後回しにする必要があります。春節から現在まで、深センセンターのエンジニアは二十人近くが交替でこれらの仕事をサポートしています。

深センセンターはこれまで、薬剤選別やゲノム学などの計算需要をサポートするために、数千万機の資源を優先的に手配してきました。これは例年に比べて最大の変化です。馮聖中氏は記者に対して、従来、深センセンターの計算力需要上位3位のシーンはそれぞれ新材料、生命科学、量子化学研究などであり、その中で新材料に必要な計算力は中心資源の30%を占めている。

「この千万機は、他の緊迫していない計算任務から絞り出されています。主に古い薬の新しい薬剤の選別に使われています。」彼はさらに、原理から言えば、医薬専門家は新冠ウイルスのタンパク質分子構造を標的として提示しています。古い薬は薬の分子庫の中に先にリストされています。ソフトウェアのアルゴリズムを呼び出して、相応の計算をすれば、関連する適用可能な薬が見つけられます。

「完全に頭から薬の試薬を始めると、一般的に緊急の臨床需要ではなく、小さな分子から次々とスクリーニングされ、実験室の具体的な検証と合わせて徐々に候補範囲が縮小され、結果が見つかるまでの長いプロセスです」馮聖中氏は、時には10億ドルを費やし、10年間研究開発したかもしれませんが、必ずしも適切な新薬が開発されるとは限らず、薬には一定のリスクがあるかもしれません。

これらの急速に集められた資源の背後には、いくつかの計算された検証が通った古い薬が臨床治療に使われ始め、いくつかはすでに道路を歩いている。

馮聖中さんは最近ニュースを得ました。前述の深圳中心計算力支援の中山大学薬学院が湖北省の数十病院の臨床使用に成果を上げました。

800キロ以上離れた湖南省の長沙でも最近、いいニュースがありました。生命科学はずっと国家の超計算の長沙センターの長期の関心を持つ重点の領域で、中心の副主任の彭紹亮は主宰してそして3大システムを研究開発したことに参与して、その中の一つは臨床治療に関連します。

インタビューの過程で、彼は記者に「超計算に基づく人工知能病原検査と抗ウイルス薬の再配置のビッグデータプラットフォーム」と紹介しました。その中で、最大規模の異質なバイオ医薬ネットワークを構築し、人工知能病原微生物検査と薬物設計方法を提出しました。

長沙センターは現在、軍事医学科学院の毒物薬物研究所と軍事医学研究院の国家緊急予防・制御薬工程技術研究センターを支援しています。レミディヴィ、キノキノ、リトナベなど三つの古い薬が細胞レベルで新冠ウイルスに対して抑制作用があることを発見しました。彭紹亮はこのように表しています。

構造化の難しい問題を克服する

彭紹亮は21世紀の経済報道記者に対し、他の応用より、新型インフルエンザと抗疫データは規模が大きい、更新が早い、異性などの特徴があり、データの計算分析とリアルタイム性処理に対してもっと高い要求を提出しました。

このため、国家スーパーコンピューティング長沙センターは超計算資源のスケジューリングクラウドプラットフォームを構築し、毎日の計算負荷とデータ転送オーバーヘッドに応じて、動的スケジュールが合理的に計算、記憶、通信資源を手配し、病気に対する耐性を重点的に保障する。

もう一つの難題は、もともと医療機関で使われていたのは小規模な計算で、超計算センターの大規模なプラットフォームに転換し、安定的に「ランニングデータ」を維持するには技術的な最適化が必要だったが、センターが一般的に提供しているのは公共計算資源であり、特定の需要に対して計算機のプログラムを修正することはなかった。

この時期の疫病に対する科学技術の難関は通常と違っています。私たちはまずそれに応じて改善して保障を支持し、その後徐々に回復することができると考えています。馮聖中氏によると、これはもともと超計算センターの技術者にとっては通常の仕事であり、特定の需要に対してだけで、短期間でこれらの難題を根本的に解決するのが難しい場合があり、一時的に計算をサポートする方法を選択するという。

一ヶ月以上の間、各地のスーパーマーケットセンターは多く管理しており、力の点は早く臨床医療に限らない。

彭紹亮は記者に、今年から現在まで、長沙センターは省内の防疫状況に対して、一連の協力研究開発を展開しています。湖南省通信管理局と連携してシグナリングデータに基づく疫病状況分析警報プラットフォームを構築し、湘雅系病院、鵬城実験室などの単位と「GeoAI：人工知能抗冠早期警報可視化システム」を開発し、それぞれ複数の生物医薬機構と共同で新冠病毒計算測定試薬箱または他の家庭簡易自動検査技術などを開発する。

次は、国家スーパーコンピューティングの長沙センターが引き続き力を集中して、力を入れて関を攻撃し、疫病予防技術の研究開発と成果応用を強化します。彼は言った。

馮聖中さんは記者に紹介しました。上述の応用のほかに、労働争潮の開始に伴って、深センセンターは疫病状況分析ふるい調査、鵬城実験室と南方科学技術大学などの機関と連携して疫病状況の発展傾向を研究しています。「その中で計算力の要求が一番大きいのは薬物選別で、その次にゲノム学の分析で、分析と研究の仕事は今のところ計算力の需要に対してあまり大きくないです。」

公共事件の超演算子

馮聖中氏は21世紀の経済報道記者に対し、「抗疫の過程で、国家レベルの単位以外で、企業がいくつかの原因に基づいて資源を取り出して参入したいとは限らないことを見ました。だから、大型の高レベルの国家級スーパーマーケットセンターを建設する必要があります。これは科学研究のインフラで、疫病のような中で公立病院が発揮する役割です。」

また、感染症のデータセンターなど、特定のテーマに関するビッグデータセンターの建設を提案しています。AIとビッグデータは多くの役割を果たしますが、まだ足りないです。問題を早く発見し、対策を講じて予防・制御を徹底できるかどうかなど」彼は、防疫の早期の封城封路措置に一部の切っ掛けがありますが、ビッグデータなどの措置を利用して、等級別の区分を制御できます。ビッグデータに基づいて、関連する人々の行動の軌跡を完全に把握していない場合、総合的に関連情報を得ることができます。ですから、超計算センターに頼って、特定のテーマの大データセンターを作る必要があります。

疫病はまた多くの学科の交差技術の人材を掌握する重要性を現れています。超計算の分野に置いても、計算ができるだけでは足りないです。専門分野に対して認知と理解が必要です。例えば、疫病予防とコントロールは疾病コントロール、医薬、臨床などの各方面に関連しています。これは体制体制機構が各種の総合能力人材を励まし、育成する必要があります。

彭紹亮はまた，大データ解析応用とスーパー計算応用の重要性を強調した。新型の冠状ウイルス肺炎の発生以来、大データは疫病状況の研究、伝播経路の分析、正確な予防とコントロール及び後続の治理において重要な役割を果たしています。また、生命科学、材料、エネルギーなどの応用分野の深化と拡大に伴い、より大規模な計算と記憶資源の支持とスーパーコンピューターシステムの更新が必要となり、わが国の国際スーパーコンピューティング分野での優位性を持続的に維持することを意味する。