从医药问题,谈浪潮如何助力新药研发精准医疗

当下,普通大众都可能面临"药品贵、看病难"问题。目前,在医疗领域广泛使用了HPC和人工智能技术,这都离不开强大的计算力支持。浪潮作为全球领先的计算力提供商,已经在医疗领域前行甚远。

当下,普通大众都可能面临"药品贵、看病难"问题。目前,在医疗领域广泛使用了HPC和人工智能技术,这都离不开强大的计算力支持。浪潮作为全球领先的计算力提供商,已经在医疗领域前行甚远。

最近,一部关于医药的影片疯狂刷屏网络,这部改编自真实事件的电影真正触动人心之处,在于它将普通人都可能面临的"药品贵、看病难"问题,就这样猝不及防的带到面前。

特效药为什么这么贵?看个病怎么就这么难?这可能是每个看完这部影片的人,不由自主会发出的感慨,也会产生"希望自己永远不要生病"的美好愿望。不生病?不存在的。有没有什么办法能够改善"药品贵、看病难"的问题?答案是肯定的,高性能计算(HPC)和人工智能(AI)技术在医疗领域的兴起,正在逐步改善这一局面。

节省时间成本 HPC辅助新药开发

HPC怎样帮助新药开发呢?首先我们必须要先了解一下新药开发的流程。一种新药,从理论阶段构效关系的研究,到合成路线的规划,到制药工艺的开发,再到药代动力学和毒理学的验证,再到剂型的选择,最后将成药制作出来--你以为这就是一切的终结?这才仅仅是"万里长征的第一步",随后新药还要面临长达数年甚至数十年的漫长临床研究。

不难看出,开发一种新药的成本是巨大的,这其中不仅涉及到数以亿计的资金投入,更重要的是时间成本。没错,HPC能够节省的,恰恰就是新药开发的时间成本。我们都知道"对症下药",显然了解疾病产生的原理以及在人体内作用的机制是新药研发的前提条件。目前,在病理学研究的很多领域都早早或开始使用HPC作为重要的科研工具,比如说2017年获得诺贝尔化学奖的冷冻电镜技术。冷冻电镜是重要的结构生物学研究方法,目的是为了获得核酸和蛋白等生物大分子的结构,进而阐释其功能机制。利用这项技术,科学家们可以更深入的研究各类生物大分子结构,探寻生命活动的规律,从而理解生命。作为生命科学领域的基础性研究,蛋白质结构能够帮助发现或设计新药等,比如若能成功解析艾滋病毒的结构,科学家们可以从艾滋病毒作用机制入手,设计一种新型的药物使其失效。

HPC不仅仅能够协助病理学和毒理学研究,它能做的更多,在辅助药物设计、组合化学、高通量筛选等领域为新药研究提供了强大的技术保证。以高通量筛选为例,在完成病理学和毒理学研究的基础上,新药开发从某种意义上来说就像是一个"大海捞针"的过程,科学家们要从数百万、数千万的化学组合中找到最佳的组合方式并确定精确的比例,这个过程所耗费的时间和精力无疑是巨大的。英国学者AlanD研究提示,一个实验室采用传统的方法,借助20余种药物作用靶位,1年内仅能筛选75000个样品;1997年高通量筛选技术发展初期,采用100余种靶位,每年可筛选100万个样品;1999年高通量筛选技术进一步完善后,每天的筛选量就高达10万种化合物。

最大化医疗资源 AI+HPC辅助精准医疗

"看病难"的背后,实际上是医疗资源的稀缺。国家卫生健康委员会发布的《2017年中国卫生事业发展统计公报》显示,2017年,全国医疗卫生机构的门诊和住院总数达到81.8亿人次,比上年增加2.5亿人次(3.2%),居民平均访问医疗机构5.9次。相对应的医疗资源比例为:每1000人中有2.44名执业医师(助理),每千人口2.74名注册护士,每万人口1.82名全科医生和每万人口6.28个专业公共卫生机构。

无论是治疗的有效性,还是减少医疗资源浪费,乃至更全面的健康管理,基于基因测序和大数据基础之上的精准医疗,都将是人类未来医疗发展的必然趋势,这也是政府间与医学界的共识。

精准医疗需要众多的技术支持,不仅包括传统的医疗技术,HPC和人工智能也是其中非常关键性的技术。基因测序是精准医疗的前置技术,而目前基因组测序极度依赖HPC,它直接关乎基因数据的测序精度和测序效率。比如一个人的完整基因序列需要由数十万的基因片段拼接而成,只能借助HPC来完成,拼接结果的准确程度、拼接的速度都与HPC息息相关。此外,对基因数据的比对、分析从而确诊以及新药研发等等,都离不开HPC技术的支撑。

如果说HPC为医学带来了飞跃式发展,那么人工智能技术对医学领域的改造将是颠覆式的,将从生产力上对传统医疗行业带来改变。人工智能在医学领域的应用有手术机器人、医学影像诊断到远程医疗等,主要用于医疗诊断、辅助治疗与健康管理、药物研发,其中医学影像是当前人工智能与医学结合度最好的领域之一。超过80%的医疗数据来自医学影像数据,而且非常重要的一点是这些数据的标准化程度非常高,便于机器阅读学习。医学影像智能分析是建立深度神经网络医学模型,然后把经过标注的数据对模型进行训练,出现误差后调整模型参数,再辅助以医学知识,通过大量的训练之后形成精准的医学辅助诊断模型,从而完成医学影像的判读,其识别准确率高,极大降低医学误诊率,并能大幅提高医疗效率。

浪潮为未来医疗提供计算力支撑

在医疗领域越来越广泛使用的HPC和人工智能技术,都离不开强大的计算力支持。浪潮作为全球领先的计算力提供商,已经在医疗领域前行甚远。

在上海儿童医院开展的多项儿童罕见病研究中,使用浪潮基因一体机预置的外显子组重测序和全基因组重测序流程,配合高通量测序仪测序和英特尔基因组数据库,医学专家们能够更好的完成对罕见病致病基因的还原与分析,并寻找潜在的治疗方案。这套系统现在可以在一天内完成多个Panel样本的基因测序以及检测流程,而未使用前完成同样工作量需要花费数天。

中科院生物物理所与浪潮-Intel中国并行计算联合实验室合作开展了一项冷冻电镜分支技术的优化研究:基于MIC异构架构电子断层三维重构技术(Electron Tomography,简称ET)应用研究。研究团队在分析多组数据后,共同开发了ET的MIC单机单卡和单机多卡异构高性能集群解决方案,大幅降低了计算时间,提升了科研效率。实际测试数据显示,单机单卡与串行程序相比性能提升25倍,单机多卡版本与串行程序相比性能提升74倍。

在推进精准医疗方面,浪潮与英特尔、华大基因、阿里云联合启动精准医疗GATK中国社区,并成为该社区的首批成员。

随着医疗技术的持续进步,未来类似纳米修复、基因修补等新型医疗技术的开发与应用,或许将让人类真正触摸到"上帝禁区",而HPC与人工智能将会发挥越来越重要的作用。

来源:业界供稿

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2018

07/13

10:01

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