Nowości

Obliczenia równoległe wspomagają wczesne wykrywania raka

 
 

Każdego roku na całym świecie odnotowuje się sześć milionów nowych przypadków raka. Wykrycie objawów choroby na tyle szybko, by móc ją leczyć, ma kluczowe znaczenie dla sukcesu terapii, dlatego wspomagając decydującą dla niej diagnostykę naukowcy coraz częściej stawiają na technologię obliczeń równoległych. Z okazji obchodzonego 4 lutego Dnia Walki z Rakiem, nasz zespół w Rosji podzielił się nowiną na temat obiecujących dokonań naukowców wykorzystujących technologie NVIDIA do usprawnienia procesu wykrywania raka.

Nieprawidłowo rozmnażające się komórki charakterystyczne dla raka znane są pod nazwą komórek nowotworowych. Odnajdywanie ich w żywych tkankach przypomina poszukiwanie igły w stogu siana i wymaga stosowania nowatorskich technik biomedycznych. Jednym z najbardziej zaawansowanych testów diagnostycznych wykorzystywanych do wykrywania nowotworów jest dyfuzyjna tomografia fluorescencyjna (DFT), w której niebezpieczne dla zdrowia rozrosty wykrywa się na podstawie analizy absorpcji i rozpraszania światła w tkankach.

Działa ona w następujący sposób: do organizmu pacjenta wstrzykuje się specjalne fluorescencyjne markery, które przylegają do złośliwych komórek nowotworowych. Gdy komórki te zostaną oświetlone światłem o konkretnej długości fali, markery zaczynają emitować światło fluorescencyjne, wskazując w ten sposób lokalizację nowotworów. Przeszkodą dla tego testu jest fakt, że światło przechodzące przez tkanki ulega rozproszeniu, co utrudnia ujrzenie markerów, jeśli złośliwe komórki znajdują się głęboko w ciele pacjenta.

Aby pokonać ten problem, naukowcy z Instytutu Fizyki Stosowanej Rosyjskiej Akademii Nauk (RAS) rozpoczęli symulacje rozchodzenia się światła i promieniowania przez tkankę. Opracowali oni algorytmy odtwarzające trójwymiarowe położenie markerów fluorescencyjnych wykorzystywanych w technice DFT. Pozwoliło to określić położenie i kształt nowotworów z większą precyzją.

Aby zrealizować swoje symulacje badacze posłużyli się metodą Monte Carlo (która korzysta z wielokrotnego próbkowania losowego). Skala obliczeń wymaganych do przeprowadzenia tych symulacji była olbrzymia: typowa sytuacja wymagała wykonania obliczeń, w przybliżeniu, miliarda losowych ścieżek. O ile proces ten jest boleśnie powolny na CPU, znakomite efekty przynosi tutaj wykorzystanie przetwarzania równoległego. Decyzja naukowców o przejściu na system oparty na jednostkach GPU przyniosła skutek w postaci skrócenia średniego czasu testów z około 2,5 godziny do półtorej minuty – co oznaczało stukrotne zwiększenie wydajności – i pozwoliło na dodanie większej liczby ścieżek, co ostatecznie przełożyło się na wyższą precyzję.

Problem dyspersji światła przy przechodzeniu przez ludzkie komórki ma konsekwencje nie tylko dla samej diagnostyki DFT. Onkolodzy poddający swoich pacjentów radioterapii również muszą rozumieć jak cząsteczki promieniowania rozprzestrzeniają się w tkance i strukturach wewnętrznych organów. Gdyby mieli oni dostęp do bardziej precyzyjnych modeli drogi cząsteczek promieniowania przez ciało pacjenta, poskutkowałaby to zwiększoną precyzją terapii bez narażania zdrowych komórek.

Jesteśmy podekscytowani dokonaniami zespołu w RAS i czekamy na wieści od innych zespołów badawczych na temat ich badań z wykorzystaniem jednostek GPU.



 
 
 
 
FacebookTwitterGoogle+Nasza KlasaLinkedIn