通過計(jì)算模型模擬單個(gè)癌細(xì)胞在整個(gè)人體內(nèi)的長距離運(yùn)動(dòng)，觀察癌癥的擴(kuò)散

杜克大學(xué)(Duke University)的生物醫(yī)學(xué)工程師已經(jīng)顯著增強(qiáng)了一種計(jì)算模型的能力，該模型可以模擬單個(gè)癌細(xì)胞在整個(gè)人體內(nèi)的長距離運(yùn)動(dòng)。

這種方法被稱為“自適應(yīng)物理改進(jìn)(APR)”，它捕捉了細(xì)胞相互作用的細(xì)節(jié)及其對細(xì)胞軌跡的影響，為轉(zhuǎn)移性癌細(xì)胞的遷移提供了寶貴的見解。

杜克大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院Aristotle Martin說:“我們血液中的癌細(xì)胞受到撞擊和附近紅細(xì)胞的移動(dòng)以及其他細(xì)胞相互作用的影響。”“但模擬人體所有血管中每個(gè)紅細(xì)胞的運(yùn)動(dòng)是不可能的，所以我們必須找到一種方法來解決這些計(jì)算限制。”

該研究于2023年11月15日在高性能計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲和分析國際會(huì)議(SC23)上發(fā)表。本次會(huì)議是高性能計(jì)算領(lǐng)域首屈一指的國際會(huì)議，由ACM和IEEE-CS主辦。

在癌癥研究中，破譯癌細(xì)胞如何在人體血管中穿行的動(dòng)力學(xué)仍然是一個(gè)關(guān)鍵而復(fù)雜的問題，對早期發(fā)現(xiàn)和潛在的靶向治療至關(guān)重要。然而，在活著的病人身上研究這些過程是不可行的，而是需要先進(jìn)的計(jì)算模型來模擬癌細(xì)胞動(dòng)力學(xué)。

Amanda Randles是杜克大學(xué)生物醫(yī)學(xué)科學(xué)副教授，十多年來，她一直在創(chuàng)造和推進(jìn)探索這些基本過程的計(jì)算方法。她的杰出貢獻(xiàn)之一是HARVEY，這是一個(gè)高度可擴(kuò)展的血流動(dòng)力學(xué)模擬包，旨在在世界上***的超級計(jì)算機(jī)上運(yùn)行。

但即使是超級計(jì)算機(jī)也有其局限性。

為了計(jì)算單個(gè)癌細(xì)胞的運(yùn)動(dòng)軌跡，模型必須捕捉到它與周圍紅細(xì)胞的微觀相互作用。然而，人體含有大約25萬億個(gè)紅細(xì)胞和5升血液。使用當(dāng)今**的超級計(jì)算機(jī)，***的模型只能以細(xì)胞分辨率重建一個(gè)包含這個(gè)體積百分之一的區(qū)域——一個(gè)仍然包含數(shù)億紅細(xì)胞的有限區(qū)域。

為了避開這個(gè)問題，一個(gè)由勞倫斯利弗莫爾國家實(shí)驗(yàn)室(LLNL)和橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室(ORNL)的合作者組成的大型團(tuán)隊(duì)采用了一種新方法，該團(tuán)隊(duì)由Randles實(shí)驗(yàn)室的前博士生Sayan Roychowdhury領(lǐng)導(dǎo)。APR將實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有的算法擴(kuò)展到包括與數(shù)百萬相鄰紅細(xì)胞的相互作用，創(chuàng)建了一個(gè)高分辨率窗口，跟蹤感興趣的細(xì)胞在血管系統(tǒng)中的移動(dòng)。

使這種方法起作用的部分技巧是將移動(dòng)窗口與整個(gè)血管域的模擬相結(jié)合，將血液建模為散裝液體。這種方法類似于模擬玩具船在順流而下時(shí)的行為。最簡單的方法是以最高的分辨率從頭到尾對整個(gè)水道進(jìn)行建模。然而，在這種情況下，絕大多數(shù)的計(jì)算資源將精確地捕捉離船很遠(yuǎn)的物理現(xiàn)象，這充其量是不切實(shí)際的。

相反，盡可能準(zhǔn)確地模擬船附近的區(qū)域，而以更低的分辨率模擬河流的其余部分，效率要高得多。當(dāng)船靠近巖石、漩渦和急流等復(fù)雜特征時(shí)，一旦它們足夠接近，對船的軌跡產(chǎn)生可測量的影響，該模型就會(huì)精確地捕捉到它們。結(jié)果是一個(gè)精確的模擬，效率更高，允許模擬探索更長的河流。

Randles實(shí)驗(yàn)室的博士生Samreen Mahmud說:“我們一次模擬的最多的細(xì)胞是5.8億個(gè)。”“我們的目標(biāo)是**化窗口大小，看看我們可以使用領(lǐng)導(dǎo)級超級計(jì)算機(jī)捕獲多少細(xì)胞。然后，我們專注于降低計(jì)算成本，并有效地將該方法轉(zhuǎn)移到云端。”

通過在亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)上僅使用一個(gè)節(jié)點(diǎn)模擬癌細(xì)胞在一厘米內(nèi)移動(dòng)500小時(shí)，該算法在執(zhí)行大規(guī)模模擬時(shí)的效率得到了展示。通過采用自適應(yīng)物理改進(jìn)，計(jì)算內(nèi)存需求從pb急劇減少到更易于管理的gb。

研究人員說，這一結(jié)果可能會(huì)改變其他實(shí)驗(yàn)室研究癌癥或開發(fā)生物醫(yī)學(xué)設(shè)備的游戲規(guī)則。例如，它可以通過分離在實(shí)驗(yàn)裝置中很難甚至不可能做到的因素，幫助研究人員了解癌癥轉(zhuǎn)移的機(jī)械和物理方面。它還代表了高性能計(jì)算能力的重大飛躍，促進(jìn)了在容量有限的情況下對大量紅細(xì)胞進(jìn)行建模的實(shí)際應(yīng)用。

展望未來，該團(tuán)隊(duì)計(jì)劃繼續(xù)為他們的建模軟件添加功能，例如細(xì)胞之間的粘附和血管壁附近細(xì)胞行為的變化。他們還想研究癌細(xì)胞簇是如何在脈管系統(tǒng)中移動(dòng)的，因?yàn)榕R床研究表明，成群移動(dòng)會(huì)增加轉(zhuǎn)移細(xì)胞形成新腫瘤的可能性。

Randles說:“我們希望像APR這樣的方法能夠通過公平的競爭環(huán)境，幫助細(xì)胞尺度計(jì)算建模的民主化。我們希望讓沒有世界上**的超級計(jì)算機(jī)的研究人員能夠使用計(jì)算方法來研究癌癥動(dòng)力學(xué)。”

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