通過計算模型模擬單個癌細胞在整個人體內的長距離運動，觀察癌癥的擴散

杜克大學(Duke University)的生物醫學工程師已經顯著增強了一種計算模型的能力，該模型可以模擬單個癌細胞在整個人體內的長距離運動。

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

杜克大學生物醫學工程學院Aristotle Martin說:“我們血液中的癌細胞受到撞擊和附近紅細胞的移動以及其他細胞相互作用的影響。”“但模擬人體所有血管中每個紅細胞的運動是不可能的，所以我們必須找到一種方法來解決這些計算限制。”

該研究于2023年11月15日在高性能計算、網絡、存儲和分析國際會議(SC23)上發表。本次會議是高性能計算領域首屈一指的國際會議，由ACM和IEEE-CS主辦。

在癌癥研究中，破譯癌細胞如何在人體血管中穿行的動力學仍然是一個關鍵而復雜的問題，對早期發現和潛在的靶向治療至關重要。然而，在活著的病人身上研究這些過程是不可行的，而是需要先進的計算模型來模擬癌細胞動力學。

Amanda Randles是杜克大學生物醫學科學副教授，十多年來，她一直在創造和推進探索這些基本過程的計算方法。她的杰出貢獻之一是HARVEY，這是一個高度可擴展的血流動力學模擬包，旨在在世界上***的超級計算機上運行。

但即使是超級計算機也有其局限性。

為了計算單個癌細胞的運動軌跡，模型必須捕捉到它與周圍紅細胞的微觀相互作用。然而，人體含有大約25萬億個紅細胞和5升血液。使用當今**的超級計算機，***的模型只能以細胞分辨率重建一個包含這個體積百分之一的區域——一個仍然包含數億紅細胞的有限區域。

為了避開這個問題，一個由勞倫斯利弗莫爾國家實驗室(LLNL)和橡樹嶺國家實驗室(ORNL)的合作者組成的大型團隊采用了一種新方法，該團隊由Randles實驗室的前博士生Sayan Roychowdhury領導。APR將實驗室現有的算法擴展到包括與數百萬相鄰紅細胞的相互作用，創建了一個高分辨率窗口，跟蹤感興趣的細胞在血管系統中的移動。

使這種方法起作用的部分技巧是將移動窗口與整個血管域的模擬相結合，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的行為。最簡單的方法是以最高的分辨率從頭到尾對整個水道進行建模。然而，在這種情況下，絕大多數的計算資源將精確地捕捉離船很遠的物理現象，這充其量是不切實際的。

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

Randles實驗室的博士生Samreen Mahmud說:“我們一次模擬的最多的細胞是5.8億個。”“我們的目標是**化窗口大小，看看我們可以使用領導級超級計算機捕獲多少細胞。然后，我們專注于降低計算成本，并有效地將該方法轉移到云端。”

通過在亞馬遜網絡服務(AWS)上僅使用一個節點模擬癌細胞在一厘米內移動500小時，該算法在執行大規模模擬時的效率得到了展示。通過采用自適應物理改進，計算內存需求從pb急劇減少到更易于管理的gb。

研究人員說，這一結果可能會改變其他實驗室研究癌癥或開發生物醫學設備的游戲規則。例如，它可以通過分離在實驗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移的機械和物理方面。它還代表了高性能計算能力的重大飛躍，促進了在容量有限的情況下對大量紅細胞進行建模的實際應用。

展望未來，該團隊計劃繼續為他們的建模軟件添加功能，例如細胞之間的粘附和血管壁附近細胞行為的變化。他們還想研究癌細胞簇是如何在脈管系統中移動的，因為臨床研究表明，成群移動會增加轉移細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境，幫助細胞尺度計算建模的民主化。我們希望讓沒有世界上**的超級計算機的研究人員能夠使用計算方法來研究癌癥動力學。”

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