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Medicina di precisione e cure personalizzate, il ruolo della tecnologia

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Medicina di precisione e cure personalizzate, il ruolo della tecnologia

11 Dic 2018

di Redazione

Tante le collaborazioni di HPE per promuovere l’utilizzo del memory driven computing nella ricerca scientifica, tra queste il recente annuncio della partnership con la startup Jungla

Rendere possibili cure mediche real time personalizzate per i pazienti, con questo obiettivo Hewlett Packard Enterprise ha siglato la collaborazione con Jungla, startup specializzata in biotecnologie e intelligenza artificiale. Applicando la scalabilità esponenziale delle performance e la grande capacità di HPE Memory-Driven Computing Sandbox ai data set di Jungla, HPE aiuterà la startup ad incrementare la chiarezza e l’utilità dei test clinici genetici e genomici.

La Molecular Evidence Platform (MEP) di Jungla permette agli scienziati di studiare gli effetti delle varianti sui sistemi biologici su vasta scala e tradurre i relativi insight nella pratica medica. Questa piattaforma integrata fornisce a pazienti e operatori sanitari un supporto accurato, chiaro e trasparente per interpretare i risultati dei test genetici e genomici. Jungla fa evolvere la MEP con l’integrazione di approcci sempre più automatizzati – comprese analisi molecolari ad alta risoluzione – che possono rivelare come le variazioni nel genoma alterino le celle, come nel caso dei danni al DNA che possono condurre al cancro.

Per concretizzare la vision di Jungla verso la creazione di un engine dedicato agli insight genomici, HPE ha caricato il data set di Jungla sui 48 TB del proprio Memory-Driven Computing Sandbox, un ambiente operativo e di sviluppo per i clienti introdotto nel giugno 2018. Con il Memory-Driven Computing Sandbox, il sistema MEP di Jungla ha registrato miglioramenti in performance di circa 250 volte nelle analisi molecolari ad alta risoluzione rispetto all’hardware tradizionale.

La sequenza completa del genoma di un paziente, che descrive centinaia di migliaia di variazioni prodotte da migliaia di geni, rappresenta circa cinque GB di informazioni; tuttavia, i dati dettagliati provenienti dai workflow di Jungla possono richiedere l’elaborazione di oltre 40 TB di informazioni per un singolo gene.

“Siamo fermamente convinti – ha dichiarato Carlos L. Araya, CEO di Jungla – che per concretizzare il valore dei dati genomici dobbiamo guardare al di là dei cambiamenti nella sequenza del genoma di un paziente per analizzare invece i cambiamenti indotti nella funzione molecolare e cellulare. Per fare questo abbiamo costruito sistemi computazionali e sperimentali che possono fornire ai team clinici livelli senza precedenti di insight. Ciò ha richiesto enormi incrementi nella scala dei dati e dei processi che li generano e li analizzano”.

“I sistemi computazionali tradizionali – ha ricordato Michael Woodacre, HPE Fellow – impedivano a Jungla di confrontare i propri data set su vasta scala. Dopo che i sistemi avevano analizzato i dati, i ricercatori dovevano ancora verificare manualmente quegli stessi dati in modo da identificarne i pattern. Ma con la sua capacità inedita di elaborare dati su vasta scala, il Memory-Driven Computing ha permesso a Jungla di sfruttare la propria piattaforma di analisi come uno strumento scientifico riducendo il rischio di errore umano e velocizzando enormemente la produzione di risultati”.

Schema che illustra il funzionamento della Molecular Evidence Platform (MEP) di Jungla
Uno schema del funzionamento della Molecular Evidence Platform (MEP) di Jungla – Fonte: Jungla

La tecnologia HPE a servizio della ricerca scientifica

Oltre al lavoro svolto con Jungla, il team di HPE sta collaborando con i ricercatori di medicina clinica e scienze della vita facenti capo al Living Heart Project e al Centro tedesco per le Malattie Neurodegenerative (DZNE) per esplorare le potenzialità della tecnologia nel trasformare molteplici aree delle scienze della vita. Ognuna di queste community di ricercatori sta indagando nuovi approcci verso la scienza della salute per trovare risposte nascoste in piena vista andando oltre i silos delle discipline scientifiche e l’inadeguatezza dell’infrastruttura computazionale su vasta scala tradizionale.

“La medicina di precisione – ha sottolineato il Prof. Joachim Schultze, Direttore della PRECISE Platform for Single Cell Genomics and Epigenomics del DZNE e dell’Università di Bonn – non sarà possibile senza le più sofisticate infrastrutture di calcolo. Il Memory-Driven Computing mi sembra essere l’ecosistema di calcolo ideale per questo compito così enorme”.

Ispirata dai progetti condotti con questi partner, dalla capacità di rivoluzionare i test medici convenzionali e dal potenziale impatto di una tale rivoluzione estesa su vasta scala, HPE ha introdotto la seconda sfida di Tech Impact 2030, la propria collaborazione con il World Economic Forum, per rendere possibili cure mediche real-time personalizzate per i pazienti. Sotto l’egida di Tech Impact 2030, HPE e Forum riuniscono esperti del settore pubblico e privato per promuovere cambiamenti significativi entro il 2030 in un insieme di importanti sfide per la società (negli scorsi mesi HPE e il Forum avevano annunciato la sfida “Help Solve Woeld Hunger” per aiutare a risolvere la fame nel mondo).

Guardando al futuro, HPE si aspetta cambiamenti radicali che permetteranno ai ricercatori di accedere a simulazioni sufficientemente sofisticate da poter includere le proprietà emergenti di sistemi biologici complessi. Non solo la tecnologia permetterà loro di condurre ricerche più rapidamente e a costi inferiori, ma consentirà anche di cambiare il loro rapporto con i pazienti, i dati e la scienza facendone evolvere il ruolo da raccoglitori di informazioni a cacciatori di insight.

Redazione

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