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超级计算机生成的模型可以更好地理解食管疾病

研究人员使用彗星来说明食道的“机械健康”

透视测试图像帧的分割。(a) - (e)从食道近端输送的推注,排空到胃,(f) - (j)对应的图像分割,(k) - (o)对应的食管腔的相应轮廓分析。信用:西北大学俄罗拉夫哈德,理论和应用力学计划

根据美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)的数据,胃食管反流疾病,更广为人知的是GERD,影响着大约20%的美国公民。如果不及时治疗,胃食管反流会导致严重的医疗问题,有时还会导致食道癌。多亏了超级计算机,在成像胃食管反流患者吞咽过程方面的进展已经被模仿彗星在圣地亚哥超级计算机中心(SDSC) 在加州大学圣地亚哥分校桥梁-2在匹兹堡超级计算中心(PSC).

西北大学麦考密克工程学院和范伯格医学院的研究人员合作,最近发表了这些新模型生物力学与力学型造型他们的工作产生了一种新的计算建模系统,称为FluoroMech,它可以帮助识别生理标志物,以便对食管病变进行早期和准确的诊断。

“虽然近60%的成年人口每年都有某种形式的壮观,但在全球每年诊断出有500,000例新食管癌患者,其中一个预计850,000个新案例/年度到2030年,”机械教授Neelesh Patankar说engineering at Northwestern and the study’s senior author. “In the U.S., there are nearly 17,000 diagnoses per year, accounting for about one percent of cancer diagnoses, but less than 20 percent of these patients survive at least five years and the primary curative treatment is esophagectomy.”

Patankar说,总体而言,食管疾病的惊人统计数据激发了工程和医学研究团队进行跨学科研究,这项研究产生了FluoroMech,补充了常用的非侵入性医学成像技术,以定量评估食管的机械健康。

为什么它很重要

食管壁的机械特性,如弹性及其在吞咽过程中的松弛已被证明在食管的功能中起着关键作用;因此,这些品质被认为是解释器官健康的指标或生理标记。由于缺乏确定这些物理量的诊断技术,西北研究小组开发了荧光力学计算技术,以帮助临床医生获得关于每位患者食管的更全面、更准确的信息。

具体来说,FluoroMech被设计用于通过分析食道在吞咽过程中的荧光检查(实时x射线成像)的医学图像和视频,预测食管等软管器官的力学特性。这项新技术也使临床医生能够量化食物通过时食道肌肉的松弛程度。

“对潜在的人体病理生理学机制的理解需要了解器官的生物化学和生物力学功能 - 然而使用生物力学的使用并未与生物化学甚至类似的成像技术相提并论,如MRIS和X射线,”Patankar说。“这在食管疾病的情况下尤其如此,我们的目标是改变现有的矛盾,从而朝着基于生物力学的方法研究疾病发病机理的矛盾,这些方法利用了有关器官机械性能如何改变生理学的信息。”

完全解决的,作为非自愿波的endoflip(内橄榄内官能腔成像探针)装置的三维模拟横穿食道的长度。左:肌肉收缩和弛豫期间腹皮内液体速度的变化;右:收缩波引起的压力变化。信誉:西北大学机械工程系Shashank Acharya

超级计算机如何发挥作用

“在我们的生物力学问题中,整个系统在每个时间步骤中都有近500万个未知数需要解决,还有大量的时间步骤需要解决——这种规模的模拟需要先进的超级计算机在合理的时间内获得结果,每个模型通常需要5到7天,”西北大学的博士生、该研究的主要作者Sourav Halder解释道。“如果没有这些计算资源,就不可能模拟这样的系统。”

这些最新的超级计算机模型为该团队提供了实现其创建FluoroMech这一崇高目标的工具。在其技术发展之前,不可能量化食管的机械健康状况,也许最重要的是允许患者特定的预测模型。Halder说这是previo由于缺乏基于机器学习技术的自动图像分割和基于食道功能的复杂物理计算,因此不可能实现。XSEDE.)除了SDSC的教育和培训团队外,哈尔德和他的同事们还能够开发出他们的荧光机械技术。

Halder赞扬了SDSC支持团队在建立专有软件方面的帮助,以实现模拟模型的高效原型和为机器学习模型生成大量数据的能力。他说,SDSC团队还提供了关于GPU计算、数据科学中的HPC和OpenACC等高级编程框架的教育研讨会。他说:“我们非常感谢SDSC的教育和培训团队定期举办这些研讨会,无论他们的计算机背景如何,每个出席者都可以参加。”

下一步是什么?

“虽然FluoroMech使用荧光检查数据来预测食管壁特性以及食道功能,以估计肌壁的主动松弛,我们最近使用了另一种诊断设备EndoFLIP(腔内功能成像探针)来扩展我们的工作,以预测基于力学的物理标记物,如食管壁收缩强度、主动松弛和壁弹性特性,”Patankar说。

利用来自一大批研究对象的EndoFLIP数据和来自FluoroMech模型的预测,该团队已经开始开发虚拟疾病景观(VDL)。VDL是一个参数空间,不同食道疾病的受试者聚集到不同的区域。簇的位置,相对于彼此,被设计来代表通过食道的药丸运输方式的异同。VDL概念的原型已经展示了它是如何为各种食道疾病的潜在物理学提供基础理解的。

“由于XSEDE划分,我们已经能够为胃蠕动的胃蠕动制定改进的模型,说明胃中的肌肉活性并模拟酸回流,”六六。“较新的群集喜欢exp在SDSC中,每个节点上的RAM数量是前者的两倍,内核数量是后者的近五倍彗星因此,计算能力的飞跃让我们可以在不大幅增加计算所需时间的情况下规划高级模型。”

这项研究得到了公共卫生服务(R01-DK079902和P01-DK117824)和国家科学基金会(NSF) (OAC 1450374和OAC 1931372)的资助。计算资源由西北大学Quest高性能计算集群和极端科学与工程发现环境(XSEDE)通过分配gt - asc170023提供,由NSF (ACI-1548562)支持。它还使用了SDSC彗星,由NSF(ACI-1548562)支持(ACI-1548562)和桥梁-2PSC的系统,由NSF(ACI-1928147)支持。

关于SDSC

San Diego SuperComputer Center(SDSC)是高性能和数据密集型计算的领导者和先驱,为国家研究界,学术界和工业提供讯连月馆犯规资源,服务和专业知识。SDSC位于UC San Diego Campus,支持跨越各个域的数百个多学科课程,从天体物理学和地球科学到疾病研究和药物发现。SDSC最新的国家科学基金会资助超级计算机,exp,支持SDSC的主题“无边界计算”,以数据为中心的架构,公共云集成和先进的gpu,用于合并实验设施和边缘计算。

关于PSC

匹兹堡超级计算中心(PSC)是Carnegie Mellon University和匹兹堡大学的联合计算研究中心。PSC成立于1986年,PSC由若干联邦机构,宾夕法尼亚州和私营企业联邦支持,是国家科学基础网络基础设施计划XSEDE的领先合伙人。PSC为大学,政府和工业研究人员提供了用于高性能计算,通信和数据存储的几种最强大的系统,用于全国范围内的科学家和工程师进行无限制的研究。PSC在高性能计算,通信和数据分析中推进了现有技术,并提供了一种灵活的环境,用于解决计算科学中最大和最具挑战性问题的灵活性。


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