- A Tokiói Orvos- és Fogorvostudományi Egyetem (TMDU) és a Fujitsu Laboratories Limited új mérföldkövet értek el az élettudományi kutatások világában. Megmagyarázható MI-technológia és a világ leggyorsabb szuperszámítógépe segítségével sikerült lerövidíteniük a rákkutatási génhálózat-elemzés elvégzéséhez szükséges számítási időt.
- Az áttörő eredményben fontos szerepet játszottak a TMDU génadatgyűjtési és ‑kezelési képességei, az MI-eredmények értelmezése és ellenőrzése terén szerzett tapasztalatai, a világ leggyorsabb szuperszámítógépe, a Fugaku és a Fujitsu megmagyarázható MI-technológiája.
- Az új megoldás részeként a Fugakuval dolgozzák fel a génszekvencia-elemzési technológia által generált nagy adattömeget, az eredményeket pedig megmagyarázható mesterséges intelligenciával elemzik a fejlett rákkutatások támogatásához.
-
A Tokiói Orvos- és Fogorvostudományi Egyetem (TMDU) és a Fujitsu Laboratories Limited a közelmúltban kevesebb mint egy nap alatt kiértékelték a gének közötti kölcsönhatást megjelenítő hálózatot, és előre jelezték az ilyen kapcsolatok hatását a beszűrődésekre és az áttétképződésre a rák kialakulásában nagy valószínűséggel szerepet játszó gének alapján. A TMDU és a Fujitsu ehhez a feladathoz a Fujitsu Laboratories megmagyarázható „Deep Tensor” MI-technológiáját,(1) valamint a világ leggyorsabb szuperszámítógépét, a RIKEN és a Fujitsu által közösen fejlesztett Fugakut(2) használták. A „rák okainak és diverzitásának értelmezése fejlett adatelemzési és MI-technológia használatával” témameghatározással indított projektet a Japán Oktatási, Kulturális, Tudományos, Technológiai és Sportminisztérium indította el, a Fugaku gyakorlati alkalmazásának felgyorsítására létrehozott,(3) 2020 májusától 2023 márciusáig tartó program keretében.
Az egyetemeken elérhető szuperszámítógépekkel korábban több hónapig tartott a genetikai adatokból kinyerni a rák kialakulásában valószínűsíthetően szerepet játszó gének viselkedését megjelenítő hálózati struktúrákat. Ez nehézséget jelentett a kutatók számára, akik az egyedi gének szintjén nem érthető új rákfejlődési mechanizmusokat szerették volna megismerni és beépíteni kutatásaikba.
A világ leggyorsabb szuperszámítógépe, a Fugaku teljesítményét bevetve, a Fujitsu és a TMDU ki tudták nyerni a hámszöveti daganatos sejtek génjei közötti szabályozó kapcsolatokat megjelenítő hálózatokat egy 20 ezer génre vonatkozó adattömeg elemzéséből, majd a Fujitsu Laboratories által kifejlesztett Deep Tensor technológiával és meglévő prediktív modellekkel előre tudták jelezni, hogyan befolyásolják ezek a kapcsolatok a beszűrődéseket és az áttétképződést.
A továbbiakban a partnerek a rák okait és diverzitását fogják vizsgálni, és növelni szeretnék a Fugaku szuperszámítógép iparági versenyképességét a megoldás MI-területen való alkalmazásának felgyorsításával.
Háttér
Az emberi testet több tízezer milliárd sejt alkotja, amelyek mindegyike hordozza a genomot, az élet programját. A rák egy rendkívül komplex sejtcsoport, amelynek genomja mutációkat és rendellenességeket hordoz. A legfrissebb rákgenom-kutatások során egy olyan új ráfejlődési mechanizmust azonosítottak, amelyben a mutációk szinergiahatáson keresztül ösztönzik a rák kialakulását. A kutatók számára kritikus kihívást jelent a rák kialakulásának és diverzifikálódásának vizsgálata.
A Tokiói Orvos- és Fogorvostudományi Egyetem 2020 áprilisában adattudományi központot hozott létre azzal a céllal, hogy megalapozza az adattudomány alkalmazását az orvos- és fogorvostudomány területén, és létrehozza a világ egyik vezető egészségtudományi központját. Annak érdekében, hogy a központ eredményeit klinikai kísérletekben és valós körülmények között is hasznosítsák, a TMDU azt tervezi, hogy létrehoz egy olyan rendszert, amely nagy mennyiségű adatot mesterséges intelligencia segítségével feldolgozva, a kutatásokban hasznosítható, értékes tudást biztosít a szakemberek számára.
A TMDU – a Fujitsu Laboratories-szal együttműködésben – nagy mennyiségű részletes és átfogó adatot gyűjt a legújabb megfigyelési technológia használatával, majd a Fugaku szuperszámítógép és MI-technológia segítségével nagy sebességű hálózati és szekvenciaelemzést végez az adatokon. A Fujitsu Laboratories megmagyarázható Deep Tensor MI-technológiája alkalmazásával a partnerek átfogó felismeréseket tudtak kinyerni és közzétenni a hámréteg rákos megbetegedéseivel kapcsolatban több mint 10 éven át folytatott kutatások során azonosított beszűrődések és áttétek kialakulásáról, azon belül a hámréteg daganatos sejtjeiben található gének közötti szabályozó kapcsolatokat megjelenítő hálózati struktúrák jellegzetességeiről.
A kezdeményezés részletei:
Cél
Az MI és a Fugaku felhasználása a daganatos sejtek és a rákkal összefüggésbe hozható gének közötti komplex mechanizmusok elemzésére, és olyan tudás kinyerése, amely új rákkezelési terápiák kidolgozásához vezethet.
Megvalósítás
A rák kialakulási mechanizmusának tisztázása szempontjából a gének és a mutációk mellett a különböző rákgének és más tényezők (pl. környezet és életkor) közötti összefüggéseket is érdemes megvizsgálni az egyes ráktípusoknál. A TMDU és a Fujitsu olyan ismereteket nyernek ki az adatokból, amelyek lehetséges új rákkezelések kidolgozásához vezethetnek az egyes sejtek elemzése, a mintegy 1000 különböző pontról mikrométeres egységekben gyűjtött sejtek génszekvencia-adatai, és a megmagyarázható Deep Tensor MI-technológiával végzett elemzések alapján. Megmutatják, hogyan alakulnak ki a génmutációk klónjai az egészséges sejtek alkotta szövetekben, miként határozzák meg a génmutációk és kombinációik a sejtek formáját, és hogyan járulnak hozzá a rák kialakulásához a genomnak azok a szerkezeti rendellenességei, amelyeket sokféleségük és komplexitásuk miatt korábban nem vizsgáltak.
A partnerek szerepe
Tokiói Orvos- és Fogorvostudományi Egyetem (TMDU):
- A genetikai adatok gyűjtése és kezelése, a klinikai problémák azonosítása az orvos- és fogorvostudomány területén
- Az MI megállapításainak értelmezése és ellenőrzése
Fujitsu Laboratories:
- A megmagyarázható Deep Tensor MI-technológia telepítése a Fugakura, a hálózati struktúrák jellemzőinek kinyerése
- Nagyobb sebesség elérése a hosszú adatsorokat kezelő Deep Tensor technológiával és fejlettebb magyarázó technikák alkalmazása a felismerések kinyeréséhez
A projekt eredményei
Az élettudományi kutatásoknál korábban szinte elképzelhetetlen volt egy 20 ezer gént lefedő adatsor hálózati elemzése. Egy ilyen számítás még akkor is több hónapot vett volna igénybe, ha az egyetemeken és más intézetekben működő szuperszámítógépet kizárólag erre a feladatra használták volna (ami egyáltalán nem életszerű).
A kezdeményezés keretében a Fujitsu és a TMDU a Fugaku nagy feldolgozási teljesítményét bevetve végezte el a génadatok feldolgozását, és a Deep Tensor feldolgozási sebességét a Fujitsu Laboratories memóriateljesítményt maximáló szoftvergyorsítási technológiájával növelte tovább. Ez lehetővé tette, hogy a Fugaku használatával egy napon belül leképezzék a daganatok kialakulásában valószínűsíthetően részt vevő gének közötti kapcsolatokat megjelenítő hálózat felmérését, valamint annak előrejelzését, hogy ezek a kapcsolatok hogyan befolyásolják a beszűrődéseket és az áttétképződést.
Jövőbeni tervek
A TMDU és a Fujitsu Laboratories a Fugaku nagy sebességű szekvencia- és hálózatelemzési képességeit a Deep Tensor technológiával együtt alkalmazta a megfigyelési adatokra, azon belül nagy mennyiségű nem kódoló RNS (4) adatra. Az eredményeket aztán olyan formába öntik a megmagyarázható MI segítségével, amely a felhasználók számára is érthető, hozzájárulva ezzel a világ legfejlettebb rákkutatási projektjeinek sikeréhez.
- [1] Deep Tensor
A Fujitsu Laboratories által kifejlesztett MI-technológia, amely az emberek és dolgok közötti kapcsolatokat megjelenítő gráfszerkezet adataiból nyer ki új felismeréseket. https://www.fujitsu.com/global/about/resources/news/press-releases/2016/1020-01.html
- [2] Fugaku
