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英特爾如何推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型創(chuàng)新的下一波浪潮?

7GLE_Intelzhiin ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-08-22 17:33 ? 次閱讀
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我們正處于生物與醫(yī)學(xué)科學(xué)革命的風(fēng)口浪尖。在生命科學(xué)領(lǐng)域,科學(xué)家和臨床醫(yī)師需要新一代計(jì)算能力的支持,發(fā)掘埋藏在海量復(fù)雜數(shù)據(jù)集中的有用洞察,從不斷增多的復(fù)雜數(shù)據(jù)中更快速地提取有用數(shù)據(jù)。

一個(gè)人類全基因組的測序,已經(jīng)從需要幾周到可以在數(shù)小時(shí)內(nèi)完成,費(fèi)用也大幅下降到1000美元,而且很快還可能降低到100美元。這為人類了解最基本的生命過程打開了一扇窗,照亮了生物學(xué)的發(fā)展方向。我們有望了解疾病的形成機(jī)制,并將新藥研發(fā)工作從歷時(shí)多年、耗費(fèi)數(shù)十億美元的試錯(cuò)過程轉(zhuǎn)變?yōu)楦咝У臄?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型工作流程。

然而,將這一愿景變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)并非易事。我們面臨的最大難題之一,是如何有效地處理大規(guī)模測序儀生成的海量數(shù)據(jù)。目前,一臺(tái)測序儀每天可產(chǎn)生3TB的數(shù)據(jù),而企業(yè)必須能夠存儲(chǔ)、保護(hù)和共享這些數(shù)據(jù)。一項(xiàng)研究估計(jì),到2025年,人類將對1億至20億個(gè)個(gè)體基因組測序,這將產(chǎn)生200萬至4200萬TB的數(shù)據(jù)。

柏林自由大學(xué)的Knut Reinert教授和他的團(tuán)隊(duì)正與英特爾合作,通過優(yōu)化關(guān)鍵算法,以便在英特爾?多核和眾核處理器上高效運(yùn)行,從而加速基因組分析。通過使用英特爾?至強(qiáng)?金牌6148處理器的基準(zhǔn)測試對所取得的優(yōu)勢進(jìn)行量化,結(jié)果顯示,性能提升幅度達(dá)到1.6到2.7倍。優(yōu)化后的代碼還可在大量內(nèi)核上提供出色的可擴(kuò)展性。

經(jīng)過優(yōu)化的SeqAn代碼利用了最新的英特爾?至強(qiáng)?金牌6148處理器中的高級矢量功能,性能較上一代處理器提升了1.6到2.7倍

經(jīng)過優(yōu)化的SeqAn代碼還可在英特爾?至強(qiáng)融核?眾核處理器7250的全部68個(gè)內(nèi)核上提供出色的可擴(kuò)展性

此外,要對“數(shù)據(jù)高峰”開展分析,必須結(jié)合龐大復(fù)雜且廣泛分布的成像、臨床、個(gè)人和環(huán)境數(shù)據(jù)集;系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)必須更強(qiáng)大且更便宜,還必須具有充足的可擴(kuò)展性,以支持不斷增長的數(shù)據(jù)量和算法復(fù)雜性。

傳統(tǒng)的CT和MRI掃描可提供有關(guān)骨骼和大腦血管的有用信息,但沒有太多關(guān)于軟組織的信息。彌散加權(quán)成像(DWI)通過測量水分子的自然運(yùn)動(dòng)來識(shí)別微結(jié)構(gòu)和診斷神經(jīng)回路的完整性,從而彌補(bǔ)了這一不足。

這項(xiàng)技術(shù)正在改變腦部疾病的研究和治療。哈佛醫(yī)學(xué)院放射學(xué)教授Simon Warfield利用彌散間隔成像(DCI)技術(shù)進(jìn)一步改進(jìn)了彌散加權(quán)成像,從而提供更細(xì)致、更準(zhǔn)確的信息。他的團(tuán)隊(duì)利用彌散間隔成像技術(shù)檢查正常大腦發(fā)育、腦震蕩、多發(fā)性硬化癥、自閉癥譜系障礙等。

每項(xiàng)彌散間隔成像研究可生成多達(dá)數(shù)GB的數(shù)據(jù),最初的時(shí)候,圖像處理需要耗時(shí)40多個(gè)小時(shí)。Warfield教授和他的團(tuán)隊(duì)使用英特爾?軟件工具對代碼進(jìn)行了優(yōu)化,現(xiàn)在,處理一項(xiàng)完整的研究僅需16分鐘,足以滿足臨床使用要求。這些經(jīng)過優(yōu)化的代碼包含在Insight Segmentation and Registration Toolkit*(ITK)庫中,供更多處理醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)的應(yīng)用廣泛采用。

Warfield教授還在使用英特爾?工具和庫開發(fā)人工智能AI)應(yīng)用,可自動(dòng)對數(shù)百幅圖像進(jìn)行分類,以確定需要關(guān)注的部分。一旦這些解決方案得到大規(guī)模應(yīng)用,將極大地提高我們理解、診斷和治療大腦相關(guān)疾病的能力。

讓科學(xué)探索沒有束縛,英特爾為科學(xué)家和臨床醫(yī)師提供多種資源應(yīng)對挑戰(zhàn),讓他們能夠快速地以更低的成本去整合和分析數(shù)據(jù),將精力從計(jì)算機(jī)科學(xué)轉(zhuǎn)移到自己的專業(yè)學(xué)科上,讓創(chuàng)新應(yīng)用不斷突破和落地,解決人類面臨的重大挑戰(zhàn),推動(dòng)生命科學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型創(chuàng)新的下一波浪潮。

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原文標(biāo)題:從基因分析到大腦疾病研究,英特爾推動(dòng)醫(yī)療探索和突破

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