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HPE aplica computação in memory para acelerar pesquisas da Medicina personalizada

A Hewlett Packard Enterprise (HPE) anunciou neste terça-feira, 27, durante o evento Discover 2018, em Madri, Espanha,  uma colaboração com a Jungla, startup de biotecnologia e inteligência artificial (AI), para oferecer assistência médica personalizada em tempo real aos pacientes. Ao aplicar  o desempenho e grande capacidade da Sandbox de Computação In Memory, ela acelera os testes genéticos e genômicos clínicos.

A decodificação do primeiro genoma humano exigiu US$ 2,7 bilhões e levou 15 anos. Avanços notáveis ​​nas tecnologias de sequenciamento trouxeram os custos do sequenciamento do genoma para menos de U$ 1 mil, tornando os genomas pessoais uma realidade e abrindo um caminho para um acesso acessível e equitativo globalmente. Esses dados fornecem o potencial de obter insight e orientação acionável a partir de dados genômicos de pacientes em contextos clínicos, um passo crítico em direção à realização da promessa de assistência médica acessível, adaptada às necessidades de um paciente individual: medicina de precisão. Ele permite que os pesquisadores determinem a resposta a perguntas como:

 

Qual é a conexão entre os três bilhões de pares de bases que compõem o genoma humano e o bem-estar humano?

Como a variação nos genomas afeta a probabilidade de um paciente desenvolver câncer ou doença cardíaca?

A singularidade genética dos seres humanos apresenta desafios significativos para o atendimento clínico. Mesmo dentro das partes do genoma cuja relevância da doença está bem estabelecida, menos de um por cento das variantes genéticas da população são clinicamente compreendidas. Processos e padrões existentes para interpretar esta informação dentro de laboratórios clínicos são fortemente dependentes do reconhecimento e correlação manual de padrões. Essa barreira retarda a pesquisa médica e limita a escalabilidade, utilidade e integração de informações genômicas em fluxos de trabalho clínicos para diagnóstico e gerenciamento de pacientes em tempo real.

“Acreditamos firmemente que, para perceber o valor dos dados genômicos, precisamos olhar além das mudanças na sequência do genoma de um paciente e nas mudanças induzidas à função molecular e celular”, disse Carlos L. Araya, CEO da Jungla Inc. “ Para fazer isso, criamos sistemas computacionais e experimentais que podem fornecer níveis de percepção sem precedentes para as equipes clínicas. Isso exigiu aumentos maciços na escala de dados e nos processos para gerá-los e analisá-los”.

A Molecular Evidence Platform (MEP) do Jungla permite que os cientistas estudem os efeitos das variantes nos sistemas biológicos em escala e traduzam os insights na prática clínica. Essa plataforma integrada oferece aos pacientes e profissionais de saúde um suporte preciso, claro e transparente para a interpretação dos resultados em testes genéticos e genômicos. À medida que o MEP evolui, o Jungla está integrando abordagens cada vez mais automatizadas – incluindo análises moleculares de alta resolução – que podem revelar como as variações no genoma alteram as células, como danos no DNA que podem levar ao câncer.

“Os sistemas computacionais tradicionais estavam tornando impossível para a Jungla comparar seus conjuntos de dados em escala”, disse Michael Woodacre, HPE Fellow. “Depois que os sistemas analisaram os dados, os pesquisadores ainda precisavam revisar manualmente os dados para identificar padrões. Mas, com sua capacidade sem precedentes de processar dados em grande escala, o Memory-Driven Computing permitiu que o Jungla usasse sua plataforma de análise como um instrumento científico, reduzindo o risco de erro humano e acelerando drasticamente o tempo até os resultados”.

Para dar vida à visão de Jungla para a criação de um mecanismo de insights genômicos, a HPE carregou o conjunto de dados em massa em sua caixa de computação de 48 TB movida por memória, num ambiente de desenvolvimento para clientes lançado em junho de 2018. Com o Memory-Driven Computing Sandbox, o MEP da Jungla pode oferecer melhorias de velocidade de aproximadamente 250x em análises moleculares de alta resolução, em comparação com o hardware tradicional. A sequência completa do genoma de um paciente de milhares de variantes de milhares de genes – representa cerca de cinco GB de informação; no entanto, os dados detalhados dos fluxos de trabalho da Jungla podem exigir o processamento de mais de 40 TB de informações para um único gene.

“Nosso trabalho com a HPE representa um compromisso para impulsionar e trazer avanços na ciência e engenharia para suportar os testes clínicos de pacientes individuais ”, disse Araya. “Não apenas precisamos ser bem-sucedidos na ciência, mas também precisamos construir infraestrutura e processos que possam ser dimensionados para traduzir insights científicos em sucessos clínicos para pacientes. Os sistemas HPE Memory-Driven Computing podem nos permitir considerar novas descobertas de um paciente no contexto das características moleculares de todas as variantes clinicamente compreendidas – sob demanda. Esses desenvolvimentos não acontecem da noite para o dia, mas é onde precisamos ir, se quisermos permitir velocidade e precisão nos serviços de saúde. ”

Além de seu trabalho com a Jungla, a equipe da HPE é colabora com pesquisadores em ciências da vida e medicina clínica do Living Heart Project e do Centro Alemão de Doenças Neurodegenerativas (DZNE) para explorar o potencial da tecnologia para transformar múltiplas áreas da indústria de ciências da vida. Cada uma dessas comunidades de pesquisa é pioneira em novas abordagens da ciência da saúde para encontrar respostas escondidas à vista e olhar além dos silos das disciplinas científicas e da inadequação da infraestrutura computacional tradicional.

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