Intel liefert die Technik der Präzisionsmedizin
Die Präzisionsmedizin bietet personalisierte Behandlungen und eine patientenzentrierte Versorgung für bestimmte Untergruppen von Menschen, die genetische Marker, Merkmale oder Krankheiten gemeinsam haben. Die Technik, die erforderlich ist, um dieses transformative Behandlungsmodell zu ermöglichen, reicht von Daten, die am Edge generiert werden, bis hin zu Data Science Workloads auf High Performance Computing (HPC)-Plattformen in der Cloud oder vor Ort. Klinische Anwendungen, akademische Forschung und pharmazeutische Entdeckung und Herstellung erfordern eine leistungsstarke Instrumentierung, Analyse und HPC.
Im Rahmen unserer Mission, weltverändernde Technik zu entwickeln, die das Leben aller Menschen auf dem Planeten verbessert, spielt Intel eine wesentliche Rolle bei der Entwicklung von Lösungen für die Präzisionsmedizin. Hersteller nutzen unsere Hardware-Technik und Software-Tools, um Lösungen für die Präzisionsmedizin zu entwickeln, z. B. zur Erfassung biologischer Prozesse, zur Analyse von Biomarkern und zur Vorhersage von Arzneimittelwechselwirkungen.
Ob wir mit einem Anbieter von KI-fähigen Laborgeräten zusammenarbeiten, um die Leistung von Sequenzern der nächsten Generation zu optimieren, ob wir mit einem OEM oder Cloud-Anbieter zusammenarbeiten, um HPC-Architekturen zu entwickeln, die fortschrittliche Analysen beschleunigen, oder ob wir einem ISV helfen, seine Lösungen auf der Intel® Architektur zu optimieren – Intel setzt sich dafür ein, Leben durch Genomforschung und Präzisionsmedizin zu verbessern.
So haben wir beispielsweise in Zusammenarbeit mit dem Broad Institute eine Intel® Select Lösung entwickelt, die Unternehmen bei der Bereitstellung skalierbarer HPC-Cluster für die Genomanalyse unterstützt. Die neueste Version ermöglicht es Anwendern, die GATK Best Practices Pipeline for Germline Variant Calling des Broad Institute auszuführen und bis zu acht Ganzgenomproben pro Rechenknoten und Tag zu verarbeiten.
Wir haben auch mit vielen Anbietern von Anwendungen für das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften zusammengearbeitet, um ihren Code zu optimieren und so die Leistung zu steigern und die Benutzer- und Entwicklererfahrung zu verbessern.
Weitere Beispiele für die Innovationen, die wir ermöglichen, finden Sie auf dem Intel® Solutions Marketplace.
Werkzeuge und Techniken in der Präzisionsmedizin
Die Präzisionsmedizin nutzt Techniken wie molekulare Diagnostik (darunter Gentests), molekulare Bildgebung, Sequenzierung der nächsten Generation und Molekulardynamik, um Krankheiten zu diagnostizieren und Behandlungen auf die jeweilige Person zuzuschneiden.
Molekulare Diagnostik und Genomanalyse
Die molekulare Diagnostik beinhaltet die Analyse der Biomarker eines Patienten durch Genomsequenzen. Diese Gentests geben Aufschluss über die wirksamste Behandlung oder darüber, welche Medikamente für den Patienten am besten geeignet sind.
Sequenzierung der nächsten Generation
Fortschritte wie Sequenzierung der nächsten Generation haben die Genomforschung dramatisch beeinflusst. Während die herkömmliche Sequenzierungstechnologie mehr als ein Jahrzehnt benötigte, um Ergebnisse zu liefern, ermöglichen die Technologien der nächsten Generation die Sequenzierung eines gesamten menschlichen Genoms in etwa 40 Stunden.
Molekulare Bildgebung
Die molekulare Bildgebung, insbesondere die sogenannte kryogene Elektronenmikroskopie (oder Kryo-EM), wird in der Arzneimittelforschung häufig eingesetzt, um Einblicke in die 3D-Strukturen von Proteinen und anderen biologischen Einheiten zu gewinnen. In letzter Zeit wurde diese Technik auch zur Identifizierung kleiner arzneimittelähnlicher Moleküle eingesetzt. Andere Formen der molekularen Bildgebung fallen unter die medizinische Bildgebung, einschließlich der Verwendung verschiedener Methoden (MRI, CT, PET) mit einem Kontrastmittel, um biologische Prozesse bei einem Patienten zu visualisieren, zu charakterisieren und zu quantifizieren.
Molekular-Dynamik
Die molekulare Dynamik ist eine Berechnungsmethode, die die möglichen dreidimensionalen Konfigurationen chemischer und biologischer Strukturen schätzt und deren Bewegung simuliert. Die Molekulardynamik wird häufig in Verbindung mit dem molekularen Docking eingesetzt, das oft einfach als „Docking“ bezeichnet wird.
Docking ist eine Methode, mit der vorhergesagt werden kann, wie effektiv Kandidaten für kleine Moleküle mit einem Protein interagieren werden, das für eine bestimmte Krankheit von Interesse ist. Diese Simulationsmethoden ermöglichen die Bewertung einer Bindungsinteraktion für jeden Wirkstoffkandidaten und erlauben es den Forschern schließlich, eine Rangliste für die Wirksamkeit der verschiedenen Wirkstoffkandidaten zu erstellen.
Eine End-to-End Plattform für Genomforschung und Präzisionsmedizin
Aus technologischer Sicht umfasst die Präzisionsmedizin sowohl medizinische Geräte oder PC-Arbeitsplätze an der Schnittstelle als auch IT-Systeme im Rechenzentrum. Intel® Hardware bietet Lösungen für dieses Kontinuum.
In der Genomforschung beispielsweise ermöglichen unsere Edge-Technologien wie Intel Atom®, Intel® Core™ und Intel® Xeon® E Prozessoren eine schnelle Primäranalyse von Proben in den von vielen Intel Partnern angebotenen Laborgeräten. Die skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren treiben auch den Base-Calling-Algorithmus und die Sequenzausrichtungs-Tools an, die für die Sekundäranalyse in Back-End-Systemen verwendet werden. In all diesen Beispielen kann unsere Arbeitsspeicher-, GPU-, Speicher- und Konnektivitätstechnik ebenfalls eingesetzt werden, um den Durchsatz und die Gesamtleistung der Lösung zu erhöhen.
High Performance Computing in der Präzisionsmedizin
Für die Sekundäranalyse verteilen HPC-Systeme diese rechenintensiven Workloads auf mehrere zentral verwaltete Knoten und verarbeiten die Informationen parallel, um die Ergebnisse drastisch zu beschleunigen. Die Intel-basierte HPC-Infrastruktur ermöglicht schnellere Entdeckungen und effektivere Forschung, um Vorhersagen und Modelle zu verbessern.
Als entscheidender Bestandteil vieler HPC-Systeme, die Workloads in der Präzisionsmedizin unterstützen, tragen die skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren dazu bei, den Fortschritt für wichtige Anwendungsfälle und gängige Anwendungen zu fördern, wie z. B.:
- Genomforschung: Verbesserung des Verständnisses der individuellen Genetik für bessere Gesundheitsergebnisse mit Anwendungen wie dem Genome Analysis Toolkit (GATK) 4.x.
- Cryo-EM: Bestimmung der molekularen Strukturen für biologische Studien und Arzneimittelentwicklung mit RELION 3.x.
- Quantenmechanik: Beschreibung der Wechselwirkungen zwischen Atomen, Molekülen und Makromolekülen mit VASP und NWChem.
- Molekulare Dynamik: Simulation und Analyse der Bewegungen von Atomen und Molekülen mit NAMD, GROMACS und LAMMPS.
Zur Optimierung der Leistung und zur Vereinfachung des Einsatzes in der Präzisionsmedizin bieten wir Intel® Select Lösungen sowohl für die Molekulardynamik als auch für die Genomforschung an.
Obwohl jeder dieser forschungskritischen Workloads unterschiedliche Anforderungen stellt, haben sie alle einen ähnlichen Bedarf an intensiver Rechenleistung in großem Maßstab. Skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren der 3. Generation unterstützen diesen Bedarf mit beschleunigtem Durchsatz und Kapazität für mehr I/O und Speicher. Wir arbeiten eng mit Partnern aus der gesamten Branche zusammen, um Forschungseinrichtungen, Lösungsanbietern und Softwareanbietern bei der Auswahl und Abstimmung der richtigen Hardware für die jeweilige Workload zu helfen.
Die Entwicklung dieser rechenintensiven Anwendungen für den Einsatz auf verteilten HPC-Systemen stellt besondere Anforderungen an die Softwareentwicklung. Entwickler können HPC-Anwendungen leichter über mehrere Arten von Architekturen hinweg bauen, analysieren, optimieren und skalieren, indem sie das Intel® oneAPI Base Toolkit und das Intel® oneAPI HPC Toolkit nutzen. Diese Ressourcen umfassen modernste Techniken für Vektorisierung, Multithreading, Multinode-Parallelisierung und Speicheroptimierung.
Künstliche Intelligenz (KI) in der Präzisionsmedizin
Tools für die Präzisionsmedizin werden zunehmend mit KI-Funktionen ausgestattet, um die Forschung zu beschleunigen, die zu positiven gesundheitlichen Ergebnissen führt. Diese Workloads können auf verteilten HPC-Systemen oder am Edge stattfinden, wo KI-Modelle in Laborgeräte eingebettet werden, um Prozesse zu beschleunigen und Datenwissenschaftlern und Forschern die Möglichkeit zu geben, schneller und effizienter Erkenntnisse zu gewinnen.
Intel bietet die beschleunigte KI-Berechnung, die Forscher, Gerätehersteller und Softwareanbieter für eine schnelle, lückenlose Leistung benötigen. Die skalierbaren Intel® Xeon® Prozessoren bieten eine integrierte KI-Beschleunigung über die Funktionen Intel® AVX-512 und Intel® Deep Learning Boost, die eine einfache Möglichkeit zur Steigerung der KI-Leistung im Rechenzentrum bieten.
Im Labor helfen wir Geräteherstellern und Softwareentwicklern dabei, KI einfacher in ihre Lösungen zu integrieren. Während man bisher dachte, dass KI teure Spezialhardware erfordert, ermöglichen es Intel® Tools und Innovationen, fortschrittliche KI-Algorithmen direkt in Laborgeräte zu integrieren und dabei erschwingliche Allzweck-Rechenhardware einzusetzen.
Das Intel® Distribution des OpenVINO™ Toolkit hilft beispielsweise bei der Vereinfachung und Optimierung von Training und Einsatz von KI-Inferenzalgorithmen auf verschiedenen Architekturen, wodurch es einfacher wird, vertraute Frameworks auf kostengünstigen Intel® Architekturen einzusetzen, ohne Einbußen bei Leistung oder Genauigkeit hinnehmen zu müssen.
Um KI und Analysen auf HPC-Infrastrukturen zu beschleunigen, bietet Intel das Intel® oneAPI AI Analytics Toolkit an. Dieses umfassende Paket bietet Datenwissenschaftlern, KI-Entwicklern und Forschern vertraute Python-Tools und KI-Frameworks, um End-to-End-Pipelines für Datenwissenschaft und -analyse auf Intel®-Architekturen zu beschleunigen.
Wie das Intel® oneAPI HPC Toolkit basieren auch die Komponenten des Intel® oneAPI AI Analytics Toolkits auf oneAPI-Bibliotheken für Low-Level-Compute-Optimierungen. Das Toolkit maximiert die Leistung von der Vorverarbeitung bis zum maschinellen Lernen und bietet Interoperabilität für eine effiziente Modellentwicklung.
Eine entscheidende Komponente bei der Entwicklung von KI-Lösungen für die Präzisionsmedizin ist die sichere Zusammenführung einer Vielzahl von Datenquellen, um KI-Algorithmen und -Modelle besser zu trainieren. Hier können Intel® Software Guard Extensions (SGX) eingesetzt werden, um geschütztes föderiertes Lernen zu ermöglichen. Dabei werden Workloads und Daten in sicheren vertraulichen Computing-Enklaven in der Cloud oder vor Ort geschützt, um Datenschutz- und Sicherheitsstandards zu wahren.
Genomische Optimierung für Cloud-Analyse
Intel konzentriert sich darauf, genomische Workloads mit optimaler Leistung und Flexibilität in der Cloud auszuführen. Wir arbeiten daran, Cloud-native Designs bei unseren Partnern aus dem Technologieumfeld zu fördern, damit Kunden positive Ergebnisse beim Wechsel in die Cloud erzielen können, mit Vorteilen sowohl bei den Kosten als auch bei der Leistung.
Darüber hinaus haben wir in Zusammenarbeit mit dem Broad Institute die Hardware-Empfehlungen der GATK Best Practices für genomische Workloads in den Bereichen On-Premises, Public Cloud und Hybrid Cloud optimiert.
Pionierarbeit für die Zukunft der Präzisionsmedizin
Während sich die Präzisionsmedizin weiter entwickelt, setzt sich Intel für die Zusammenarbeit mit Partnern, Forschern und Anbietern im Gesundheitswesen ein, um Innovation und Weiterentwicklung zu fördern. Sowohl aus der Hardware- als auch aus der Software-Perspektive stellen wir die wesentlichen Elemente bereit, die für den Aufbau von Technologien für die Präzisionsmedizin und Genomforschung erforderlich sind, während wir gleichzeitig die Arbeitsabläufe vereinfachen, die Erkenntnisse beschleunigen und die Versorgung von Patienten auf der ganzen Welt verbessern.