癌癥自出現(xiàn)之日就是環(huán)繞在人們頭頂上的烏云，如今，隨著社會(huì)壓力越來越大，癌癥發(fā)病率也越來越高，而攻克癌癥一直是醫(yī)學(xué)界正在努力的方向。

今年一月，美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬宣布了“抗癌登月計(jì)劃”的科研目標(biāo)，旨在讓抗癌研究的進(jìn)展速度翻一番，在 5 年內(nèi)達(dá)到原本可能需要 10 年才能取得的成果，項(xiàng)目總預(yù)算大約 10 億美元。

近日，據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，美國(guó)啟動(dòng)了全球首個(gè)“癌癥先進(jìn)計(jì)算解決方案的聯(lián)合設(shè)計(jì)”（ Joint Design of Advanced Computing Solutions for Cancer ，簡(jiǎn)稱 JDACS4C）項(xiàng)目，旨在借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)加快抗癌研究。該項(xiàng)目也是為了實(shí)現(xiàn)“登月計(jì)劃”的十大任務(wù)之一——建立癌癥數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)。

負(fù)責(zé)人之一的 Rick Stevens 透露，在明年第二季度，JDACS4C 的首批成果將會(huì)面世。

三個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目

之所以被稱為“聯(lián)合設(shè)計(jì)”，是因?yàn)?JDACS4C 項(xiàng)目共分為 3 個(gè)試點(diǎn)，內(nèi)容涵蓋了從分子學(xué)到人口學(xué)的研究。通過這些項(xiàng)目，研究人員希望能夠提供可擴(kuò)展性機(jī)器學(xué)習(xí)工具的研究信息，進(jìn)一步發(fā)展深度學(xué)習(xí)、模擬和分析技術(shù)，更快地為用戶找出解決方案，為未來計(jì)算解決方案的設(shè)計(jì)提供參考。最終達(dá)到“有效地利用逐漸多樣化、不斷增長(zhǎng)的癌癥相關(guān)數(shù)據(jù)，建立起預(yù)測(cè)模型，提供對(duì)疾病更準(zhǔn)確的判斷，進(jìn)一步為患者的治療提供指導(dǎo)，最終建立起未來癌癥研究的新模型?！?/p>

大家先跟雷鋒網(wǎng)一起看下這三大試點(diǎn)項(xiàng)目是個(gè)啥：

• RAS 分子項(xiàng)目。該項(xiàng)目希望通過開發(fā)出新的計(jì)算方法，支持當(dāng)前已經(jīng)在進(jìn)行的 RAS 分子研究，最終希望增強(qiáng)研究者對(duì)癌癥中 RAS 基因及其相關(guān)信號(hào)通道的理解，在 RAS 蛋白膜信號(hào)復(fù)合體中發(fā)現(xiàn)新的治療對(duì)象。

• 臨床治療前的篩查。這一項(xiàng)目以試驗(yàn)性的生物數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，針對(duì)“機(jī)器學(xué)習(xí)、大規(guī)模數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)模型”進(jìn)行重點(diǎn)開發(fā)。通過建立反饋循環(huán)，讓試驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)計(jì)算模型的設(shè)計(jì)進(jìn)行指揮，而這些模型或許就能對(duì)準(zhǔn)癌癥中的新目標(biāo)，幫助醫(yī)生找到新的治療方式。

• 人口模型。該項(xiàng)目希望開發(fā)出可擴(kuò)展性框架，對(duì)全世界癌癥患者的病情記錄進(jìn)行有效的歸納和分類，總結(jié)。根據(jù)人們的生活方式、所處環(huán)境、癌癥種類、醫(yī)療體系等要素，從大量癌癥病人的病歷數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析，以獲得最佳的治療方案。這種引擎將對(duì)醫(yī)療健康的多個(gè)方面影響巨大，包括數(shù)據(jù)的分發(fā)，以及對(duì)成本的控制等等。

每個(gè)項(xiàng)目都有深度學(xué)習(xí)加持

Rick Stevens 認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)對(duì)推動(dòng)抗癌研究非常重要，“ JDACS4C 的每個(gè)項(xiàng)目都需要深度學(xué)習(xí)技術(shù)，但它們需要不同的使用方法。所以，我們需要了解軟件環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以免重復(fù)勞動(dòng)?！睂?duì)此，研發(fā)團(tuán)隊(duì)重新定義了一些關(guān)鍵指標(biāo)，以“解決和癌癥相關(guān)的不同子環(huán)節(jié)的深度學(xué)習(xí)問題”。

Stevens 還表示，團(tuán)隊(duì)正在用深度學(xué)習(xí)技術(shù)整合細(xì)胞系中篩選出的化合物信息，并將其用在實(shí)驗(yàn)小老鼠身上，從而在身懷腫瘤的老鼠群里用不同的化合物進(jìn)行測(cè)試，并監(jiān)測(cè)老鼠們對(duì)給定藥物有何反應(yīng)。

此外，由于大部分的病理報(bào)告帶有主觀性，研究團(tuán)隊(duì)要讓機(jī)器讀懂所有歷史數(shù)據(jù)是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。

“我們首先建立了一個(gè)分類器，它會(huì)告訴我們腫瘤的類型以及它分布在人體的哪個(gè)部位?！盨tevens 介紹到。

事實(shí)上，JDACS4C 項(xiàng)目的目標(biāo)是讓模型的發(fā)展獨(dú)立于深度學(xué)習(xí)框架，這樣一來，如果將框架更換，JDACS4C 也不需要調(diào)整模型。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，這是很常見的做法，即設(shè)置用于模型表達(dá)的腳本層。Stevens 在接受采訪時(shí)表示：“我們正在與學(xué)術(shù)界和一些企業(yè)合作，比如英偉達(dá)，我們還開發(fā)了分層架構(gòu)，這涉及到與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域各個(gè)組織的合作?！?/p>

不過，Stevens 也承認(rèn)，目前想要獲得大規(guī)模且高質(zhì)量的訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)仍然具有挑戰(zhàn)性?！半m然我們建立的機(jī)器學(xué)習(xí)模型已經(jīng)能夠比較精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)出藥物反應(yīng)或者腫瘤的類型，但它并不能告訴我們預(yù)測(cè)的原因。模型不能解釋自己的結(jié)果?！盨tevens 說，“研究者需要以一種機(jī)械論的模型或者數(shù)據(jù)來提供支持，并且將這些與機(jī)器學(xué)習(xí)模型融合。這樣一來，我們就得到了兩個(gè)成果，一個(gè)是高精度預(yù)測(cè)的模型，一個(gè)是有解釋能力的模型。這種混合方法會(huì)給未來的研究帶來巨大的空間?！?/p>

多方支持，NVIDIA、IBM、Intel 參與

JDACS4C 項(xiàng)目目前已經(jīng)獲得了美國(guó)能源部的資助，合作方還包括 Intel、IBM 和英偉達(dá)等。

Stevens 表示吸引供應(yīng)商參與進(jìn)來并不難，因?yàn)樗械?HPC（高性能 PC）供應(yīng)商都制定了積極的深度學(xué)習(xí)發(fā)展路線圖。

“英偉達(dá)優(yōu)化了針對(duì)不同 GPU 的通用框架，英特爾也有許多機(jī)器學(xué)習(xí)方面的計(jì)劃。可以這么說，我們正在與英特爾所有適合（JDACS4C）的部門展開合作?！崩卒h網(wǎng)了解到，今年八月份，英特爾耗資 4 億美元收購(gòu)了深度學(xué)習(xí)平臺(tái) Nervana Systems公司，Nervana 雖然只是初創(chuàng)企業(yè)，但卻擁有專為深度學(xué)習(xí)打造的全方位優(yōu)化的軟件和硬件堆棧，號(hào)稱處理器速度將可達(dá)到 GPU 的 10 倍。

此外，Rick Stevens 及其團(tuán)隊(duì)還在評(píng)估最適合的深度學(xué)習(xí)框架，Stevens 表示：“我們正在尋找一種最適合該項(xiàng)目的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。團(tuán)隊(duì)正在與供應(yīng)商合作在硬件上進(jìn)行優(yōu)化。我們還和利佛莫實(shí)驗(yàn)室合作，包括開發(fā)可擴(kuò)展的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架 LBANN?！睋?jù)了解，谷歌、微軟、Facebook 等公司也在團(tuán)隊(duì)的考慮范圍內(nèi)。

雖然目前 JDACS4C 試點(diǎn)項(xiàng)目仍處于創(chuàng)辦初期，但這個(gè)牽動(dòng)全球人民健康的項(xiàng)目已經(jīng)備受關(guān)注。而它首批試驗(yàn)成果會(huì)是什么樣，項(xiàng)目進(jìn)展如何，雷鋒網(wǎng)將會(huì)持續(xù)關(guān)注。

Via hpcwire

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