Ученые ORNL используют цифровой пищевод для борьбы с болезнью Барретта

Группа исследователей из Окриджской национальной лаборатории Министерства энергетики США разработала цифровой инструмент для более точного мониторинга состояния, известного как пищевод Барретта, которым страдают более 3 миллионов человек в Соединенных Штатах. Болезнь Барретта возникает, когда слизистая оболочка нижнего отдела пищевода разрушается, изменяя его клеточную структуру, и чаще всего встречается у людей с хроническим кислотным рефлюксом.

Болезнь Барретта считается предраковым заболеванием, поскольку является частым предшественником рака пищевода, поэтому наблюдение за пациентами имеет решающее значение. Однако нынешняя парадигма отслеживания развития болезни, известная как Сиэтлский протокол, является инвазивной, дорогой и потенциально неэффективной.

Согласно протоколу, пациенты Барретта должны протыкать пищевод щипцами каждые несколько месяцев, что вызывает дискомфорт, когда захватывается только небольшой процент пораженной ткани, а это означает, что, несмотря на инвазивную процедуру, проблемные ткани могут оставаться незамеченными.

Исследовательская группа намеревалась проверить эффективность протокола Сиэтла, построив вычислительную модель, представляющую пищевод человека, с использованием реальных данных по большой популяции тканей.

Группа TeaSimulationm, в которую также входили исследователи из Медицинского центра Ирвинга Колумбийского университета, Медицинской школы Икана на горе Синай и Института оценки технологий Массачусетской больницы общего профиля, опубликовала свои результаты в журнале Simulation.

«Конечная цель состояла в том, чтобы найти баланс между физическим прикосновением к пациенту и тем, как часто вы обнаруживаете что-то, что может вызывать беспокойство», — сказал Джим Нутаро, руководитель отдела инженерии вычислительных систем в ORNL и исследователь проекта. «Он воспроизводит исторические данные, и рак, который появляется в симуляциях, аналогичен реальному миру. Это виртуальные пациенты, и мы можем тыкать им сколько угодно ».

Конечная цель команды — свести к минимуму инвазивность отслеживания состояния и, как следствие, снизить смертность от рака пищевода, предоставив испытательный стенд для потенциальных будущих режимов мониторинга.

Чтобы исследовать своих цифровых пациентов, исследователям сначала нужно было построить цифровой пищевод с помощью вычислительной модели. Команда извлекла входные данные о возрасте наступления и смерти Барретта из реальной когорты 1960-х годов и проверила полученную модель с реальными данными, такими как уровни выявления и статистика населения.

«Это классическое моделирование и разработка», — сказал Нутаро.

Затем модель была дополнена симуляциями миллионов различных типов тканей, построенных с использованием реальных данных, вычислительно дорогостоящего процесса, который был возможен только посредством распараллеливания на многоядерных серверах.

«Процедура оптимизации предназначена для работы на платформах параллельных вычислений и использует многоядерное распараллеливание, чтобы облегчить калибровку модели за приемлемый промежуток времени», — пишут исследователи.

Это задача в рулевой рубке ORNL, поскольку лаборатория в настоящее время является домом для самого быстрого компьютера страны Summit и сотен исследователей, таких как Nutaro и его коллега, штатный научный сотрудник ORNL и член команды Озгур Озмен, которые ежедневно работают над тем, чтобы использовать такие ресурсы в решение самых сложных научных задач современности.

Модель команды является общественным достоянием и доступна тем, кто может применить ее к физическому лечению пациентов Барретта.

В ближайшем будущем исследователи планируют применить его для изучения вариаций в обнаружении Барретта в разных временных масштабах и участках тканей. В конечном итоге они хотели бы найти партнеров в медицинском сообществе, которые могли бы использовать их открытия для разработки нового протокола и, в результате, улучшения жизни и ожидаемой продолжительности жизни пациентов с пищеводом Барретта.

«Мы можем поделиться этой моделью и работать с ними над дальнейшим совершенствованием текущей практики», — сказал Озмен. «Другими словами, мы можем помочь оптимизировать будущие протоколы».

Работа началась в 2017 году в рамках сотрудничества между DOE и Национальным институтом рака, известного как Joint Design of Advanced Computing Solutions for Cancer, или JDACS4C. После установления отношений под эгидой JDACS4C сотрудничество продолжилось независимо от DOE / Усилия NCI.