wp.pl
wp.pl
Najpopularniejszy w Polsce portal o finansach i biznesie
Money.plFirmaFirma JutraCzy superkomputery pomogą pokonać raka?

Czy superkomputery pomogą pokonać raka?

Rak jest jednym z najgroźniejszych masowych morderców, a co gorsza, liczba zgonów spowodowanych nowotworem systematycznie rośnie. Odkrycie lekarstwa na raka mogłoby co roku ratować miliony osób, a jednak medycyna, mimo licznych starań, wciąż przegrywa tę walkę. Czy wykorzystanie w badaniach nad rakiem nowoczesnych metod analizy wielkich zbiorów danych wreszcie przyniesie wyczekiwany przełom?

Przypomnijmy pokrótce, o co toczy się gra. W ogłoszonym w 2011 r. raporcie Światowa Organizacja Zdrowia (WHO) donosiła o 7,6 milionach ofiar raka rocznie – to liczba odpowiadająca wielkości populacji całej Szwajcarii. Dużo? W porównaniu do tego, co nas dopiero czeka, niewiele. Do 2030 roku liczba zgonów z powodu nowotworów może wzrosnąć nawet do 17 mln rocznie. To tak, jakby co roku wymierała cała Holandia lub dwie Szwecje.

Liczba zachorowań na nowotwory rośnie także w Polsce. Same tylko najgroźniejsze z nich: rak płuca, jelita grubego, żołądka i piersi, co roku zabijają ponad 40 tys. Polaków. Dla porównania, tyle wynosi liczba mieszkańców takich miast, jak choćby Świdnik, Chojnice, Żyrardów, Świnoujście czy Mińsk Mazowiecki.

Dlaczego medycyna przegrywa walkę

Jak widać, rak, już dziś zbierający krwawe żniwo, w przyszłości może się stać się jeszcze większym zagrożeniem. Nic dziwnego, że wynalezienie lekarstwa na raka jest od lat jednym z głównych celów medycyny. Dlaczego zatem, mimo olbrzymich nakładów sił i środków, wciąż przegrywamy tę walkę?

Rak ma bardzo złożoną naturę, świadczy o tym zresztą olbrzymia liczba odmian tej choroby. To sprawia, że naukowcom bardzo ciężko jest ją zrozumieć. Niestety, nie ułatwia tego trudny dostęp do bezcennych danych, gromadzonych przez lekarzy latami. Są rozsiane po różnych źródłach, nieuporządkowane, nierzadko odmiennie klasyfikowane, co utrudnia przeprowadzanie analiz porównawczych. Elektroniczna dokumentacja medyczna (EDM) często zawiera dane niepełne. Informacje ze skanowanych dokumentów medycznych nie zawsze wprowadzane są do systemu. Powodów problemu z analizą zgromadzonej wiedzy o raku jest wiele, a przecież nie zdążyliśmy jeszcze wspomnieć o podstawowej przeszkodzie: tych danych jest już tak wiele, że żaden człowiek nie miałby szansy ogarnąć tego bezmiaru umysłem i poddać analizie – nawet gdyby były uporządkowane, a jak już wiemy, tak nie jest.

Na szczęście w porządkowaniu i analizie olbrzymich zbiorów danych (ang. Big Data) doskonale sprawdzają się dziś superkomputery.

Wiemy, jak zrozumieć naturę raka

Jedna z największych europejskich organizacji badawczych zajmujących się rakiem, UNICANCER, pokłada wielkie nadzieje w najnowszym komputerowym narzędziu analitycznym Continuum Soins Recherche (ConSoRe), znanym też jako Continuum of Care Research. Opracowany we współpracy z firmą Sword Group i wykorzystujący najnowsze technologie Intela, ConSoRe pomoże badaczom zrozumieć naturę raka – dzięki analizie gigantycznej ilości rozproszonych i nieuporządkowanych dotąd danych.

- Problemem [w badaniach nad zrozumieniem natury raka – red.] nie jest bynajmniej niedostatek danych – mówi Eddy Willm z Instytutu Raka (ICM) w Montpellier, placówki współtworzącej UNICANCER. - Poświęciliśmy olbrzymią ilość czasu na wprowadzanie informacji do różnorodnych systemów, zebraliśmy gigantyczne ilości potencjalnie cennych danych. Około 80 procent z nich istnieje w formie tekstowej, zapisane elektronicznie. Problemem jest to, że te dane są rozproszone i odizolowane. Potrzebujemy narzędzi, by je usystematyzować i odkryć zapisane w nich prawidłowości. I takie właśnie zadanie ma dla nas wykonać ConSoRe.

Faza 1 – nowa nadzieja

Obecnie trwa faza pilotażowa, ConSoRe rozpoczął przetwarzane danych w czterech z dwudziestu ośrodków UNICANCER we Francji: Centrum Georgesa François Leclerca (CGFL) w Dijon, Centrum Léona Bérarda (CLB) w Lionie, Instytucie Curie w Paryżu i Instytucie Raka (ICM) w Montpellier. Wykorzystując przetwarzanie języka naturalnego (ang. natural language processing, NLP), analizuje informacje z 24 milionów dokumentów opisujących przypadki 1,25 miliona pacjentów. W porównaniu do dotychczasowej, „ręcznej” metodologii badań, oznacza to olbrzymie przyspieszenie prac i gigantyczny postęp jakościowy – niczym przeskok z epoki brązu do ery kosmicznej. Kluczowe w badaniach nad rakiem jest wyodrębnienie grupy pacjentów, u których występuje precyzyjna kombinacja czynników w ściśle określonych przypadkach.

Pierre Heudel, onkolog z centrum UNICANCER w Lionie, jest dobrej myśli: - Prowadziliśmy niedawno projekt badawczy dotyczący rozsianego raka piersi. Analiza danych pacjentów zajęła trzydziestu osobom pół roku. ConSoRe zrobiłby to w parę godzin, może dni.

Taki optymizm u eksperta w dziedzinie badań nad nowotworami musi budzić nadzieję. Wiele wskazuje na to, że analiza wielkich zbiorów danych rzeczywiście ma szansę zaowocować długo wyczekiwanym przełomem na froncie walki z rakiem. Pozostaje nam czekać na efekty pracy ConSoRe w dwudziestu – na początek – specjalistycznych centrach UNICANCER.

Przypomnijmy, że to nie pierwsza inicjatywa w walce z rakiem wykorzystująca komputerowe przetwarzanie olbrzymich ilości danych. Przykładowo, już w 2001 roku Intel zainicjował program Intel Philanthropic Peer-to-Peer, pozwalający ochotnikom z całego świata udostępniać swe komputery do obliczeń w ramach badań nad białaczką. Od tego czasu Intel stale rozwija technologie analizy wielkich zbiorów danych i opracowuje nowe rozwiązania związane z ochroną zdrowia. Więcej na ten temat przeczytasz tutaj.

Szukasz porady? Skontaktuj się z ekspertem z Asseco:
+48 22 574 88 23; e-mail: piotr.fabjaniak@assecods.pl

komputery, leczenie, choroba, big data, analityka biznesowa, analityka
Artykuł sponsorowany
Artykuł powstał we współpracy z Intel

Czytaj także