En créant des « jumeaux numériques » du système immunitaire humain, les chercheurs de l’Université d’Indiana exploitent le supercalculateur Big Red 200 de l’université et d’autres ressources informatiques hautes performances pour développer des traitements plus efficaces contre un large éventail de maladies, notamment le cancer et les infections virales comme le COVID-19. 19.
La recherche sur les jumeaux numériques est un domaine de recherche émergent qui utilise des répliques virtuelles de systèmes physiques pour simuler et analyser des scénarios du monde réel.
Heber Rocha, étudiant au doctorat à l’IU, à gauche, et le professeur agrégé de l’IU, Paul Macklin, visent à utiliser les données des patients du monde réel pour proposer des traitements anticancéreux personnalisés. Photo de James Brosher, Université de l’Indiana
Un leader de cet effort est Paul Macklinprofesseur agrégé d’ingénierie des systèmes intelligents à l’IU Luddy School of Informatics, Computing and Engineering et directeur du Math Cancer Lab de l’IU, qui développe des technologies informatiques pionnières destinées à être utilisées dans simulateurs de cancer spécifiques au patient. Lui et Heber Rocha, associé de recherche postdoctoral dans son laboratoire, visent à intégrer des données réelles sur les patients provenant de sources multiples et à utiliser les simulations pour proposer des traitements anticancéreux personnalisés.
“Nous construisons des jumeaux numériques basés sur des modèles mathématiques qui simulent des cancers individuels et des cellules immunitaires lors de leurs interactions”, a déclaré Macklin, également doyen associé à l’enseignement de premier cycle à la Luddy School. “Notre objectif est que les médecins soient en mesure de prescrire les meilleures stratégies d’intervention à leurs patients en fonction de la manière dont différents composés médicamenteux et thérapies affectent le comportement cellulaire dans les simulations cellulaires.”
Grâce aux ressources informatiques hautes performances d’IU, le laboratoire de Macklin peut simuler la dynamique et les interactions de centaines de milliers ou de millions de cellules pour évaluer, optimiser et personnaliser les traitements des patients.
Un grand défi réside dans le comportement du cancer et des cellules immunitaires, a déclaré Macklin.
“C’est très stochastique, ce qui signifie qu’il y a un élément de hasard”, a-t-il déclaré. « Aujourd’hui, une cellule immunitaire peut fonctionner correctement. Demain, cette cellule immunitaire pourrait être partie à gauche, et la combinaison de ces choix aléatoires gauche-droite au fil du temps peut conduire à des changements très importants dans les effets à long terme.
Big Red 200 aide le laboratoire à résoudre ce problème en permettant aux chercheurs de modéliser ce comportement avec un niveau de détail très fin. En exécutant ces expériences virtuelles sur de nombreuses conditions initiales, différents paramètres des cellules immunitaires et combinaisons de médicaments simulées, l’équipe peut trouver les meilleures stratégies de traitement et estimer leur robustesse face aux inconnues de la clinique.
“Nous avons différents types de cellules avec de nombreux comportements différents”, a déclaré Macklin. « Pour comprendre comment ce modèle particulier de ce patient va réagir à cette intervention thérapeutique spécifique, nous devons exécuter ce modèle plusieurs fois. Avoir une ressource comme Big Red 200 fait une grande différence car nous avons la liberté d’exécuter de très nombreuses simulations.
L’équipe de Macklin travaille avec une coalition de chercheurs de l’Institut de convergence du Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center de l’Université Johns Hopkins et de l’Institut du cancer Knight de l’Université de la santé et des sciences de l’Oregon pour développer et tester des technologies qui pourraient alimenter les futurs jumeaux numériques pour l’immunothérapie du cancer, en se concentrant actuellement sur le sein. et les cancers du pancréas. Les collaborateurs comprennent :
- Elana Terminédirecteur de la division des sciences quantitatives d’oncologie et codirecteur de l’Institut Convergence, dont l’équipe vise à étendre les modèles de Macklin pour tracer le cancer du pancréas en appliquant des méthodes d’assimilation de données utilisées dans la prévision et la prévision météorologiques.
- Jackie Zimmerman, professeur adjoint d’oncologie et membre de l’Institut Convergence. Experte dans la culture d’« organoïdes cancéreux », qui sont des mini-tumeurs cultivées à partir des propres cellules d’un patient, elle utilise ces organoïdes pour fournir des données sur la réponse des cellules cancéreuses et immunitaires aux médicaments, permettant ainsi à l’équipe de Macklin de créer des modèles.
- Elizabeth Jaffeedirecteur adjoint du Kimmel Comprehensive Cancer Center et codirecteur du Convergence Institute, qui fournit des ensembles de données d’essais cliniques pour valider les prédictions de ces modèles biologiques et mathématiques intégrés dans les tumeurs humaines.
- Professeur adjoint d’oncologie Atul Deshpande et professeur adjoint de neurosciences Geneviève Stein-O’Brien, qui appliquent leur expertise en assimilation de données, en bioinformatique et en génomique du cancer pour calibrer les modèles de simulation de Macklin aux expériences organoïdes et aux essais cliniques. Cela inclut des simulations d’ensemencement avec des versions virtuelles des propres cellules cancéreuses et immunitaires du patient.
- Laura Heiservice-président du génie biomédical à l’Oregon Health & Science University, qui contribue à étendre son approche des jumeaux numériques à d’autres types de cancer grâce à des technologies d’imagerie de mesure de pointe.
Ensemble, les chercheurs construisent un jumeau numérique pour chaque patient atteint d’un cancer du pancréas. Ils effectuent ensuite des « expériences virtuelles » sur le jumeau numérique de chaque patient avec les ressources informatiques hautes performances d’IU, identifiant les thérapies les plus susceptibles d’être efficaces pour un patient. Ils peuvent même tester virtuellement quelles stratégies ralentiront la propagation métastatique vers des organes distants.
L’approche permettra à l’équipe de prédire quelles stratégies sont les plus efficaces pour contrôler ou éliminer les tumeurs, sans risquer d’essayer des traitements infructueux sur le patient.
Les ressources informatiques hautes performances d’IU permettent également à l’équipe de Macklin de créer « un groupe témoin informatique non traité », a-t-il ajouté.
« Vous avez un patient virtuel non traité, un patient réel et un traitement prédit », a-t-il déclaré. « Ce patient est-il plus proche du traitement prédit, ce qui signifie que le traitement a fonctionné, ou plus proche du contrôle prédit non traité, ce qui signifie qu’il n’a fait aucune différence ? Les jumeaux numériques nous donnent la possibilité de répondre à des questions cliniques nuancées que nous ne saurions autrement ignorer.
Les essais de traitement typiques dureront des années avant qu’il y ait suffisamment d’événements pour mesurer un effet, a déclaré Macklin. Avec les modèles informatiques, la simulation de mois d’essai virtuel peut se produire en quelques heures.
Le code open source du laboratoire de Macklin est également utilisé pour faire progresser la recherche dans d’autres domaines médicaux et conditions au-delà du cancer, tels que la cryobiologie, la cryoconservation, le développement tissulaire, la dégénérescence maculaire, l’angiogenèse et le développement des vaisseaux sanguins.
Bien que les traitements du cancer par jumeaux numériques fassent d’énormes progrès, Macklin a déclaré que ces techniques sont encore loin d’être utilisées dans les essais cliniques.
En plus de ce travail, l’IU a de nombreux autres efforts en cours qui s’appuient sur les ressources informatiques hautes performances de l’université fournies par les technologies de recherche des services de technologie de l’information de l’université.
La modélisation des jumeaux numériques à l’IU a été utilisée pour développer des traitements contre le COVID-19. L’IU Biocomplexity Institute a développé un environnement logiciel open source qui simplifie la construction de jumeaux numériques. Le département d’informatique de l’IU Luddy School de Bloomington apporte des contributions significatives au domaine de la recherche sur les jumeaux numériques en développant de nouvelles techniques de programmation et en formant la prochaine génération de chercheurs.
Parmi les autres centres et laboratoires de recherche axés sur la recherche sur les jumeaux numériques, citons le Centre de recherche sur les réseaux et systèmes complexes et le Centre de simulation et d’analyse des réseaux complexes. Parallèlement aux technologies de recherche de l’UITS, ces centres et laboratoires offrent aux chercheurs de l’IU un accès à des ressources informatiques de pointe et à une expertise dans divers domaines.
2024-03-29 18:36:16
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