Nieuwe architectuur maakt onderzoek naar Alzheimer 100 keer sneller
Naarmate de wereldbevolking vergrijst, neemt de menselijke en economische tol van op dit moment nog ongeneeslijke neurodegeneratieve ziekten, zoals Alzheimer, enorm toe. Een Duits instituut bestrijdt deze ziekten met behulp van Big Data analytics, maar daarbij zijn de beperkingen van traditionele computersystemen een belangrijk knelpunt. Op zoek naar een baanbrekende oplossing ontdekte het instituut HPE’s Memory-Driven Computing en dat bleek ongekende snelheidsverbeteringen op te leveren in de strijd tegen Alzheimer.
Neurodegeneratieve ziekten – zoals Alzheimer, Parkinson, multiple sclerose, de ziekte van Lou Gehrig en de ziekte van Huntington – ontstaan wanneer neuronen in de hersenen en het ruggenmerg achteruitgaan. De symptomen kunnen aanvankelijk licht zijn: problemen met de coördinatie of het onthouden van namen. Maar naarmate meer en meer neuronen sterven, verliezen mensen het vermogen om helder te denken, zelfstandig te lopen en te functioneren in de wereld. Veel van deze ziekten zijn uiteindelijk fataal. Omdat neurodegeneratieve ziekten de neiging hebben om later in het leven toe te slaan, wordt verwacht dat de verspreiding van neurodegeneratieve ziekten zal toenemen naarmate de bevolking vergrijst.
Dementie – problemen met het geestelijk functioneren – is een van de meest slopende effecten van neurodegeneratieve ziekten. Het aantal mensen met dementie verdubbelt om de 20 jaar en zal naar verwachting tegen 2050 wereldwijd door de grens heen gaan van 130 miljoen. Om de drie seconden ontwikkelt iemand in de wereld dementie. Bovendien is volgens schattingen driekwart van de mensen met dementie nog niet eens gediagnosticeerd en het probleem wordt nog verergerd door het feit dat de diagnose te laat komt tegen de tijd dat de diagnose gesteld kan worden. De schade is dan al aangericht.
Nauwelijks vooruitgang
Ondanks de urgentie om behandelingen te vinden, wordt er maar traag vooruitgang geboekt in het onderzoek. Dat is grotendeels te wijten aan de complexiteit van de getroffen systemen. Het menselijk brein heeft 1.000 keer zoveel neuronale verbindingen als er sterren zijn in ons melkwegstelsel. Onderzoekers moeten begrijpen hoe de hersenen werken, de onderliggende genetica, cellulaire en intracellulaire functies, omgevingsfactoren die stoornissen veroorzaken en hoe al deze factoren decennialang op elkaar inwerken.
De hoeveelheid en de soorten gegevens die dit onderzoek genereert zijn dan ook enorm en divers. Daardoor worden de analytische beperkingen van traditionele computersystemen een belangrijke blokkade in de race om neurodegeneratieve ziekten te genezen.
Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen (DZNE) is een Duits onderzoeksinstituut waar neurodegeneratieve ziekten zoals Alzheimer, Parkinson en multiple sclerose worden onderzocht. DZNE maakt gebruik van wetenschappelijk onderzoek, bevolkingsonderzoek en onderzoek in de gezondheidszorg, wat enorme hoeveelheden gegevens oplevert. De onderzoekers van DZNE alleen al zijn gevestigd op negen locaties in Duitsland en ze werken daarnaast nauw samen met universiteiten, universitaire ziekenhuizen en andere onderzoekspartners.
DZNE leidt verder een Duitse bevolkingsstudie waarbij 30.000 mensen elke drie jaar gedurende hun leven worden onderzocht op veranderingen in het loopgedrag, het reukvermogen en andere factoren die relevant zijn voor de vroegtijdige opsporing van Alzheimer.
Het gaat dus om enorme hoeveelheden gecorreleerde gegevens waarmee de kleine variaties moeten worden opgespoord die duiden op zinvolle verschillen in wie Alzheimer krijgt. Zulk werk vereist samenwerking – zowel tussen geografische gebieden als tussen disciplines zoals geneeskunde, biowetenschappen, wiskunde, natuurkunde en informatica. Zelf verspreid over Duitsland, werkt DZNE wereldwijd samen met partners aan onderzoek dat de grenzen van de technologische mogelijkheden opzoekt.
Analytische eisen zijn te groot voor traditionele computerarchitecturen
IT-beperkingen zijn een belangrijk knelpunt geworden in de strijd tegen neurodegeneratieve ziekten. Traditionele computersystemen zijn simpelweg te traag voor DZNE’s petabytes aan data, de veelheid aan gegevensbronnen en de complexe pipelines.
DZNE maakt gebruik van informatie uit genomica, hersenbeeldvorming en klinische studies, die veilig toegankelijk en geanalyseerd moeten worden om de privacy van patiënten te beschermen. Maar deze enorme en diverse datasets zijn niet ontworpen om samen te werken en zijn vaak niet compatibel. Toch willen onderzoekers intensieve berekeningen uitvoeren over de datasets heen, zoals het correleren van genetische markers met hersenbeeldvorming.
Maar het kan alleen al weken duren om de gegevens te laden, en zelfs langer om er berekeningen op uit te voeren. Zelfs het verzenden van de gegevens is niet mogelijk met de snelste internetverbindingen. Een genomics-onderzoeker zet zijn gegevens op een harde schijf en stuurt ze per koerier naar DZNE.
DZNE wil deze processen versnellen zodat de ruwe data niet langer hoeven te worden getransporteerd, maar lokaal worden geanalyseerd en de samenwerkingspartners gecentraliseerde toegang krijgen tot de resultaten die ze kunnen gebruiken in hun. Dit vereist een nieuwe aanpak van de computerarchitectuur.
Memory-Driven Computing voldoet aan de eisen
DZNE wilde een manier om snel en decentraal met genomische gegevens te werken, zonder tijd te verliezen bij de overdracht van gegevens tussen medewerkers of zelfs tussen de verschillende rekenniveaus op locatie. Memory-Driven Computing van Hewlett Packard Enterprise blijkt daarvoor de oplossing te bieden.
Memory-Driven Computing is een nieuwe computerarchitectuur die de conventionele computerarchitectuur binnenstebuiten keert. In traditionele computersystemen worden relatief kleine hoeveelheden geheugen aan elke processor gekoppeld. De resulterende inefficiënties beperken de prestaties; naar schatting 90% van het werk wordt besteed aan het verplaatsen van informatie van de processor naar de processor en tussen de verschillende niveaus van geheugen en opslag.
Met Memory-Driven Computing krijgen alle processoren gelijke toegang tot een pool van gedeeld geheugen, waardoor het heen en weer gaan wordt geëlimineerd. Dit levert ongekende snelheid, betrouwbaarheid en energiezuinigheid op en manieren om enorme datasets te benutten wat tot nu toe onmogelijk was. HPE introduceerde het prototype voor Memory-Driven computers in 2017. Dat wordt The Machine genoemd en heeft 160 terabytes aan snel geheugen, waardoor het het grootste systeem is met één geheugen dat ooit is gebouwd.
Enthousiast over de belofte van Memory-Driven Computing kozen de mensen van DZNE voor een bijzonder uitdagende use case, waarbij ze het systeem een bestaand algoritme voerden dat al “bijna optimaal” was voor de pre-processing van genomics-gegevens. Het doel daarvan was te kijken of kleine veranderingen met behulp van Memory-Driven Computing technieken een stap konden verbeteren die wat snelheid betreft al tegen de limiet aanloopt van wat de huidige technologieën kunnen leveren.
De resultaten van deze test waren opzienbarend.
Memory-Driven Computing versnelt het onderzoek
DZNE ziet Memory-Driven Computing nu als een baanbrekende technologie die een belangrijke bijdrage kan leveren aan het creatieve probleemoplossend vermogen van onderzoekers en het zoeken naar ziektepreventie en -bestrijding kan versnellen. Doordat alle grote en vaak incompatibele datasets in één keer in het geheugen zitten, worden de computationele knelpunten opgelost die genomica en medisch onderzoek steeds in de weg stonden.
Memory-Driven Computing is niet alleen sneller en efficiënter, het is ook inherent veiliger. In plaats van ruwe gegevens – zoals hersenscans – te versturen, delen de partners de resultaten van hun berekeningen met elkaar, bijvoorbeeld dat deze hersenen een laesie hebben op een bepaalde locatie. Inzichten uit de gegevens kunnen worden gedeeld met medewerkers om ieders onderzoek te bevorderen, maar de gegevens blijven lokaal; algoritmes gaan naar de gegevens in plaats van andersom. Beveiliging wordt zo programmatisch in plaats van administratief.
DZNE- en HPE-onderzoekers werkten samen om DZNE’s algoritme voor het voorbewerken van genomics-gegevens aan te passen aan het gebruik van Memory-Driven-programmeertechnieken. DZNE zag een proces van 22 minuten gereduceerd worden tot 2,5 minuten, daarna tot 69 seconden, en nu tot 13 seconden met enkele extra tweaks in de code. Dat is meer dan 100x sneller na slechts drie maanden werk! DZNE gelooft dat de nieuwe architectuur uiteindelijk al zijn pipelines 100x sneller kan maken.
DZNE is op zoek naar biomarkers die aangeven hoe groot de kans is dat een jong mens later in zijn of haar leven een neurologische ziekte ontwikkelt. Het is op zoek naar genezing. Met de belofte van Memory-Driven Computing gelooft DZNE dat dit alles veel sneller kan dan ooit tevoren voor mogelijk werd gehouden.