Get best of the week

Superkomputer, sekuensing genom, dan prospek mengalahkan virus korona

Justin Er, Manajer Komunikasi Global

Satu tetes cairan yang dikeluarkan seseorang dapat mengandung miliaran partikel virus korona. Di masing-masing dari mereka, dengan variasi tertentu, akan ada sekitar 30.000 nukleotida DNA. Ini adalah indikator kepadatan dalam genom virus, yang bertanggung jawab untuk setiap fitur dan sifat spesifik virus - dari virulensi hingga mekanisme penularan. Para peneliti dari China dan negara-negara lain telah mengidentifikasi sejumlah rangkaian genomik untuk coronavirus SARS-CoV-2 yang baru, yang memberi para ilmuwan dan dokter pengetahuan dasar untuk memulai perang melawan infeksi.



Menit Perawatan UFO


COVID-19 — , SARS-CoV-2 (2019-nCoV). — , /, .



, .

, , .

: |

Tetapi pemetaan genom coronavirus hanyalah awal dari pekerjaan. Secara eksponensial lebih kompleks dan sama pentingnya untuk memahami sifat pandemi adalah menentukan urutan genom orang yang terinfeksi. Ini menimbulkan banyak pertanyaan: mengapa satu virus lebih menular daripada yang lain? Mekanisme apa yang menyebabkan perkembangan pneumonia pada beberapa pasien dan hanya batuk ringan pada pasien lain? Bagaimana tanggapan masing-masing pasien terhadap berbagai perawatan atau vaksin?

Jawaban harus dicari di bidang interaksi antara genom manusia dan strain virus. Memahami proses ini pada tingkat DNA membuka jalan untuk diagnosis penyakit, pengembangan vaksin antivirus dan imunoterapi.



Peneliti di BGI Genomics, yang mengembangkan alat tes diagnostik pertama untuk mendeteksi penyakit COVID-19, terlibat dalam pekerjaan bersusah payah dan berskala besar untuk menguraikan genom virus corona baru. Untuk mengembangkan vaksin yang efektif, para ilmuwan membutuhkan kumpulan data besar untuk mengidentifikasi perbedaan genetik dan menciptakan perlindungan potensial. Dengan operasi skala besar seperti itu, terabyte dan petabyte data dihasilkan, dengan pemrosesan dan analisis yang hanya bisa ditangani oleh sistem komputasi kinerja tinggi (HPC).

Kecepatan sekuensing genom tumbuh seiring dengan pertumbuhan daya komputasi. Suatu proses yang awalnya memakan waktu lebih dari sepuluh tahundan biaya miliaran, sekarang Anda dapat berjalan hanya dalam beberapa jam pada kelompok superkomputer yang berjalan pada arsitektur perangkat keras yang dioptimalkan. Para peneliti menekankan bahwa jalan untuk menciptakan vaksin kemungkinan akan lama , tetapi seperangkat alat yang belum pernah terjadi sebelumnya akan membantu mengurangi waktu.


"Untuk menganalisis dan mengidentifikasi komplikasi dari infeksi virus, BGI Genomics mengurutkan ratusan sampel klinis," kata Xiangqin Jin, CTO, BGI Genomics. "Akses ke teknologi terbaru dalam komputasi kinerja tinggi dan analitik genom merupakan faktor penting dalam meningkatkan efisiensi analisis."


Peneliti BGI Genomics Bekerja dengan Sequencer T7

Ingin mendukung BGI dan memberdayakan para peneliti COVID-19, Intel dan Lenovo telah bergabung. Mereka memberi para ilmuwan klaster superkomputer, dan juga menawarkan keahlian mereka di bidang perangkat lunak dan perangkat keras untuk penggunaan yang paling efisien.
“Kami berusaha sebaik mungkin untuk mendukung para ilmuwan dan dokter yang berada di garis depan perjuangan melawan virus corona baru,” jelas Milidi Giraldo, spesialis penelitian dan pengembangan genomik Lenovo yang terkemuka.


Teknologi yang disediakan Intel dan Lenovo untuk BGI mencakup kluster HPC untuk memproses operasi baca berkinerja tinggi dari sequencer BGI DNBSEQ-T7.

Giraldo telah bekerja pada penelitian bioinformatika di National Institutes of Health (NIH) selama beberapa tahun, berkontribusi pada pengembangan vaksin untuk memerangi penyakit menular. Sekarang ini membantu untuk menumbuhkan interaksi antara ilmuwan dan insinyur yang mengembangkan perangkat keras dan perangkat lunak untuk industri ilmu alam.
“Kami menyumbangkan peralatan dan menawarkan keahlian kami, tetapi para peneliti BGI dan perwakilan lain dari komunitas biomedis akan memberikan terobosan nyata.”

Cluster HPC akan mempelajari virulensi, pola penularan patogen, dan interaksi antara host dan virus. Sebagai hasil dari pekerjaan ini, BGI berharap untuk mengoptimalkan kit diagnostik COVID-19, memperoleh banyak pengetahuan tentang coronavirus, mempercepat pengembangan vaksin yang efektif atau tindakan perlindungan lainnya - misalnya, imunoterapi.

Penguraian genom


Genom setiap orang di Bumi dapat dianggap sebagai buku dengan seribu halaman. Tetapi teksnya yang tidak biasa hanya akan berisi empat huruf: AGCT. Mereka menunjukkan kombinasi nukleotida dalam DNA dan berisi instruksi untuk setiap sifat, setiap fitur yang membuat Anda menjadi siapa: menentukan warna rambut Anda, tinggi dan bahkan kerentanan terhadap penyakit seperti COVID-19. Sebagian besar instruksi ini ditulis sama untuk semua orang, tetapi variasi yang paling penting disembunyikan hanya pada beberapa halaman.



Untuk memahami bagaimana seseorang rentan terhadap infeksi, peneliti harus mengidentifikasi "halaman" yang tepat (yaitu gen) dengan instruksi yang sesuai. Ini hanya dapat dilakukan dengan membandingkan “halaman-halaman” dari jumlah pasien maksimum yang mungkin - dengan identifikasi karakteristik umum dan penggunaan selanjutnya dari data yang menghubungkan variasi-variasi ini dengan respon terhadap infeksi.

Ketika mengurutkan genom, kita harus memperhitungkan bahwa 1 ml sampel biologis biasanya mengandung jutaan virion yang berbeda, dan masing-masing dari mereka, pada gilirannya, memiliki genom dengan sekitar 30.000 nukleotida DNA.

Tugas yang sangat sulit ini untuk memecahkan kode dan menafsirkan genom terletak di jantung perjuangan para ilmuwan dengan coronavirus baru. Memahami interaksi antara gen manusia yang sesuai dan SARS-CoV-2 dapat mengungkapkan cara untuk mengandung atau menghentikan infeksi sepenuhnya. Para ilmuwan juga akan mencari "halaman" umum dalam buku coronavirus itu sendiri - untuk mengidentifikasi area genom di mana patogen tidak dapat mentransfer mutasi. Ini adalah jenis tumit Achilles, yang dapat membuka jalan untuk menciptakan vaksin atau mencari pengobatan.

Pengembangan vaksin


Dalam film tentang epidemi, sebagai suatu peraturan, ada saat ketika para ilmuwan memburu satu-satunya orang yang kebal terhadap penyakit tersebut. Ini masuk akal: kekebalan alami dapat memberikan wawasan kunci tentang cara-cara mengembangkan vaksin yang efektif.

«, , — . — , , . , , . , , — ».



Virus corona memahkotai cincin duri seperti mahkota, yang menentukan namanya.

Pertimbangkan dua respons pasien terhadap virus: satu mengembangkan pneumonia yang mengancam jiwa, dan yang lainnya hanya mengalami batuk ringan. Apa yang menjelaskan perbedaan-perbedaan ini? Kekebalan berkurang? Predisposisi genetik? Konsekuensi dari penyakit masa lalu yang lain? Usia? Lantai? Nutrisi? Dominasi jenis virus tertentu? Membandingkan dua pasien tidak mudah untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini. Dan dalam kaitannya dengan ribuan orang, kompleksitas tugas meningkat berkali-kali.

Namun, hanya sejumlah besar data yang akan membantu memulai proses mempelajari variasi gen dan faktor lingkungan yang tak terhitung jumlahnya. Semakin banyak data klinis dan genomik yang dimiliki para ilmuwan, semakin baik dan lebih akurat mereka akan dapat mengidentifikasi fitur-fitur umum pada pasien yang berbeda.
Genomik pada skala populasi adalah miliaran keping informasi. Untuk mempelajari coronavirus baru, para ilmuwan berharap dapat membandingkan DNA dari puluhan ribu pasien yang didiagnosis. Ini adalah tugas kompleks yang membutuhkan daya pemrosesan serius dan kapasitas tinggi, hanya tersedia di lingkungan HPC.

Pengoptimalan HPC


Ingat "buku" genom? Yang membaca pertama yang mengambil seluruh dekade? Para peneliti sekarang menganalisis genom dalam waktu sekitar 150 jam. Ini, tentu saja, merupakan lompatan yang fantastis, tetapi tetap saja, kecepatan seperti itu tidak cukup untuk menghadapi pandemi COVID-19. Bahkan pemilihan dan pengurutan bit yang mengkodekan struktur protein dan mekanisme penyebaran virus (dan ini adalah beberapa "halaman" yang disebut eksom) biasanya membutuhkan setidaknya 4 jam.

Peneliti BGI sekarang dapat mengakses cluster HPC yang dioptimalkan untuk mengumpulkan dan menganalisis sebanyak ratusan genom dan ribuan eksom.
« , BGI , , — - . — : , , ».

Berdasarkan solusi Intel yang kuat, Lenovo telah mengembangkan perangkat keras dan arsitektur sistem yang dioptimalkan yang dapat membantu secara drastis mengurangi waktu yang diperlukan untuk mendekripsi genom. Genomic Genomic Genomic Research Genomics Optimization and Scalability Tool (GOAST) memanfaatkan perangkat lunak sumber terbuka Toolkit Analisis Genom dan platform perangkat keras yang dioptimalkan. Memilih komponen perangkat keras dan perangkat lunak yang tepat untuk mempercepat penelitian genom memerlukan pengujian ratusan konfigurasi HPC.
« , — - . — , . , « », . , , ».

Akibatnya, seluruh genom manusia diurutkan dalam lima setengah jam, dan eksom hanya dalam empat menit. Akselerasi mencapai 40 kali. Didukung oleh gugus superkomputer khusus, para peneliti BGI akan segera mulai bekerja aktif menggunakan GOAST untuk mempelajari coronavirus baru dan membuat vaksin.

Dalam jangka pendek, memprediksi virulensi berdasarkan strain dominan dapat membantu rumah sakit mengalokasikan pasien lebih efisien - mereka akan tahu siapa yang berisiko lebih besar dan perawatan mana yang paling efektif. Dalam jangka panjang, selain menciptakan vaksin, mengetahui sejarah genom dan asal virus akan membantu mencegah wabah di masa depan. Secara umum, ini adalah teka-teki yang luar biasa luas dan kompleks yang perlu dipecahkan.

Peralatan dan teknologi modern akan mempercepat pengakuan orang yang terinfeksi COVID-19, dan studi tentang karakteristik genom virus akan berkontribusi pada diagnosis yang akurat, pengobatan yang berhasil, dan pencegahan epidemi.

More articles:


All Articles