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半导体与HPC如何帮助COVID-19疫苗快速研发
科技抗疫最大功臣

【作者: 丘燕】2021年07月07日 星期三

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活在每天全球都有高达数十万人感染新冠肺炎病毒(COVID-19)的焦虑下,大家都期盼疫苗生产可以再快一点,特效药能早日问世,来远离活在恐惧,回复正常生活。当大家都在问轮到我打疫苗了吗,是不是也注意到,这次新冠病毒疫苗,从研发、生产到批可使用的速度,其实已经创下历史纪录。


常态而言,疫苗开发到获的使用许可,经常需耗费十年以上时间,即使在这之前,创下疫苗最短开发时间的伊波拉病毒疫苗,也耗费了五年。但是这次新冠病毒疫苗已是历史创举,在2020年1月公布基因序列後,才短短3个月,就已经有百馀个研发项目逼近临床阶段。


接着到了8月,若依世卫组织公布数据显示,当时已有26项进入临床阶段,其中甚至有6项已处於三期临床试验阶段,而到了2020年12月,美国FDA核可BioNTech疫苗,隔了一周又立即核可Moderna疫苗,耗费不到一年时间。这新冠病毒疫苗看似一夜之间成功故事,其背後是来自先进半导体技术的贡献。


HPC和AI扮演突围尖兵

随着全球肺炎确诊病例快速攀升,各国政府开始了解到,单仰赖传统传染病防治作法,已无力应付这波传染速度极高的新冠病毒,唯有透过疫苗及解药才有机会有效抑止,但如何在短时间内研发疫苗及解药? 受惠於半导体技术创新,推展了超级电脑运算能力(High Performance Computing,HPC)及人工智慧(AI)的快速发展。


HPC是指每秒浮点运算次数超过一兆次(teraFLOPS)运算能力,现阶段领先的超级电脑已突破千兆元组(petaFLOPS),并持续朝达百万兆元组(exaFLOPS)迈进。超级电脑自开发以来,就是为了用来挑战庞大及复杂的资料处理运算。HPC有效协助疫苗开发过程,让研究人员能在短时间内了解病毒加以因应。


美国政府随即在2020年3月成立「2019冠状病毒高性能电脑联盟」(COVID-19 High Performance Computing (HPC) Consortium),联手IBM及其他科技产业、学术界、其他私营部门研究人员,期待透过超级电脑运算能力加快相关研究,了解病毒、研发治疗与发展疫苗。


HPC Consortium并开放使用权限,让符合标准的全球研究单位能申请善用,截至目前(2021/6),单美国本地,已有超过100项计画正在执行中,该等计画除利用HPC 来模拟病毒毒性的蛋白质分子行为、了解病毒的基因跟变异性,还有测试可用药物及疫苗的功效,更可用来预测各种抑止病毒传拨的控制措施及法规命令效果。


另一项获欧盟300万欧元资助,以义大利为首的Exscalate4CoV (E4C) 联盟计画,该联盟由 Dompe制药领头,聚集了7个欧洲国家的18个机构和研究中心,目标是利用HPC及结构化的药物设计系统,分析现有药物中是否存在可对抗病毒的成分,也就是利用现有治疗方式来治疗新疾病,用於立即治疗已感染者,确定其能够抑制新冠病毒发病机制的分子。


具体而言,该计画核心是透过一个超级运算平台EXaSCale (EXaSCale smArt pLatform Against paThogEns),使用全球共5000 亿个分子的「化学库」进行病原体研究评估,也就是评估可作为药物的潜在有效分子。透过HPC运算能力,评估速度达到每秒三百万个分子,快速测试各种药物分子与新冠病毒间的相互作用。



图一 : 义大利的Marconi超级电脑,是全球最快的HPC系统之一。(source: ec.europa.eu)
图一 : 义大利的Marconi超级电脑,是全球最快的HPC系统之一。(source: ec.europa.eu)

数天内完成化合物模拟 解析病毒结构

病毒感染细胞方式,是使用它的刺突(spike),也就是病毒表面的棒状突起来感染细胞。传统做法是研究员在实验室培养病毒,然後导入各种新化合物,观察哪种化合物可以结合刺突,使其失效,後来虽然电脑模拟取代了传统做法,但一般电脑的运算能力,要耗费较长时间,才可处理上百万,甚至上亿笔资料量。


HPC的高运算能力,让研究人员只需在几天内,便可完成模拟上千种化合物,辨识出可能抑制新冠病毒的结合特性分子。也因此HPC在研究工作中,扮演了关键辅助角色,凭藉其高运算能力,在进行药物或疫苗设计,以及模拟跟探索病毒结构,或者预测疫情扩散上,都加快了相关工作的完成速度。


IBM研究员Dr. Jason Crain比喻:「假设全球共80亿人在同时间每秒进行一百万笔运算,那就像达到每秒8千兆浮点运算数(petaFLOPS),而美国HPC 联盟的运算能力是它的50倍」。


究竟HPC运算速度有多快,以全球排名第二快的IBM Summit为例,研究人员能够在几天内模拟8000种化合物,识别出77种有可能抑制COVID-19结合特性的小分子,未来目标是将速度再提高100倍。欧盟资助E4C计画中两台义大利超级电脑,分别来自Cineca的Marconi-100和ENI的HPC5,可在60小时内,分析超过710亿个药物分子,换算起来是每秒可进行500万次的模拟。


自疫情爆发以来,目前已出现3种变种病毒,如何更快速的掌握病毒基因体序列变化就更重要,以美国疾病管制暨预防中心使用的 SARS-CoV-2 定序平台「HiFiViral for SARS-CoV-2」,在30小时可以完成900个样本的 SARS-CoV-2 全基因体定序,准确度高达 >99.9%。


此外,从传染病学上已知高龄及慢性疾病是让Covid-19患者容易死亡的因子,但仍无法解释为何有人是无症状或轻症,而遗传基因分析,或可用来解释病毒在不同人体上产生的反应。



图二 : HPC的高运算能力,让研究人员只需在几天内,便可完成模拟上千种化合物。(source: healthcare-in-europe)
图二 : HPC的高运算能力,让研究人员只需在几天内,便可完成模拟上千种化合物。(source: healthcare-in-europe)

不只对抗病毒 癌症治疗也仰赖HPC

HPC用於基因定序也是精准医疗的概念,目前亦为全球医疗发展的新趋势。精准医疗的重点在於,根据每个人天生的基因或後天生活型态差异,而给予订制化的医疗,也就是更精准地对症下药,有别於传统标准疗程,当前抗癌药物中的标靶治疗即是一例,透过基因检测找出突变基因,针对该突变基因给予适合的治疗。


但每个人天生基因不同,加上生活环境与习惯都不相同,要做到订制化的精准医疗,是复杂的系统工程,而HPC推进了这个发展。


以今年4月台大医院叁与全球 AI for Health计画,运用Azure 高效能运算(HPC),对英国生物样本库(UK Biobank)提供的50万笔人体基因,进行基因资料补差与分析,若运用现有传统伺服器,须超过两年以上的计算时间,但Azure HPC让分析时间大幅缩短至4周内完成。


但每个国家遗传基因其生活型态都有其独特性,因此中研院也在2012年正式启动台湾人体生物资料库计画,目前收进超过14万叁与者资料,奠基在HPC 高速运算力处理巨量资料下,未来可揭开更多遗传性疾病谜团,或者进行生育前的遗传评估。


不仅如此,HPC快速发展也让AI发展大跃进,强化了AI模型的运算能力,除用来预测病毒的社区传播,也可善用在改善患者的护理规划。透过机器学习工具,藉由分析患者病史,预测可能对该病患带来反效果的护理,有助於护理人员采取正确的药物治疗和护理作业。



图三 : 科技部的台湾杉超级电脑,也与Illumina携手,提供新型冠状病毒(SARS-CoV-2)病毒基因定序分析服务。(source: 科技部)
图三 : 科技部的台湾杉超级电脑,也与Illumina携手,提供新型冠状病毒(SARS-CoV-2)病毒基因定序分析服务。(source: 科技部)

结语

HPC应用范围非常广泛,不只贡献於医药领域的突破,也与日常生活息息相关,以自驾车为例,先进驾驶辅助系统(ADAS)中许多感测器,如光达(LiDAR)、雷达、摄影镜头等,用来搜集即时的车内外周遭环境数据,而自驾系统要能迅速进行即时资料判读,以完成判断及操作指令,只有达到HPC等级自驾车AI晶片,才得以满足ADAS更复杂且即时的操作及辨识需求,未来自驾车本身就是一台超级电脑。


奠基在先进半导体技术的贡献,HPC已发展成为不可或缺的工具,可以预见人类将会越来越倚重HPC,协助解决遭遇到的各种问题。


**刊头图(source: pexels-cottonbro)


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