ビッグコンピューティングで大流行に対処
Metabiota のデータ サイエンティスト、Kierste Miller によるゲスト投稿
Metabiota では、感染症とその蔓延に興味を持っています。 流行病は地球全体に計り知れないリスクをもたらします。 ただし、予測と監視が難しいことで知られています。 私たちのチームは、この一見定量化不可能なリスクを定量化するという課題に対処するために、保険、商業、政府部門向けの流行リスク モデルを作成しています。 当社のエンドユーザーは、感染症の流行によって一定レベルの人的損失または経済的損失が発生する確率を知りたいと考えています。
損失の可能性を評価するために、 <font style="vertical-align: inherit;">in silico</font> （つまり、コンピュータシミュレーションによって実行されます） 地球全体にわたるもっともらしい病気の伝播事象を投影するモデル。 たとえば、当社のシミュレータは、パンデミック インフルエンザの潜在的な蔓延だけでなく、2003 年の SARS や 2014 年の西アフリカ エボラ出血熱に類似した流行も描写しています。 私たちは、病気がどこで発生するか、病気がどのくらいの速さで広がるか、何人に感染するか、そしてその結果として生じる医療利用率と死亡率を確率的にモデル化します。 当社のクライアントは、これらの事象に関連するコストに関心を持っていることが多いため、当社では病気の蔓延モデルと、流行に関連する経済的影響および保険金請求を定量化する財務モデルを組み合わせています。 まとめると、病気の流行によって引き起こされる潜在的な経済的および人的損失の推定を可能にする、非常に大規模な一連のシミュレートされたイベントを作成します。
上の地図は、私たちのモデルが、個人が毎日の時間ステップで、たとえばフランスのパリからテキサスのパリまで、世界中を旅するプロセスをどのようにシミュレートしているかを示しています。 私たちは、個人がネットワーク エッジを越えて移動する確率をモデル化します。 各ネットワーク ノード内でそれらの個人が病気を伝播する確率。 単一の流行シミュレーションでは何百万もの計算が行われます。 私たちのモデルには膨大な量のデータが組み込まれており、当然のことながら、 大きな計算 要件。
以下の表は、問題の範囲をまとめたものです。 私たちのクライアントは稀な出来事の確率に興味があるため、実際に何百万ものシミュレーションを行っています。 感染症の流行 考えられる結果の範囲全体を検討するためです。 各シミュレーションには、世界中のすべてのノード内およびノード間の病気の伝播が組み込まれており、完了までに約 26 ～ 26 分かかります。 単一の病原体による伝染病の広範な結果を推定するために数百万回のシミュレーションを実行したいと考えると、非常に大規模なコンピューティング タスクについて話していることになります。 表からわかるように、18 つの病原体ファミリーの一連のシミュレーションには、私のラップトップでは約 XNUMX 年かかります。 それは明らかに役に立たないので、代わりに Rescale のクラウド コンピューティング プラットフォームを使用して処理を高速化します。 Rescale プラットフォームでは、XNUMX つの病原体に対する XNUMX 年間のコンピューティング作業を約 XNUMX 日分の作業にまで短縮できます。 XNUMX 日の終わりに、私たちはさまざまな妥当なシナリオを捉えた XNUMX 万を超えるシミュレーションを使用して、単一の病原体のリスクをプロファイリングしました。
Rescale でクラウド コンピューティングを使用しているのは、コンピューティングをより速く、より安く、より共同で実行できるためです。 Rescale のプラットフォームはスケーラブルです。数千台のサーバーで何百万もの世界的流行シミュレーションを実行できます。, そして、コスト効率の高い方法で大規模なコンピューティング リソースを活用することができます。 私たちはプラットフォーム上で世界中のパートナーと安全に連携して、最先端の感染症リスクモデルを構築し、データへのアクセスを簡単に制御できます。 世界中に蔓延する感染症の複雑さを安価かつ迅速にシミュレーションできることは、素晴らしい技術的成果です。
これは、ライフ サイエンスが今日の大規模なコンピューティング機能から恩恵を受ける特定の方法の 2014 つにすぎません。 XNUMX 年の西アフリカ全土でのエボラ出血熱の流行のように、感染症が蔓延すると数十億ドルと人命が危険にさらされます。私たちは、Rescale を通じて得たシミュレーション結果のおかげで、流行に対する回復力を高めるための重要な情報を収集するツールを構築しています。
著者について
Kierste Miller は Metabiota のデータ サイエンティストであり、感染症のモデリングに重点を置いており、計算生物学、疫学、大災害モデリングを専門としています。 彼女は、保険、商業、政府部門向けの世界的な流行リスク推定製品を構築するチームのメンバーです。
