生命と医学

タンパク質の折りたたみと動力学

何万個もの原子からなるタンパク質が、水の中で揺れ、折りたたまれ、形を変えます。

答える問い: このアミノ酸の鎖は、どのように折りたたまれて、機能する三次元構造になるでしょうか。

含まれないもの： 長い計算でも、せいぜい数マイクロ秒にしか届かず、実際の折りたたみ時間の多くにははるかに足りません。

動かすのに必要： 約10¹⁶ FLOPS 概算 GPUクラスターで、全原子動力学を数マイクロ秒ぶん計算最初の年： 1977 McCammon、Gelin、Karplus による、最初のタンパク質動力学シミュレーションシミュレーションのツリーで: タンパク質の動力学

分子ドッキングと薬の結合

標的タンパク質のポケットに試される、薬の候補分子。

答える問い: 100万個の分子のうち、この標的にくっつくのはどれでしょうか。

含まれないもの： ドッキングのスコアは近似です。結合すると予測されたもののほとんどは、実験室ではうまくいきません。

動かすのに必要： 約10¹⁵ FLOPS 概算 数百万の候補分子をドッキングする大学のクラスター最初の年： 1982 Kuntz らによる DOCK、最初の自動分子ドッキングプログラム

膜とイオンチャネル

細胞の脂質の膜と、イオンを通すタンパク質のゲートです。

答える問い: 神経細胞は、チャネルをどのように開閉するでしょうか。

含まれないもの： 実際のチャネルは数ミリ秒かけて開閉しますが、これはほとんどのシミュレーションが届く時間よりずっと長いものです。

動かすのに必要： 約10¹⁶ FLOPS 概算 脂質二重層とそのチャネルをシミュレートするGPUクラスター最初の年： 1982 van der Ploeg と Berendsen による、脂質二重層のダイナミクスの研究です。

ウイルス粒子全体

ウイルスの殻の全原子、ときには1億個にのぼるものを、同時にシミュレートします。

答える問い: ウイルスはどのようにして形を保ち、細胞の中でどのようにばらばらになるでしょうか。

含まれないもの： 計算はナノ秒からマイクロ秒で、実際の感染のサイクルよりはるかに短いものです。

動かすのに必要： 約10¹⁷ FLOPS 概算 1億原子のシェルをシミュレートする国のスーパーコンピューター最初の年： 2006 Freddolino と Schulten による、サテライト・タバコモザイクウイルスのシミュレーション

RNAの折りたたみと構造

RNAの鎖が、塩基の連なりとして自分自身と対をつくり、DNAのまっすぐな二重らせんではなく、特定の3次元の形に折りたたまれます。

答える問い: RNAの鎖は、触媒や調節スイッチとして働く形へと、どのように落ち着くでしょうか。

含まれないもの： 予測された構造は実験での修正が必要なことが多く、形から機能が自動的にわかるわけではありません。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 自由エネルギーによる折りたたみソフトウェアを動かすデスクトップ・ワークステーション最初の年： 1981 Zuker と Stiegler の最小自由エネルギーRNA折りたたみアルゴリズム

酵素触媒作用

酵素の活性部位、基質、周囲のタンパク質を、結合が切れるところは量子力学で、それ以外はすべて古典力学でモデル化します。

答える問い: この酵素は、どのようにして反応を10億倍も速めるでしょうか。

含まれないもの： タンパク質のごく一部だけが計算の重い量子的な扱いを受け、その線をどこに引くかはモデリング上の選択です。

動かすのに必要： 約10¹⁵ FLOPS 概算 量子計算と古典計算を組み合わせた計算を動かす大学のクラスター最初の年： 1976 Warshel と Levitt による、酵素反応の量子と古典の複合モデル

粗視化したDNAとRNAのモデル

各ヌクレオチドは、いくつかの相互作用点をもつ剛体で、折りたたみ、ハイブリダイゼーション、ナノ構造のシミュレーションを可能にします。

答える問い: 鎖は、どのように対になり、折りたたまれ、設計どおりの構造に組み上がるでしょうか。

含まれないもの： 原子の細部とイオンは、有効な相互作用に置き換えられます。

動かすのに必要： 約10¹⁴ FLOPS 概算 GPUで数百万のヌクレオチド最初の年： 2011 oxDNA, a coarse-grained DNA model (2011) 出典

学習型のタンパク質構造予測

既知の構造と進化のデータで訓練したニューラルネットワークが、配列からタンパク質の折りたたまれた形を予測します。

答える問い: このアミノ酸の鎖は、どんな3次元の形に折りたたまれるでしょうか。

含まれないもの： 得られるのは静的な構造であり、折りたたみの経路や動きではありません。

動かすのに必要： 約10¹⁸ FLOPS 概算 大規模な学習が必要で、予測1回あたり数分かかります。最初の年： 2018 Improved protein structure prediction using potentials from deep learning (2020, CASP13 entry 2018) 出典

生成型のタンパク質アンサンブル

構造とシミュレーションで訓練した生成モデルが、タンパク質のひとつの形ではなく、多数の立体配座を生み出します。

答える問い: タンパク質は、ほかにどんな形をとりうるでしょうか。

含まれないもの： 状態の集団は、訓練に使ったシミュレーションの質を超えられません。

動かすのに必要： 約10¹⁶ FLOPS 概算 学習に加えて、軽い計算でのサンプリングです最初の年： 2024 AlphaFold meets flow matching for generating protein ensembles (2024) 出典

ボランティア計算による分子動力学

1つの分子の、独立した短い軌跡を数千本、寄付された家庭用コンピューターで走らせ、まとめて折りたたみの出来事を調べます。

答える問い: 多数の短い実行を合わせると、遅い分子の過程が見えてくるでしょうか。

含まれないもの： 軌跡は短く独立しているので、統計はつなぎ合わせなければなりません。

動かすのに必要： 約10¹⁷ FLOPS 概算 ボランティアのマシンの集合体最初の年： 2000 Screen savers of the world unite! (2000)。分散型のタンパク質折りたたみプロジェクト。 出典

確率的な生化学

細胞内の反応が、分子が少なすぎて平均が取れないため、ランダムに一つずつ起こされます。

答える問い: 遺伝的に同一の細胞が、異なる振る舞いをするのはなぜでしょうか。

含まれないもの： たいてい細胞の内部はよく混ざっていると仮定しますが、実際にはそうでないことがよくあります。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 確率的な反応シミュレーションを動かすデスクトップ・ワークステーション最初の年： 1977 Gillespie による、化学反応速度論のための厳密な確率的シミュレーション・アルゴリズム

遺伝子制御ネットワーク

遺伝子が互いをオンやオフにする、相互作用のネットワーク。

答える問い: 細胞は、どんな種類の細胞になるかをどう決めるのでしょうか。

含まれないもの： 実際の制御ネットワークの多くは一部しかわかっていないため、つながりはしばしば推定されます。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 遺伝子ネットワークの動態をシミュレートするデスクトップ・ワークステーション最初の年： 1969 カウフマンの、遺伝子制御のランダム・ブーリアンネットワーク

代謝ネットワーク

細胞が食べ物をエネルギーと部品に変えるのに使う、すべての化学反応を、流束のネットワークとして均衡させます。

答える問い: この微生物に有用な化合物をもっと作らせるには、どの遺伝子を止めればよいでしょうか。

含まれないもの： 定常状態と、実際の細胞が追求しない最適な目的を仮定しています。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 ゲノム規模のフラックスバランスモデルを解くデスクトップ・ワークステーション最初の年： 1986 細胞の代謝ネットワークの、初期のフラックスバランス解析

全細胞モデル

1つの細菌の、すべての遺伝子とすべての種類の分子を、1回の分裂周期にわたって追います。

答える問い: 生きた細胞を、その部品表から予測できるでしょうか。

含まれないもの： ここまで完全にモデル化された単純な細菌は、一つしかありません。

動かすのに必要： 約10¹⁴ FLOPS 概算 細菌の1回の分裂周期を動かす大学のクラスター最初の年： 2012 Karr らによる、マイコプラズマ・ジェニタリウムの全細胞モデル

パターン形成

化学物質が、成長する組織のなかを拡散しながら反応します。Alan Turing が縞や斑点の仕組みとして提案したものです。

答える問い: 反応拡散の仕組みは、動物の毛皮の模様や、手足の指の形成をどう説明するでしょうか。

含まれないもの： 実際の生体組織は、二つの化学物質だけのモデルよりも、力学的な力と多くの信号を使います。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 格子上で反応拡散方程式を解くデスクトップ・ワークステーション最初の年： 1952 Turing による、『形態形成の化学的基礎』のための反応拡散の計算シミュレーションのツリーで: チューリングの反応拡散

インタラクティブ・モデルを動かす

組織と腫瘍の成長

個々の細胞が、分裂し、動き、酸素を奪い合い、死んでいきます。

答える問い: 腫瘍はどう成長し、治療のスケジュールでどう止められるでしょうか。

含まれないもの： 本物の腫瘍の中での分裂率と死亡率は、直接測りにくいです。

動かすのに必要： 約10¹³ FLOPS 概算 分裂する数千の個々の細胞を追跡する大学のクラスター最初の年： 1993 固形腫瘍の成長の、初期のセル・オートマトン・モデル

細胞の摂動応答モデル

単一細胞のデータで訓練したモデルが、測定されていない薬や遺伝子編集のあとで、細胞の遺伝子発現がどう変わるかを予測します。

答える問い: まだ誰も試していない介入のあと、細胞はどうなるでしょうか。

含まれないもの： 相関に基づいているため、訓練データから遠い細胞の種類や薬には外挿がうまくいきません。

動かすのに必要： 約10¹⁶ FLOPS 概算 大規模な単一細胞の学習データ最初の年： 2019 scGen predicts single-cell perturbation responses (2019) 出典

腫瘍の進化のエージェントベースモデル

格子上の個々のがん細胞が、酸素と酸のある変化する微小環境の中で、分裂し、変異し、競い合います。

答える問い: 選択圧から、腫瘍の形や攻撃的な性質はどのように生まれるでしょうか。

含まれないもの： 規則は単純化されており、血液の供給や免疫細胞もしばしば省かれます。

動かすのに必要： 約10¹¹ FLOPS 概算 1ノードで数百万の細胞最初の年： 2006 Tumor morphology and phenotypic evolution driven by selective pressure from the microenvironment (2006) 出典

微生物群集の代謝モデル

複数の種のゲノム規模の代謝ネットワークをつなぎ、ある種の老廃物が別の種の食べ物になるようにします。

答える問い: 腸や土の微生物は、どのように栄養を分け合い、ともに安定するでしょうか。

含まれないもの： 定常状態と最適な成長を仮定しており、調節と空間を無視しています。

動かすのに必要： 約10¹¹ FLOPS 概算 多くの種にまたがる線形計画法最初の年： 2007 Metabolic modeling of a mutualistic microbial community (2007) 出典

腫瘍の成長と治療への反応

固形腫瘍を、拡散する酸素と栄養で育つ塊として扱います。増殖する縁と飢えた壊死の中心が広がり、そこに放射線や薬をあてます。

答える問い: 腫瘍はどれくらい速く育ち、ある線量でどれくらい縮むでしょうか。

含まれないもの： 実際の腫瘍は、患者のあいだでも、腫瘍の内部でも違います。モデルは平均化したパラメーターと単純化した形状を使います。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 シミュレートした数週間にわたる、治療スケジュールつきの3次元の反応拡散モデル。最初の年： 1972 Greenspan による、拡散で固形腫瘍が成長するモデル。 出典

腫瘍微小環境の進化

格子上の個々のがん細胞が酸素と空間を奪い合い、酸性度の勾配が新しい表現型を選び出すことで、腫瘍は成長しながら進化します。

答える問い: 周囲の組織は、腫瘍を、より浸潤性の高い細胞へと押しやるでしょうか。

含まれないもの： 細胞のルールは単純化されており、生きた腫瘍ではパラメーターを測りにくいです。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 ワークステーションまたは小さなクラスターで、シミュレーション上の数か月にわたるエージェント・連続体ハイブリッドの計算。最初の年： 2006 Anderson らによる、微小環境に駆動される表現型の進化のハイブリッド離散-連続モデル。 出典

腫瘍が誘導する血管の成長

内皮細胞が、腫瘍から放出される化学物質の勾配をさかのぼって芽を出して移動し、腫瘍に栄養を送る枝分かれした血管網を作ります。

答える問い: 腫瘍はどのように血液の供給を呼び込み、その信号を遮断するとどうなるでしょうか。

含まれないもの： 血管の流れ、リモデリング、シグナル伝達の実際の化学は、大幅に簡略化されています。

動かすのに必要： 約10¹¹ FLOPS 概算 ワークステーションで動く、2次元または3次元の発芽の計算です。最初の年： 1998 Anderson と Chaplain による、腫瘍が誘導する血管新生の連続モデルと離散モデル。 出典

がん薬の反応と耐性の動態

正常、感受性、耐性のがん細胞の集団が薬物療法のもとで変化するので、患者はいったん良くなり、そのあと再発することがあります。

答える問い: 耐性が現れるまで、薬はどれくらいのあいだ病気を抑えられるでしょうか。

含まれないもの： 測定できるコンパートメントだけをモデル化しており、幹細胞の振る舞いは推定されたものです。

動かすのに必要： 約10⁸ FLOPS 概算 患者の血液測定にフィットさせた常微分方程式。最初の年： 2005 Michor らによる、慢性骨髄性白血病の動態。 出典

血球産生の動態

幹細胞、前駆細胞、成熟した血液細胞が、遅れを伴うフィードバックでつながっています。ふだんは数が安定し、制御が失われると振動します。

答える問い: 血液の病気には周期的に変動するものがあるのはなぜでしょうか。また、何が正常な産生を取り戻すのでしょうか。

含まれないもの： 実際の骨髄には空間構造があり、多くの細胞の種類がひとまとめにされています。

動かすのに必要： 約10⁶ FLOPS 概算 ノートパソコンでの遅延微分方程式。最初の年： 1978 Mackey による、再生不良性貧血と周期性造血に対する統一仮説。 出典

細菌コロニーの成長とバイオフィルム

各細菌細胞を、独自の大きさ、成長、位置をもつ個体としてシミュレートし、コロニーやバイオフィルムのなかで、拡散する栄養を食べさせます。

答える問い: コロニーはどのように形を取り、内側の細胞はどう生き延びるのでしょうか。

含まれないもの： 細胞の振る舞いは単純化されており、本物のバイオフィルム基質の化学はとらえられていません。

動かすのに必要： 約10¹¹ FLOPS 概算 クラスターで数百万の細胞の個体ベースの成長。最初の年： 1998 Kreft、Booth、Wimpenny による BacSim。細菌のコロニー成長を個体ベースでモデル化するシミュレーター。 出典

心臓

心筋を伝わる電気の波と、それが引き起こす収縮と血流。

答える問い: この薬やこの装置は、不整脈を悪化させるでしょうか。

含まれないもの： 実際の心臓の個体差を、一つのモデルで捉えるのは、いまも難しい問題です。

動かすのに必要： 約10¹⁶ FLOPS 概算 心臓全体の電気的・力学的な挙動を1拍ぶん動かす大学のクラスター最初の年： 1960 Noble による、プルキンエ線維の細胞1つの活動電位のコンピューターモデル。心臓全体のモデルはのちに登場しました 出典シミュレーションのツリーで: 心臓細胞モデル

血流

動脈、静脈、ステントや弁などの器具を通って動く血液。

答える問い: この動脈は、どこで弱くなったり詰まったりしやすいでしょうか。

含まれないもの： 血管壁はしばしば剛体として扱われ、本来の弾性は見落とされます。

動かすのに必要： 約10¹⁵ FLOPS 概算 患者ごとの動脈の流れのシミュレーションを動かす大学のクラスター最初の年： 1989 Perktold らによる、頸動脈の流れの有限要素モデル

呼吸と気道

枝分かれする気道を通る空気と、それに運ばれる粒子。

答える問い: 吸い込んだ薬や汚染物質は、どこへ行き着くでしょうか。

含まれないもの： 多くのモデルは、特定の人の気道ではなく、理想化された一つの気道の木を使っています。

動かすのに必要： 約10¹⁴ FLOPS 概算 枝分かれする気道の木を通る空気の流れをシミュレートする大学のクラスター最初の年： 1993 気管支の木のなかの空気の流れの、初期の流体力学モデル

筋骨格のバイオメカニクス

骨、関節、筋肉をつながった力学系として扱い、歩く、持ち上げる、転ぶを再現します。

答える問い: どの筋肉に負担がかかり、このインプラントはどんな形にすべきでしょうか。

含まれないもの： 実際の手足のなかの力は、測定ではなく間接的に推定されます。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 ひとつの動作の筋骨格モデルを解くデスクトップ・ワークステーション最初の年： 1990 Delp らによる、筋骨格の運動のコンピューター・モデル

免疫応答

体の中で免疫細胞と病原体が出会い、増え、信号を送り合います。

答える問い: ある感染は治まり、別の感染は慢性になるのはなぜでしょうか。

含まれないもの： 実際の免疫のシグナル伝達は、どのモデルが完全に追うものよりも、はるかに複雑です。

動かすのに必要： 約10¹³ FLOPS 概算 エージェントベースの免疫シミュレーションを動かす大学のクラスター最初の年： 1992 Celada と Seiden による、免疫応答のセル・オートマトン・モデル

薬物動態学

体内のコンパートメントを通って吸収され、広がり、分解され、排出される薬。

答える問い: この年齢と体重の人には、どれだけの量を、どれくらいの頻度で与えるべきでしょうか。

含まれないもの： 集団平均のモデルでは、ある特定の患者が薬をどう扱うかを見落とすことがあります。

動かすのに必要： 約10¹⁰ FLOPS 概算 区画（コンパートメント）型の薬物モデルを解くデスクトップ・ワークステーション最初の年： 1937 Teorell による、薬物分布の2コンパートメントモデル

In silico 臨床試験

現実的なばらつきを持つ仮想患者の集団に、実際の治験の前に、あるいは並行して治療を与えます。

答える問い: この治療は、誰を助けそうで、誰に害を及ぼしうるでしょうか。

含まれないもの： 規制当局は、いまも実際の試験を並行して求めます。仮想患者は、それを完全に置き換えることはできません。

動かすのに必要： 約10¹⁴ FLOPS 概算 数千人の仮想の患者を動かす大学のクラスター最初の年： 2011 2011年までに、機器の根拠資料とあわせて提出された初期のインシリコ試験

心臓のデジタルツイン

ある患者のスキャンと信号に合わせた心臓モデルで、その心臓が治療にどう反応するかを予測するために使います。

答える問い: この患者の心臓は、ある治療にどう反応するでしょうか。

含まれないもの： 当てはめの質は画像データに左右され、組織の性質は推定です。

動かすのに必要： 約10¹⁵ FLOPS 概算 個人に合わせた電気機械的な計算と、フィッティング最初の年： 2020 The 'Digital Twin' to enable the vision of precision cardiology (2020) 出典

感覚をつかさどる脳領域のニューラル予測モデル

記録した応答で訓練したニューラルネットワークが脳の領域の代役となり、研究者はニューロンをもっとも興奮させる刺激をコンピューター上で試せます。

答える問い: どんな刺激が、あるニューロンをいちばん強く駆動するでしょうか。

含まれないもの： 予測は実際の組織で検証が必要で、試験した動物にしか当てはまりません。

動かすのに必要： 約10¹⁶ FLOPS 概算 記録で学習し、そのあとは仮想試験を無制限に行えます最初の年： 2019 Inception loops discover what excites neurons most using deep predictive models (2019) 出典

脳刺激の電場モデル

有限要素の頭部モデルが、電極やコイルからの電流が、頭皮、頭蓋骨、脳組織にどう広がるかをたどります。

答える問い: 刺激装置による電場は、脳のどこに届くでしょうか。

含まれないもの： 組織の導電率は不確かで、神経の反応はシミュレートされていません。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 個々の頭部メッシュでの有限要素法の解法最初の年： 2009 Gyri-precise head model of transcranial direct current stimulation (2009) 出典

仮想集団を使った薬物曝露モデル

年齢、遺伝子、臓器の機能が異なる合成集団を対象に、全身の薬物輸送モデルを走らせます。

答える問い: 薬の濃度は、子ども、高齢者、臓器の病気のある患者のあいだで、どれくらい違うでしょうか。

含まれないもの： 測定された酵素とトランスポーターのデータに左右されます。

動かすのに必要： 約10¹¹ FLOPS 概算 ワークステーション上の数千人の仮想被験者最初の年： 2009 The Simcyp population-based ADME simulator (2009) 出典

腸内細菌叢のコミュニティモデル

腸内の数十種の細菌が、競合と相互栄養補給を通して相互に作用し、食事や抗生物質の攪乱のもとで、その存在量が時間とともに追跡されます。

答える問い: 腸の中では、どの種が安定し、どんなかく乱が群集を傾けるでしょうか。

含まれないもの： 相互作用の強さはノイズの多いデータから推定されたもので、サンプルした条件の外では成り立たないかもしれません。

動かすのに必要： 約10¹⁰ FLOPS 概算 ワークステーションでの、一般化ロトカ＝ヴォルテラ当てはめと代謝群集のシミュレーション。最初の年： 2013 Stein らによる、腸内細菌叢の時系列推定にもとづく生態モデリングです。 出典

患者に固有のモデルによる手術計画

スキャンを個人の解剖学的モデルに変え、手術の選択肢を仮想的に適用して、流れや応力を計算し、手術の前に結果を比べます。

答える問い: どの手術の選択肢が、この患者にとって最良の結果になるでしょうか。

含まれないもの： 組織の性質は平均から仮定されており、手術後の治癒はモデル化されていません。

動かすのに必要： 約10¹⁴ FLOPS 概算 候補の計画ごとに流れや応力を1回解き、クラスターで数時間。最初の年： 1999 Taylor らによる、治療の意思決定のための計算技術を使った予測医療の研究です。 出典

心臓弁の流体構造連成

柔軟な弁尖とそのまわりを流れる血液を同時に計算します。弁尖は、自分が制御する流れによって押し開かれ、たたきつけられるように閉じます。

答える問い: 弁はどのように開閉し、置き換えた弁は流れをどう変えるでしょうか。

含まれないもの： 弁の小葉の材料特性と、まわりの筋肉の動きは単純化されています。

動かすのに必要： 約10¹⁵ FLOPS 概算 クラスターで、移動境界のある流体の計算。最初の年： 1972 Peskin による、心臓弁のまわりの流れのパターン。埋め込み境界法を導入しました。 出典

骨の適応とインプラントによるリモデリング

応力が高いところに組織を加え、低いところから取り除く骨の有限要素モデルを、数か月から数年にわたって動かします。

答える問い: インプラントのまわりで、骨は時間とともにどう変わるでしょうか。

含まれないもの： リモデリングの規則は現象論的な法則で、患者によって違います。

動かすのに必要： 約10¹¹ FLOPS 概算 ワークステーションで反復的な有限要素法の計算。最初の年： 1987 Huiskes らによる、人工関節の設計に適用された適応型の骨リモデリング理論。 出典

手術のための筋骨格モデル

脚や腕の骨、関節、筋腱のアクチュエーターをモデル化し、腱の移行のような手術上の変更が動きに与える影響を試せるようにします。

答える問い: この腱を移すと、患者の歩き方は改善するでしょうか。

含まれないもの： 筋の活動は測定ではなく推定されたもので、神経の制御はモデル化されていません。

動かすのに必要： 約10⁹ FLOPS 概算 ノートパソコンで逆動力学と筋の最適化。最初の年： 1990 Delp らによる、整形外科手術を研究するための、対話型のグラフィックスベースの下肢モデル。 出典

放射線治療の線量計算

光子や陽子を、患者のスキャン上でモンテカルロ輸送法で追い、腫瘍と健康な組織に届く放射線量を計算します。

答える問い: 計画したビームは、近くの器官を避けながら、腫瘍に線量を届けるでしょうか。

含まれないもの： スキャンはその瞬間のスナップショットなので、治療中の患者の動きと解剖の変化は近似になります。

動かすのに必要： 約10¹³ FLOPS 概算 クラスターまたはGPUで、計画1つあたり数百万から数十億の履歴。最初の年： 1988 Mackie らによる、EGS モンテカルロコードで生成した光子エネルギー付与カーネル。 出典

画像診断のための仮想の解剖ファントム

詳細な器官をもち、拍動したり呼吸したりするデジタルの人体。シミュレートしたスキャンの被写体として使い、画像手法を既知の真値に照らして試せます。

答える問い: このスキャナーとアルゴリズムは、既知の異常を見つけ出せるでしょうか。

含まれないもの： ファントムは数人の被験者に合わせた形状モデルで、解剖の全範囲は捉えていません。

動かすのに必要： 約10¹¹ FLOPS 概算 ワークステーションで、スキャンごとのレイトレーシングまたは輸送シミュレーション。最初の年： 2010 Segars らによる、マルチモダリティ画像研究のための 4D XCAT ファントム。 出典

磁気共鳴画像のシミュレーション

磁場の中の核スピンの物理をパルス系列でシミュレートして、仮想の体の合成スキャンを作ります。

答える問い: この組織では、この撮像シーケンスはどんな画像を生むでしょうか。

含まれないもの： 組織の緩和値は平均で、動きと装置の不完全さは部分的にしかモデル化されていません。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 GPUでの、ボリューム全体のブロッホ方程式のシミュレーション。最初の年： 2005 Benoit-Cattin らによる、対話型MRIシミュレーターのSIMRI。 出典

骨折治癒のシミュレーション

骨折した骨の治癒の隙間にかかる力学的ひずみが、組織が軟骨、新しい骨、線維性の瘢痕のどれになるかを決めます。

答える問い: この骨折の固定で、骨は治るでしょうか。

含まれないもの： 組織分化の規則は経験的なもので、血液の供給は簡略化されています。

動かすのに必要： 約10¹⁰ FLOPS 概算 ワークステーションでシミュレートした数週間ぶんの有限要素法の解法。最初の年： 1999 Claes と Heigele による、骨の表面に沿った局所的な応力とひずみから、骨折の治癒の経過と種類を予測する研究。 出典

宿主内のウイルスのダイナミクス

ひとりの患者の中の、遊離ウイルス、感染細胞、標的細胞を追跡し、治療を始めたあとの変化から、ウイルスがどれだけ速く作られ、除去されるかがわかります。

答える問い: ウイルスは人の体内でどれくらい速く複製し、治療は何を変えるでしょうか。

含まれないもの： 組織の構造と、血液以外の感染部位は表されていません。

動かすのに必要： 約10⁷ FLOPS 概算 患者の時系列に当てはめた、いくつかの連立微分方程式。最初の年： 1996 Perelson らによる、生体内での HIV-1 の動態。 出典

スキャンからの冠血流予備能

心臓のスキャンから冠動脈を通る血流を計算し、狭窄が、ステントが必要なほど流れを妨げているかを見積もります。

答える問い: この狭窄は、心筋を血液不足にするほどでしょうか。

含まれないもの： 細い血管での境界条件は、測定したものではなく、患者から推定したものです。

動かすのに必要： 約10¹⁴ FLOPS 概算 クラスターで、スキャン1回につき患者固有の流れの計算を1回。最初の年： 2013 Taylor らによる、心臓CTに数値流体力学を応用し、血流予備量比を非侵襲で定量する研究です。 出典

蝸牛の力学

内耳の液体の中の音波が蝸牛内の振動する膜と結びつき、音の高さを振り分ける進行波を生み出します。

答える問い: 耳は、音を場所で符号化された信号にどう変えるでしょうか。

含まれないもの： 有毛細胞による能動的な増幅は、近似したフィードバックで表されています。

動かすのに必要： 約10¹⁰ FLOPS 概算 ワークステーションでの、蝸牛の流体の差分法による解法。最初の年： 1981 Neely による、蝸牛の二次元モデルの差分法による解。 出典

全身の統合生理学

血圧、腎臓、体液のバランス、ホルモンをひとつのモデルに結び、循環とその調節を表します。

答える問い: 体はどのように血圧を調節し、一つの臓器が機能しなくなるとどうなるでしょうか。

含まれないもの： 各器官は集中定数のコンパートメントで、細胞レベルの細部はありません。

動かすのに必要： 約10⁶ FLOPS 概算 ノートパソコンで数百の微分方程式。最初の年： 1972 Guyton、Coleman、Granger による、循環の全体的な調節。 出典

生体熱伝達とハイパーサーミア

血流が熱を運び去る組織内の熱伝導で、発熱、熱ストレス、温熱によるがん治療のときの温度を予測するために使います。

答える問い: 組織はどれくらい熱くなり、熱はどこまで深く届くでしょうか。

含まれないもの： 血液の灌流は、一様な熱の吸収源として扱われます。

動かすのに必要： 約10⁹ FLOPS 概算 ワークステーションでの有限要素法による熱の解法。最初の年： 1948 Pennes による、安静時のヒトの前腕の組織と動脈血の温度の解析。 出典

腎臓ネフロンの輸送モデル

水、塩、尿素が腎臓のループと尿細管を動くようすを連成した流れとして解き、尿がどのように濃縮されるかを示します。

答える問い: 細管の向流の配置によって、腎臓はどのように尿を濃縮できるのでしょうか。

含まれないもの： 尿細管の性質と3次元の配置は、少数の種でしか測られていないため、パラメーターは動物から外挿されます。

動かすのに必要： 約10⁹ FLOPS 概算 ワークステーションで数分から数時間。最初の年： 1966 Stephenson による、腎臓の向流系における濃縮の解析です。 出典

声帯と発声のモデル

声帯を、肺からの空気で駆動されるばね付きの質量として扱い、のどと口の形と結びつけて、有声音を生み出します。

答える問い: 声帯のどんな物理的な設定が、澄んだ声、息の混じった声、荒れた声を作るのでしょうか。

含まれないもの： ひだは少数の質量に簡略化されているので、組織の層や、完全な3次元の気流は捉えられません。

動かすのに必要： 約10⁸ FLOPS 概算 有声音の1文につき数秒から数分。最初の年： 1972 Ishizaka と Flanagan による、有声音を合成するための声帯の二質量モデル。 出典

概日時計のモデル

体内時計を表す結合振動子が、光と休息のタイミングに反応し、スケジュールや旅行の変化によって睡眠と覚醒がどう移るかを予測します。

答える問い: 飛行機での移動や勤務シフトの変更のあと、体内時計が調整されるまでにどれくらいかかるでしょうか。

含まれないもの： 少数の振動子がニューロンのネットワーク全体の代わりを務めます。体内時計の周期や光への感度は、人によって大きく違います。

動かすのに必要： 約10⁵ FLOPS 概算 ノートパソコンで数秒。最初の年： 1982 Kronauer らによる、二つの相互作用する振動子をもつヒトの概日系の数理モデル。 出典

区画（コンパートメント）型の感染症モデル

感受性者、感染者、回復者に分けた集団と、そのあいだを流れる速度。

答える問い: この流行はどこまで大きくなり、いつピークを迎えるでしょうか。

含まれないもの： 均一な混合、つまりすべての人がほかのすべての人と同じ頻度で会うと仮定していますが、実際の接触パターンはそうなっていません。

動かすのに必要： 約10⁹ FLOPS 概算 連立した少数の感染症方程式を解くノートパソコン最初の年： 1927 ケルマックとマッケンドリックの、閉じた流行の方程式

インタラクティブ・モデルを動かす

エージェントベースの感染症モデル

都市や国全体の合成人口。一人ひとりが世帯、学校や職場をもち、病気が広がる接触の相手がいます。

答える問い: どんな対策が、最小の費用でもっとも感染の広がりを遅らせるでしょうか。

含まれないもの： 世帯、学校、職場の詳細なデータが必要ですが、多くの国にはそれがありません。

動かすのに必要： 約10¹⁶ FLOPS 概算 国規模の合成人口をシミュレートする大学のクラスター最初の年： 2005 Longini、Ferguson らによる、インフルエンザのパンデミックのエージェントベースモデル

インタラクティブ・モデルを動かす

病原体の進化

ウイルスや細菌が宿主のあいだを渡るなかで、変異が現れ、広がります。

答える問い: この薬への耐性は、どれくらい速く進化しうるでしょうか。

含まれないもの： 実際の変異と適応度の地形は、数個の遺伝子座よりはるかに複雑です。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 薬剤耐性の進化をシミュレートするデスクトップ・ワークステーション最初の年： 1990 HIVの薬剤耐性の進化の、初期の確率モデル

疾病負担と医療経済のモデリング

病気とその治療を、発病、障害、費用、死亡の確率として追い、1ポンドあたりでどの医療介入がもっとも効果的かを比べます。

答える問い: どの治療やプログラムが、費用に対していちばん多くの健康な年数をもたらすでしょうか。

含まれないもの： 人生の1年や苦痛に数値をつけるのは、算数の形をとった価値判断です。

動かすのに必要： 約10¹¹ FLOPS 概算 コホートの費用対効果モデルを動かすデスクトップ・ワークステーション最初の年： 1993 世界銀行による、障害調整生存年にもとづく世界の疾病負担研究

感染症流行のゲノム疫学

流行のあいだに採取された病原体のゲノムから、感染の系統樹を作り、誰が誰に感染した可能性が最も高いか、どれくらいの速さで広がっているかを推定します。

答える問い: 接触者追跡だけでは見えない部分で、この流行は実際にどう広がっているでしょうか。

含まれないもの： 系統樹に現れるのは配列が決定された症例だけなので、少なかったり偏っていたりする標本は誤解を生むことがあります。

動かすのに必要： 約10¹³ FLOPS 概算 数千のゲノムから系統樹を作る大学のクラスター最初の年： 2013 西アフリカでのエボラの流行の、リアルタイムのゲノム追跡

環境と化学物質への曝露のリスク評価

人口が汚染物質、食品の汚染、放射線量にさらされたとき、それが害の確率にどうつながるかを、データの不確かさの範囲全体で計算します。

答える問い: この化学物質は、人口全体がさらされても安全なのは、どれくらいの量でしょうか。

含まれないもの： 動物での高い試験用量から、人での低い用量へ外挿することは、常に判断が問われる問題です。

動かすのに必要： 約10¹¹ FLOPS 概算 モンテカルロ法による用量反応モデルを動かすデスクトップ・ワークステーション最初の年： 1983 アメリカ国立研究評議会の、化学物質のリスク評価の枠組み

移動ネットワークの感染症流行モデル

通勤と航空旅行のデータでつながった、都市の地球規模のネットワーク全体での病気の広がりをシミュレートします。

答える問い: 流行は、どれくらい速く他の地域や国に届くでしょうか。

含まれないもの： 各都市の内部での混ざり方は単純化されており、行動の変化はモデル化されていません。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 数千の亜集団にわたる確率的な実行最初の年： 2009 Multiscale mobility networks and the spatial spreading of infectious diseases (2009) 出典

個体ベースのマラリアモデル

シミュレートされた人、蚊、寄生虫が、宿主内の感染と伝播をたどり、制御戦略を試します。

答える問い: 蚊帳、薬、ワクチンをどう組み合わせれば、マラリアの伝播を減らせるでしょうか。

含まれないもの： 蚊の生態と地域の保健システムは、粗くモデル化されています。

動かすのに必要： 約10¹³ FLOPS 概算 シミュレートされた村の多数の確率的な計算最初の年： 2008 Towards a comprehensive simulation model of malaria epidemiology and control (2008) 出典

シナリオ・モデリングの拠点

複数のモデリングチームが、ワクチンや変異株についての同じ仮定のもとで計算し、その予測を一つのアンサンブルにまとめます。

答える問い: それぞれの政策や変異株の仮定から、どんな範囲の未来が導かれるでしょうか。

含まれないもの： シナリオは条件つきのもので、起こることの予測ではありません。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 複数チームによる流行モデルのアンサンブル最初の年： 2020 2020年12月に始まった、アメリカのCOVID-19シナリオモデリング・ハブ 出典

デジタル接触追跡のモデル

アプリによる追跡の段階を含む感染伝播モデルで、拡大を止めるには追跡と隔離がどれだけ速くなければならないかを見積もります。

答える問い: 流行を抑え込むには、接触者をどれくらい速くたどる必要があるでしょうか。

含まれないもの： 普及率と遵守率は、仮定された値です。

動かすのに必要： 約10⁹ FLOPS 概算 分岐過程またはエージェントの実行最初の年： 2020 Quantifying SARS-CoV-2 transmission suggests epidemic control with digital contact tracing (2020) 出典

抗菌薬耐性の拡大

感受性菌と耐性菌が患者の体内で競い合い、患者のあいだで広がります。抗生物質の使い方、たとえば交代投与、混合投与、併用療法によって結果が変わります。

答える問い: どんな治療方針なら、耐性感染症の増加を遅らせられるでしょうか。

含まれないもの： 耐性のコストと伝播率はほとんど測られておらず、結果はそれらに左右されます。

動かすのに必要： 約10⁹ FLOPS 概算 ノートパソコンでの、区画（コンパートメント）型と個体ベースの病院モデル。最初の年： 1997 Bonhoeffer、Lipsitch、Levin による、抗生物質耐性を防ぐための治療プロトコルの評価。 出典

マラリア伝播と介入のモデル

蚊の吸血、寄生虫の発育、人の免疫、蚊帳やワクチンのような介入を、村や国の中でまとめてシミュレートします。

答える問い: どんな対策の組み合わせなら、マラリアを減らしたり、なくしたりできるでしょうか。

含まれないもの： 蚊の生態と地域の人々の行動は、ほとんど測られていません。

動かすのに必要： 約10¹¹ FLOPS 概算 クラスターで数十年にわたる一国の個体ベースのシミュレーション。最初の年： 2008 Smith らによる、マラリアの疫学と制御の包括的なシミュレーションモデルに向けた研究です。 出典

室内の空気感染のシミュレーション

呼吸、咳、会話は飛沫やエアロゾルを部屋に放出します。流体力学で、それがどこへ行き、2人目がどれだけ吸い込むかを追います。

答える問い: 吐き出されたウイルスはどこまで届き、マスクや換気で曝露はどれくらい減るでしょうか。

含まれないもの： 感染量と実際の室内条件は、どんなシミュレーションの設定が想定するよりも幅広く変わります。

動かすのに必要： 約10¹⁴ FLOPS 概算 クラスターで粒子追跡を伴う、部屋のラージ・エディ・シミュレーション。最初の年： 2020 Mittal、Ni、Seo による、COVID-19 の流れの物理。呼吸の流れの計算研究のレビュー。 出典

たばこ規制政策のシミュレーション

国内での喫煙の開始、禁煙、死亡を、課税、禁止、キャンペーンのもとで予測し、有病率の変化と救われる命を求めます。

答える問い: 税や禁煙の規制で、何人の命が救われるでしょうか。

含まれないもの： 政策の効果は過去の証拠から取られているので、新しい環境には当てはまらないかもしれません。

動かすのに必要： 約10⁶ FLOPS 概算 ノートパソコンで人口予測モデル。最初の年： 2000 Levy、Cummings、Hyland による、若者の喫煙開始に関する政策がたばこ消費全体に与える影響のシミュレーション。 出典

ワクチン配分の最適化

感染症モデルに最適化器を組み合わせ、数に限りのあるワクチンをどの年齢層やリスク群に先に回すかを決めます。

答える問い: いちばん多くの命を救うには、誰を最初に接種すべきでしょうか。

含まれないもの： 接触のパターンとワクチンの有効性は不確かで、最善の対象集団は目的によって変わります。

動かすのに必要： 約10⁸ FLOPS 概算 ワークステーションで、多数の流行の計算にわたる最適化。最初の年： 2009 Medlock と Galvani による、インフルエンザワクチンの配分の最適化。 出典

仮想の画像診断試験

シミュレートされた患者、スキャナー、読影者を使って、実際の人を登録せずに画像技術を比較します。

答える問い: 新しい画像診断装置は、現行の装置と同じくらいよくがんを見つけられるでしょうか。

含まれないもの： 仮想の病変と読影者はモデルなので、実際の臨床の多様さを見落とすことがあります。

動かすのに必要： 約10¹³ FLOPS 概算 クラスターでの数千枚のシミュレート画像です。最初の年： 2018 Badano らによる、デジタル乳房トモシンセシスとフルフィールド・マンモグラフィーのインシリコ画像試験。 出典

接触ネットワーク上の感染症

病気は、次数分布がきわめて偏っているかもしれないネットワークのノードのあいだを広がり、結果はハブに左右されます。

答える問い: ハブをもつネットワークで、伝染性がどのくらいになると感染症は広がり始めるのでしょうか。

含まれないもの： 実際の接触ネットワークは時間とともに変わり、部分的にしか観察されません。

動かすのに必要： 約10⁷ FLOPS 概算 ワークステーションで、100万ノードのネットワーク上のモンテカルロ拡散。最初の年： 2001 Pastor-Satorras と Vespignani による、スケールフリーネットワークでの流行の拡大。 出典

蚊の個体数動態

病気を媒介する蚊の卵、幼虫、さなぎ、成虫が、局所の気温と降雨のもとで容器のなかで育ち、刺す数が求められます。

答える問い: 来シーズンは蚊がどれくらい発生し、発生源を取り除くと何が変わるでしょうか。

含まれないもの： 繁殖場所は数えにくく、通りごとにばらつきがあります。

動かすのに必要： 約10⁷ FLOPS 概算 ノートパソコンで生命表のシミュレーション。最初の年： 1993 Focks らによる、ネッタイシマカの動的な生命表モデル。 出典

がん検診のマイクロシミュレーション

がんの自然な経過を持つ個々の人生を、検診ありとなしでシミュレートし、見つかる症例数と防げる死亡数を見積もります。

答える問い: 検診プログラムは何人の死亡を防ぎ、過剰診断というコストはどれくらいでしょうか。

含まれないもの： 観測されていない、がんの初期の経過は、仮定しなければなりません。

動かすのに必要： 約10⁹ FLOPS 概算 ワークステーションで数百万のシミュレートされた人生。最初の年： 1985 Habbema らによる、検診の評価のためのシミュレーションプログラム MISCAN。 出典

肥満と食事のエージェントベースモデル

体重、収入、隣人をもつエージェントが食べて動きます。食べ物の価格や政策が変わると、集団内の体重の分布が変化します。

答える問い: どんな介入が、何十年にわたって人口の体重を動かすでしょうか。

含まれないもの： 行動は少数のルールに単純化されており、長期の証拠は乏しいです。

動かすのに必要： 約10⁸ FLOPS 概算 ワークステーションで、人口のエージェントベース・シミュレーション。最初の年： 2007 Hammond と Epstein による、肥満の流行における価格に依存しない仕組みの探究。 出典

臓器配分政策のシミュレーション

移植待機リストの患者、到着するドナーの臓器、配分規則をシミュレートして、待機時間と生存率を比べます。

答える問い: どんな配分の規則が、いちばん多くの生存年を生み、待ち時間をもっとも公平にするでしょうか。

含まれないもの： 臓器の質と、患者や施設の判断は単純化されています。

動かすのに必要： 約10⁸ FLOPS 概算 ノートパソコンでの、数年ぶんの待機リストのイベント・シミュレーション。最初の年： 2000 Zenios、Chertow、Wein による、移植待機リストの候補者への腎臓の動的な配分の研究です。 出典

救急車と消防署の配置モデル

救急通報がランダムに届き、ユニットが出動し、待ち行列モデルが、場所と地区の配置ごとの応答時間を与えます。

答える問い: 対応時間を縮めるには、署と部隊をどこに置くべきでしょうか。

含まれないもの： 移動時間と需要の本当のばらつきは、仮定されたものです。

動かすのに必要： 約10⁷ FLOPS 概算 ノートパソコンで待ち行列とモンテカルロ法。最初の年： 1974 Larson による、都市の緊急サービスの施設配置と管轄区域の再編のためのハイパーキューブ待ち行列モデル。 出典

合成した患者記録の生成

人工の人々に、公表された臨床ルールにもとづいて病気、治療、受診を与え、実在の人物を含まない現実的な診療記録を作ります。

答える問い: ソフトウェアと分析を、誰のデータも明かさずに、現実的な記録でテストできるでしょうか。

含まれないもの： 記録が持っているのは、生成器に入れられたパターンだけなので、まれな病気や実際の治療の経路は薄くしか表れません。

動かすのに必要： 約10¹⁰ FLOPS 概算 100万人の患者を扱える、ノートパソコン規模の実行。最初の年： 2010 Buczak らによる、合成の電子カルテを作るデータ駆動型の手法。 出典

予測毒性学

候補となる薬の構造を、既知の有毒分子のデータベースと照合したり、実験や動物のデータで訓練したモデルにかけたりします。合成する前に行います。

答える問い: この分子は、作る前に、肝臓、心臓、遺伝子を傷つけそうでしょうか。

含まれないもの： 予測の信頼性は、モデルの学習に使った過去の有毒な分子の質を超えられず、生物学上の例外は出続けています。

動かすのに必要： 約10¹³ FLOPS 概算 訓練済みの毒性予測モデルを動かす大学のクラスター最初の年： 2000 薬の毒性をふるいにかけるのに使われた、初期の構造活性相関モデル

薬力学のモデリング

標的での薬の濃度が、受容体への結合から、測定された症状やバイオマーカーまで、体への効果にどうつながるか。

答える問い: ある用量は、実際にどれくらいの効果を、どれくらいの間もたらすでしょうか。

含まれないもの： きれいな濃度と効果の関係を仮定していますが、耐性や病気の進行がそれを乱すことがあります。

動かすのに必要： 約10¹⁰ FLOPS 概算 連立した少数の効果方程式を解くデスクトップ・ワークステーション最初の年： 1968 薬物濃度と効果を結びつけた、初期の受容体占有モデル

臨床試験デザインのシミュレーション

仮定した患者のばらつきと薬の効果に対して、数千の仮想試験を走らせ、試験の規模、期間、早期中止の規則を決めます。

答える問い: この治験には実際に何人の患者が必要で、いつなら安全に打ち切れるでしょうか。

含まれないもの： シミュレートされた試験は、与えられた患者の反応についての仮定と同じ程度にしか現実的ではありません。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 数千のシミュレートした試行の反復を実行する小規模なクラスター最初の年： 1994 適応的な臨床試験のデザインの計画に使われた、初期のシミュレーション研究

薬の再利用のネットワーク・モデル

薬、遺伝子、タンパク質、病気をひとつの大きなネットワークにつなぎ、既知のつながりから思いがけない新しい使い道が示唆される既存薬を探します。

答える問い: ある病気向けにすでに承認された薬が、別の病気にも効くのでしょうか。

含まれないもの： ネットワーク上の結びつきは手がかりであって証拠ではありません。提案された転用の多くは、試すとやはりうまくいきません。

動かすのに必要： 約10¹² FLOPS 概算 大規模な薬・遺伝子・疾患のネットワークを探索するデスクトップ・ワークステーション最初の年： 2011 薬の再利用の候補を探す、初期のネットワークベースのスクリーニング

薬の製剤と送達のモデリング

錠剤が溶ける、パッチが薬を放出する、あるいはナノ粒子が薬を体内で運ぶようすを、数分から数日にわたる拡散と反応として追います。

答える問い: この薬は、飲んだり注射したりしたあと、どれくらいの速さで、どこで実際に標的に届くでしょうか。

含まれないもの： 実験室の溶出試験装置と実際の消化は、いつも一致するとは限りません。

動かすのに必要： 約10¹¹ FLOPS 概算 拡散と放出の方程式を解くデスクトップ・ワークステーション最初の年： 1961 樋口による、固体マトリックスからの薬物放出の数理モデル

ワクチン抗原の設計

病原体のタンパク質の表面を原子レベルの細部でシミュレートし、免疫系がもっともよく認識して記憶する形を見つけたり、設計したりします。

答える問い: この病原体のどの部分が、ワクチンの標的としていちばん適しているでしょうか。

含まれないもの： 画面上では良い標的に見える形も、本物の免疫系で機能しなければなりません。

動かすのに必要： 約10¹⁵ FLOPS 概算 候補となる抗原の原子レベルのシミュレーションを動かす大学のクラスター最初の年： 2013 安定化した呼吸器ウイルス抗原の構造にもとづく設計

インシリコでの閉ループの糖尿病制御

食事とグルコース・インスリンの動態をもつ、1型糖尿病の仮想の人々の集団。人での試験の前に、投与制御アルゴリズムを試すのに使います。

答える問い: この制御アルゴリズムは、さまざまな人々のあいだで血糖を安全に保てるでしょうか。

含まれないもの： ストレス、病気、センサーの故障などの実際の行動は、部分的にしか捉えられていません。

動かすのに必要： 約10⁹ FLOPS 概算 ノートパソコンで数百人の被験者の、長い仮想日のシミュレーション。最初の年： 2009 Kovatchev らによる、1型糖尿病の閉ループ制御の in silico 前臨床試験。 出典