Жизнь и медицина

Сворачивание и динамика белков

Белок как десятки тысяч атомов, которые трясутся, сворачиваются и меняют форму в воде.

Вопрос, на который отвечает: Как эта цепочка аминокислот сворачивается в рабочую трёхмерную структуру?

Не учитывает: Даже длинные расчёты охватывают в лучшем случае микросекунды, намного меньше многих настоящих времён сворачивания.

Работает на: около 10¹⁶ FLOPS приблизительно кластер видеокарт, считающий микросекунды полноатомной динамикиС: 1977 Первая симуляция динамики белка, McCammon, Gelin и KarplusВ дереве симуляций: Динамика белков

Молекулярная стыковка и связывание лекарств

Молекулы-кандидаты в лекарства пробуются в кармане белка-мишени.

Вопрос, на который отвечает: Какая из миллиона молекул прилипнет к этой мишени?

Не учитывает: Оценки стыковки приблизительны; большинство предсказанных связывающихся молекул в лаборатории не работает.

Работает на: около 10¹⁵ FLOPS приблизительно университетский кластер, проводящий докинг миллионов молекул-кандидатовС: 1982 DOCK, первая программа автоматической молекулярной стыковки, Kuntz и коллеги

Мембраны и ионные каналы

Жировая оболочка клетки и белковые ворота, пропускающие через неё ионы.

Вопрос, на который отвечает: Как нервная клетка открывает и закрывает свои каналы?

Не учитывает: Настоящие каналы открываются и закрываются за миллисекунды, намного дольше, чем достигает большинство симуляций.

Работает на: около 10¹⁶ FLOPS приблизительно кластер видеокарт, моделирующий липидный бислой и его каналыС: 1982 Динамика липидного бислоя ван дер Плуга и Берендсена

Целые вирусные частицы

Каждый атом оболочки вируса, иногда их сто миллионов, моделируется одновременно.

Вопрос, на который отвечает: Как вирус держится целым и как распадается внутри клетки?

Не учитывает: Расчёты охватывают от наносекунд до микросекунд, что намного короче настоящего цикла инфекции.

Работает на: около 10¹⁷ FLOPS приблизительно национальный суперкомпьютер, моделирующий оболочку из ста миллионов атомовС: 2006 Симуляция сателлитного вируса табачной мозаики Фреддолино и Шультен

Сворачивание и структура РНК

Цепь РНК как цепочка оснований, спаривающихся сама с собой: она сворачивается в определённую трёхмерную форму, а не в прямую двойную спираль ДНК.

Вопрос, на который отвечает: Как цепочка РНК принимает форму, которая позволяет ей быть катализатором или регуляторным переключателем?

Не учитывает: Предсказанные структуры часто нужно корректировать экспериментом, а функция не следует из формы сама собой.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно настольная рабочая станция с программой сворачивания по свободной энергииС: 1981 Алгоритм свёртывания РНК с минимальной свободной энергией Цукера и Штиглера

Катализ ферментами

Активный центр фермента, его субстрат и окружающий белок: там, где рвутся связи, применяют квантовую механику, а на остальных участках классическую.

Вопрос, на который отвечает: Как этот фермент ускоряет реакцию в миллиард раз?

Не учитывает: Дорогой квантовой обработке подвергается лишь малая часть белка, а где провести эту границу, выбирают при построении модели.

Работает на: около 10¹⁵ FLOPS приблизительно университетский кластер, запускающий совмещённые квантовые и классические расчётыС: 1976 Комбинированная квантовая и классическая модель ферментативной реакции Уоршела и Левитта

Крупнозернистые модели ДНК и РНК

Каждый нуклеотид — твёрдое тело с несколькими местами взаимодействия, что позволяет симулировать сворачивание, гибридизацию и наноструктуры.

Вопрос, на который отвечает: Как нити образуют пары, сворачиваются и собираются в заданные структуры?

Не учитывает: Атомные детали и ионы заменяются эффективными взаимодействиями.

Работает на: около 10¹⁴ FLOPS приблизительно Миллионы нуклеотидов на GPUС: 2011 oxDNA, a coarse-grained DNA model (2011) источник

Обученное предсказание структуры белков

Нейронная сеть, обученная на известных структурах и эволюционных данных, предсказывает свёрнутую форму белка по его последовательности.

Вопрос, на который отвечает: Какую трёхмерную форму принимает эта цепочка аминокислот?

Не учитывает: Она даёт статичную структуру, а не путь сворачивания или динамику.

Работает на: около 10¹⁸ FLOPS приблизительно Обучение в больших масштабах; минуты на одно предсказаниеС: 2018 Improved protein structure prediction using potentials from deep learning (2020, CASP13 entry 2018) источник

Генеративные ансамбли белков

Генеративная модель, обученная на структурах и симуляциях, выдаёт много конформаций белка, а не одну форму.

Вопрос, на который отвечает: Какие альтернативные формы может принять белок?

Не учитывает: Популяции состояний хороши ровно настолько, насколько хороши обучающие симуляции.

Работает на: около 10¹⁶ FLOPS приблизительно Обучение и дешёвая выборкаС: 2024 AlphaFold meets flow matching for generating protein ensembles (2024) источник

Молекулярная динамика на добровольных вычислениях

Тысячи независимых коротких траекторий одной молекулы запускают на добровольно предоставленных домашних компьютерах и объединяют, чтобы увидеть события сворачивания.

Вопрос, на который отвечает: Могут ли множество коротких расчётов вместе выявить медленный молекулярный процесс?

Не учитывает: Траектории короткие и независимые, поэтому статистику приходится сшивать.

Работает на: около 10¹⁷ FLOPS приблизительно Совокупность машин добровольцевС: 2000 Screen savers of the world unite! (2000), проект распределённого сворачивания источник

Стохастическая биохимия

Реакции внутри клетки запускаются по одной случайным образом, потому что молекул слишком мало, чтобы усреднять.

Вопрос, на который отвечает: Почему генетически одинаковые клетки ведут себя по-разному?

Не учитывает: Обычно предполагает, что внутри клетки всё хорошо перемешано, а это часто не так.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, запускающая стохастическую симуляцию реакцийС: 1977 Точный стохастический алгоритм симуляции Гиллеспи для химической кинетики

Генные регуляторные сети

Гены включают и выключают друг друга как сеть взаимодействий.

Вопрос, на который отвечает: Как клетка решает, какой клеткой ей стать?

Не учитывает: Большинство настоящих регуляторных сетей известны лишь частично, поэтому связи часто выводятся.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, моделирующая динамику генной сетиС: 1969 Случайные булевы сети генной регуляции Кауфмана

Метаболические сети

Каждая химическая реакция, которой клетка превращает пищу в энергию и детали, сбалансирована как сеть потоков.

Вопрос, на который отвечает: Какой ген отключить, чтобы этот микроб вырабатывал больше полезного соединения?

Не учитывает: Предполагает стационарное состояние и оптимальную цель, которой настоящая клетка может и не следовать.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, решающая модель баланса потоков в масштабе геномаС: 1986 первый анализ баланса потоков метаболической сети клетки

Модели целой клетки

Каждый ген и каждый класс молекул в одной бактерии прослеживаются через один полный цикл деления.

Вопрос, на который отвечает: Можем ли мы предсказать живую клетку по списку её частей?

Не учитывает: Только одна простая бактерия когда-либо была смоделирована так полно.

Работает на: около 10¹⁴ FLOPS приблизительно университетский кластер, считающий один цикл деления бактерииС: 2012 Модель целой клетки Mycoplasma genitalium, Karr и коллеги

Образование узоров

Химические вещества диффундируют и реагируют в растущей ткани; этот механизм Алан Тьюринг предложил для полос и пятен.

Вопрос, на который отвечает: Как реакционно-диффузионные механизмы объясняют узоры на шкурах животных и образование пальцев на конечности?

Не учитывает: Настоящие ткани используют механические силы и больше сигналов, чем модель из двух химических веществ.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, решающая уравнения реакции-диффузии на сеткеС: 1952 Расчёты реакции-диффузии Тьюринга для «The Chemical Basis of Morphogenesis»В дереве симуляций: Реакция-диффузия Тьюринга

Запустить интерактивную модель

Рост тканей и опухолей

Отдельные клетки делятся, двигаются, соперничают за кислород и умирают.

Вопрос, на который отвечает: Как растёт опухоль и как график лечения может её остановить?

Не учитывает: Скорость деления и гибели клеток внутри настоящей опухоли трудно измерить напрямую.

Работает на: около 10¹³ FLOPS приблизительно университетский кластер, отслеживающий тысячи отдельных делящихся клетокС: 1993 первые модели клеточных автоматов роста солидных опухолей

Модели отклика клеток на воздействие

Модель, обученная на данных об отдельных клетках, предсказывает, как изменится экспрессия генов клетки после лекарства или правки гена, с которыми её не измеряли.

Вопрос, на который отвечает: Что сделает клетка после вмешательства, которое ещё никто не пробовал?

Не учитывает: Корреляционная модель; плохо экстраполируется на типы клеток или лекарства, далёкие от обучающих данных.

Работает на: около 10¹⁶ FLOPS приблизительно Большие обучающие наборы данных по отдельным клеткамС: 2019 scGen predicts single-cell perturbation responses (2019) источник

Агентные модели эволюции опухолей

Отдельные раковые клетки на сетке делятся, мутируют и конкурируют в меняющейся микросреде из кислорода и кислоты.

Вопрос, на который отвечает: Как форма опухоли и агрессивные признаки возникают из давления отбора?

Не учитывает: Правила упрощены, а кровоснабжение и иммунные клетки часто отсутствуют.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно Миллионы клеток на одном узлеС: 2006 Tumor morphology and phenotypic evolution driven by selective pressure from the microenvironment (2006) источник

Метаболические модели микробных сообществ

Метаболические сети нескольких видов в масштабе генома соединены так, что отходы одного становятся пищей для другого.

Вопрос, на который отвечает: Как кишечные или почвенные микробы делят питательные вещества и приходят к устойчивому равновесию?

Не учитывает: Предполагает стационарное состояние и оптимальный рост, игнорируя регуляцию и пространство.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно Линейное программирование по многим видамС: 2007 Metabolic modeling of a mutualistic microbial community (2007) источник

Рост опухоли и ответ на лечение

Солидная опухоль рассматривается как масса, питаемая диффундирующим кислородом и питательными веществами, с растущим пролиферирующим краем и голодающим некротическим ядром, а затем её подвергают облучению или лекарствам.

Вопрос, на который отвечает: Как быстро растёт опухоль и насколько уменьшает её данная доза?

Не учитывает: Настоящие опухоли различаются у разных пациентов и внутри себя. Модель использует усреднённые параметры и упрощённую геометрию.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно трёхмерная модель реакции-диффузии с графиками лечения на недели смоделированного времени.С: 1972 Greenspan, модели роста солидной опухоли за счёт диффузии. источник

Эволюция микроокружения опухоли

Отдельные раковые клетки на сетке соперничают за кислород и место, а градиенты кислотности отбирают новые фенотипы, поэтому опухоль эволюционирует по мере роста.

Вопрос, на который отвечает: Подталкивает ли окружающая ткань опухоль к более инвазивным клеткам?

Не учитывает: Правила клеток упрощены, а параметры трудно измерить в живых опухолях.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно гибридные расчёты агентов и континуума на смоделированные месяцы на рабочей станции или небольшом кластере.С: 2006 Андерсон с коллегами: гибридная дискретно-непрерывная модель фенотипической эволюции под действием микроокружения. источник

Рост кровеносных сосудов, вызванный опухолью

Клетки эндотелия прорастают и движутся вверх по химическому градиенту, который выделяет опухоль, и образуют ветвящуюся сеть сосудов, питающую её.

Вопрос, на который отвечает: Как опухоль привлекает кровоснабжение и что будет, если сигнал заблокировать?

Не учитывает: Течение в сосудах, перестройка и настоящая химия сигналов сильно упрощены.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно двух- или трёхмерные прогоны ветвления на рабочей станции.С: 1998 Андерсон и Чаплейн: непрерывные и дискретные модели ангиогенеза, вызванного опухолью. источник

Динамика отклика на препараты и устойчивости при раке

Популяции нормальных, чувствительных и устойчивых раковых клеток меняются под лекарственной терапией, поэтому пациенту сначала становится лучше, а затем может наступить рецидив.

Вопрос, на который отвечает: Как долго лекарство будет сдерживать болезнь, пока не появится устойчивость?

Не учитывает: Моделируются только отсеки, которые можно измерить, а поведение стволовых клеток выводится.

Работает на: около 10⁸ FLOPS приблизительно обыкновенные дифференциальные уравнения, подогнанные под измерения крови пациентов.С: 2005 Michor и коллеги, динамика хронического миелоидного лейкоза. источник

Динамика образования клеток крови

Стволовые клетки, клетки-предшественники и зрелые клетки крови связаны обратной связью с задержками, и при сбое регуляции получаются устойчивые числа или колебания.

Вопрос, на который отвечает: Почему некоторые болезни крови идут циклами и что восстанавливает нормальное кроветворение?

Не учитывает: У настоящего костного мозга есть пространственная структура и много типов клеток, которые объединены.

Работает на: около 10⁶ FLOPS приблизительно дифференциальные уравнения с запаздыванием на ноутбуке.С: 1978 Mackey, единая гипотеза для апластической анемии и периодического кроветворения. источник

Рост бактериальных колоний и биоплёнок

Каждая бактериальная клетка моделируется как особь со своим размером, ростом и положением, питающаяся диффундирующим питательным веществом внутри колонии или биоплёнки.

Вопрос, на который отвечает: Как колонии принимают форму и как выживают клетки внутри?

Не учитывает: Поведение клеток упрощено, а химия настоящего матрикса биоплёнки не учитывается.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно индивидуально-ориентированный рост миллионов клеток на кластере.С: 1998 Kreft, Booth и Wimpenny, BacSim, симулятор индивидуально-ориентированного моделирования роста бактериальных колоний. источник

Сердце

Электрические волны по сердечной мышце и вызываемые ими сокращение и кровоток.

Вопрос, на который отвечает: Ухудшит ли это лекарство или это устройство нерегулярное сердцебиение?

Не учитывает: Различия между настоящими сердцами у разных людей всё ещё трудно уместить в одну модель.

Работает на: около 10¹⁶ FLOPS приблизительно университетский кластер, считающий один удар электромеханики всего сердцаС: 1960 Компьютерная модель потенциала действия одной клетки волокна Пуркинье, Noble. Модели целого сердца появились позже источникВ дереве симуляций: Модель клетки сердца

Кровоток

Кровь движется по артериям, венам и устройствам вроде стентов и клапанов.

Вопрос, на который отвечает: Где эта артерия, вероятно, ослабнет или засорится?

Не учитывает: Стенки сосудов часто считают жёсткими, из-за чего теряется настоящая упругость.

Работает на: около 10¹⁵ FLOPS приблизительно университетский кластер, запускающий симуляцию течения в артерии конкретного пациентаС: 1989 Конечно-элементная модель течения в сонной артерии, Perktold и коллеги

Дыхание и дыхательные пути

Воздух движется по ветвящимся дыхательным путям и несёт частицы.

Вопрос, на который отвечает: Куда попадают вдыхаемые лекарства или загрязнения?

Не учитывает: Большинство моделей использует одно идеализированное дерево дыхательных путей, а не дерево конкретного человека.

Работает на: около 10¹⁴ FLOPS приблизительно университетский кластер, моделирующий течение воздуха в ветвящемся дереве дыхательных путейС: 1993 первые модели гидродинамики течения воздуха в бронхиальном дереве

Биомеханика опорно-двигательного аппарата

Кости, суставы и мышцы как связанная механическая система: ходьба, подъём и падение.

Вопрос, на который отвечает: Какие мышцы принимают нагрузку и какую форму придать этому имплантату?

Не учитывает: Силы внутри настоящей конечности оцениваются косвенно, а не измеряются.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, решающая опорно-двигательную модель одного движенияС: 1990 Компьютерные модели опорно-двигательного движения Делпа с коллегами

Иммунный ответ

Иммунные клетки и патогены встречаются, размножаются и обмениваются сигналами внутри организма.

Вопрос, на который отвечает: Почему одни инфекции проходят, а другие становятся хроническими?

Не учитывает: Настоящая иммунная сигнализация намного сложнее, чем любая модель отслеживает полностью.

Работает на: около 10¹³ FLOPS приблизительно университетский кластер, запускающий агентную симуляцию иммунной системыС: 1992 Модель иммунного ответа на клеточном автомате Челады и Сейдена

Фармакокинетика

Лекарство всасывается, распределяется по отсекам тела, расщепляется и выводится.

Вопрос, на который отвечает: Какую дозу и как часто давать человеку такого возраста и веса?

Не учитывает: Модель, усреднённая по популяции, может не заметить, как конкретный пациент усваивает лекарство.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, решающая камерную модель лекарстваС: 1937 Двухкамерная модель распределения лекарств Теорелла

Клинические испытания in silico

Популяции виртуальных пациентов с реалистичной вариацией получают лечение до настоящего испытания или вместе с ним.

Вопрос, на который отвечает: Кому это лечение, вероятно, поможет, а кому может навредить?

Не учитывает: Регуляторы по-прежнему требуют и настоящих испытаний. Виртуальные пациенты не могут полностью их заменить.

Работает на: около 10¹⁴ FLOPS приблизительно университетский кластер, прогоняющий тысячи виртуальных пациентовС: 2011 к 2011 году: первые испытания in silico, поданные вместе с доказательствами для устройства

Цифровые двойники сердца

Модели сердца, подогнанные под снимки и сигналы одного пациента, чтобы предсказать, как это сердце ответит на терапию.

Вопрос, на который отвечает: Как сердце этого пациента ответит на конкретное лечение?

Не учитывает: Качество подгонки зависит от данных визуализации, а свойства тканей выводятся косвенно.

Работает на: около 10¹⁵ FLOPS приблизительно Персонализированные электромеханические расчёты плюс подгонкаС: 2020 The 'Digital Twin' to enable the vision of precision cardiology (2020) источник

Нейронные предсказательные модели сенсорных областей мозга

Нейронная сеть, обученная на записанных откликах, становится заменой области мозга, и исследователи проверяют in silico, какие стимулы сильнее всего возбуждают нейроны.

Вопрос, на который отвечает: Какой стимул сильнее всего возбуждает данный нейрон?

Не учитывает: Предсказания нужно проверять на настоящей ткани, и они охватывают только проверенных животных.

Работает на: около 10¹⁶ FLOPS приблизительно Обучение на записях, затем неограниченные виртуальные испытанияС: 2019 Inception loops discover what excites neurons most using deep predictive models (2019) источник

Модели полей при стимуляции мозга

Конечно-элементные модели головы показывают, как ток от электродов или катушек распространяется по коже, черепу и ткани мозга.

Вопрос, на который отвечает: Куда в мозге попадает электрическое поле стимулятора?

Не учитывает: Проводимость тканей неопределённа, а реакция нервов не моделируется.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно Конечно-элементные расчёты на отдельных сетках головС: 2009 Gyri-precise head model of transcranial direct current stimulation (2009) источник

Модели воздействия лекарств на виртуальную популяцию

Модели транспорта лекарств по всему телу прогоняют на синтетической популяции, различающейся по возрасту, генам и работе органов.

Вопрос, на который отвечает: Насколько будет различаться уровень лекарства у детей, пожилых и больных с поражением органов?

Не учитывает: Зависит от измеренных данных о ферментах и переносчиках.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно Тысячи виртуальных испытуемых на рабочей станцииС: 2009 The Simcyp population-based ADME simulator (2009) источник

Модели сообществ кишечного микробиома

Десятки видов бактерий в кишечнике взаимодействуют через конкуренцию и взаимное питание, а их численность отслеживается во времени при смене диеты или нарушении антибиотиками.

Вопрос, на который отвечает: Какие виды остаются стабильными в кишечнике и какое возмущение может опрокинуть сообщество?

Не учитывает: Силы взаимодействия выводятся из зашумлённых данных и могут не выполняться за пределами исследованных условий.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно подгонка обобщённых уравнений Лотки — Вольтерры и симуляция метаболического сообщества на рабочей станции.С: 2013 Штейн с коллегами, экологическое моделирование по временным рядам микробиоты кишечника. источник

Планирование операций по моделям конкретного пациента

По снимку строят персональную анатомическую модель, виртуально применяют вариант операции и считают поток или напряжение, чтобы сравнить исходы до операции.

Вопрос, на который отвечает: Какой вариант операции даёт этому пациенту лучший результат?

Не учитывает: Свойства тканей принимаются по средним, а заживление после операции не моделируется.

Работает на: около 10¹⁴ FLOPS приблизительно один расчёт потока или напряжений на каждый вариант плана, часы на кластере.С: 1999 Тейлор с коллегами, предиктивная медицина на вычислительных методах для принятия терапевтических решений. источник

Взаимодействие жидкости и стенок в сердечных клапанах

Гибкая створка клапана и обтекающая её кровь считаются вместе: поток, которым створка управляет, сам её открывает и захлопывает.

Вопрос, на который отвечает: Как открывается и закрывается клапан и как заменённый клапан меняет поток?

Не учитывает: Свойства материала створок и движение окружающей мышцы упрощены.

Работает на: около 10¹⁵ FLOPS приблизительно расчёты жидкости с движущейся границей на кластере.С: 1972 Peskin, картины течения вокруг сердечных клапанов, введение метода погружённой границы. источник

Адаптация кости и ремоделирование вокруг имплантатов

Конечно-элементные модели кости, где ткань добавляется там, где напряжение велико, и убирается там, где мало, на месяцы и годы.

Вопрос, на который отвечает: Как будет меняться кость вокруг имплантата со временем?

Не учитывает: Правило перестройки — феноменологический закон, и он различается у разных пациентов.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно итеративные конечно-элементные расчёты на рабочей станции.С: 1987 Huiskes и коллеги, адаптивная теория перестройки кости, применённая к проектированию протезов. источник

Модели опорно-двигательного аппарата для хирургии

Кости, суставы и мышечно-сухожильные приводы ноги или руки смоделированы так, что можно проверить влияние хирургического изменения, например пересадки сухожилия, на движение.

Вопрос, на который отвечает: Улучшит ли пересадка этого сухожилия походку пациента?

Не учитывает: Активация мышц оценивается, а не измеряется, а нервное управление не моделируется.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно обратная динамика и оптимизация мышц на ноутбуке.С: 1990 Делп с коллегами: интерактивная графическая модель нижней конечности для изучения ортопедической хирургии. источник

Расчёт дозы в лучевой терапии

Фотоны или протоны прослеживают сквозь снимок пациента методом Монте-Карло, чтобы вычислить дозу излучения, получаемую опухолью и здоровыми тканями.

Вопрос, на который отвечает: Даёт ли запланированный пучок дозу опухоли, щадя соседние органы?

Не учитывает: Снимок — мгновенный кадр, поэтому движение пациента и изменения анатомии в ходе лечения приближённые.

Работает на: около 10¹³ FLOPS приблизительно от миллионов до миллиардов историй на план на кластере или GPU.С: 1988 Mackie и коллеги, ядра осаждения энергии фотонов, полученные кодом Монте-Карло EGS. источник

Виртуальные анатомические фантомы для визуализации

Цифровые тела человека с подробными органами и движением сердца или дыхания служат объектом смоделированных сканирований, чтобы методы обработки изображений можно было проверять на заведомой истине.

Вопрос, на который отвечает: Сможет ли этот сканер с алгоритмом обнаружить заранее известную аномалию?

Не учитывает: Фантом — модель формы, подогнанная под нескольких испытуемых, и не охватывает весь диапазон анатомии.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно трассировка лучей или симуляция переноса на каждый снимок на рабочей станции.С: 2010 Segars и коллеги, 4D-фантом XCAT для исследований мультимодальной визуализации. источник

Симуляция изображений магнитно-резонансной томографии

Физику ядерных спинов в магнитном поле моделируют через последовательность импульсов, чтобы получать синтетические снимки виртуального тела.

Вопрос, на который отвечает: Какое изображение даст эта последовательность для этой ткани?

Не учитывает: Значения релаксации тканей средние, а движение и несовершенства оборудования моделируются лишь отчасти.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно Симуляция уравнений Блоха для целого объёма на видеокарте.С: 2005 Бенуа-Каттен с коллегами: интерактивный симулятор МРТ SIMRI. источник

Симуляция заживления переломов

Механическая деформация в щели заживающей сломанной кости решает, образуется ли ткань как хрящ, новая кость или рубец.

Вопрос, на который отвечает: Позволит ли эта фиксация перелома кости срастись?

Не учитывает: Правило дифференцировки тканей эмпирическое, а кровоснабжение упрощено.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно конечно-элементные расчёты на недели смоделированного времени на рабочей станции.С: 1999 Клаес и Хайгеле: локальные напряжение и деформация вдоль костных поверхностей предсказывают ход и тип заживления перелома. источник

Динамика вируса внутри хозяина

Свободный вирус, заражённые клетки и клетки-мишени в одном пациенте отслеживаются, и их изменение после начала лечения показывает, как быстро вирус производится и выводится.

Вопрос, на который отвечает: Как быстро вирус размножается внутри человека и что меняет лечение?

Не учитывает: Структура тканей и очаги инфекции, кроме крови, не представлены.

Работает на: около 10⁷ FLOPS приблизительно несколько связанных дифференциальных уравнений, подогнанных под временной ряд данных пациента.С: 1996 Perelson и коллеги, динамика ВИЧ-1 in vivo. источник

Резерв коронарного кровотока по снимкам

Кровоток через коронарные артерии считают по снимку сердца, чтобы оценить, ограничивает ли сужение поток настолько, что нужен стент.

Вопрос, на который отвечает: Достаточно ли это сужение, чтобы лишить сердечную мышцу крови?

Не учитывает: Граничные условия на мелких сосудах оценивают по пациенту, а не измеряют.

Работает на: около 10¹⁴ FLOPS приблизительно один расчёт потока для конкретного пациента на каждый снимок на кластере.С: 2013 Тейлор с коллегами, вычислительная гидродинамика на данных КТ сердца для неинвазивного определения фракционного резерва кровотока. источник

Механика улитки

Звуковые волны в жидкости внутреннего уха связаны с колеблющейся мембраной внутри улитки и порождают бегущую волну, которая сортирует высоты звука.

Вопрос, на который отвечает: Как ухо превращает звук в сигнал, закодированный местом?

Не учитывает: Активное усиление волосковыми клетками представлено приближённой обратной связью.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно конечно-разностные решения для жидкости в улитке на рабочей станции.С: 1981 Neely, конечно-разностное решение двумерной модели улитки. источник

Интегративная физиология всего организма

Артериальное давление, почки, водный баланс и гормоны связаны в одну модель кровообращения и его регуляции.

Вопрос, на который отвечает: Как организм регулирует кровяное давление и что происходит, когда отказывает один орган?

Не учитывает: Каждый орган — сосредоточенный отсек, а клеточных деталей нет.

Работает на: около 10⁶ FLOPS приблизительно сотни дифференциальных уравнений на ноутбуке.С: 1972 Guyton, Coleman и Granger, кровообращение: общая регуляция. источник

Биотеплоперенос и гипертермия

Теплопроводность в ткани, где кровоток уносит тепло. Нужна, чтобы предсказать температуру при лихорадке, тепловом стрессе или тепловом лечении рака.

Вопрос, на который отвечает: Насколько нагревается ткань и как глубоко проникает тепло?

Не учитывает: Перфузия крови рассматривается как однородный сток тепла.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно конечно-элементные тепловые расчёты на рабочей станции.С: 1948 Pennes, анализ температур тканей и артериальной крови в покоящемся предплечье человека. источник

Модели транспорта в нефроне почки

Вода, соль и мочевина движутся по петлям и канальцам почки; их решают как связанные потоки, чтобы показать, как моча становится концентрированной.

Вопрос, на который отвечает: Как противоточное устройство канальцев позволяет почке концентрировать мочу?

Не учитывает: Свойства канальцев и их трёхмерная раскладка измерены у немногих видов, поэтому параметры экстраполируют с животных.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно от минут до часов на рабочей станции.С: 1966 Анализ концентрирования в почечных противоточных системах Стивенсона. источник

Модели голосовых складок и голосообразования

Голосовые складки как массы на пружинах, приводимые воздухом из лёгких и связанные с формой горла и рта, чтобы получить звонкий звук.

Вопрос, на который отвечает: Какие физические настройки складок дают чистый, с придыханием или хриплый голос?

Не учитывает: Складки сведены к нескольким массам, поэтому слои ткани и полный трёхмерный поток воздуха не передаются.

Работает на: около 10⁸ FLOPS приблизительно от секунд до минут на предложение озвученного звука.С: 1972 Двухмассовая модель голосовых связок Ishizaka и Flanagan для синтеза звонких звуков. источник

Модели циркадных часов

Связанные осцилляторы, изображающие внутренние часы тела, реагируют на свет и время отдыха и предсказывают, как сдвигаются сон и бодрствование при смене графика или поездках.

Вопрос, на который отвечает: Сколько времени нужно биологическим часам, чтобы перестроиться после перелёта или смены?

Не учитывает: Несколько осцилляторов заменяют целую сеть нейронов, а люди сильно различаются по периоду внутренних часов и чувствительности к свету.

Работает на: около 10⁵ FLOPS приблизительно секунды на ноутбуке.С: 1982 Математическая модель циркадной системы человека с двумя взаимодействующими осцилляторами, Kronauer и коллеги. источник

Камерные эпидемические модели

Население разделено на восприимчивых, заражённых и выздоровевших, а между ними текут потоки с заданной скоростью.

Вопрос, на который отвечает: Насколько велика будет эта вспышка и когда она достигнет пика?

Не учитывает: Предполагает однородное перемешивание, когда каждый человек встречает каждого другого с одинаковой частотой; настоящие контакты так не устроены.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно ноутбук, решающий несколько связанных уравнений эпидемииС: 1927 Уравнения Кермака и Маккендрика для закрытой эпидемии

Запустить интерактивную модель

Агентные эпидемии

Синтетическое население целого города или страны, где у каждого человека есть семья, школа или место работы и контакты, по которым распространяется болезнь.

Вопрос, на который отвечает: Какие меры сильнее всего замедляют распространение при наименьших затратах?

Не учитывает: Требует подробных данных о домохозяйствах, школах и местах работы, которых во многих странах нет.

Работает на: около 10¹⁶ FLOPS приблизительно университетский кластер, моделирующий синтетическое население масштаба страныС: 2005 Агентные модели пандемии гриппа Longini, Ferguson и коллег

Запустить интерактивную модель

Эволюция патогенов

Мутации появляются и распространяются в вирусе или бактерии, пока они переходят от хозяина к хозяину.

Вопрос, на который отвечает: Как быстро может развиться устойчивость к этому лекарству?

Не учитывает: Настоящие мутации и ландшафты приспособленности намного сложнее нескольких локусов.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, моделирующая эволюцию лекарственной устойчивостиС: 1990 первые стохастические модели эволюции лекарственной устойчивости у ВИЧ

Моделирование бремени болезней и экономики здравоохранения

Болезнь и её лечение прослеживаются как вероятности заболевания, инвалидности, затрат и смерти. По ним сравнивают, какие меры в здравоохранении приносят больше всего пользы на каждый потраченный фунт.

Вопрос, на который отвечает: Какое лечение или программа даёт больше всего здоровых лет жизни за потраченные деньги?

Не учитывает: Присвоить году жизни или страдания числовое значение — это оценочное суждение, поданное как арифметика.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, запускающая когортную модель экономической эффективностиС: 1993 глобальное исследование бремени болезней в годах жизни с поправкой на инвалидность Всемирного банка

Геномная эпидемиология вспышек

Геномы патогенов, взятые во время вспышки, используют, чтобы построить родословное дерево заражений и вывести, кто вероятнее всего кого заразил и как быстро растёт вспышка.

Вопрос, на который отвечает: Как на самом деле распространяется эта вспышка, за пределами того, что видно по одному лишь отслеживанию контактов?

Не учитывает: В дерево попадают только секвенированные случаи, поэтому скудная или смещённая выборка может ввести в заблуждение.

Работает на: около 10¹³ FLOPS приблизительно университетский кластер, строящий деревья по тысячам геномовС: 2013 геномное отслеживание вспышки Эболы в Западной Африке в реальном времени

Оценка рисков воздействия окружающей среды и химических веществ

Как воздействие загрязнителя, заражённых продуктов или дозы радиации на население превращается в вероятность вреда. Расчёт идёт по всему диапазону неопределённости данных.

Вопрос, на который отвечает: Какое количество этого химического вещества безопасно для всего населения?

Не учитывает: Экстраполяция с высоких доз в опытах на животных на низкие дозы у людей — постоянный вопрос субъективной оценки.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, запускающая модель «доза — эффект» методом Монте-КарлоС: 1983 методология оценки химических рисков Национального исследовательского совета США

Эпидемические модели на сетях мобильности

Распространение болезни смоделировано по глобальной сети городов, связанных данными о поездках на работу и авиаперелётах.

Вопрос, на который отвечает: Как быстро вспышка дойдёт до других регионов и стран?

Не учитывает: Перемешивание внутри каждого города упрощено, а изменение поведения не моделируется.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно Стохастические прогоны по тысячам субпопуляцийС: 2009 Multiscale mobility networks and the spatial spreading of infectious diseases (2009) источник

Индивидуально-ориентированные модели малярии

Смоделированные люди, комары и паразиты проходят инфекцию внутри хозяина и передачу, чтобы проверить стратегии борьбы.

Вопрос, на который отвечает: Какое сочетание противомоскитных сеток, лекарств и вакцин сократило бы передачу малярии?

Не учитывает: Экология комаров и местные системы здравоохранения моделируются грубо.

Работает на: около 10¹³ FLOPS приблизительно Много стохастических прогонов смоделированной деревниС: 2008 Towards a comprehensive simulation model of malaria epidemiology and control (2008) источник

Центры сценарного моделирования

Несколько команд моделирования проводят расчёты с одними и теми же допущениями «что, если» о вакцинах или вариантах, а прогнозы объединяют в один ансамбль.

Вопрос, на который отвечает: Какой диапазон вариантов будущего следует из каждого допущения о политике или варианте?

Не учитывает: Сценарии условны, а не прогнозы того, что случится.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно Ансамбль эпидемических моделей из многих командС: 2020 Хаб сценарного моделирования COVID-19 в США, с декабря 2020 года источник

Цифровые модели отслеживания контактов

Модели передачи с шагом отслеживания через приложение оценивают, как быстро нужно отслеживать и изолировать, чтобы остановить распространение.

Вопрос, на который отвечает: Как быстро нужно отслеживать контакты, чтобы взять эпидемию под контроль?

Не учитывает: Охват и соблюдение предписаний принимаются как заданные величины.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно Запуски процессов ветвления или агентовС: 2020 Quantifying SARS-CoV-2 transmission suggests epidemic control with digital contact tracing (2020) источник

Распространение устойчивости к антимикробным препаратам

Восприимчивые и устойчивые бактерии конкурируют внутри пациентов и распространяются между ними при разных стратегиях применения антибиотиков, например при чередовании, смешивании или комбинированном лечении.

Вопрос, на который отвечает: Какая политика лечения замедляет рост устойчивых инфекций?

Не учитывает: Издержки устойчивости и скорости передачи измерены плохо, а результаты от них зависят.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно камерные и индивидуальные модели больниц на ноутбуке.С: 1997 Бонхёффер, Липсич и Левин: оценка протоколов лечения для предотвращения устойчивости к антибиотикам. источник

Модели передачи малярии и мер борьбы с ней

Укусы комаров, развитие паразита, иммунитет человека и меры вроде сеток или вакцин симулируются вместе в деревне или стране.

Вопрос, на который отвечает: Какое сочетание мер может сократить или искоренить малярию?

Не учитывает: Экология комаров и местное поведение людей плохо измерены.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно индивидуально-ориентированная симуляция страны на десятилетия на кластере.С: 2008 Смит с коллегами, к созданию всеобъемлющей имитационной модели эпидемиологии и контроля малярии. источник

Симуляция воздушно-капельной передачи в помещении

Дыхание, кашель и речь выбрасывают в комнату капли и аэрозоли, а гидродинамика отслеживает, куда они попадают и сколько вдыхает второй человек.

Вопрос, на который отвечает: Как далеко летит выдохнутый вирус и насколько маски или вентиляция снижают риск заражения?

Не учитывает: Инфицирующая доза и настоящие условия в помещении различаются шире, чем предполагает любая настройка симуляции.

Работает на: около 10¹⁴ FLOPS приблизительно моделирование крупных вихрей в комнате с отслеживанием частиц на кластере.С: 2020 Mittal, Ni и Seo, физика течений при COVID-19, обзор вычислительных исследований дыхательных потоков. источник

Моделирование политики борьбы с табаком

Начало и прекращение курения и смерти в стране прогнозируют при налогах, запретах и кампаниях и получают изменение распространённости и число спасённых жизней.

Вопрос, на который отвечает: Сколько жизней спасёт налог или запрет на курение?

Не учитывает: Эффекты политики берут из прошлых данных, и они могут не переноситься на новые условия.

Работает на: около 10⁶ FLOPS приблизительно модель прогноза численности населения на ноутбуке.С: 2000 Levy, Cummings и Hyland, симуляция влияния политики по начальному приобщению молодёжи на общее потребление сигарет. источник

Оптимизация распределения вакцин

Эпидемическую модель сочетают с оптимизатором, который выбирает, какие возрастные группы или группы риска получат ограниченную вакцину первыми.

Вопрос, на который отвечает: Кого вакцинировать первым, чтобы спасти больше всего жизней?

Не учитывает: Картины контактов и эффективность вакцины неопределённы, а лучшая группа зависит от цели.

Работает на: около 10⁸ FLOPS приблизительно оптимизация по многим эпидемическим прогонам на рабочей станции.С: 2009 Medlock и Galvani, оптимизация распределения вакцины от гриппа. источник

Виртуальные испытания визуализации

Смоделированных пациентов, сканеры и врачей, оценивающих снимки, используют, чтобы сравнивать технологии визуализации без привлечения настоящих людей.

Вопрос, на который отвечает: Находит ли новое устройство визуализации рак так же хорошо, как нынешнее?

Не учитывает: Виртуальные очаги поражения и виртуальные рентгенологи, читающие снимки, — модели, которые могут упускать настоящее клиническое разнообразие.

Работает на: около 10¹³ FLOPS приблизительно тысячи смоделированных изображений на кластере.С: 2018 Бадано с коллегами: виртуальное визуализационное испытание цифрового томосинтеза молочной железы против полнокадровой маммографии. источник

Эпидемии на сетях контактов

Болезнь распространяется между узлами сети, у которой распределение степеней может быть очень неравномерным, и результат зависит от хабов.

Вопрос, на который отвечает: При какой заразности эпидемия разгоняется в сети с узлами-хабами?

Не учитывает: Настоящие сети контактов меняются со временем и наблюдаются лишь частично.

Работает на: около 10⁷ FLOPS приблизительно Распространение Монте-Карло на сетях в миллион узлов на рабочей станции.С: 2001 Pastor-Satorras и Vespignani, распространение эпидемий в безмасштабных сетях. источник

Динамика популяций комаров

Яйца, личинки, куколки и взрослые особи комара-переносчика болезней развиваются в ёмкостях при местной температуре и осадках, и получается число укусов.

Вопрос, на который отвечает: Сколько будет комаров в следующем сезоне и что даст устранение мест размножения?

Не учитывает: Места размножения трудно сосчитать, и они меняются от улицы к улице.

Работает на: около 10⁷ FLOPS приблизительно симуляция таблиц смертности на ноутбуке.С: 1993 Фокс с коллегами: динамическая модель таблицы жизни для Aedes aegypti. источник

Микросимуляция скрининга рака

Жизненный путь отдельных людей с естественным течением рака симулируется со скринингом и без него, чтобы оценить число найденных случаев и предотвращённых смертей.

Вопрос, на который отвечает: Сколько смертей предотвращает программа скрининга и какой ценой в виде гипердиагностики?

Не учитывает: Ненаблюдаемое раннее течение рака приходится предполагать.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно миллионы смоделированных жизней на рабочей станции.С: 1985 Habbema и коллеги, программа симуляции MISCAN для оценки скрининга. источник

Агентные модели ожирения и питания

Агенты с весом, доходом и соседями едят и перемещаются, а разброс веса по населению смещается при изменении цен на еду или политики.

Вопрос, на который отвечает: Какие меры за десятилетия изменят вес населения?

Не учитывает: Поведение сведено к нескольким правилам, а долгосрочных свидетельств мало.

Работает на: около 10⁸ FLOPS приблизительно агентная симуляция населения на рабочей станции.С: 2007 Hammond и Epstein, поиск механизмов эпидемии ожирения, не связанных с ценами. источник

Симуляция политики распределения органов

Пациентов в списке ожидания трансплантации, приходящие донорские органы и правила распределения симулируют, чтобы сравнить время ожидания и выживаемость.

Вопрос, на который отвечает: Какое правило распределения даёт больше всего лет жизни и самое справедливое ожидание?

Не учитывает: Качество органов и решения пациентов и центров упрощены.

Работает на: около 10⁸ FLOPS приблизительно событийная симуляция лет очередей на ноутбуке.С: 2000 Динамическое распределение почек кандидатам из листа ожидания пересадки, Зениос, Чертов и Вейн. источник

Модели размещения станций скорой помощи и пожарных частей

Экстренные вызовы приходят случайно, подразделения высылают, а модель очередей даёт время реагирования для каждого места и схемы районов.

Вопрос, на который отвечает: Где разместить станции и бригады, чтобы сократить время отклика?

Не учитывает: Время в пути и настоящий разброс спроса принимаются как допущения.

Работает на: около 10⁷ FLOPS приблизительно теория очередей и Монте-Карло на ноутбуке.С: 1974 Larson, гиперкубовая модель очередей для размещения служб и перекройки районов городских экстренных служб. источник

Создание синтетических историй болезни

Искусственным людям дают болезни, лечение и встречи с врачами по опубликованным клиническим правилам, чтобы получить правдоподобные медицинские записи, в которых нет ни одного настоящего человека.

Вопрос, на который отвечает: Можно ли проверять программы и аналитику на реалистичных записях, не раскрывая ничьих данных?

Не учитывает: Записи несут только те закономерности, что вложены в генератор, поэтому редкие болезни и настоящие пути лечения представлены слабо.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно запуск на ноутбуке для миллиона пациентов.С: 2010 Основанный на данных подход Бучака с коллегами к созданию синтетических электронных медицинских записей. источник

Предсказательная токсикология

Структуру вещества-кандидата в лекарства сравнивают с базами известных токсичных молекул или прогоняют через модели, обученные на лабораторных данных и данных опытов на животных, ещё до того, как его синтезируют.

Вопрос, на который отвечает: Вероятно ли, что эта молекула повредит печень, сердце или гены, ещё до того, как мы её создадим?

Не учитывает: Предсказания надёжны ровно настолько, насколько надёжны прошлые токсичные молекулы, на которых обучалась модель, а биологические исключения продолжают появляться.

Работает на: около 10¹³ FLOPS приблизительно университетский кластер, запускающий обученную модель предсказания токсичностиС: 2000 первые модели «структура — активность», использованные для отсева лекарств по токсичности

Фармакодинамическое моделирование

Как концентрация лекарства в точке действия превращается в эффект для организма: от связывания с рецептором до измеренного симптома или биомаркера.

Вопрос, на который отвечает: Какой эффект на самом деле даст заданная доза и как надолго?

Не учитывает: Предполагает чёткую зависимость «концентрация — эффект», которую могут нарушить толерантность и развитие болезни.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, решающая несколько связанных уравнений эффектаС: 1968 первые модели занятости рецепторов, связывающие концентрацию лекарства с эффектом

Симуляция планирования клинических испытаний

Тысячи гипотетических испытаний прогоняют при предполагаемом разбросе пациентов и действия препарата, чтобы выбрать размер и длительность испытания и правила его досрочной остановки.

Вопрос, на который отвечает: Сколько пациентов на самом деле нужно для этого испытания и когда его можно безопасно остановить?

Не учитывает: Смоделированное испытание реалистично лишь настолько, насколько реалистичны допущения о реакции пациентов, которые в него вводят.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно небольшой кластер, запускающий тысячи смоделированных повторов испытанияС: 1994 первые симуляционные исследования для планирования адаптивных дизайнов клинических испытаний

Сетевые модели переориентации лекарств

Лекарства, гены, белки и болезни связаны в одну большую сеть, где ищут существующие лекарства, чьи известные связи наводят на неожиданное новое применение.

Вопрос, на который отвечает: Может ли лекарство, уже одобренное при одной болезни, лечить и другую?

Не учитывает: Связь в сети — это подсказка, а не доказательство; большинство предложенных новых применений лекарств при проверке всё равно не работают.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, ищущая в большой сети «лекарство — ген — болезнь»С: 2011 первые сетевые скрининги кандидатов на переориентацию лекарств

Моделирование лекарственных форм и доставки лекарств

Растворяющаяся таблетка, пластырь, высвобождающий лекарство, или наночастица, несущая его по телу: процесс прослеживается как диффузия и реакция в течение от минут до дней.

Вопрос, на который отвечает: Как быстро и куда на самом деле это лекарство доходит до цели после приёма внутрь или укола?

Не учитывает: Лабораторные установки для растворения и настоящее пищеварение не всегда согласуются.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, решающая уравнения диффузии и высвобожденияС: 1961 Математическая модель высвобождения лекарства из твёрдой матрицы Хигучи

Проектирование антигенов вакцин

Поверхность белка патогена моделируют с атомной детальностью, чтобы найти или сконструировать формы, которые иммунная система лучше всего распознает и запомнит.

Вопрос, на который отвечает: Какой фрагмент этого патогена лучше всего подходит как мишень для вакцины?

Не учитывает: Форма, которая на экране выглядит хорошей мишенью, всё равно должна работать в настоящей иммунной системе.

Работает на: около 10¹⁵ FLOPS приблизительно университетский кластер, запускающий атомные симуляции антигенов-кандидатовС: 2013 проектирование стабилизированного антигена респираторного вируса на основе структуры

Замкнутый контур управления диабетом in silico

Популяция виртуальных людей с диабетом 1 типа, с едой и динамикой глюкозы и инсулина; на ней проверяют алгоритмы управления подачей до испытаний на людях.

Вопрос, на который отвечает: Сохранит ли этот алгоритм управления безопасный уровень глюкозы у множества разных людей?

Не учитывает: Настоящее поведение, например стресс, болезнь и неисправности датчиков, учтено лишь частично.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно долгие симуляции виртуальных суток сотен субъектов на ноутбуке.С: 2009 Kovatchev и коллеги, доклинические испытания in silico замкнутого управления диабетом 1 типа. источник