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半導體與HPC如何幫助COVID-19疫苗快速研發
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達數十萬人感染新冠肺炎病毒(COVID-19)的焦慮下,大家都期盼疫苗生產可以再快一點,特效藥能早日問世,來遠離活在恐懼,回復正常生活。當大家都在問輪到我打疫苗了嗎,是不是也注意到,這次新冠病毒疫苗,從研發、生產到批可使用的速度,其實已經創下歷史紀錄。


常態而言,疫苗開發到獲的使用許可,經常需耗費十年以上時間,即使在這之前,創下疫苗最短開發時間的伊波拉病毒疫苗,也耗費了五年。但是這次新冠病毒疫苗已是歷史創舉,在2020年1月公布基因序列後,才短短3個月,就已經有百餘個研發項目逼近臨床階段。


接著到了8月,若依世衛組織公布數據顯示,當時已有26項進入臨床階段,其中甚至有6項已處於三期臨床試驗階段,而到了2020年12月,美國FDA核可BioNTech疫苗,隔了一週又立即核可Moderna疫苗,耗費不到一年時間。這新冠病毒疫苗看似一夜之間成功故事,其背後是來自先進半導體技術的貢獻。


HPC和AI扮演突圍尖兵

隨著全球肺炎確診病例快速攀升,各國政府開始了解到,單仰賴傳統傳染病防治作法,已無力應付這波傳染速度極高的新冠病毒,唯有透過疫苗及解藥才有機會有效抑止,但如何在短時間內研發疫苗及解藥? 受惠於半導體技術創新,推展了超級電腦運算能力(High Performance Computing,HPC)及人工智慧(AI)的快速發展。


HPC是指每秒浮點運算次數超過一兆次(teraFLOPS)運算能力,現階段領先的超級電腦已突破千兆元組(petaFLOPS),並持續朝達百萬兆元組(exaFLOPS)邁進。超級電腦自開發以來,就是為了用來挑戰龐大及複雜的資料處理運算。HPC有效協助疫苗開發過程,讓研究人員能在短時間內瞭解病毒加以因應。


美國政府隨即在2020年3月成立「2019冠狀病毒高性能電腦聯盟」(COVID-19 High Performance Computing (HPC) Consortium),聯手IBM及其他科技產業、學術界、其他私營部門研究人員,期待透過超級電腦運算能力加快相關研究,瞭解病毒、研發治療與發展疫苗。


HPC Consortium並開放使用權限,讓符合標準的全球研究單位能申請善用,截至目前(2021/6),單美國本地,已有超過100項計畫正在執行中,該等計畫除利用HPC 來模擬病毒毒性的蛋白質分子行為、瞭解病毒的基因跟變異性,還有測試可用藥物及疫苗的功效,更可用來預測各種抑止病毒傳撥的控制措施及法規命令效果。


另一項獲歐盟300萬歐元資助,以義大利為首的Exscalate4CoV (E4C) 聯盟計畫,該聯盟由 Dompe製藥領頭,聚集了7個歐洲國家的18個機構和研究中心,目標是利用HPC及結構化的藥物設計系統,分析現有藥物中是否存在可對抗病毒的成分,也就是利用現有治療方式來治療新疾病,用於立即治療已感染者,確定其能夠抑制新冠病毒發病機制的分子。


具體而言,該計畫核心是透過一個超級運算平台EXaSCale (EXaSCale smArt pLatform Against paThogEns),使用全球共5000 億個分子的「化學庫」進行病原體研究評估,也就是評估可作為藥物的潛在有效分子。透過HPC運算能力,評估速度達到每秒三百萬個分子,快速測試各種藥物分子與新冠病毒間的相互作用。



圖一 : 義大利的Marconi超級電腦,是全球最快的HPC系統之一。(source: ec.europa.eu)
圖一 : 義大利的Marconi超級電腦,是全球最快的HPC系統之一。(source: ec.europa.eu)

數天內完成化合物模擬 解析病毒結構

病毒感染細胞方式,是使用它的刺突(spike),也就是病毒表面的棒狀突起來感染細胞。傳統做法是研究員在實驗室培養病毒,然後導入各種新化合物,觀察哪種化合物可以結合刺突,使其失效,後來雖然電腦模擬取代了傳統做法,但一般電腦的運算能力,要耗費較長時間,才可處理上百萬,甚至上億筆資料量。


HPC的高運算能力,讓研究人員只需在幾天內,便可完成模擬上千種化合物,辨識出可能抑制新冠病毒的結合特性分子。也因此HPC在研究工作中,扮演了關鍵輔助角色,憑藉其高運算能力,在進行藥物或疫苗設計,以及模擬跟探索病毒結構,或者預測疫情擴散上,都加快了相關工作的完成速度。


IBM研究員Dr. Jason Crain比喻:「假設全球共80億人在同時間每秒進行一百萬筆運算,那就像達到每秒8千兆浮點運算數(petaFLOPS),而美國HPC 聯盟的運算能力是它的50倍」。


究竟HPC運算速度有多快,以全球排名第二快的IBM Summit為例,研究人員能夠在幾天內模擬8000種化合物,識別出77種有可能抑制COVID-19結合特性的小分子,未來目標是將速度再提高100倍。歐盟資助E4C計畫中兩台義大利超級電腦,分別來自Cineca的Marconi-100和ENI的HPC5,可在60小時內,分析超過710億個藥物分子,換算起來是每秒可進行500萬次的模擬。


自疫情爆發以來,目前已出現3種變種病毒,如何更快速的掌握病毒基因體序列變化就更重要,以美國疾病管制暨預防中心使用的 SARS-CoV-2 定序平台「HiFiViral for SARS-CoV-2」,在30小時可以完成900個樣本的 SARS-CoV-2 全基因體定序,準確度高達 >99.9%。


此外,從傳染病學上已知高齡及慢性疾病是讓Covid-19患者容易死亡的因子,但仍無法解釋為何有人是無症狀或輕症,而遺傳基因分析,或可用來解釋病毒在不同人體上產生的反應。



圖二 : HPC的高運算能力,讓研究人員只需在幾天內,便可完成模擬上千種化合物。(source: healthcare-in-europe)
圖二 : HPC的高運算能力,讓研究人員只需在幾天內,便可完成模擬上千種化合物。(source: healthcare-in-europe)

不只對抗病毒 癌症治療也仰賴HPC

HPC用於基因定序也是精準醫療的概念,目前亦為全球醫療發展的新趨勢。精準醫療的重點在於,根據每個人天生的基因或後天生活型態差異,而給予訂製化的醫療,也就是更精準地對症下藥,有別於傳統標準療程,當前抗癌藥物中的標靶治療即是一例,透過基因檢測找出突變基因,針對該突變基因給予適合的治療。


但每個人天生基因不同,加上生活環境與習慣都不相同,要做到訂製化的精準醫療,是複雜的系統工程,而HPC推進了這個發展。


以今年4月台大醫院參與全球 AI for Health計畫,運用Azure 高效能運算(HPC),對英國生物樣本庫(UK Biobank)提供的50萬筆人體基因,進行基因資料補差與分析,若運用現有傳統伺服器,須超過兩年以上的計算時間,但Azure HPC讓分析時間大幅縮短至4周內完成。


但每個國家遺傳基因其生活型態都有其獨特性,因此中研院也在2012年正式啟動臺灣人體生物資料庫計畫,目前收進超過14萬參與者資料,奠基在HPC 高速運算力處理巨量資料下,未來可揭開更多遺傳性疾病謎團,或者進行生育前的遺傳評估。


不僅如此,HPC快速發展也讓AI發展大躍進,強化了AI模型的運算能力,除用來預測病毒的社區傳播,也可善用在改善患者的護理規劃。透過機器學習工具,藉由分析患者病史,預測可能對該病患帶來反效果的護理,有助於護理人員採取正確的藥物治療和護理作業。



圖三 : 科技部的台灣杉超級電腦,也與Illumina攜手,提供新型冠狀病毒(SARS-CoV-2)病毒基因定序分析服務。(source: 科技部)
圖三 : 科技部的台灣杉超級電腦,也與Illumina攜手,提供新型冠狀病毒(SARS-CoV-2)病毒基因定序分析服務。(source: 科技部)

結語

HPC應用範圍非常廣泛,不只貢獻於醫藥領域的突破,也與日常生活息息相關,以自駕車為例,先進駕駛輔助系統(ADAS)中許多感測器,如光達(LiDAR)、雷達、攝影鏡頭等,用來蒐集即時的車內外周遭環境數據,而自駕系統要能迅速進行即時資料判讀,以完成判斷及操作指令,只有達到HPC等級自駕車AI晶片,才得以滿足ADAS更複雜且即時的操作及辨識需求,未來自駕車本身就是一台超級電腦。


奠基在先進半導體技術的貢獻,HPC已發展成為不可或缺的工具,可以預見人類將會越來越倚重HPC,協助解決遭遇到的各種問題。


**刊頭圖(source: pexels-cottonbro)


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