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腾讯登录NVIDIA向两家癌症研究机构颁发40万美元奖金，推动计算治疗项目
| 导读 | NVIDIA（中文名称英伟达），创立于1993年1月，是一家计算机图形芯片制造商，超过半数以上的电脑独立显卡采用NVIDIA芯片。现在，NVIDIA公司是一家人工智能计算公司，早已经将业务深入到超级计算芯片、人工智能、深度学习和自动驾驶领域。 |
NVIDIA（中文名称英伟达），创立于1993年1月，是一家计算机图形芯片制造商，超过半数以上的电脑独立显卡采用NVIDIA芯片。现在，NVIDIA公司是一家人工智能计算公司，早已经将业务深入到超级计算芯片、人工智能、深度学习和自动驾驶领域。
近日，NVIDIA“计算治疗”项目小组向两家癌症研究机构颁发40万美元奖金，与癌症来一场近身肉搏——这是对两支正在癌症科研第一线的先锋研究团队最恰当的描述。一群NVIDIA员工在国家癌症研究院研究人员的支持下，从全世界20份提案中选出了这两支获奖团体。
其中一个是由Seungchan Kim领导的，位于亚利桑那州菲尼克斯的转译基因组学研究院团队。他们的目标是了解为什么有些癌症细胞对治疗有反应，有些却没有。他们的研究结果将推动癌症差异化治疗的发展。
另一个团队由北德克萨斯大学Andrés Cisneros领导，他们正在寻找相关变异体，这些变异体能够引发修复DNA损伤蛋白中的异常变化。这些变异体很可能是诊断癌症的关键因素。这两个团队通过使用加速计算，从人类生物学最基础的层面研究抗击癌症的方法。
以上两个团队，每一个团队都会收到NVIDIA基金会20万美元的奖金，来进一步研究如何创造更新和更有针对性的治疗方法。NVIDIA基金会是由NVIDIA员工主导的慈善组织，这两批奖金是该基金会提出的“计算治疗”计划的一部分。该计划是为了支持使用并行计算在癌症诊断和治疗方面取得突破性进展的项目。
Kim和他团队的研究可以带来癌症的精准治疗，比如针对病人肿瘤的某些细胞进行治疗。
为此，他们创造了一个GPU加速的数据分析工具，让他们可以详细地测试出癌细胞的DNA如何控制蛋白生成，同时测试这些蛋白相互之间，以及与其他分子之间如何发生作用。通过使用这项工具，研究人员可以找到同一个肿瘤中不同细胞群之间的差异。
这项研究，意味着未来可以为癌症患者带来个性化的治疗，通过使用不同的药物治疗肿瘤的不同部分。
Kim说：“可能有细胞的亚群只对成分A有反应，另一个亚群只对成分B有反应。”
这个工具称为EDDY-GPU（EDDY是差异依赖性评估的缩写）可以让研究人员从大量的肿瘤细胞中快速分析数据。相反，早期基于CPU版本的EDDY分析，花了两个月都未能完成对4754个样本的分析。
Kim说：“如果你有个癌症病人命悬一线，针对诊疗结果，你肯定是片刻都不愿意等待的。”
他想用“计算治疗”这个项目的资金改良其算法，从而获得更快的分析速度。
Kim和他的团队还计划与旧金山的加州大学做一个试验。他们从两个脑癌病人身上取下组织样本，并对患者的肿瘤进行详细的分析，提出建议疗法，并通过病人导出的模型进一步调查这些疗法。
抗击癌症，修复“修复蛋白”
DNA经常被紫外线、香烟中的致癌物和其他物质破坏。幸运的是，人体制造的DNA修复蛋白通常能解决DNA受损的问题。
但是有时DNA修复蛋白自身会分裂或是变异。北德克萨斯大学的Andres Cisneros和他的团队集合了美国国立卫生研究院的大量数据，来寻找与癌症有关的DNA修复蛋白变异。
找到这些变异后，研究人员通过GPU加速的电脑模拟去找出这些变异如何改变DNA修复蛋白和其功能。
Cisneros说“如果我们知道有变异影响这些蛋白，且与癌症有关，研究人员可以用这些信息修复这些蛋白，或是使用药物或是其他疗法治病。”
Cisneros更大的目标是找到更多能表明特定类型的癌症高危迹象的生物标记。该团队已经找到与几种癌症有关的变异，包括非裔美国人的前列腺癌的生物标记。
科学家正在用基因数据确认某些癌症的风险及其疗法。比如，外科医生可以检测出乳腺癌高风险变异，同时对雌激素和黄体酮受体的检测可以帮助医生确定哪种疗法更有效。
通过找到更多生物标记，Cisneros可以为更多类型的癌症提供新的诊断工具。除此之外，他的DNA修复蛋白变异分析可以帮助科学家研发出更个性化的基因抗癌疗法。
首先是提升科学家们理解DNA和RNA中基因签名的理解，以帮助其预测哪种疗法会对患者起作用；
其次是加速蛋白质交互作用的模拟过程（其在早期癌症的形成中扮演了一个重要的角色）；
最后，它将梳理数以百万计的癌症患者资料，以构建出一个综合性的监测癌症疾病转移和复发的数据库。而为了保障患者的隐私，这一过程将在半监督下进行。
近日，NVIDIA“计算治疗”项目小组向两家癌症研究机构颁发40万美元奖金，与癌症来一场近身肉搏——这是对两支正在癌症科研第一线的先锋研究团队最恰当的描述。一群NVIDIA员工在国家癌症研究院研究人员的支持下，从全世界20份提案中选出了这两支获奖团体。
其中一个是由Seungchan Kim领导的，位于亚利桑那州菲尼克斯的转译基因组学研究院团队。他们的目标是了解为什么有些癌症细胞对治疗有反应，有些却没有。他们的研究结果将推动癌症差异化治疗的发展。
另一个团队由北德克萨斯大学Andrés Cisneros领导，他们正在寻找相关变异体，这些变异体能够引发修复DNA损伤蛋白中的异常变化。这些变异体很可能是诊断癌症的关键因素。这两个团队通过使用加速计算，从人类生物学最基础的层面研究抗击癌症的方法。
以上两个团队，每一个团队都会收到NVIDIA基金会20万美元的奖金，来进一步研究如何创造更新和更有针对性的治疗方法。NVIDIA基金会是由NVIDIA员工主导的慈善组织，这两批奖金是该基金会提出的“计算治疗”计划的一部分。该计划是为了支持使用并行计算在癌症诊断和治疗方面取得突破性进展的项目。
抗击癌症，将细胞各个击破
转译基因组学研究院研究人员讨论数据分析工具——EDDY
Kim和他团队的研究可以带来癌症的精准治疗，比如针对病人肿瘤的某些细胞进行治疗。
为此，他们创造了一个GPU加速的数据分析工具，让他们可以详细地测试出癌细胞的DNA如何控制蛋白生成，同时测试这些蛋白相互之间，以及与其他分子之间如何发生作用。通过使用这项工具，研究人员可以找到同一个肿瘤中不同细胞群之间的差异。
这项研究，意味着未来可以为癌症患者带来个性化的治疗，通过使用不同的药物治疗肿瘤的不同部分。
Kim说：“可能有细胞的亚群只对成分A有反应，另一个亚群只对成分B有反应。”
这个工具称为EDDY-GPU（EDDY是差异依赖性评估的缩写）可以让研究人员从大量的肿瘤细胞中快速分析数据。相反，早期基于CPU版本的EDDY分析，花了两个月都未能完成对4754个样本的分析。
Kim说：“如果你有个癌症病人命悬一线，针对诊疗结果，你肯定是片刻都不愿意等待的。”
他想用“计算治疗”这个项目的资金改良其算法，从而获得更快的分析速度。
Kim和他的团队还计划与旧金山的加州大学做一个试验。他们从两个脑癌病人身上取下组织样本，并对患者的肿瘤进行详细的分析，提出建议疗法，并通过病人导出的模型进一步调查这些疗法。
抗击癌症，修复“修复蛋白”
DNA经常被紫外线、香烟中的致癌物和其他物质破坏。幸运的是，人体制造的DNA修复蛋白通常能解决DNA受损的问题。
但是有时DNA修复蛋白自身会分裂或是变异。北德克萨斯大学的Andres Cisneros和他的团队集合了美国国立卫生研究院的大量数据，来寻找与癌症有关的DNA修复蛋白变异。
找到这些变异后，研究人员通过GPU加速的电脑模拟去找出这些变异如何改变DNA修复蛋白和其功能。
Cisneros说“如果我们知道有变异影响这些蛋白，且与癌症有关，研究人员可以用这些信息修复这些蛋白，或是使用药物或是其他疗法治病。”
Cisneros更大的目标是找到更多能表明特定类型的癌症高危迹象的生物标记。该团队已经找到与几种癌症有关的变异，包括非裔美国人的前列腺癌的生物标记。
科学家正在用基因数据确认某些癌症的风险及其疗法。比如，外科医生可以检测出乳腺癌高风险变异，同时对雌激素和黄体酮受体的检测可以帮助医生确定哪种疗法更有效。
通过找到更多生物标记，Cisneros可以为更多类型的癌症提供新的诊断工具。除此之外，他的DNA修复蛋白变异分析可以帮助科学家研发出更个性化的基因抗癌疗法。
NVIDIA一直致力于癌症研究
“计算治疗”项目可以说是NVIDIA为了并行计算在癌症方面的研究所做的一项工作之一，其实NVIDIA一直在关注癌症的治疗。在上个月，NVIDIA才与美国国家癌症研究所和能源部达成了新的合作，旨在开发出一套加速癌症研究的人工智能框架。这个新框架被叫做“癌症分布式学习环境”，简称CANDLE。NVIDIA表示，它将尝试达成奥巴马于今年早些时候宣布的“癌症登月”（Cancer Moonshot）计划的目标，即在5年的时间内完成需要耗时10年的癌症研究。
NVIDIA表示，其工程师和计算机科学家将与癌症研究人员合作，开发和改进该人工智能框架。CANDLE将着重于三大癌症研究项目：首先是提升科学家们理解DNA和RNA中基因签名的理解，以帮助其预测哪种疗法会对患者起作用；
其次是加速蛋白质交互作用的模拟过程（其在早期癌症的形成中扮演了一个重要的角色）；
最后，它将梳理数以百万计的癌症患者资料，以构建出一个综合性的监测癌症疾病转移和复发的数据库。而为了保障患者的隐私，这一过程将在半监督下进行。
NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“GPU深度学习给我们提供了一款应对重大挑战的全新工具，到目前为止，即使最强大的超级计算机，在这方面也过于复杂。通过与美国癌症研究所和能源部的合作，我们打造出了这款专门用于癌症研究的人工智能超级计算平台。”
（转化医学网360zhyx.com）
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