Une interprétation artistique de la façon dont un nouveau système de modélisation informatique simule une cellule cancéreuse voyageant à travers le corps humain. Pour prendre en compte des millions d’interactions cellulaires, il crée uniquement des simulations détaillées des cellules situées à proximité immédiate de la cellule cancéreuse lors de sa circulation dans la circulation sanguine. Crédit : Université Duke
Le modèle informatique permet aux chercheurs de simuler des interactions à l’échelle cellulaire sur des distances sans précédent dans le système vasculaire humain.
Les ingénieurs biomédicaux de l’Université Duke ont considérablement amélioré les capacités d’un modèle informatique qui simule le mouvement de cellules cancéreuses individuelles sur de longues distances dans l’ensemble du corps humain.
Appelée « Adaptive Physics Refinement (APR) », l’approche capture les interactions cellulaires détaillées et leurs effets sur la trajectoire cellulaire, offrant des informations inestimables sur les déplacements des cellules cancéreuses métastatiques.
Comprendre le mouvement des cellules cancéreuses
« Les cellules cancéreuses de notre circulation sanguine sont influencées par le déplacement et le déplacement des globules rouges à proximité et par d’autres interactions cellulaires », a déclaré Aristote Martin, doctorant au laboratoire Amanda Randles de Duke Biomedical Engineering. « Mais il est impossible de simuler le mouvement de chaque globule rouge dans tous les vaisseaux sanguins du corps, nous avons donc dû trouver un moyen de contourner ces limitations informatiques. »
La recherche a été présentée le 15 novembre 2023 lors de la Conférence internationale sur le calcul, les réseaux, le stockage et l’analyse haute performance (SC23). Cette conférence est la première réunion internationale dans le domaine du calcul haute performance, parrainée par l’ACM et l’IEEE-CS.
« Il est impossible de simuler le mouvement de chaque globule rouge dans tous les vaisseaux sanguins du corps, nous avons donc dû trouver un moyen de contourner ces limitations informatiques. »
— Aristote Martin, doctorant BME
Décrypter la dynamique de la manière dont les cellules cancéreuses naviguent dans les vaisseaux sanguins du corps reste une question critique et complexe dans les études sur le cancer, cruciale pour la détection précoce et un éventuel traitement ciblé. L’étude de ces processus chez des patients vivants n’est cependant pas réalisable et nécessite plutôt des modèles informatiques avancés pour simuler la dynamique des cellules cancéreuses.
Avancées dans les études informatiques sur le cancer
Amanda Randles, professeure agrégée Alfred Winborne et Victoria Stover Mordecai de sciences biomédicales à Duke, crée et fait progresser les méthodes informatiques qui explorent ces processus fondamentaux depuis plus d’une décennie. L’une de ses contributions notables est HARVEY, un progiciel de simulation hémodynamique hautement évolutif conçu pour fonctionner sur les superordinateurs les plus avancés au monde.
Mais même les supercalculateurs ont leurs limites.
Pour calculer la trajectoire d’une seule cellule cancéreuse, les modèles doivent capturer ses interactions microscopiques avec les globules rouges environnants. Le corps humain contient cependant environ 25 000 milliards de globules rouges et cinq litres de sang. En utilisant les plus grands superordinateurs actuels, les modèles de pointe ne peuvent recréer qu’une région contenant 1% de ce volume à résolution cellulaire – un domaine limité qui comprend encore plusieurs centaines de millions de globules rouges.
Pour contourner ce problème, une grande équipe composée de collaborateurs du Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) et du Oak Ridge National Laboratory (ORNL) dirigée par Sayan Roychowdhury, ancien doctorant du laboratoire Randles, a adopté une nouvelle approche. En élargissant l’algorithme existant du laboratoire pour inclure les interactions avec des millions de globules rouges voisins, l’APR crée une fenêtre haute résolution qui suit la cellule d’intérêt à mesure qu’elle se déplace dans le système vasculaire.
« Nous voulons permettre aux chercheurs n’ayant pas accès aux plus grands superordinateurs du monde d’utiliser des approches informatiques pour étudier la dynamique du cancer. »
— Amanda Randles Alfred Winborne et Victoria Stover Mordecai Professeur agrégé de sciences biomédicales
Approche innovative
Une partie de l’astuce pour faire fonctionner cette approche consiste à coupler la fenêtre mobile à une simulation de l’ensemble du domaine vasculaire, modélisant le sang comme un fluide en vrac. Cette approche est analogue à la simulation du comportement d’un bateau jouet flottant sur un cours d’eau. L’approche la plus simple consisterait à modéliser l’ensemble du cours d’eau avec la plus haute résolution, du début à la fin. Cependant, dans un tel scénario, la grande majorité des ressources informatiques captureraient précisément les phénomènes physiques qui se produisent loin du bateau, ce qui serait au mieux peu pratique.
Au lieu de cela, il est bien plus efficace de modéliser la région proche du bateau avec la plus grande précision possible tout en modélisant le reste du cours d’eau avec une résolution plus modeste. Lorsque le bateau s’approche d’éléments complexes tels que des rochers, des tourbillons et des rapides, le modèle les capture précisément une fois qu’ils sont suffisamment proches pour avoir un impact mesurable sur la trajectoire du bateau. Le résultat est une simulation précise et beaucoup plus efficace, permettant à la simulation d’explorer des tronçons de rivière beaucoup plus longs.
« Notre objectif était de maximiser la taille de la fenêtre pour voir combien de cellules nous pouvions capturer à l’aide d’un superordinateur de pointe. Nous nous sommes ensuite concentrés sur la réduction du coût de calcul et sur le transfert efficace de la méthode vers le cloud.
— Samreen Mahmud, doctorante BME
« Le plus grand nombre de cellules que nous ayons jamais simulées en même temps est de 580 millions », a déclaré Samreen Mahmud, doctorante au Randles Lab. « Notre objectif était de maximiser la taille de la fenêtre pour voir combien de cellules nous pouvions capturer à l’aide d’un superordinateur de pointe. Nous nous sommes ensuite concentrés sur la réduction du coût de calcul et sur le transfert efficace de la méthode vers le cloud.
L’efficacité de l’algorithme dans la réalisation de simulations à grande échelle a été démontrée dans l’étude en simulant le transit d’une cellule cancéreuse sur un centimètre en utilisant un seul nœud sur les services Web d’Amazon (AWS) pendant 500 heures. En utilisant le raffinement de la physique adaptative, la demande en mémoire de calcul a été considérablement réduite, passant de pétaoctets à des gigaoctets plus gérables.
Plans futurs
Les résultats, selon les chercheurs, pourraient changer la donne pour d’autres laboratoires étudiant le cancer ou développant des dispositifs biomédicaux. Cela pourrait, par exemple, aider les chercheurs à comprendre l’aspect mécanique et physique des métastases du cancer en isolant des facteurs qu’il serait difficile, voire impossible, de réaliser dans un cadre expérimental. Cela représente également une avancée significative dans les capacités de calcul haute performance, facilitant l’application pratique de la modélisation de grandes quantités de globules rouges avec une capacité limitée.
À l’avenir, l’équipe prévoit de continuer à ajouter des fonctionnalités à son logiciel de modélisation, telles que l’adhésion entre les cellules et les changements de comportement cellulaire à proximité des parois des vaisseaux sanguins. Ils souhaitent également étudier comment les groupes de cellules cancéreuses se déplacent dans le système vasculaire, car des études cliniques ont montré que voyager en groupe augmente le potentiel des cellules métastatiques à former de nouvelles tumeurs.
« Nous espérons que des méthodes comme l’APR contribueront à démocratiser la modélisation informatique à l’échelle cellulaire en uniformisant les règles du jeu », a déclaré Randles. « Nous voulons permettre aux chercheurs sans accès aux plus grands superordinateurs du monde d’utiliser des approches informatiques pour étudier la dynamique du cancer. »
Ce travail a été soutenu par le ministère de l’Énergie (DE-AC52-07NA27344), le Instituts nationaux de la santé (U01-CA253511) et la National Science Foundation (1943036).
