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1 予測する生命科学 医療および創薬基盤 京 を用いた計算生命科学 Computational Life Science using HPC HPC: High Performance Computing = Science using Supercomputer 0. Introduction to Supercomputing 1. 計算科学 :Capacity Biosupercomputing 2. 生命科学 :Connection of Biological Layers Hardware Simulation and Data Analysis 横浜市立大学 理研 HPCI 木寺詔紀

2 LINPACK 0. Introduction to Supercomputing Moore s Law: 発展の推進力 ( 自己目的化?) 2 x/2 2 x/1.13 Sum 京 #1 #500 CPU SuperComputer Count_and_Moore%27s_Law_-_2011.svg

3 HPC in Japan 10 PFlops K-computer HPCI ~3 PFlops

4 HPCI 戦略 5 分野 予測する生命科学 医療および創薬基盤 予測医療と革新的創薬 血栓成長による血管閉 1 塞シミュレーション 薬候補のタンパク質への結合シミュレーション 新物質 エネルギー創成 世界に先駆けた次世代デバイスを提唱 物質と宇宙の起源と構造 大質量星の超新星爆発の解明 原子レベルで精密計算 省エネ 高速動作 超新星爆発の 3 次元シミュレーション 2 超高性能 超低消費電力 次世代ナノスケールデバイス 5 爆発時の密度分布 HPC 防災 減災に資する地球変動予測 集中豪雨や地震の予測 集中豪雨の再現実験 新潟県中越地震による強い揺れの広がり 4 オリジナル形状 次世代ものづくり 設計プロセスの革新 最適化形状 車体後部周りの超精緻解析による最適形状の究明 低空気抵抗 低揺動車の開発 並進対称均質 Scalable Capability Computing

5 Parallel Computing Data Communication Strong Scaling Capability Computing 大 HPC Weak Scaling Capacity Computing 小 巨大 高精細並進対称 均質系

6 Capability Computing: Weak Scaling ( 分野 3) Madden Julian Oscillation prediction skill of a new-generation global model demonstrated using a supercomputer Tomoki Miyakawa, et al., Nature Communications 5, 3769 (2014) 並進対称均質 Scalable

7 ab initio simulation 確定した間違いのない計算を与えられた量だけ計算すれば 予定された結果が得られる : 一度の計算 ( 一通りの境界条件 ) で問題の本質を明らかにすることができる 全計算機資源の集中 = Capability Computing Batch 処理 = 最大効率で計算資源を活用する

8 Moore s Law はすでに限界? 並列技術 (SIMD,, Accelerator) がそれをカバーしてきた 下方展開は Cluster が支えてきた そして Accelerator の時代となろうとしている CPU: 汎用 GPU: 専用 SIMD massively parallel processor Coding の困難さ 下方展開の困難さ Cluster Superocmputer が専用と汎用に分岐していく? symmetric multiprocessor 京 は最後の最大の汎用の supercomputer? Single Processor Constellation

9 1. 計算科学 :Capacity Biosupercomputing HPCI 戦略プログラム戦略分野 1 Body/Organ Molecular Bioinformatics

10 意味のある weak scaling は困難 新物質 エネルギー創成 世界に先駆けた次世代デバイスを提唱 物質と宇宙の起源と構造 大質量星の超新星爆発の解明 原子レベルで精密計算 省エネ 高速動作 超新星爆発の 3 次元シミュレーション 2 3 超高性能 超低消費電力 次世代ナノスケールデバイス 防災 減災に資する地球変動予測集中豪雨や地震の予測 5 4 次世代ものづくり 爆発時の密度分布 設計プロセスの革新 並進対称均質 Scalable オリジナル形状 最適化形状 集中豪雨の再現実験 新潟県中越地震による強い揺れの広がり 車体後部周りの超精緻解析による最適形状の究明 低空気抵抗 低揺動車の開発 1 予測する生命科学 医療および創薬基盤 予測医療と革新的創薬 血栓成長による血管閉塞シミュレーション 薬候補のタンパク質への結合シミュレーション 並進非対称不均質 Unscalable

11 生命科学は積極的に Capacity Computing 複雑系多数のレプリカの計算 ensemble simulation, landscape picture(data assimilation) 非平衡性 path ensemble ( 多数のレプリカの計算 ) システムは外部からの情報 物質の伝達によって機能発現する 孤立系ではなく外部からの摂動を受ける非平衡系 緩和過程の ensemble は 1 度の長時間 simulation では達成できない

12 Big Data in Life Science

13 生命科学は積極的に Capacity Computing 複雑系多数のレプリカの計算 ensemble simulation, landscape picture (in a parameter space) 非平衡性 Path ensemble ( 多数のレプリカの計算 ) システムは外部からの情報 物質の伝達によって機能発現する 孤立系ではなく外部からの摂動を受ける非平衡系 緩和過程の ensemble は 1 度の長時間 simulation では達成できない 枚挙の論理類似した計算を繰り返す Data ごとの (Model ごとの ) 計算結果 Variation of genes Homologous proteins Epigenetic difference Change in cellular environments Normal system / Disease related system Patients A, B, 医療 創薬 = 個別化 変化 差異類似した計算を繰り返す変化 差異 異常 - 正常の違い (Δ ΔΔ が対象である )

14 計算の環境 Data-driven simulation vs. ab initio simulation 与えられた Data ごとの計算 Adjoining data production Data に特異的な結果 計算の手法 多数のレプリカを用いた計算 Capacity Computing Interactive 処理 On-demand 最大効率で結果を生み出す HPC Cloud Data I/O (Machine, Internet) HPC はこの要請にこたえるべきである

15 Capacity Biosupercomputing 大規模生命情報解析宮野悟 ( 東大 ) 12,600 fusion genes 遺伝子ネットワーク推定 Public Gene Expression Data 3,470,000 node hours (K Computer) 690 networks がん細胞の薬剤感受性の遺伝子ネットワーク解析 Sanger Gemonics of Drug Sensitivity in Cancer (13,435 genes x 728 cell lines x 142 drugs ) 2,020,000 node hours (K Computer) Profiles for 101 drugs がん細胞における融合遺伝子の網羅的検出 Cancer Cell Line Encyclopedia (Broad Institute) 780 samples 976,102 node hours (K Computer)

16 全身 2. 生命科学 :Connection of Biological Layers 計算生命科学 : 階層の接続 data-based model 臓器 実体モデルのシミュレーションによって生命科学の目的である生命階層の接続がどのように可能か Nakamura (U Tokyo) Takagi (U Tokyo) 細胞 ab initio model 分子 Hisada (U Tokyo) 計算機顕微鏡 = 因果律 ( 巨視的 微視的 ) 計算機実験 = 予測 ( 微視的 巨視的 ) Sugita (Riken)

17 CGGGCTTTTTTTTTCGACCAAAGGTAACGAGGTAACAACC ATGCGAGTGTTGAAGTTCGGCGGTACATCAGTGGCAAATG CAGAACGTTTTCTGCGTGTTGCCGATATTCTGGAAAGCAA TGCCAGGCAGGGGCAGGTGGCCACCGTCCTCTCTGCCCCC GCCAAAATCACCAACCACCTGGTGGCGATGATTGAAAAAA CCATTAGCGGCCAGGATGCTTTACCCAATATCAGCGATGC CGAACGTATTTTTGCCGAACTTTTGACGGGACTCGCCGCC GCCCAGCCGGGGTTCCCGCTGGCGCAATTGAAAACTTTCG TCGATCAGGAATTTGCCCAAATAAAACATGCGGGCTTTTT TTTTCGACCAAAGGTAACGAGGTAACAACCATGCGAGTGT TGAAGTTCGGCGGTACATCAGTGGCAAATGCAGAACGTTT TCTGCGTGTTGCCGATATTCTGGAAAGCAATGCCAGGCAG GGGCAGGTGGCCACCGTCCTCTCTGCCCCCGCCAAAATCA CCAACCACCTGGTGGCGATGATTGAAAAAACCATTAGCGG CCAGGATGCTTTACCCAATATCAGCGATGCCGAACGTATT TTTGCCGAACTTTTGACGGGACTCGCCGCCGCCCAGCCGG 生命情報科学 Genotype ( 微視的 ) Systems (model) 遺伝子ネットワーク / 宮野悟 Phenotype ( 巨視的 ) システムの実体化分子シミュレーション

18 階層接続 : システムの実体化としての分子シミュレーション 杉田有治 ( 理研 ) 反応場 / 分子機械 : クロマチン 河野秀俊 (JAEA) 高田彰二 ( 京大 ) 信号伝達 / 拡散 : 分子混雑

19 階層接続 : マルチスケール マルチフィジックスシミュレーション - UT-Heart( 久田 ( 東大 )) 分子 細胞 臓器それぞれのスケールでの原因による疾患をシミュレートする 運動時間スケールが十分が近い 均質化法 molecule cell organ パラメーターを実験情報から整合的に決定できる 鷲尾, 久田 ( 東大 )

20 階層接続 : マルチスケール マルチフィジックスシミュレーション - 全身統合モデル 高木 中村 ( 東大 ) 銅谷 (OIST) Sense organ NEST 異なった原理で作動するシミュレーターの統合 Hodgkin-Huxley model/integrate and fire model:ion channels 神経回路脊髄反射運動器官 HI-Muscle K-Body 脳 神経系の異常に伴う運動障害 Parkinson's disease 各シミュレータの時間ギャップが少ないパラメーターを実験情報から整合的に決定できる

21 Data-driven simulation HPC Simulations Life Science Data Analysis 情報に基づいたシミュレーション data-based model シミュレーション技術を用いた情報解析 dynamic system

22 計算生命科学 : 階層の接続 全身 Data-driven simulation data-based model ab initio simulation ab initio model 細胞 臓器 Takagi (U Tokyo) 細胞 Takahashi (Riken) 分子 Nakamura (U Tokyo) Hisada (U Tokyo) 分子 構造の遷移状態モデル電流の微分方程式 Sugita (Riken) 個別化

23 予測する生命科学 医療および創薬基盤

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