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Parallele Berechnungen sind wegweisend für die Krebsfrüherkennung

 
 

Jedes Jahr werden weltweit etwa sechs Millionen Krebserkrankungen diagnostiziert. Ein wichtiger Faktor für den Behandlungserfolg ist die rechtzeitige Erkennung der Erkrankung. In Forschung und Diagnostik werden daher zunehmend parallele Berechnungen eingesetzt. Anlässlich des Weltkrebstages am 4. Februar hat unser Team in Russland Neuigkeiten zu vielversprechenden Entwicklungen von Forschern bekannt gegeben, die NVIDIA Technologien zur Krebserkennung einsetzen.

Die beim Krebs auftretenden wuchernden Zellen werden als Neoplasma bezeichnet. Neoplasmen in lebendigem Gewebe zu erkennen ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen und erfordert modernste biomedizinische Methoden. Ein fortschrittliches Neoplasma-Diagnoseverfahren ist die diffuse Fluoreszenztomografie (DFT), die gefährliche Wucherungen anhand von Lichtabsorption und -streuung sichtbar macht.

Die Funktionsweise ist wie folgt: Es werden spezielle fluoreszierende Marker in den Körper injiziert, die sich an bösartigen Zellen anlagern. Wird das Gewebe mit Licht einer bestimmten Wellenlänge bestrahlt, fluoreszieren die Marker und zeigen so die Position anormaler Zellwucherungen auf. Eine Schwierigkeit bei diesem Test ist, dass das Licht beim Durchleuchten des Körpers gestreut wird und Marker daher schwer zu erkennen sind, wenn bösartige Zellen in tieferen Körperschichten vorliegen.

Um dieses Problem zu überwinden, haben Forscher am Institut für Angewandte Physik der Russian Academy of Science (RAS) damit begonnen, die Verbreitung von Licht und Strahlung durch Gewebe zu simulieren. Sie haben Algorithmen entwickelt, um die 3D Position der fluoreszierenden DFT-Marker zu rekonstruieren, und konnten die Position von Neoplasmen dadurch genauer bestimmen.

Für ihre Simulationen verwendeten die Forscher die Monte Carlo Methode, die wiederholte Berechnungen mit zufälligen Werten durchführt. Dieses Verfahren ist extrem rechenintensiv: eine typische Situation erfordert die Berechnung von ca. 1 Milliarde Zufallspfaden. Auf CPUs benötigt dieser Prozess extrem viel Zeit, doch eignet er sich hervorragend für parallele Berechnungen. Nachdem die Forscher zu einem grafikprozessorbasierten System gewechselt hatten, verkürzte sich die durchschnittliche Berechnungsdauer der Tests von 2,5 Stunden auf 1,5 Minuten – eine Beschleunigung um das Hundertfache – so dass den Berechnungen weitere Pfade hinzugefügt und die Präzision der Ergebnisse gesteigert werden konnte.

Das Problem der Lichtstreuung im menschlichen Gewebe betrifft auch andere Bereiche als die DFT-Diagnostik. Onkologen, die Krebspatienten mit Strahlentherapie behandeln, benötigen ebenfalls Wissen darüber, wie sich die Strahlung im Gewebe und körperinternen Strukturen fortpflanzt. Je präzisere Modelle ihnen über den Weg der Strahlung durch den Körper zur Verfügung stehen, desto genauer können sie Strahlen auf bösartige Zellen richten, ohne gesunde Zellen zu schädigen.

Wir sind begeistert über diese neuen Entwicklungen des Teams von der RAS und freuen uns auf Berichte von anderen Wissenschaftlern, die grafikprozessorbasierte Systeme für ihre Forschung einsetzen.



 
 
 
 
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