빅 컴퓨팅을 활용한 대규모 질병 감염의 대처

Rescale  - October 12, 2017
본고는 Metabiota 사의 데이터 과학자, Kierste Miller에 의한 기고입니다.

Metabiota에서 우리는 전염병과 그들이 퍼지는 방식에 매료되었습니다. 전염병은 전세계에 엄청난 위험을 초래합니다. 그러나 그것을 예측하고 감시하는 것은 매우 어렵습니다. 우리 팀은 보험, 상업 및 정부 부문에 대한 유행병 위험 모델을 생산하여이 겉으로는 식별 할 수없는 위험을 정량화해야하는 어려움을 해결할 수 있도록 지원합니다.  우리의 고객은감염성 질병으로 인하여 일정 수준의 인적 또는 재정적 손실이 발생할 확률을 알고 싶어합니다.

손실의 가능성을 평가하기 위해 전세계 질병 전파 현상을 "실리콘(즉, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 수행)에서 예측 적합한 모델을 만듭니다. 예를 들어, 우리의 시뮬레이터는 유행성 독감의 잠재적 인 확산 및 2003 년의 SARS 및 2014 년 서부 아프리카 에볼라 이벤트와 유사한 발발을 묘사합니다. 우리는 질병의 출현 장소, 감염 속도 감염된 사람의 수, 결과적으로 생기는 의료 이용과 사망률을 확률 적으로 모델링합니다. 고객은 이 사건과 관련된 비용에 관심이 많기 때문에 경제적 영향을 정량화하는 재무 모델 및 확산에 대한 보험 청구를 조합하고 있습니다. 전반적으로, 우리는 질병의 유행으로 인한 잠재적  금전적 손실 및 인명 손실의 추정을 가능하게하는 시뮬레이션 된 매우 큰 사건의 집합을 만들고 있습니다.

Source: MOBS Lab, Northeastern University, Boston, MA, USA

위지도는 우리의 모델이 파리, 프랑스 파리, 텍사스 등 전세계를 여행하는 사람의 하루 당 프로세스를 시뮬레이션하는 방법을 보여줍니다. 각 네트워크 노드 내에서 질병을 전염시키는 개인의 확률뿐만 아니라 네트워크 에지를 통과하는 개인의 확률을 모델화합니다. 단일 감염 시뮬레이션만으로 수백만의 계산이 이루어집니다. 우리의 모델은 방대한 양의 데이터을 포함하고 있기 때문에 당연히 빅 컴퓨팅 (거대한 계산) 환경이 필요합니다.

다음 표는 우리의 과제의 범위를 요약 한 것입니다. 우리의 클라이언트는 드물게 일어나는 사건의 가능성에 관심을 가지고 있기 때문에 감염의 확산을 수백만 번 시뮬레이션하여 그 수있는 모든 범위를 조사합니다. 각 시뮬레이션은 전세계 모든 노드 및 노드 간 질병의 전달을 포함하고 있으며, 완료하는 데 약 1-4 분 정도 걸립니다. 우리는 단일 병원체에 대한 전파의 결과의 폭을 추정하기 위해 수백만의 시뮬레이션을 수행하고자 한다면,우리는 매우 큰 컴퓨팅 작업에 대해 논의해야합니다. 이 표에서 알 수 있듯이 하나의 병원체 군의 시뮬레이션 세트는 랩탑(Small)에서 처리하면 약 26 년 걸립니다. 이것은 도움이되지않기에,  Rescale의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 사용하여 처리 속도를 올리고 있습니다. Rescale 플랫폼은 하나의 병원체에 26 년 걸린 계산을 약 1 일의 작업으로 단축 할 수 있었습니다. 하룻동안 1800 만 건 이상의 시뮬레이션을 사용하여 단일 병원체 위험을 프로파일링하고 다양한 가능성있는 시나리오를 얻을 수 있었습니다.

우리는 Rescale에서 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 컴퓨팅을 더 빠르고, 저렴하며, 공동작업을 통해 시뮬레이션을 할 수 있습니다.  Rescale 플랫폼의 확장성으로 수천의 서버를 이용하여 수백만의 글로벌 감염 시뮬레이션을 수행 할 수 거대한 컴퓨팅 자원을 비용 효율적인 방법으로 활용할 수 있었습니다. 데이터에 대한 액세스를 쉽게 제어 할 수 있으므로 플랫폼에서 전세계 파트너와 안전하게 최첨단 감염 위험 모델의 구축을 공동으로 작업 할 수 있습니다. 전세계적에 퍼져있는 질병의 복잡성을 저렴하고 신속하게 시뮬레이션하는 것은 훌륭한 기술적 성과입니다.

이것은 생명 과학이 오늘의 빅 컴퓨팅 능력의 이점을 누리는 특별한 방법입니다. 2014 년 서 아프리카 전역에 걸쳐 에볼라 발생과 같은 전염병이 퍼진다면 수십억 달러의 돈과 인간의 생명이 위험에 처할수 있습니다. 우리는 Rescale에 의해 얻어진 시뮬레이션 결과로 이러한 전염병에서 회복력 향상의 중요한 정보를 얻을 수 있는 도구를 만들 수 있었습니다.

저자정보
Kierste Miller는 Metabiota 사의 데이터 사이언티스트에서 계산 생물학, 역학, 대참사 모델링을 전문으로하고 있으며, 감염의 모델링에 중점을두고 있습니다. 그녀는 보험, 민간 기업 및 정부 기관을위한 세계적인 전염병 위험 평가 제품을 개발하는 팀의 일원입니다.