Navorsers by Northeastern gebruik Google Wolk-platform om 'n model te bou van die Zika-virus se verspreiding

Toe die Zika-virus, wat deur muskiete oorgedra word, in 2015 vinnig deur die Amerikas versprei het, is reisverbiedings en kwarantyne ingestel, asook 'n oproep om die 2016 Olimpiese Spele in Brasilië te kanselleer. Die Wêreldgesondheidsorganisasie het 'n internasionale openbare gesondheidkrisis verklaar en regerings in geaffekteerde lande moes 'n manier vind om die koers en ligging van nuwe infeksies akkuraat te voorspel. Aangesien slegs 20 persent van Zika-gevalle simptomaties is, is dit 'n besonder uitdagende virus om te voorspel.

In Januarie 2016 het die span by Northeastern-universiteit se MoBS-laboratorium, met die steun van die Center for Inference and Dynamics of Infectious Diseases, die Zika Model-projek begin om staatsinstansies en navorsers te help om die evolusie en verspreiding van die virus beter te verstaan.

Google Wolkplatform: 'n aanbod van noodsaaklike voorspellingnutsgoed, ontledingnutsgoed, en nog meer

Met gebruik van 'n wiskundige en dataverwerkingbenadering, aangedryf deur Google Wolkplatform, het die span verskillende scenario's ondersoek waaronder Zika kon versprei en die impak op geaffekteerde populasies voorspel. Die model is gebaseer op die aanvanklike verspreiding van Zika in Brasilië, waar die virus in 2015 uitgebreek het. Navorsers kan nou die impak van nuwe infeksies by ander liggings voorspel, deur addisionele datavlakke by te voeg, insluitend temperatuur, aantal muskiete, populasiegrootte en mense se reispatrone.

Met Google Wolkplatform kan die span verskeie parallelle simulasies laat loop en die teragrepe data wat deur die gemodelleerde scenario's gegenereer word, ontleed. "Ons gebruik verskeie Google Wolkplatform-produkte," sê Matteo Chinazzi, medenavorsingwetenskaplike by Northeastern-universiteit. "Google Cloud Storage stoor al ons modeldata en huisves ook die webwerf. Google Compute Engine (GCE) en Preemptible Virtual Machines dryf die simulasies van die siekte se verspreiding. Met Google BigQuery word die gesimuleerde scenario's ondersoek, wat elkeen veranderlikes bevat, soos datums en infeksiegetalle. Tot nou toe het ons deur 'n ongelooflike hoeveelheid data gewerk – honderde teragrepe in totaal. Google Cloud Storage stoor dit alles."

Resultate om vinnig volgens skaal te reageer

MoBS het meer as 10 miljoen simulasies laat loop met Google Compute Engine en Preemptible Virtual Machines. Google Compute Engine en BigQuery het die tyd wat dit neem om simulasies uit te voer en data te ontleed, drasties verminder. (Beide prosedures neem nou ure in plaas van weke.) "Ons het die buigsaamheid om op te skaleer na verskeie duisend onafhanklike virtuele gevalle in parallel," sê hy, "dus kan ons 'n volledige ontleding genereer vir 'n enkele epidemiese scenario – wat uit tot 250 000 onafhanklike simulasies kan bestaan – in minder as 'n dag."

Buiten om navorsers te help om die verspreiding van Zika te verstaan, kan hierdie model dien as 'n prototipe vir die ontleding van ander epidemies, byvoorbeeld denguekoors. Alhoewel Zika nie meer deur die Wêreldgesondheidsorganisasie as 'n internasionale krisis gesien word nie, is daar nog werk nodig om die uitbreek van siektes wat deur muskiete oorgedra word, te voorkom. Met die gebruik van groot data en onbeperkte, massiewe dataverwerkingkrag, hoop die span by MoBS om navorsers en openbare gesondheidbeamptes te help om dit reg te kry.

"Tyd is van kardinale belang wanneer jy voor die uitbreek van 'n epidemie staan," sê Chinazzi, "en Google Wolkplatform bied vir ons die nutsgoed wat ons nodig het om vinnig op daardie vlak te reageer."

Om meer te lees oor die Zika-navorsing en -ontleding wat deur die MoBS-laboratorium uitgevoer is, lees gerus "Spread of Zika virus in the Americas", gepubliseer deur Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America.