Das Sequenzieren sehr langer DNA-Fragmente von Einzelzellen (Single-Cell-Long-Read) nimmt sehr viel Rechenleistung in Anspruch, was auf herkömmlichen HPC-Systemen sehr viel Rechenzeit erfordert. Aus diesem Grund haben Intel und das Softwareunternehmen Sentieon gemeinsam mit dem BIH der Charité Berlin ein Analysesystem entwickelt, das ganz außergewöhnliche Ergebnisse liefert. Was es damit genau auf sich hat, warum das wichtig ist und wer davon profitiert, darüber habe ich mit Gerhard Lesch von Intel gesprochen.
Gerhard, welcher Grundidee liegt dem gemeinsamen Projekt der Charité Berlin, dem Softwareunternehmen Sentieon, Dell Technologies und der SVA zugrunde?
Gerhard Lesch: Der Stellenwert von Genomics nimmt in der Medizin und im Pharmabereich einen immer größeren Bereich ein . So erkranken alleine in Deutschland über 500.000 Menschen an Tumoren, und das jedes Jahr.
Damit wird das Sequenzieren von Genomdaten immer wichtiger. Daher werden die hierfür notwendigen Methoden permanent weiterentwickelt. Das heißt auf der anderen Seite, dass immense Datenmengen generiert werden. Diese Datenmengen müssen analysiert und verarbeitet werden. Das passiert heute in sehr abgeschlossenen High Performance Computing-Systemen oder auf Basis von dedizierten Hardwarebeschleunigern. Das kann die erforderliche Skalierbarkeit ganz erheblich limitieren. Damit sind solche System sehr kostenintensiv, obendrein ist der ökologische Fußabdruck nicht gerade ideal.
Deswegen haben wir uns mit der Charité Berlin gemeinsam des Problems angenommen. Wir wollten in diesem Kontext eine andere, effizientere und leistungsstärkere Lösung finden.
Wie unterscheidet sich der IT-Ansatz der Charité Berlin von üblichen HPC-Lösungen?
Gerhard Lesch: Gegenüber der klassischen Installation, die die Charité heute nutzt, haben wir 2 Änderungen vorgenommen. Zum einen haben wir das Analysesystem in die Charité Clinical Cloud portiert, die auf Standard Dell-Servern läuft. Die andere Änderung, die wir vorgenommen haben: Wir haben mit einem Softwarepartner namens Sentieon kooperiert, der die Genom-Analyse-Software für den Intel Xeon Prozessor optimiert hat. Was sich in einem erstaunlichen Resultat niederschlug, nämlich in einer 14-fachen Verringerung der Durchlaufzeiten. Was im Umkehrschluss bedeutet, dass die zum Einsatz kommenden Ressourcen effizienter genutzt werden können. Zudem sinkt der Energieverbrauch signifikant.
Alles in allem ist die zugrunde liegende Skalierbarkeit sehr gut. Außerdem konnte bewiesen werden, dass sich solch ein Genom-Analyse-System in einer Standard Cloud-Umgebung implementieren lässt.
Wie kann das Gesundheitswesen von solchen IT-Lösungen insgesamt profitieren?
Gerhard Lesch: Wenn man sich vorstellt, wie man mit diesen Ansätzen sehr viel mehr Menschen sequenzieren und damit Datenbanken mit wertvollen Genom-Informationen befüllen kann, heißt das natürlich, dass man künftig Ursachenforschung und personalisierte Therapieansätze sehr viel effizienter und schneller durchführen kann. Das heißt wiederum, dass sich Heilungschancen erhöhen und damit die Lebensqualität der Menschen insgesamt verbessern lässt.
Das Genom-Analyse-System auf einen Blick
Dem Genom-Analyse-System, das in der Charité Clinical Cloud gemeinsam mit dem Softwareunternehmen Sentieon und der SVA aus Wiesbaden implementiert und zum Laufen gebracht wurde, liegt ein Dell PowerEdge Server zugrunde. Dieser wurde bestückt mit dem Intel Xeon Prozessor der 4. Generation, der 28 CPU-Kerne aufweist. Herausgekommen ist eine enorme Beschleunigung der Genom-Analyse. In Zahlen bedeutet das eine Rechenzeit von 62 Minuten, im Vergleich zu einem Standard-HPC-Server, der für dieselben Berechnungen 875 Minuten benötigt. Das entspricht einer Reduktion der DNA-Analysezeit um den Faktor 14.
Das vollständige Interview mit Gerhard Lesch
Disclaimer: Für das Verfassen und Veröffentlichen dieses Blogbeitrags hat mich die Firma Intel beauftragt. Bei der Ausgestaltung der Inhalte hatte ich nahezu freie Hand.