Berlin Institute of Health: l'HPC al servizio del mondo

I ricercatori del Center for Digital Health del Berlin Institute of Health (BIH) stanno utilizzando la scienza per comprendere la fisiopatologia del COVID-19 e tale pratica può contribuire allo sviluppo di trattamenti mirati.

In un momento in cui il mondo affronta la pandemia del COVID-19, gli scienziati del mondo intero stanno intensificando le iniziative di ricerca volte a "decifrare il codice" di funzionamento del virus SARS-CoV‐2: quale tipologia di cellule attacca? Possiamo utilizzare queste informazioni per identificare i pazienti ad alto rischio? Possiamo "confondere" il virus utilizzando queste conoscenze in modo tale che non riesca a infettare le cellule? In che modo cambia lo scenario cellulare e trascrizionale con l'infezione SARS-CoV-2? Come reagisce il sistema immunitario ospitante?

Due strutture di ricerca che collaborano allo scopo di trovare le risposte a queste domande sono il Berlin Institute of Health (BIH) e il Charité – Universitätsmedizin Berlin. BIH sta lavorando al fianco di Intel® al fine di ottimizzare le sue risorse di computing e di rendere più rapidi i carichi di lavoro di analisi.

Il sequenziamento dell'RNA a singola cella rivela le cellule vulnerabili oggetto di attacco del virus

La ricerca precedente ha rivelato quanto segue:

  • Il virus SARS-CoV-2 si lega a un recettore specifico (ACE2) sulla superficie delle cellule ospitanti.
  • Affinché il virus possa penetrare nella cella, deve essere presente almeno un altro cofattore (TMPRSS2).

“Volevamo scoprire quali cellule specifiche attacca il Coronavirus," spiega il Dottor Christian Conrad, che lavora al BIH – Center for Digital Health.

BIH sta indagando sul meccanismo di infezione del nuovo Coronavirus. (Immagine per gentile concessione di Markus Hoffmann/Deutsches Primatenzentrum)

Basandosi su queste intuizioni, BIH, Charité e partner di collaborazione di Heidelberg hanno deciso di esaminare dei campioni del tratto respiratorio inferiore su 16 pazienti non infetti da virus. Il loro obiettivo era determinare quali tipologie di cellule polmonari e bronchiali fossero vulnerabili alle infezioni. Il lavoro di BIH include il sequenziamento di RNA a livello di singola cellula su circa 60.000 cellule. Sono stati identificati tutti i tipi di cellule note dei polmoni e dei bronchi. In base ai loro risultati, i ricercatori hanno previsto la principale tipologia di cellule con maggiore probabilità di attacco da parte del virus. Conoscere quali cellule vengono attaccate dal virus può contribuire ad aiutare i ricercatori a sviluppare strategie volte a contrastare il virus. I risultati di questo studio sono stati pubblicati sull'EMBO Journal.

Sequenziamento dell'RNA a singola cellula su pazienti COVID-19

Avendo concluso il suo studio iniziale sulle cellule polmonari e bronchiali non infette, il BIH – Center for Digital Health, in collaborazione con il Charité e University Hospital Leipzig, ha esaminato campioni provenienti dalle vie aeree superiori e inferiori su 19 pazienti infetti da COVID-19 per una migliore comprensione della patologia. I ricercatori hanno anche esplorato le differenze a livello di singola cellula in pazienti con sintomi moderati rispetto a quelli che riportano sintomi gravi o addirittura deceduti. Più campioni prelevati dallo stesso paziente in diversi momenti hanno consentito inoltre ai ricercatori di indagare sui cambiamenti cellulari e trascrizionali durante la progressione della patologia. In totale, sono stati studiati 36 campioni del tratto respiratorio su 24 soggetti e circa 160.000 singole cellule e il risultato ha fornito importanti informazioni sulla risposta immunitaria nel sito primario di infezione, nonché sui meccanismi associati alla gravità della patologia. I risultati di questo studio sono stati pubblicati su Nature Biotechnology.

Accelerazione della ricerca

L'obiettivo di indagare sui profili trascrizionali di migliaia di cellule provenienti dal tratto respiratorio di 40 pazienti è stato un compito arduo e il BIH si è rivolto a Intel® e Dell per ottenere supporto. Intel® ha fornito finanziamenti tramite la sua Iniziativa tecnologica di risposta alla pandemia e ha contribuito a progettare un'architettura HPC altamente ottimizzata, modellata per i carichi di lavoro di sequenziamento del BIH.

Utilizzando la configurazione hardware della soluzione Intel® Select per l'analisi genomica come punto di partenza, Intel®, Dell e System Vertrieb Alexander GmbH (SVA) hanno contribuito a una rapida produzione della soluzione. Il BIH ha condotto inizialmente una prova di concetto utilizzando otto nodi HPC. In seguito, il BIH è stato in grado di aumentare in modo economico il conteggio dei nodi del suo cluster HPC da 40 nodi a 68 (un aumento del 70%). Secondo il BIH, il numero di cellule da analizzare in un determinato periodo è scalabile in modo lineare con il conteggio dei nodi. Tramite il sequenziamento dell'RNA di più cellule, i ricercatori del BIH sono in grado di accelerare lo studio della risposta della cellula ospitante in seguito all'infezione. In seguito potrebbero fornire ulteriori informazioni su come il virus potrebbe essere neutralizzato o almeno rallentato.

Tramite il sequenziamento dell'RNA di più cellule, i ricercatori del BIH sono in grado di accelerare lo studio della risposta della cellula ospitante in seguito all'infezione. In seguito potrebbero fornire ulteriori informazioni su come il virus potrebbe essere neutralizzato o almeno rallentato.

Fasi successive

Il BIH – Center for Digital Health continua a studiare i campioni provenienti da pazienti infetti da COVID-19 al fine di comprendere al meglio la risposta dell'ospite e la fisiopatologia del COVID-19. Ulteriori ricerche si concentreranno sulla profilazione dell'RNA a singola cellula e sull'analisi della genomica. Congiuntamente, questi dati possono portare in definitiva a ulteriori strategie per il trattamento delle infezioni da SARS-CoV-2. Intel® è impegnata a supportare queste iniziative in modo parallelo alle collaborazioni tra i settori IT, sanitario e delle scienze naturali al fine di ottenere risultati reali.

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