Однако воссоздать необычайную сложность реальной системы кровообращения гораздо труднее. Питер работал со своей группой в Университетском колледже Лондона и Амстердаме, а также с Фондом исследований информационных технологий в обществе (IT’IS), независимым некоммерческим исследовательским фондом в Цюрихе и другими, чтобы in silico воссоздать сеть сосудов, артерий, вен и капилляров длиной 60 000 миль, используя миллиарды точек данных цифрового человека, построенного на основе цветных срезов с высоким разрешением (0,1×0,1×0,2 мм) замороженного тела 26-летней кореянки Юн Сон.
Смоделировать только ее кровообращение – и ничего больше – было монументальной задачей: команде Питера в UCL (особенно Джону МакКалоу) пришлось работать с Юлихским суперкомпьютерным центром, Университетом Теннесси, Суперкомпьютерным центром Лейбница, Фондом IT’IS, Рурским университетом и Университетом Амстердама в написании около 200 000 строк кода, который мог работать на 311 000 ядрах Super-MUC-NG и моделировать кровоток в 434 579 134 участках извилистого сочетания артерий и вен в теле Юн Сон.
К тому времени команда Питера разработала HemeLB – высокомасштабируемый код суперкомпьютерного класса, который имитирует поток крови через стент, вставленный в мозг пациента для лечения аневризм – расширений, вызванных слабостью стенок кровеносных сосудов. Программное обеспечение обрабатывает трехмерные единицы – вокселы – крови и моделирует ее поток в пределах заданной геометрии. Для запуска они вновь обратились к суперкомпьютеру Super-MUC-NG[445][446][447].
Адаптировать суперкомпьютер для моделирования кровообращения Юн Сон было далеко не просто. HemeLB пришлось неоднократно оптимизировать и настраивать, внедряя новейшие стандарты параллельных вычислений и подходы к балансировке нагрузки на сотни тысяч вычислительных блоков – ядер машины. Только тогда Super-MUC-NG смог эффективно запускать код в огромных масштабах. Команда Питера совсем недавно разработала ускоренную версию кода, которая масштабируется до 20 000 графических процессоров на Summit[448].
К счастью, как обнаружил Нобл с помощью Connection Machine несколько десятилетий назад, биология отображалась в архитектуре суперкомпьютера, что упростило задачу. Общий поток крови через артерию сводился к решетке из более мелких блоков, и расчеты могли определить струйки крови между соседними блоками. Эта ближайшая связь между соседними участками крови четко отражается на архитектуре процессоров машины и потоке информации между ними[449]. (Для сравнения: при моделировании мозга, где существует множество долгосрочных взаимодействий, было бы сложно сопоставить их с конкретной компьютерной архитектурой[450].)
Рисунок 37. Юн Сон. Качество и разрешение изображения (0,1×0,1×0,2 мм) позволили детально выявить периферические нервы, артерии, вены и другие мелкие структуры (IT’IS Foundation)
Команде удалось создать виртуальную копию кровеносной системы Юн Сон до долей миллиметра, но не до более тонкой сети сосудов, лежащих за кончиками примерно 1500 обработанных с помощью модели «подсетки». Саму виртуальную кровь создать было относительно просто: уравнения механики жидкости игнорируют то, что кровь состоит из лейкоцитов, эритроцитов, плазмы и т. д., рассматривая ее как континуум. На несколько дней взяв Super-MUC-NG под свой контроль, исследователи смогли реалистично в течение примерно 100 с показать, как кровь циркулировала через виртуальное тело Юн Сон.
В настоящее время команда использует это понимание для составления детальных графиков изменений артериального давления по всему телу, чтобы исследовать, как эти различия коррелируют с различными типами заболеваний. Другое применение модели кровообращения – впервые моделировать движение тромбов. Совсем недавно ее использовали, чтобы продемонстрировать, как включение всего предплечья человека в моделирование артериальных и венозных структур позволяет точно моделировать артериовенозную фистулу, которую хирурги создают, соединяя собственные вену и артерию пациента, образуя место, через которое можно будет удалять кровь и возвращать ее для диализа[451]. К сожалению, значительная часть фистул не созревает для успешного диализа, но есть надежда, что модель сможет повысить шансы на успех.
В США Аманда Рэндлс из Дюкского университета в Северной Каролине предпринимает еще одну попытку смоделировать систему кровообращения всего человека, чтобы пролить свет на такие заболевания, как гипертония. Код динамики жидкости называется HARVEY в честь Уильяма Гарвея (1578–1657), английского хирурга, впервые описавшего систему кровообращения. «Потенциальное влияние моделирования кровотока на диагностику и лечение пациентов, страдающих сосудистыми заболеваниями, огромно», – писали Рэндлс и коллеги[452]. В качестве одного из примеров: HARVEY помог Рэндлс понять, как лечить церебральные аневризмы с помощью стентов.
Тем временем в Граце, Австрия, Гернот Планк работал с нидерландскими коллегами и Эдвардом Вигмондом из Франции над созданием первой трехмерной модели сердца и системы кровообращения с «замкнутым контуром»[453], которая, как он сказал Питеру, «максимально приближена к универсальному электромеханическому симулятору сердца»[454]. Все эти проекты представляют собой замечательную веху, ведь наконец-то на горизонте виднеются модели всего человека, а также очень значительных частей человеческого тела.
Современный Прометей
Намек на многомасштабное моделирование есть даже в романе Мэри Шелли «Франкенштейн, или Современный Прометей». В этой классической готической книге Виктор Франкенштейн создает в своей лаборатории существо, используя загадочную смесь химии и алхимии, а также органов животных и человека. Эта работа не только раскрывает сложность создания человека, но и входит в число первых вымышленных презентаций образования молодых ученых.
Отчасти вдохновение Шелли родом из лекций, прочитанных в Королевском институте Великобритании великим химиком Гемфри Дэви (1778–1829)[455]. Учитывая влияние на «Франкенштейна» науки, думается, Шелли было бы интересно узнать, как далеко ученые продвинулись в соединении различных типов описаний для создания бьющегося сердца. Для нее сердце имело особенно важное значение, учитывая, как она вела себя в июле 1822 г. после смерти мужа, Перси Биша Шелли, которому было всего 29 лет (он утонул, когда его шхуна попала в шторм).
Тело поэта было кремировано в присутствии друзей, которые извлекли из костра останки сердца Шелли и передали их скорбящей жене. В 1852 г., через год после смерти Мэри Шелли, сердце Перси было найдено в ее столе, завернутое в страницы «Адонаиса», одного из его последних стихотворений. В элегии, написанной в память о кончине Джона Китса за несколько десятилетий до этого, отмечается: «Дарует мысль сердцам свои крыла, / И выше смерти – вечная примета! / В эфире грозовом живые вихри света»[456].
Сердце – не единственный орган, оживляемый окрыленными мыслями в форме теории, наряду с огромным количеством данных о пациентах. Попытки смоделировать цифровое альтер эго вышли далеко за рамки системы кровообращения и отражают работу всех основных органов человеческого тела. Как мы увидим в следующей главе, эра цифрового двойника человека быстро приближается.
Глава 8Виртуальное тело
«Наши „Физика“ и „Анатомия“ охватили такое бесконечное разнообразие бытия, открыли такие новые миры во времени и пространстве, схватились, и не безуспешно, с такими сложными проблемами, что Везалия и Гарвея ослепил бы вид древа, которое выросло из их горчичного зерна».
Виртуальные человеческие клетки, ткани и системы органов разрабатываются во всем мире. Существуют in silico версии сложного потока активности через генетические регуляторные сети, прохождения воздуха через дыхательные пути, ритмического расширения легких, а также приливов крови через печень. Существуют даже зарождающиеся версии виртуального мозга – без сомнения, самой сложной области виртуального человека.
Все эти разработки стали результатом четырех основных шагов: сбора данных о теле, разработки теории, разумного использования ИИ, а затем разработки способов комбинировать и смешивать теории, начиная с тех, которые моделируют способы взаимодействия молекул с клетками, органами и нашей физиологией, которая зависит от всех видов физики – механической, электрической, течения жидкости, теплопередачи и т. д., – действующих во многих масштабах. Пятый и последний шаг – анимировать эти многомасштабные и мультифизические модели в компьютерной симуляции, чтобы мы могли предсказать, как виртуальный человек поведет себя в различных обстоятельствах.
Эти исследования зашли уже настолько далеко, что, как мы упоминали ранее, к цифровым двойникам обращаются регулирующие органы. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США использовало компьютерное моделирование 2986 пациентов для сравнения цифровой маммографии и цифрового томосинтеза молочной железы (маммография, в которой используется низкодозовая рентгеновская система и компьютерная реконструкция для создания 3D-изображений груди). Повышенная эффективность томосинтеза соответствовала результатам сравнительного исследования с участием пациентов и рентгенологов. Результаты исследования показывают, что испытания изображений in silico и инструменты компьютерного моделирования системы визуализации не только полезны, но и дешевле и быстрее, чем испытания на людях