アメリカだけでも毎年約120万人が心臓発作に見舞われ、その多くが死に至ります。そのほとんどは、アメリカで男女ともに最大の死因である冠動脈疾患が原因で、その約70%は前兆なく発症します。冠動脈疾患はこのように潜行性です。症状は通常、患者が床に倒れ、息切れし、胸を蹴られたのかと自問するまで、外見上は現れません。こうした心臓閉塞と闘う医師たちは、通常、非常に不利な状況で戦いに臨みます。この病気は、ほとんどの場合、予期せぬ出来事から恩恵を受けるのです。
「閉塞がどこに発生するかを予測する方法はなく、多くの場合、狭窄に気付くのが遅すぎます」と、ボストンのブリガム・アンド・ウィメンズ病院応用画像科学研究所所長のフランク・リビッキ医師は、動脈閉塞を臨床病名で指しながら述べています。「病変がどこに発生するかを事前に予測できれば、命を救うことにもなり、非常に助かるのではないでしょうか。症状が現れる前に、心臓発作を引き起こす前に病変を検知できれば、多くのメリットがあります。」
リビッキ氏と彼の同僚たちは未来を見ることはできないが、コンピューターはますます未来を見通せるようになっている。Netflixがユーザーが見たい映画を予測したり、天文学者が宇宙の複雑さをモデル化したりすることを可能にするアルゴリズム予測能力と同じものが、ハーバード大学のコンピューター科学者と医師、ブリガム・アンド・ウィメンズ病院の医師と画像診断専門家（リビッキ氏を含む）、イタリアのコンピューター科学者と物理学者のチーム、そしてNVIDIAのチップ設計者を含む国際的な研究チームを支えている。彼らは、グラフィックスプロセッサーからカスタム構築されたコンピューターを介して、流体力学、コンピューターサイエンス、物理学、心臓医学を融合させている。
「マルチスケール血行動態」と呼ばれるこの技術は、医師が特定の患者の心臓内を血液がどのように動いているかを正確に観察できるだけでなく、将来的に動脈閉塞が発生する可能性のある場所を予測し、医師にとって有利な状況を作り出します。つまり、心臓発作を事前に予測できるのです。しかも、これらすべてをシンプルなCTスキャンだけで実現します。
これは、心臓内部の仕組みを観察する現在の方法と比べて、大幅に進歩した手法です。心臓発作は、心臓周囲の冠動脈にプラークが蓄積し、閉塞を引き起こして血流を制限することで発生します。プラークは、動脈樹の中でも動脈壁へのストレスが低い領域で発生します。まるで小川の渦のように、血流が遅くなり溜まる場所で、生命を脅かすプラークが発生するのです。
「これは1、2年前にはまったく考えられなかったことだ。」
しかし、医師たちは現在、それらの場所がどこにあるか全く分かっていません。患者の動脈樹はそれぞれ異なり、独自の形状をしており、それが血液の流れ方に影響を与えるため、普遍的なモデルは存在しません。医師が何らかの理由で患者が冠動脈疾患を発症している可能性があると疑った場合、現在の標準的な治療法は、カメラ付きカテーテルを循環器系から心臓まで挿入し、プラークを直接調べることです。つまり、医師が問題の存在を確信する前に、患者は手術を受けなければならないのです。これは侵襲的で、費用も高く、人体への負担も大きいのです。
これをコンピュータ断層撮影（CT）と比較してみましょう。CTは安価で、複雑な骨折の特定やマッピングから腫瘍の探索まで、あらゆる用途に用いられる非侵襲的な画像技術です。すべての放射線科検査室にはCTスキャナーが備え付けられており、CT技術は数十年前から存在していますが、機器は今もなお驚異的な速度で進化を続け、常に高い空間解像度を実現しています。入力データの精度が向上し、より豊富なデータが得られます。
ブリガム・アンド・ウィメンズ応用画像科学研究所の研究者たちは、近年出現したより豊富なCTデータの可能性を認識していましたが、心筋梗塞を予測できるようなモデルを構築する能力はありませんでした。彼らは、医用画像の問題がコンピュータサイエンスの問題でもあることを認識し、ハーバード大学応用計算科学研究所所長のエフティミオス・カキシラス博士をはじめとする様々なコンピュータ科学者の協力を得ました。
カキシラス氏と彼の同僚たちは、複雑な物理学と流体力学の方程式（膨大な数の個別計算を必要とする数式）を応用し、患者の心臓のCTスキャン画像から、個々の患者の動脈系における血液の流れをモデル化し始めた。こうして、医師は実際に患者の心臓の中に入ることなく、心臓の内部を覗き込むことができるようになった。彼らの聖杯、心臓発作に至る前に心臓の閉塞が形成される様子を観察するという目標が、手の届くところまで来たのだ。
しかし、コンピュータモデリングの観点から見ると、これは決して容易ではなかったとカキシラス氏は言う。血液は、サイズや特性の異なる多数の粒子で構成されているため、高性能なコンピューティングプラットフォームであってもモデル化が難しい媒体である。赤血球、白血球、血漿、粒子状物質など、変数は豊富にある。さらに、血液の酸素化度合いなども考慮に入れる必要があり、これが流体としての挙動に影響を与える。
研究チームは、国内最大かつ最強のスーパーコンピュータ（IBMのBlue Geneで初期バージョンのモデルを実行）のリソースを活用し、心臓の流体力学モデルを生成することに成功しました。しかし、個別化医療に革命を起こすには、この巨大で高価な水冷式スーパーコンピュータからソフトウェアを移植し、臨床レベルにまで落とし込む必要がありました。
「そこで、NVIDIAがグラフィックカードを通じて提供しているこの新しい技術に着目し、アプローチ全体を再構築しました」とカキシラス氏は語る。「これらのグラフィックカードは、精度を一切損なうことなく、同じ計算をはるかに安価に実行できる方法を提供してくれます。」
GPUは画面上の複数のピクセルの値を管理するように設計されており、ワークロードを1つのコアではなく複数のコアに分散させます（言い換えれば、並列計算の問題に対処することに特化しています）。あらゆる処理に最適というわけではありませんが、特定の種類の数学的問題には特に優れています。ここ数年、NVIDIAは強力なGPUアレイを活用してこれらの複雑な数学的問題を解く方法を模索してきました。そして、NVIDIAがGPUのベストプラクティス開発を支援するために協力を依頼した数多くのコンピュータサイエンス研究所の一つが、ハーバード大学のカキシラス氏の研究所だったのです。
ブリガム・アンド・ウィメンズ大学のコンピュータサイエンスの課題とNVIDIAのGPUが、カキシラス氏と彼のコンピュータサイエンスの同僚たちにとって理想的な組み合わせであることを見出しました。この時点で、研究は海外に移され、計算物理学者2名と、これらのグラフィックスプロセッサのプログラミングに関する専門知識を持つコンピュータサイエンティスト2名からなるイタリア人研究者チームが、スーパーコンピュータの数分の1のコストと複雑さでマルチスケール血行動態モデルを実行できるGPU駆動型プラットフォームをプログラミングしました。
「これは全く新しいものです」とカキシラス氏は言う。「1、2年前には全く考えられないことでした。しかし、病院で導入できるようになりました。1、2年前なら、このような結果を得るには医師が私のような人間と協力する必要があり、それには数週間から数ヶ月もかかっていました。」
今では、この作業には午後 1 日かかります。CT スキャンの品質、ソフトウェアの効率、GPU のパワー、方程式の強度など、テクノロジーが徐々に向上するにつれて、このプロセスは少しずつ速くなっています。
「5年から10年後には、この技術は非常に優れたものになり、CTスキャナーのボタンを一つ押すだけで数時間で全ての情報が得られるようになるでしょう」とリビッキ氏は言う。「もしかしたら数分で済むかもしれません。必要な要素はすべて揃っているのですから。」
現在、カキシラス氏、リビッキ氏、そして二大陸にまたがる多数の協力者たちは、あらゆる計算ハードウェアを一つのパッケージにまとめ、あらゆる放射線科に容易に導入できる臨床プロトタイプの開発に取り組んでいます。これは、マルチスケール血行動態がまもなくあらゆる患者の日常診療の当たり前の一部となることを意味します。医師はCTスキャン程度の費用で、患者の心臓の内部を定期的に観察し、現在の状態だけでなく、将来の状態も見ることができるようになります。これにより、心臓発作を事前に予測し、問題が深刻化する前に先手を打つことができるようになります。
驚きの要素としてはどうですか?
