HPE apoya la investigación médica con computación basada en memoria y una alianza con Jungla

En el marco de su evento Discover celebrado en Madrid, HPE ha anunciado una alianza con la startup de biotecnología e Inteligencia Artificial Jungla, un acuerdo con el que ambas planean desarrollar un sistema de atención médica personalizada en tiempo real a pacientes, lo que permitirá la computación basada en memoria de HPE. Gracias a su aplicación a los conjuntos de datos de Jungla, HPE ayudará a la compañía a acelerar las pruebas clínicas genéticas y genómicas.

La Plataforma Molecular Evidence (MEP) de Jungla permite a los investigadores estudiar los efectos de las variantes del genoma sobre los sistemas biológicos a escala, así como traducir dichos conocimientos a la práctica clínica. La plataforma proporciona a pacientes y profesionales de la sanidad un apoyo preciso y claro para interpretar los resultados de las pruebas genéticas y genómicas. A medida que la plataforma va evolucionando, Jungla integra una mayor cantidad de procesos automáticos de análisis en ella, como análisis moleculares de alta resolución, que pueden revelar cómo las variaciones en el genoma alteran las células, o cómo el daño en el ADN puede llevar al desarrollo de determinados tipos de cáncer.

HPE se ha encargado de hacer realidad las ideas de Jungla, y de apoyarla en la creación de un motor de conocimiento genómico. Para ello, HPE cargó el ingente conjunto de datos de Jungla en su Memory-Driven Computing Sandbox, de 48 Tb de capacidad, y que es un entorno operativo y de desarrollo para clientes presentado el pasado mes de junio. Con este entorno, la Plataforma de Evidencia Molecular de Jungla es capaz de proporcionar análisis moleculares de alta resolución más rápido que utilizando el hardware tradicional. Esto es muy importante, ya que los datos detallados de los flujos de trabajo de Jungla pueden requerir el procesado de más de 40 Tb de información para un solo gen.

Según Carlos A. Araya, CEO de Jungla, «Nuestro trabajo con HPE representa un compromiso para ampliar los límites y lograr que los avances en ciencia e ingeniería se apliquen en las pruebas clínicas de los pacientes. No solo debemos tener éxito en la ciencia, debemos construir procesos e infraestructuras que puedan escalarse para traducir los conocimientos científicos en éxitos clínicos. Los sistemas Memory-Driven Computing de HPE pueden permitir nuevos hallazgos en los datos moleculares de un paciente, teniendo en cuenta todas las variantes clínicamente entendidas y hacerlo bajo demanda. Estos desarrollos no ocurren de la noche a la mañana, pero es donde tenemos que enfocarnos si queremos conseguir velocidad y precisión en la atención sanitaria”«.

Por su parte, Michael Woodacre, HPE Fellow, ha destacado que «los sistemas tradicionales hacían imposible que Jungla pudiera comparar los conjuntos de datos a la escala que se necesitaban. Incluso después de que los sistemas analizaran los datos, los investigadores seguían necesitando revisar manualmente la información para así identificar patrones. Pero nuestra arquitectura de computación basada en memoria y su capacidad sin precedentes para procesar datos, reduce el riesgo de cometer errores humanos y acelera drásticamente el tiempo de obtención de resultados». 

Aparte de la tarea que realiza en colaboración con Jungla, en HPE también están colaborando con investigadores médicos del Living Hear Project y del Centro Alemán de Enfermedades Neurodegenerativas (DZNE). El objetivo de estas colaboraciones es explorar el potencial de la tecnología para transformar múltiples áreas de la vida. Además, inspirado en estos proyectos, HPE ha presentado el segundo reto de su colaboración con el Foro Económico Mundial, Tech Impact 2030. Su objetivo es permitir cuidados médicos personalizados en tiempo real.

En el futuro, HPE prevé que habrá un cambio fundamental para los investigadores con acceso a simulaciones lo bastante sofisticadas para poder sacar partido a sistemas biológicos complejos. La tecnología no sólo les dará la oportunidad de realizar investigaciones con más rapidez y con un coste menor. También les ayudará a cambiar la relación con sus pacientes y sus datos, así como con la propia ciencia. Podrán pasar de ser meros recolectores de información a un papel más activo de cazadores de conocimiento.