신경퇴행성 질병과 싸우기 위해 메모리 기반 컴퓨팅을 테스트하는 독일 연구 기관

세계 인구가 노령화되면서 알츠하이머와 같은 치료가 불가능한 신경퇴행성 질병으로 인한 인적 및 경제적 비용이 놀라울 정도로 증가하고 있습니다. DZNE는 질병 퇴치 연구에 빅 데이터 분석을 사용하지만 기존의 컴퓨터 시스템의 한계가 중요한 병목 현상이었습니다. 혁신적인 솔루션을 찾던 DZNE는 HPE의 메모리 기반 컴퓨팅을 통해 전례 없는 컴퓨터의 속도 개선으로 알츠하이머 치료에 있어 새로운 희망을 불러일으켰습니다.

전 세계의 시한폭탄

세계 인구가 노령화되면서 알츠하이머와 같은 뇌 질환이 수백만 명에 달하는 사람을 공격하여 1조 달러가 넘는 비용 발생

알츠하이머 연구 가속화 – DZNE & Hewlett Packard Enterprise가 연구 발전을 위한 컴퓨팅 성능을 지원합니다. 메모리 기반 컴퓨팅에 대해 자세히 알아보십시오.

비디오 출연: Pierluigi Nicotera 교수 - Scientific Director & CEO, DZNE(독일 신경퇴행성 질환 센터).

의학 박사 Joachim Schulze 교수 - 유전체학 및 면역조절 교수, 본대학교

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3:11

알츠하이머, 파킨슨병, 다발성 경화증, 루게릭병, 헌팅턴병과 같은 신경퇴행성 질병은 뇌와 척수의 신경세포가 퇴화되면서 발생합니다. 초기 증상은 신체 운동능력 저하 또는 기억력 감퇴 등으로 경미합니다. 하지만 점점 더 많은 신경세포가 죽으면서 명확한 사고력과 혼자 걸을 수 있는 능력, 생활 속에서 기능할 수 있는 능력을 잃게 됩니다. 이러한 질병의 상당수는 결국 사망으로 이어집니다.

신경퇴행성 질병은 인생의 후반기에 나타나는 경우가 많기 때문에 인구가 노령화되면서 급증할 것으로 예상됩니다. 노년 인구가 가장 빠른 속도로 증가하고 있는 지역은 중국, 인도, 남아시아, 서태평양 등입니다.

정신적 기능에 문제가 발생하는 치매는 신경퇴행성 질병의 가장 심한 쇠약 작용 중 하나입니다. 치매를 앓는 사람 수는 20년마다 두 배로 증가하고 있으며 2050년에 이르러서는 전 세계에서 1억 3천만 명을 넘어설 것으로 예상됩니다. 3초마다 지구상에서 누군가는 치매에 걸리고 있습니다. 예측에 따르면 치매를 앓고 있는 사람들의 75%는 아직 진단을 받지 않았습니다. 또한 진단을 받을 때쯤에는 너무 늦어서 문제가 더욱 심각합니다. 손상은 이미 일어났습니다.

  • "전 세계적으로 진행되고 있는 치매 발병 증가세를 막지 못한다면 2050년까지 미국의 전체 GDP가 치매환자들을 보살피는 데 투입될 것입니다."

    Pierluigi Nicotera 교수, Ph.D., 과학 담당 이사 겸 이사회 의장, DZNE

전 세계 연간 치매 관련 비용은 2018년에 이르러서는 1조 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 이 비용에는 가족이나 다른 사람의 무급 지원, 전문 간병인의 사회적 지원, 의료 지원도 포함됩니다. 전 세계 치매 관련 비용을 하나의 국가로 환산하면 경제 규모로 세계에서 18번째로 큰 국가가 될 것입니다.

치료법을 찾는 것이 시급하지만 치매의 영향을 받는 신체 기관의 복잡성으로 인해 발전 속도는 더딥니다. 인간의 뇌에는 은하계의 별보다 1천 배 더 많은 신경 연결이 존재합니다. 연구자들은 뇌의 작동 원리, 기본이 되는 유전학, 세포 및 세포 내 기능, 장애를 유발시키는 환경적 요인 등과 함께 이러한 모든 요소가 수십 년에 걸쳐 어떻게 상호작용하는지를 이해해야 합니다.

관련 연구로 생성되는 데이터의 양과 종류는 어마어마합니다. 신경퇴행성 질병 치료를 위한 노력에 있어서, 기존 컴퓨터 시스템의 분석적 제약이 주요 장애물이었습니다.

10억 명

전 세계에서 신경 질환을 앓고 있는 사람들의 수

2,400만 명

이 중 알츠하이머 환자 수

1조 달러

2018년 전 세계 치매 관련 예상 비용

신경퇴행성 질병과 싸우기

알츠하이머, 파킨슨병과 같은 뇌 질환 퇴치를 위해 싸우고 있는 독일의 연구 기관

  • "‘우리가 알츠하이머에 걸리는 이유는 무엇입니까? 이 질병은 어떻게 막을 수 있습니까?’라는 질문에 답하기 위해 최신 기술을 사용하려고 합니다."

    Joachim L. Schultze 교수, Ph.D., 디렉터, 단세포 유전체학 및 후성유전체학을 위한 PRECISE 플랫폼, DZNE

DZNE(Deutsches Zentrum für Neurodegenerative Erkrankungen)는 독일 연방교육연구부(Federal Ministry of Education and Research)에서 알츠하이머, 파킨슨병, 다발성 경화증과 같은 신경퇴행성 질병을 퇴치하기 위해 설립한 연구 기관입니다. DZNE는 엄청난 양의 데이터가 수반되는 임상 연구, 인구 조사, 의료 서비스 연구 등을 활용합니다. 연구자들은 독일의 9개 위치에 분산되어 있으며, 대학교와 대학 병원 및 기타 연구 파트너들과 긴밀하게 협업합니다.

1,000명

DZNE에서 뇌 관련 질병을 연구하는 직원 수

80개

새로운 예방 및 치료 방식을 개발하고 있는 작업그룹 수

9개소

독일 전역에 분산되어 있는 위치 수

조기 발견을 위한 비밀 발견

연구 프로젝트를 통해 기술의 한계에 도전

 

연구자들은 증상이 나타나기 수십 년 전에 치매로 이어지는 질병의 진행 과정이 시작된다는 것을 알고 있지만 정확한 원리는 모릅니다. 단백질 잘못 접힘? 염증? 더 잘 이해하는 것이 예방, 진단, 치료의 핵심입니다.

  • "우리는 질병이 특정인에게 발병하는 이유를 설명할 수 있는 작은 차이를 찾고 있습니다. 데이터를 모두 통합하고 그 의미를 이해하기 위해 데이터 세트를 비교하는 새로운 기술이 필요합니다."

    Pierluigi Nicotera 교수, Ph.D., 과학 담당 이사 겸 이사회 의장, DZNE

DZNE는 최대 3만 명을 대상으로 전 생애에 걸쳐 3년마다 걸음걸이, 후각 등의 변화와 알츠하이머 조기 발견과 관련된 다른 요인을 검사하는 독일 인구 조사를 주도하고 있습니다. DZNE의 다른 프로젝트들과 마찬가지로, 알츠하이머 발병 가능성이 있는 사람에게 나타나는 의미 있는 차이를 나타내는 작은 차이를 감지하는 과정에서 상호 연결된 엄청난 양의 데이터가 발생합니다.

이러한 작업은 여러 지역뿐 아니라 의학, 생명 과학, 수학, 물리학, 정보학, 컴퓨터공학 등 여러 분야에 걸친 협업이 필요합니다. 독일 전역에 분산되어 있는 DZNE는 기술적 가능성의 제약에 도전하는 연구에서 전 세계 파트너들과 협업합니다. 세계 인구가 노령화되면서 신경 질환이 누군가의 표현대로 고령자의 시한폭탄에서 확산되고 있습니다.

30년

진행 중인 인구 조사 기간

3만 명

추적 인원

발전에 방해가 되는 느린 시스템 속도

기존 컴퓨터 아키텍처의 용량을 초과하는 분석 수요

 

IT의 제약 사항은 신경퇴행성 질병과 싸우는 데 중대한 병목 요소가 되었습니다. 기존의 컴퓨팅 시스템이 DZNE의 페타바이트 규모의 데이터, 데이터 소스의 다양성, 복잡한 컴퓨팅 파이프라인에 대해 너무 느립니다.

DZNE는 유전체학, 뇌 영상 기법, 임상 연구 등에서 얻은 정보를 사용하며, 이러한 정보는 환자의 개인 정보 보호를 위해 안전하게 액세스 및 분석해야 합니다. 많은 양과 매우 다양한 종류의 데이터 세트는 서로 함께 작동하도록 설계되지 않아 호환되지 않는 경우가 많습니다. 하지만 연구자들은 유전자 표지와 뇌 영상 기법을 상호 연결하는 것과 같이 여러 데이터 세트에서 집약적인 계산을 수행하고 싶어 합니다.

  • "유전체학, 뇌영상 기법, 환자 모니터링 등 여러 차원에서 복잡한 질병을 이해하는 데 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 최신 의학은 컴퓨팅과 연결될 것입니다."

    Joachim L. Schultze 교수, Ph.D., 디렉터, 단세포 유전체학 및 후성유전체학을 위한 PRECISE 플랫폼, DZNE

데이터 로딩에 몇 주가 소요되고, 이러한 데이터를 계산하는 데 더 긴 시간이 소요되기도 합니다. 인터넷 연결 속도가 매우 빠르더라도 데이터 전송이 불가능할 수 있습니다. 한 명의 유전체학 연구자는 데이터를 하드 드라이브에 로딩한 후 트럭에 실어 DZNE로 보냅니다.

DZNE는 원시 데이터 운송을 중단하고 로컬에서 분석하도록 프로세스 속도를 높이는 동시에 협업 파트너들에게 연구 조사에서 사용 가능한 결과에 대한 중앙 집중식 액세스를 제공하고 싶어 합니다. 따라서 컴퓨터 아키텍처에 대한 새로운 접근방식이 필요합니다.

메모리 기반 컴퓨팅으로 비전 실현

HPE의 선구적인 새로운 빅 데이터용 컴퓨터 아키텍처를 활용하는 DNZE

 

DZNE는 협업자들 또는 현장 컴퓨팅 계층 사이에서 데이터를 전송하는 시간을 낭비하지 않으면서 빠르게 분산된 형태로 유전자 데이터를 활용할 수 있는 방법을 원했습니다. HPE의 메모리 기반 컴퓨팅이 솔루션을 제공합니다.

메모리 기반 컴퓨팅은 새로운 컴퓨터 아키텍처로서 기존의 컴퓨터 아키텍처를 혁신하는 것을 목표로 합니다. 기존 컴퓨터 시스템에서는 상대적으로 적은 양의 메모리가 각 프로세서에 테더링됩니다. 그 결과 나타나는 비효율성으로 인해 성능이 제한됩니다. 업무의 약 90%가 정보를 프로세서에서 프로세서로 그리고 메모리 및 스토리지의 계층 사이에서 이동시키는 데 할애되는 것으로 추정됩니다.

  • "메모리 기반 컴퓨팅은 우리가 원하는 것을 정확하게 제공합니다. 메모리에 많은 양의 데이터를 저장함으로써 컴퓨팅 파이프라인을 가속화할 수 있는 훨씬 빠른 시스템을 보유하게 되었습니다."

    Joachim L. Schultze 교수, Ph.D., 디렉터, 단세포 유전체학 및 후성유전체학을 위한 PRECISE 플랫폼, DZNE

메모리 기반 컴퓨팅을 통해 모든 프로세서가 공유 메모리 풀에 대한 동일한 접속 권한을 확보하기 때문에, 이리저리 오갈 필요가 없습니다. 이를 통해 전례 없는 속도와 신뢰성 및 에너지 효율성과 함께 지금까지 불가능했던 엄청난 데이터 세트를 활용할 수 있는 방법들을 제공합니다. HPE는 2017년 메모리 기반 컴퓨팅 프로토타입을 발표했습니다. The Machine이라고 불리는 이 제품은 160테라바이트의 고속 메모리를 지원하는 지금까지 만들어진 최대 크기의 단일 메모리 시스템입니다.

메모리 기반 컴퓨팅에 대한 기대에 들뜬 DZNE 리더들은 특히 까다로운 사용 사례를 선택하여 유전체학 데이터를 사전 처리하기 위한 이미 “최적에 가까운 상태인” 기존 알고리즘에 도전했습니다. 메모리 기반 컴퓨팅 기술을 활용하는 작은 변화를 통해 이미 현재의 기술만큼 빠르게 실행되고 있는 단계를 개선할 수 있는지 여부를 확인하는 것이 목적이었습니다.

그 결과는 DZNE를 전율하게 했습니다.

연구를 가속화하는 컴퓨팅 성능

조기 진단과 치료의 가능성을 대폭 높여준 메모리 기반 컴퓨팅

 

DZNE는 메모리 기반 컴퓨팅을 연구자의 창의적인 문제 해결을 지원하고 질병 예방 및 치료를 위한 연구를 가속화시켜주는 혁신적인 기술로 생각합니다. 대규모의 종종 호환되지 않는 데이터 세트들을 모두 한 번에 메모리에서 이용할 수 있게 되어 유전체학 및 의학 연구에 방해가 되었던 컴퓨팅 병목 현상이 사라졌습니다.

속도와 효율성 향상 외에도 메모리 기반 컴퓨팅은 본질적으로 더 안전합니다. 뇌 검사와 같은 원시 데이터를 전송하는 대신 연구 파트너들이 계산 결과(예: 이 뇌는 이 위치에 병변이 있음)를 공유합니다. 데이터를 통해 얻은 인사이트는 협업자와 공유하여 모두의 연구에 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 데이터는 로컬에 남아 있고, 알고리즘이 데이터로 이동합니다. 보안은 관리가 아닌 프로그래밍이 됩니다.

  • "연구를 가속화함으로써 메모리 기반 컴퓨팅은 빠른 시간 내에 알츠하이머 치료 방법을 찾게 될 가능성을 높이고 있습니다."

    Pierluigi Nicotera 교수, Ph.D., 과학 담당 이사 겸 이사회 의장, DZNE

DZNE와 HPE 연구자들은 협업을 통해 유전체학 데이터를 사전 처리하기 위한 DNZE의 알고리즘을 메모리 기반 프로그래밍 기술 사용에 적응시켰습니다.  DZNE는 몇 가지 추가적인 코딩 조절을 통해 22분이 소요되던 프로세스를 2.5분으로, 그다음에는 69초로, 지금은 13초로 단축했습니다. 3개월 만에 속도가 100배 이상 빨라졌습니다. DZNE는 새로운 아키텍처로 모든 컴퓨팅 파이프라인의 속도를 100배 높일 수 있다고 믿고 있습니다.

DZNE는 젊은 사람이 나중에 신경 질환을 앓게 될 가능성을 나타내는 생체지표를 찾고 있습니다. 치료법을 찾고 있습니다. DZNE는 메모리 기반 컴퓨팅의 활용을 통해 이 모든 것이 훨씬 빨리 이루어질 수 있다고 빋고 있습니다.

100배

연구 병목 현상 해소로 예상되는 분석 속도 향상

60%

전력 절감을 통한 연구 비용 절감

메모리 기반 컴퓨팅의 연결 고리

HPE Integrity Superdome X를 메모리 기반 컴퓨팅 프로그래밍 기술의 시험대로 활용하는 DZNE

 

HPE 하드웨어

HPE Integrity Superdome X