Диффузная флуоресцентная томография для ранней диагностики рака
Ежегодно в мире регистрируется порядка 6 миллионов новых случаев заболевания раком. Одним из ключевых факторов в борьбе с этой страшной болезнью является диагностика опухолей на ранних стадиях. Применение методов оптической биомедицинской диагностики в сочетании с технологиями обработки графических данных позволяют находить злокачественные новообразования в 100 раз быстрее.
Диффузная флуоресцентная томография (ДФТ) – один из новых современных методов оптической диагностики опухолей. В организм вводятся специальные флуоресцентные маркеры (сложные органические молекулы), которые прикрепляются к злокачественным клеткам. Подсветка тканей на определенной длине волны вызывает флуоресценцию маркеров, и ее регистрация позволяет определить место расположения опухоли.
Основная сложность метода ДФТ заключается в том, что свет, проходящий в биологических тканях, подвергается сильному рассеянию. Поэтому непосредственно увидеть очертания светящейся области, особенно если она расположена на значительной глубине, невозможно.
В результате экспериментов с различным расположением подсветки и детекторов специалисты Института прикладной физики РАН разработали специальные алгоритмы реконструкции трехмерного распределения флуорофоров в тканях, которые позволяют точно определить место расположения и геометрию опухоли.
Лаборатория биофотоники Института прикладной физики РАН (см. список структурных подразделений института) создана более 15 лет назад, в настоящее время занимается разработкой методик и созданием приборов для оптической биомедицинской диагностики. Одним из ключевых направлений ведущихся исследований является разработка оптической диффузионной томографии и ее флуоресцентной модификации.
Алексей Катичев, младший научный сотрудник Института, отмечает: «В своих исследованиях мы использовали метод Монте-Карло (ММК) – метод численного моделирования распространения излучения в среде. При всех своих достоинствах, этот метод требует огромных вычислительных ресурсов системы: моделирование типичной ситуации требует расчета порядка миллиарда случайных траекторий! На проведение одного эксперимента первоначально у нас уходило значительное время – до нескольких часов. Это было неприемлемо. Перенос вычислений на архитектуру графических процессоров NVIDIA CUDA дал более чем стократный прирост производительности. Среднее время получения результата уменьшилось с двух с половиной часов до 1,5 минут. Сокращение времени расчетов позволило увеличить число траекторий и, как следствие, значительно повысить точность результатов».
NVIDIA CUDA – это программно-аппаратная архитектура, позволяющая использовать GPU для вычислений общего назначения. Архитектура CUDA обеспечена широкой поддержкой популярных языков и интерфейсов прикладного программирования. Тысячи разработчиков программного обеспечения, ученых и исследователей широко используют CUDA в различных областях, включая обработку видео, астрофизику, вычислительную биологию и химию, моделирование динамики жидкостей, электромагнитных взаимодействий, восстановление изображений, полученных путем компьютерной томографии, сейсмический анализ, трассировку лучей и многое другое.
Применение данного алгоритма моделирования не ограничивается задачами диффузной флуоресцентной томографии. В перспективе предполагается его использование в планировании лучевой терапии. Известно, что этот метод активно применяется в лечении онкологических заболеваний, но имеет ряд побочных эффектов – при радиационном воздействии зона облучения определяется недостаточно точно, поэтому возникает риск повредить здоровые органы. Если же научиться точно моделировать прохождение излучения через всё тело, процедура станет более эффективной и безопасной. Решение подобной задачи требует огромных вычислительных мощностей, обеспечить в приемлемое время могут только графические процессоры.
Подробную информацию о проекте можно получить у его куратора Михаила Кириллина (kirillin{O}ufp.appl.sci-nnov.ru) или ведущего программиста Ильи Фикса (FiksII{O}yandex.ru).
Портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru по материалам NVIDIA Corporation
08.02.2011