يستخدم الباحثون في نورث إيسترن خدمة Google Cloud Platform لوضع نماذج لانتشار فيروس زيكا

كان مختبر نمذجة النظم البيولوجية والاجتماعية التقنية (MoBS) بجامعة نورث إيسترن بحاجة إلى وضع نموذج سريع لانتشار فيروس زيكا.ومن خلال Google Compute Engine والأجهزة الافتراضية الاستباقية، يدير المختبر أكثر من 10 ملايين عملية محاكاة حيث قلّل بذلك كثيرًا من الوقت اللازم لتحليل البيانات.

في عام 2015، مع الانتشار السريع لفيروس زيكا الذي ينقله البعوض في أنحاء الأمريكتين، تم تطبيق إجراءات الحظر على السفر وكذلك الحجر الصحي، علاوة على دعوات بإلغاء أولمبياد 2016 في البرازيل. ومع إعلان منظمة الصحة العالمية حالة الطوارئ الصحية العامة على المستوى الدولي، كانت حكومات البلدان المتأثرة بحاجة إلى التنبؤ الدقيق بمعدلات انتشار العدوى الجديدة ومواقعها. ونظرًا لأن 20 بالمائة فقط من حالات الإصابة بفيروس زيكا تظهر عليها الأعراض، كان التنبؤ بالفيروس أمرًا بالغ الصعوبة.

في كانون الثاني (يناير) 2016، بدأ فريق مختبر MoBS بجامعة نورث إيسترن، وبدعم من مركز الاستدلال وديناميات الأمراض المعديةالعمل بمشروع "Zika Modeling" لمساعدة الجهات المختصة العامة والباحثين على فهم تطور المرض وانتشاره على نحو أفضل.

شهادات الباحثين

"باستخدام قواعد البيانات الضخمة وقوة الحوسبة الفعالة، نتمنى مساعدة الباحثين ومسؤولي الصحة العامة".

Matteo Chinazzi, عالم بحوث مشارك, جامعة نورث إيسترنس

Google Cloud Platform: توفير أدوات التوقع الأساسية والأدوات التحليلية وغير ذلك الكثير

باستخدام أسلوب رياضي وحوسبي يعتمد على Google Cloud Platform، درس الفريق السيناريوهات المختلفة التي يمكن من خلالها انتشار فيروس زيكا، مع وضع تصور لأثره في المجموعات السكانية المتأثرة به. ويستند النموذج على الانتشار الأولي لفيروس زيكا في البرازيل، حيث ظهر الفيروس في عام 2015. وأصبح الباحثون الآن قادرين على التنبؤ بتأثير حالات العدوى الجديدة في المواقع الأخرى من خلال تقديم طبقات بيانات إضافية تشمل درجة الحرارة وأعداد البعوض وحجم السكان وأنماط السفر لديهم.

تتيح خدمة Google Cloud Platform للفريق إمكانية تشغيل عدة عمليات محاكاة متزامنة وتحليل وحدات تيرابايت للبيانات الناشئة عن السيناريوهات المتخذة كنماذج. يقول ماتيو تشينازي، عالم الأبحاث المشارك بجامعة نورث إيسترن: "نستخدم العديد من منتجات Google Cloud Platform، وتخزّن خدمة Google Cloud Platform جميع نماذج البيانات لدينا بالإضافة إلى استضافة موقع الويب. ويدير Google Compute Engine (اختصارًا GCE) والأجهزة الافتراضية الاستباقية عمليات محاكاة انتشار المرض. أما أداة Google BigQuery، فتختبر السيناريوهات التي تتم محاكاتها، ويشتمل كل منها على متغيرات، مثل التواريخ وأرقام العدوى. وإلى الآن، استخدمنا قدرًا هائلاً من البيانات - والتي يبلغ مجموعها مئات من وحدات تيرابايت. ويتم تخزينها جميعًا على Google Cloud Storage.

الحصول على النتائج لتنفيذ الإجراءات بسرعة على نطاق واسع

من خلال Google Compute Engine والأجهزة الافتراضية الاستباقية، تمكّن مختبر MoBS من تشغيل أكثر من 10 ملايين عملية محاكاة. ونجح GCE وBigQuery في تقليل الوقت اللازم لإجراء عمليات المحاكاة وتحليل البيانات بدرجة كبيرة. (تستغرق العمليتان حاليًا ساعات، بدلاً من أسابيع). وعلى حد قول الباحث: "لدينا المرونة الكافية لزيادة الأمثلة الافتراضية المستقلة لتصل إلى عدة آلاف، وبذلك يمكننا إنشاء تحليل كامل لسيناريو واحد للوباء - والذي قد يشتمل على 250000 عملية محاكاة مستقلة - وفي أقل من يوم واحد".

بالإضافة إلى تمكين الباحثين من فهم طبيعة انتشار فيروس زيكا، يمكن أن يصبح هذا النموذج أداة لتحليل الأوبئة الأخرى، مثل حمى الضنك. ورغم أن فيروس زيكا لم يعد يمثل حالة الطوارئ الدولية التي أعلنتها أعلنت منظمة الصحة العالمية، لا يزال هناك جهد مطلوب لمنع انتشار الأمراض التي ينقلها البعوض. ومن خلال استخدام البيانات الضخمة والإمكانات الهائلة غير المحدودة للحوسبة، يسعى فريق MoBS إلى مساعدة الباحثين ومسؤولي الصحة العامة على تحقيق هذا الهدف المنشود.

يقول تشينازي: "يمثّل الوقت أهمية كبيرة عند مواجهة تفشّي المرض، ويتيح لنا Google Cloud Platform الأدوات التي نحتاجها لتنفيذ الإجراءات بسرعة على نطاق واسع".

للاطلاع على المزيد من المعلومات حول الأبحاث والتحليلات التي أجراها مختبر MoBS حول فيروس زيكا، استكشف منشور "انتشار فيروس زيكا في الأمريكتين" الصادر عن "وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم" بالولايات المتحدة الأمريكية.

شهادات الباحثين

"لدينا المرونة الكافية لزيادة الأمثلة الافتراضية المستقلة لتصل إلى عدة آلاف، وبذلك يمكننا إنشاء تحليل كامل لسيناريو واحد للوباء—والذي قد يشتمل على 250000 عملية محاكاة مستقلة—وفي أقل من يوم واحد".

Matteo Chinazzi, عالم بحوث مشارك, جامعة نورث إيسترنس

لمحة عن المؤسسة

يركز مختبر نمذجة النظم البيولوجية والاجتماعية التقنية (MoBS) بجامعة نورث إيسترن على تطوير نماذج قائمة على البيانات لانتشار الأمراض المعدية؛ حيث تتم دراسة السلوك البشري الاجتماعي ووضع نموذج لتطوّر الشبكات الاجتماعية والتقنية المعقدة وفحص أنماط الاستخدام وعدد الزيارات في الشبكات التقنية كالويب والإنترنت، ودراسة التفاعل بين العناصر الديناميكية الاجتماعية والسلوكيات على الإنترنت.

المنتجات المستخدمة

شكرًا على الاشتراك.

أخبرنا المزيد عن اهتماماتك.