予測する生命科学・医療および創薬基盤「京」を用いた計算生命科学
Computational Life Scienceusing HPC
HPC: High Performance Computing= Science using Supercomputer
HardwareSimulation and Data Analysis

0. Introduction to Supercomputing
1. 計算科学：Capacity Biosupercomputing
2. 生命科学：Connection of Biological Layers

横浜市立大学・理研HPCI
木寺 詔紀

0. Introduction to Supercomputing

Moore’s Law:

発展の推進力（自己目的化？）

2x/1.13

2x/2

京LINPACK

Sum

#1
#500

CPU

SuperComputer
http://www.top500.org/statistics/perfdevel/#.U4W11yj-stU

http://en.wikipedia.org/wiki/File:Transistor_
Count_and_Moore%27s_Law_-_2011.svg

HPC in Japan

10 PFlopsK-computer

HPCI~3 PFlops

HPCI戦略5分野
予測する生命科学・ 医療および創薬基盤

予測医療と革新的創薬

血栓成長による血管閉

１ 塞シミュレーション

薬候補のタンパク質への結合シミュレーション

新物質・エネルギー創成

物質と宇宙の起源と構造

世界に先駆けた次世代デバイスを提唱

大質量星の超新星爆発の解明

2

超新星爆発の３次元シミュレーション

省エネ・
高速動作

原子レベ
ルで精密計算次世代ナノスケールデバイス「超高性能」、「超低消費電力」

HPC

集中豪雨や地震の予測

4

設計プロセスの革新

オリジナル形状

1.0 10 20 40 60

集中豪雨の再現実験

新潟県中越地震による強い揺れの広がり

並進対称
均質
Scalable

次世代ものづくり

防災・減災に資する地球変動予測

3

爆発時の密度分布5

最適化形状

車体後部周りの超精緻解析
による最適形状の究明

低空気抵抗、低揺動車の開発

CapabilityComputingParallel Computing
Data Communication
Strong Scaling

大Weak Scaling

小巨大、高精細
並進対称、均質系Capability Computing

HPCCapacity Computing

Capability Computing: Weak Scaling (分野3)
Madden–Julian Oscillation prediction skill of a new-generation global model
demonstrated using a supercomputer

Tomoki Miyakawa, et al., Nature Communications 5, 3769 (2014)

並進対称均質Scalable

ab initio simulation
確定した間違いのない計算を与えられた量だけ計算すれば、予定された結果が得られる：一度の計算（一通りの境界条件）で問題の本質を明らかにすることができる

全計算機資源の集中 = Capability Computing

Batch処理 = 最大効率で計算資源を活用する

Moore’s Lawはすでに限界？
並列技術（SIMD, … , Accelerator）がそれをカバーしてきた。下方
展開は、Clusterが支えてきた。そして、Acceleratorの時代となろうとしている。
CPU：汎用GPU：専用SIMD

・Codingの困難さ

massively parallel processor

・下方展開の困難さ
Cluster

・「京」は最後の最大の汎用のsupercomputer ？

symmetric multiprocessor
Single Processor

・Superocmputerが専用と汎用に分岐していく？

Constellation

http://www.top500.org/statistics/overtime/#.U4W6NSj-stU

1. 計算科学：Capacity Biosupercomputing

HPCI戦略プログラム 戦略分野１

Body/Organ

Molecular

Bioinformatics

新物質・エネルギー創成

物質と宇宙の起源と構造

世界に先駆けた次世代デバイスを提唱

大質量星の超新星爆発の解明

原子レベ
ルで精密計算23

超新星爆発の３次元シミュレーション

省エネ・
高速動作

次世代ナノスケールデバイス「超高性能」、「超低消費電力」

防災・減災に資する地球変動予測

集中豪雨や地震の予測

爆発時の密度分布5

次世代ものづくり

4

設計プロセスの革新

オリジナル形状

1.0 10 20 40 60

集中豪雨の再現実験

新潟県中越地震による強い揺れの広がり

並進対称
均質
Scalable

最適化形状

車体後部周りの超精緻解析
による最適形状の究明

低空気抵抗、低揺動車の開発予測する生命科学・ 医療および創薬基盤

予測医療と革新的創薬

血栓成長による血管閉

1 塞シミュレーション

薬候補のタンパク質への結合シミュレーション

並進非対称
不均質
Unscalable
意味のあるweak scalingは困難

生命科学は積極的にCapacity Computing
・複雑系 多数のレプリカの計算
ensemble simulation, landscape picture（data assimilation）

・非平衡性 path ensemble (多数のレプリカの計算)システムは外部からの情報、物質の伝達によって機能発現する。
孤立系ではなく外部からの摂動を受ける非平衡系。
緩和過程のensembleは1度の長時間simulationでは達成できない。

Big Data in Life Science

http://www.genome.gov/

生命科学は積極的にCapacity Computing
・複雑系

多数のレプリカの計算ensemble simulation, landscape picture (in a parameter space)

・非平衡性 Path ensemble (多数のレプリカの計算)システムは外部からの情報、物質の伝達によって機能発現する。
孤立系ではなく外部からの摂動を受ける非平衡系。
緩和過程のensembleは1度の長時間simulationでは達成できない。

・枚挙の論理類似した計算を繰り返す

Dataごとの（Modelごとの）計算結果
Variation of genes
Homologous proteins
Epigenetic difference
Change in cellular environments
Normal system / Disease related system
Patients A, B,…

医療・創薬 ＝ 個別化

・変化、差異 類似した計算を繰り返す
変化、差異、異常-正常の違い（Δ、ΔΔが対象である）

Data-driven simulation
vs. ab initio simulation

計算の環境与えられたDataごとの計算

Adjoining data production

Dataに特異的な結果

計算の手法
多数のレプリカを用いた計算

Capacity Computing

Interactive処理
On-demand
最大効率で結果を生み出す
HPC CloudData I/O (Machine, Internet)
HPCはこの要請にこたえるべきであるCapacity Biosupercomputing
大規模生命情報解析 宮野悟（東大）
遺伝子ネットワーク推定
Public Gene Expression Data
3,470,000 node·hours （K Computer）
690 networks

がん細胞の薬剤感受性の遺伝子ネットワーク解析
Sanger Gemonics of Drug Sensitivity in Cancer(13,435 genes x 728 cell lines x 142 drugs )2,020,000 node·hours （K Computer）
Profiles for 101 drugs
がん細胞における融合遺伝子の網羅的検出
Cancer Cell Line Encyclopedia (Broad Institute) 780 samples

976,102 node·hours （K Computer）
12,600 fusion genes2. 生命科学：Connection of Biological Layers

計算生命科学：階層の接続
全身

data-based model
実体モデルのシミュレー
ションによって生命科学の目的である生命階層の接続がどのように可能か臓器

Takagi (U Tokyo)

細胞

ab initio model

Nakamura (U Tokyo)

分子Hisada (U Tokyo)

計算機顕微鏡 = 因果律（巨視的→微視的）計算機実験 = 予測（微視的→巨視的）

Sugita (Riken)

CGGGCTTTTTTTTTCGACCAAAGGTAACGAGGTAACAACCATGCGAGTGTTGAAGTTCGGCGGTACATCAGTGGCAAATGCAGAACGTTTTCTGCGTGTTGCCGATATTCTGGAAAGCAATGCCAGGCAGGGGCAGGTGGCCACCGTCCTCTCTGCCCCC
GCCAAAATCACCAACCACCTGGTGGCGATGATTGAAAAAACCATTAGCGGCCAGGATGCTTTACCCAATATCAGCGATGCCGAACGTATTTTTGCCGAACTTTTGACGGGACTCGCCGCC
GCCCAGCCGGGGTTCCCGCTGGCGCAATTGAAAACTTTCGTCGATCAGGAATTTGCCCAAATAAAACATGCGGGCTTTTT
TTTTCGACCAAAGGTAACGAGGTAACAACCATGCGAGTGTTGAAGTTCGGCGGTACATCAGTGGCAAATGCAGAACGTTT
TCTGCGTGTTGCCGATATTCTGGAAAGCAATGCCAGGCAG
GGGCAGGTGGCCACCGTCCTCTCTGCCCCCGCCAAAATCA
CCAACCACCTGGTGGCGATGATTGAAAAAACCATTAGCGG
CCAGGATGCTTTACCCAATATCAGCGATGCCGAACGTATTTTTGCCGAACTTTTGACGGGACTCGCCGCCGCCCAGCCGG

生命情報科学
Genotype（微視的）Systems（model）

遺伝子ネットワーク/宮野悟

Phenotype（巨視的）システムの実体化
分子シミュレーション

階層接続：システムの実体化としての分子シミュレーション
反応場/分子機械：クロマチン

河野秀俊（JAEA)、高田彰二（京大）

信号伝達/拡散：分子混雑杉田有治（理研)

階層接続：マルチスケール・マルチフィジックス
シミュレーション － UT-Heart（久田 (東大)）
分子、細胞、臓器それぞれのスケールでの原因による疾患をシミュレートする
運動時間スケールが十分が近い

molecule

均質化法

cellorgan

パラメーターを実験情報から整合的に決定できる© 鷲尾，久田（東大）

階層接続：マルチスケール・マルチフィジックス
シミュレーション － 全身統合モデル
高木、中村 (東大)、銅谷 (OIST)
NEST
Sense organ

異なった原理で作動するシミュ
レーターの統合
Hodgkin-Huxley model/integrate andfire model：ion channels
神経回路
脊髄反射
運動器官

脳・神経系の異常に伴う運動障害
Parkinson's disease

HI-Muscle
K-Body各シミュレータの時間ギャップが少ない
パラメーターを実験情報から整合的に決定できるData-driven simulation

HPC Simulations

Life Science Data Analysis「情報に基づいたシミュレーション」
data-based model「シミュレーション技術を用いた情報解析」
dynamic system

計算生命科学：階層の接続
Data-driven simulation
全身

ab initio simulation

data-based model

ab initio model
細胞

臓器細胞

Takahashi (Riken)

分子

Takagi (U Tokyo)

Nakamura (U Tokyo)
Hisada (U Tokyo)

分子構造の遷移状態モデル
電流の微分方程式

個別化

Sugita (Riken)

予測する生命科学・医療および創薬基盤