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HPC ayuda a combatir las bacterias tóxicas

Hola de nuevo. Yo soy Simón Sánchez y hoy te voy a hablar sobre HPC ayuda a combatir las bacterias tóxicas

Un equipo de investigadores del Laboratorio de Genómica y Biología Computacional de la Universidad de Gales del Sur está utilizando supercomputación para ayudar a resolver un problema crítico de salud pública. Con la resistencia a los antibióticos como una preocupación creciente y las infecciones resistentes a los medicamentos, como el SARM y la tuberculosis, en aumento, los científicos están ansiosos por comprender cómo las bacterias evolucionan a cepas mortales.

El proyecto de la Universidad de Gales del Sur, dirigido por la estudiante de doctorado Farzana Rahman, se centra en predecir la resistencia a los medicamentos para que los pacientes reciban el medicamento con más probabilidades de ser eficaz. El esfuerzo es parte de la nueva frontera de la medicina personalizada, que ofrece una gran promesa para el tratamiento y la cura de muchos tipos de enfermedades, incluidas las infecciones bacterianas.

El modelado de supercomputadoras ilustra cómo las cepas bacterianas bastante benignas pueden evolucionar a cepas tóxicas, como E. Coli 0157. El trabajo cuenta con el respaldo de High Performance Computing (HPC) Wales, que proporciona tecnología avanzada que facilita la ciencia tanto computacional como de alta calidad. intensidad de datos.

En el video de estudio de caso a continuación, Rahman describe su experiencia al crecer en Bangladesh, donde enfermedades como el tifus, el cólera y la gangrena plagaron a la población. Rahman estaba profundamente preocupado por el sufrimiento y fue impulsado a hacer una diferencia para traer un cambio positivo a la sociedad y la vida humana.

Haga clic para abrir el video

«Si bien los científicos están accediendo a muchas vías para resolver este problema, mi investigación adopta un enfoque diferente», dice Rahman. “Estoy desarrollando un método abierto para predecir el riesgo de que una cepa bacteriana se vuelva tóxica. Este proyecto implica la extracción de datos y el modelado bioestadístico utilizando computación de alto rendimiento «.

Fujitsu está financiando la investigación de la transformación, que según la compañía tendrá un gran impacto tanto social como comercialmente. La visión de Rahman para su trabajo es crear un mecanismo para tratamientos más asequibles y relevantes que puedan ser utilizados por organizaciones de salud pública, servicios de socorro y emergencia. Actualmente, identificar el mejor antibiótico para una cepa determinada puede llevar días o semanas, pero con este nuevo enfoque, el proceso de emparejamiento se puede realizar en horas. Cuando estás luchando contra una enfermedad infecciosa, recibir un tratamiento efectivo con días de anticipación puede significar literalmente la diferencia entre la vida y la muerte.

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