計算最佳治療方法:這個男人如何放棄當太空人的夢想,改為採用 GPU 來計算治療癌症的方法

作者 Liz Austin

John Neylon 的夢想,是成為一名太空人。

放棄了探索浩瀚宇宙,他為了改善病患的治療結果和生活品質,嘗試運用適應性放射療法,發展癌症治療的嶄新領域。他使用 NVIDIA GPU 來進行這些研究。

Neylon 日前獲得 NVIDIA 基金會頒發的研究員獎學金,以協助他在加州大學洛杉磯分校進行物理生物醫學研究計劃。該獎項是基金會裡 Compute the Cure 計劃的部分內容,也是推動嶄新癌症療法的計劃。

使用  GPU 渲染出 UCLA 的 John  Neylon 的立體頭頸模型重要結構。
使用 GPU 渲染出 UCLA 的 John Neylon
的立體頭頸模型重要結構。

Neylon 用這筆錢,資助發展運用影像套合及校準與預測式生物力學模型的架構。

他將在目前的臨床工作裡,無縫改用 GPU 來加快處理這些工作的速度,並且將完整綜合的數據提供給醫師,為每日的病患看診活動給予最佳的治療方式。

建立病患影像

在詳細縝密的治療計劃裡,需要列出外部光子束等放射線劑量,還有角度、所需的能量及傳輸率。

儘管這項複雜的治療方式,早就建立起基本的物理學原理,體重減輕或是病患在治療檢查台上有些許移動,這些變數都會讓治療效果變差。

「我們需要不斷讓技術更進步,提供更精準的治療方式,以提高治癒率和減少副作用。」Neylon 說。

運用適應性放射療法,為病患提供最佳的治療方案,因應變化進行調整,以降低可能出現的風險。透過生物力學方式建立病患的人體解剖模型,呈現姿勢變化和腫瘤消退等變數。

缺點:在 CPU 上過長的運算時間,無法靈活或快速提出新的治療計劃。

「我們得將計算時間減到以分秒計算的單位,而非過去的冗長時間。」自學程式語言及 CUDA 的 Neylon 說。

開發一套採用 GPU 進行運算的模型,能夠用更快的運算速度執行更為複雜的演算法和精密的治療模擬內容,而將程式碼送到雲端 GPU 伺服器,代表能加快處理速度、降低成本,準備好使用各項所需的計算工具。

UCLA 的 John Neylon 採用 GPU 進行運算的解剖模型來瞭解頭動運動時變型的情況。
UCLA 的 John Neylon 採用 GPU 進行運算的解剖模型來瞭解頭動運動時變型的情況。

與地球間的連結

Neylon 在放棄成為太空人的夢想後,與家人之間的情感是他轉為研究醫學物理的原因。

Neylon 受到普渡大學具競爭力的科學課程所吸引,選擇就讀該校,而該校至少有23名畢業生成為太空人,包括首位登陸月球的阿姆斯壯(Neil Armstrong)與最後一位登陸月球的 Eugene Cernan。

然而 Neylon 在花了一個夏天,計算交換粒子如何自然分裂又重新結合的機率時,讓他將注意力改放在「跟人更有關係的事物上」。

他的願望實現了,卻不是按照他所希望的方式。

不久後醫師診斷出 Neylon 的母親罹患癌症。他在協助母親進行導航手術和化療,以及對抗痛苦的副作用時,一邊學習醫療物理的知識,發現自己曾受過的訓練能讓他順利進入該領域。

Neylon 的母親已經復原,而她的兒子也用相同方式去協助他人。