編輯手札：此為 NVIDIA 2015 全球影響力大獎最終決選名單五篇系列文章其中一篇。全球影響力大獎提供十五萬美元獎金給運用 NVIDIA 技術解決社會、人道及環境相關問題，並獲突破性進展的研究人員。
Erez Lieberman Aiden 展開一段又一段的 DNA，逐漸揭露人類基因組的神秘面紗。
這並非易事。深藏在細胞核裡層層摺疊的基因組是人體一項神奇的機制，能夠密集又快速存取各種資訊。
更厲害的是，Aiden 嘗試為基因組建立 3D 模型。
Aiden 是貝勒醫學院基因學助理教授，也是萊斯大學計算機科學暨計算應用數學助理教授，並且帶領基因組架構中心與 CUDA 研究中心。
他與來自貝勒醫學院、萊斯大學、麻州理工學院、哈佛及博德研究所的研究人員所組成的團隊，運用 NVIDIA GPU 搭配現今最高的解析度，繪製出細胞核內人類基因組摺疊的情況。
貝勒醫學院為 NVIDIA 2015 全球影響力大獎五個最終決選名單之一。全球影響力大獎每年頒發十五萬美元獎金給運用 NVIDIA 技術解決社會、人道及環境相關問題，並獲突破性進展的研究人員。
研究團隊通過這項在運算上極具挑戰性的難題，清楚揭開錯綜複雜的基因組結構迴圈，發現基因組藉由摺疊的方式，包括立體迴圈的型態，控制了人體的生物機能。
研究團隊發現人類基因組摺疊成約 10,000 個迴圈，數量遠較先前所預測的少。當細胞核內基因組摺疊時，原本分居兩處的 DNA 的兩段接觸在一起而形成迴圈。
基因組結構裡的這些迴圈及其它摺疊模式，成為基因表現的基本要素。只要將基因組摺疊成不同形狀就能開關基因，讓細胞擁有各種功能。
如今科學家找出基因組摺疊的相關細節，發現更多關於嶄新基因調節分支的內容。在迴圈圖裡揭露了數千個未知的隱藏開關，我們必須找出造成疾病或癌症的基因開關。
Aiden 與他率領的十人團隊採用 NVIDIA Tesla GPU，為基因測試製作出專屬的演算法。
「GPU 將我們的作業速度加快200倍，根本不敢想像在 CPU 上做同樣的事情。」Aiden 說。
他說：「基本問題之一就是沒人知道到底要用哪個演算法來偵測迴圈，所以我們寫了多個演算法、跑了上百次，再嚴密比對結果。這改變了我們為人類基因組迴圈加以註解的方式。」
GPU 讓 Aiden 跟他的研究團隊能夠「壓縮時間」，他說：「使用 CPU 的話，光是一條染色體就要花上一週的時間，而 DNA 裡有23條染色體。使用 GPU 的話就能一邊跑演算法，順便喝杯咖啡，跑完後檢查結果，而且還能修正模型再測一次!」
許多疾病都跟基因組變異有關，致力於研究異常結構與細胞內具影響性變化的科學家，可以更著重於細節上。Aiden 說未來的研究方向可能包括研究特定蛋白質如何創造出某些迴圈。
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