2015'te sivrisinekler tarafından taşınan Zika virüsünün Kuzey ve Güney Amerika'daki hızlı yayılımını seyahat yasakları, karantinalar ve Brezilya'daki 2016 Olimpiyat Oyunları'nın iptal edilmesi çağrıları izledi. Dünya Sağlık Örgütü, halk sağlığı acil durumu ilan ederken, salgından etkilenen ülkelerin hükümetleri, yeni enfeksiyonların oran ve konumlarını doğru şekilde öngörebilecek bir yönteme ihtiyaç duyuyordu. Zika vakalarının yalnızca yüzde 20'si semptomatik olduğundan, virüsle ilgili öngörüde bulunmak son derece zordur.
Ocak 2016'da Northeastern Üniversitesi'nin MoBS laboratuvarı, Salgın Hastalıkların Çıkarımı ve Hastalık Dinamikleri Merkezi'nin desteğiyle kamu yetkilileri ve araştırmacıların Zika'nın evrim ve yayılımını daha iyi anlayabilmesi için Zika Modelleme Projesi'ni başlattı.
"Büyük veri ve inanılmaz ölçekteki bilişim gücünün kullanımı sayesinde araştırmacılara ve halk sağlığı yetkililerine yardımcı olabilmeyi ümit ediyoruz."Matteo Chinazzi, Asistan Araştırma Görevlisi, Northeastern Üniversitesi
GCP: temel öngörü araçları, analitik araçlar ve çok daha fazlasını sağlıyor
Google Cloud Platform (GCP) tabanlı matematiksel ve bilgisayımsal bir yaklaşımdan yararlanan ekip, Zika'nın yayılım gösterebileceği çeşitli senaryolar üzerinde çalışarak virüsün, enfekte popülasyonlar üzerindeki etkisini bir projeksiyonla ortaya koydu. Model, Zika'nın 2015'te ortaya çıktığı yer olan Brezilya'daki ilk yayılımını temel almaktadır. Araştırmacılar artık sıcaklık, sivrisinek sayısı, nüfus ve insanların seyahat etme düzenleri gibi ek veri katmanlarını dahil ederek başka konumlardaki yeni enfeksiyonların etkilerini öngörebilmektedir.
GCP, ekibin çok sayıda paralel simülasyon çalıştırmasına ve modellenen senaryolar tarafından üretilen terabaytlarca veriyi analiz etmesine olanak sağlıyor. Northeastern Üniversitesi Yardımcı Araştırmacılarından Matteo Chinazzi, "Çeşitli GCP ürünlerini kullanıyoruz," diyor. "Google Cloud Storage, tüm modelleme verilerimizi depolamanın yanı sıra web sitesini de barındırıyor. Google Compute Engine (GCE) ve Öncelikli Sanal Makineler ise hastalığın yayılımıyla ilişkili simülasyonları çalıştırıyor. Google BigQuery, her biri tarihler ve enfeksiyon sayıları gibi değişkenler içeren, simüle edilen senaryoları inceliyor. Şimdiye kadar inanılmaz miktarda veri işledik. Toplamda yüzlerce terabayt diyebiliriz. Bu verinin tamamı Google Cloud Storage'da tutuluyor."
Büyük ölçekli verilerle çalışırken çeviklik sağlayacak sonuçlara ulaşmak
GCE ve Öncelikli Sanal Makineler'i kullanan MoBS, 10 milyonun üzerinde simülasyon çalıştırdı. GCE ve BigQuery, simülasyonları gerçekleştirmek ve verileri analiz etmek için gereken süreyi önemli ölçüde kısalttı (bu iki işlem artık haftalar yerine saatler içinde tamamlanabiliyor). Chinazzi, "Paralel olarak birkaç bin bağımsız sanal örneği ölçekleyebilme esnekliğine sahibiz," diyor. "Böylece, sayısı 250.000'e kadar çıkabilen bağımsız simülasyondan oluşan tek bir salgın senaryosu için, bir günden kısa sürede tam bir analiz oluşturabiliyoruz."
Araştırmacılara Zika'nın yayılımını anlama imkanı vermenin yanı sıra, bu model dang humması gibi başka salgınların analizinde de kullanılacak bir şablona dönüşebilir. Zika, Dünya Sağlık Örgütü'nün beyanına göre artık uluslararası bir acil durum olmasa da sivrisinek kaynaklı salgınların önlenmesi adına daha yapılacak çok iş var. Büyük veri ve sınırsız bilişim gücünün kullanımı sayesinde MoBS'deki ekip, araştırmacı ve halk sağlığı yetkililerine bu amaç doğrultusunda yardımcı olabilmeyi ümit ediyor.
Chinazzi "Salgınlar söz konusu olduğunda zaman kritik bir etkendir," diyor. "GCP, büyük ölçekli verilerle çalışırken hızlı hareket etmemizi sağlayan araçları sunuyor."
MoBS laboratuvarı tarafından yapılan Zika araştırması ve analiz hakkında daha fazla bilgi edinmek için, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America'da yayınlanan "Spread of Zika virus in the Americas" (Kuzey ve Güney Amerika'da Zika virüsünün yayılımı) başlıklı makaleyi inceleyebilirsiniz.
"Paralel olarak birkaç bin bağımsız sanal örneği ölçekleyebilme esnekliğine sahibiz. Böylece, 250.000'i bulan bağımsız simülasyonu kapsayan tek bir salgın senaryosu için, bir günden kısa sürede tam bir analiz oluşturabiliyoruz."Matteo Chinazzi, Asistan Araştırma Görevlisi, Northeastern Üniversitesi