IT News פורטל המחשוב העסקי וההייטק של ישראל
מה כדאי לכם לאכול? זאת התשובה ש-DayTwo מנסה לפצח כבר מספר שנים. החברה מתמקדת במחקר של המיקרוביום – הרכב החיידקים הייחודי שיש לנו במעיים – והתובנות שהם הפיקו עד היום על בסיס מחקר של מכון ויצמן, מסייעות לסובלים ממחלות הקשורות בסוכר ועוזר להם לקבל החלטות יומיומיות לגבי מזונות שמתאימים להם. החברה שהוקמה ב-2015 התמקדה בשלב הראשון במחקר המיקרוביום, והבנת ההשפעות השונות שיש למיקרוביום על התזונה. עכשיו עובדים בחברה על היעד הבא – לחקור את הגנים שמרכיבים את המיקרוביום, כדי להגיע למסקנות יותר מעמיקות על הגוף שלנו. צוות הפיתוח של החברה אותו מוביל הסמנכ"ל עדי לב, השלים לאחרונה את המשימה הזאת ופגשנו את עדי בשביל להבין איך מתמודדים עם ניתוח מידע מורכב בכאלו היקפים.
מה בעצם DayTwo מנסה לעשות כיום?
"המטרה שלנו עד היום הייתה לפתח אבחון, טיפול ובסופו של דבר פתרונות רפואיים על בסיס ניתוח מדויק של המיקרוביום שלנו. בזכות המאגר שאספנו עד עכשיו, אנחנו מנסים עכשיו לזהות את ההרכב הגנטי של חיידקי המיקרוביום. מדובר בכמות עצומה של מידע, שכן יש לנו כ-80 אלף משתמשים, אנחנו מצליחים למפות כ-150,000 גנים בממוצע לכל דגימה, כך שאנחנו מסתכלים על צורך לבנות תהליך שיאפשר לנו גם לנתח את המידע הקיים, וגם להתמודד עם המידע שיגיע מלקוחות חדשים בעתיד".
איך הבנת ההרכב הגנטי של החיידקים יכולה לעזור?
"כשמזהים את ההרכב של המיקרוביום מבחינת חיידקים, אפשר להגיע לאבחון של מחלות שונות, ולהתאמות תזונה אישיות. כרגע אנחנו מתמקדים בלקוחות שיש להם צורך בשמירה על רמת הסוכר, והניתוח של המיקרוביום מאפשר להם לדעת מאיזה מאכלים להימנע ומה עדיף לאכול ברמת דיוק אישית. ניתוח ההרכב הגנטי של החיידקים יאפשר לנו להגיע לשלב אחד נוסף. ההרכב הגנטי הוא אבני הלגו של החיידקים במעיים, כך שאנחנו יכולים לזהות צירופי גנים ידועים מחיידקים שונים שיוצרים שינויים מטבוליים ואחרים וגם לזהות צירופים חדשים שעוד לא נחקרו אבל אנחנו נוכל לזהות את ההשפעה שלהם, למעשה בעזרת הניתוח הגנטי נוכל למצוא קשרים חדשים בין חיידקי המעיים למחלות כרוניות רבות".
איך בונים תהליך ניתוח כזה מבחינה טכנולוגית?
"למעשה התהליך מורכב ממספר צעדים שונים, שכל צעד יש לו דרישות אחרות של ניתוח מידע ולמידת מכונה (ML). האתגר הוא לייעל מצד אחד כל תהליך, אבל מכיוון שהם תלויים אחד בשני, צריך למצוא את המבנה שיאפשר להם לרוץ במקביל כדי לחסוך זמן, אבל עדיין שהכל יעבוד כמו שצריך. כמובן שבסופו של דבר נכנס גם שיקול של עלות. על מנת לשמור על הבדיקות שלנו במחירים סבירים לצרכנים ולקופות החולים, אנחנו צריכים להשתמש במשאבי המחשוב בצורה יעילה. בשביל להתמודד עם כל האתגרים הללו, נעזרנו במומחים של AWS, ויצרנו פתרון שמבוסס על Nextflow שהיא פלטפורמת קוד פתוח ליצירת תהליכים חישוביים, ביחד עם שירות AWS Batch שמנהל את כל התהליכים".
מה הצלחתם לעשות בעזרת השילוב הזה?
"התשובה היא פשוטה – מדובר בתהליך מחשוב ענק שאם היינו מבצעים אותו בלי אופטימיזציה ועיבוד במקביל לא היה ניתן לסיים אותו בזמן הגיוני. המטרה הייתה לסיים אותו גם במהירות אבל גם בצורה אופטימלית מבחינת עלויות. הצלחנו בעזרת הכלים הללו לבצע את החישוב בתוך 10 ימים בלבד, תוך שמירה על מסגרת העלות, ובנייה של תהליך מיטבי גם להמשך. בעזרת היועצים של AWS הצלחנו גם לקצר את זמן הפיתוח ל-3-4 חודשים במקום 12 חודשים אם היינו מבצעים את כל הפיתוח לבד. את הפתרון אנחנו מציגים השבוע בכנס השנתי re: Invent של AWS, שמתקיים בלאס וגאס".
