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Crosetto: la diagnosi precoce è vincente/10


CANCRO

Giovedì 15, Giugno 2017
in  Attualità e Cultura


Proseguiamo la pubblicazione delle domande e relative risposte che alcuni concittadini americani hanno posto a Dario Crosetto in merito alla sua invenzione per la diagnosi precoce del cancro.

la prima parte di domande e risposte si possono leggere qui:


http://www.corrieredisaluzzo.it/cgi-bin/archivio/news/Crosetto-la-diagnosi-precoce-e-vincente.asp


http://www.corrieredisaluzzo.it/cgi-bin/archivio/news/Crosetto-la-diagnosi-precoce-e-vincente2.asp


http://www.corrieredisaluzzo.it/cgi-bin/archivio/news/Crosetto-la-diagnosi-precoce-e-vincente3.asp


http://www.corrieredisaluzzo.it/cgi-bin/archivio/news/Crosetto-la-diagnosi-precoce-e-vincente4.asp


http://www.corrieredisaluzzo.it/cgi-bin/archivio/news/Crosetto-la-diagnosi-precoce-e-vincente5.asp

http://www.corrieredisaluzzo.it/cgi-bin/archivio/news/Crosetto-la-diagnosi-precoce-e-vincente6.asp

http://www.corrieredisaluzzo.it/cgi-bin/archivio/news/Crosetto-la-diagnosi-precoce-e-vincente7.asp

http://www.corrieredisaluzzo.it/cgi-bin/archivio/news/Crosetto-la-diagnosi-precoce-e-vincente8.asp

http://www.corrieredisaluzzo.it/cgi-bin/archivio/news/Crosetto-la-diagnosi-precoce-e-vincente9.asp


DOMANDA:  Come
puó competere la sua invenzione con migliaia di computers paralleli 3D-Flow
OPRA in un cubo di 16 cm o 36 cm di elettronica rispetto ai grandi progetti di
supercomputer paralleli tipo APE dell'INFN ed altri, ma che nessuno rivendica
di poter salvare milioni di vite umane dal cancro o essere lo strumento più
potente al mondo per scoprire particelle subatomiche?



CROSETTO:  E'
necessario innanzitutto fare chiarezza sulla rivendicazione di poter salvare
milioni di vite umane da cancro. Questo è confermato da dati sperimentali che
dimostrano che la diagnosi precoce per qualsiasi tipo di cancro, aumenta
notevolmente la probabilità di salvare la vita del paziente. Se il cancro al
colon è diagnosticato precocemente la sopravvivenza è del 91% ma se diagnosticato
tardivamente la sopravvivenza scende all'11%; per il cancro al seno dal 98% al
27% se diagnosticato tardivamente e per il cancro al polmone la sopravvivenza è
del 50% se diagnosticato precocemente, ma scende drasticamente al 2,8% se
diagnosticato tardivamente.



Dal momento che esistono le cure efficaci che
funzionano quando il cancro è diagnosticato precocemente, è necessario
individuare il tassello mancante che ci fornisca una diagnosi precoce efficace.



Si devono quindi osservare quali segnali
vengono forniti dal corpo quando inizia una mutazione delle cellule normali in
cellule cancerose che si dice impazziscano, perdano i connotati corretti nel DNA
e crescano a dismisura in modo più veloce delle cellule normali generando altre
cellule cancerose.



Tra tutti i segnali di cambiamento come odore,
temperatura, conduttività dei tessuti, fluorescenza, densità, ecc., il segnale
più affidabile è il cambiamento di metabolismo, cioé il maggior consumo di
nutrienti da parte delle cellule cancerose che, crescendo più velocemente,
aumentano il consumo dal 5 al 70 % di
 
nutrienti in più rispetto alle cellule normali.



Lo strumento che ci permette di osservare in
modo non invasivo la differenza di consumo delle cellule nel corpo si chiama
PET (Tomografia ad emissione di positroni) e consiste nell'associare un
radioisotopo radioattivo alle molecole di nutrimento tipo l'ossigeno, il
glucosio, ecc., e poi somministrare questo nutrimento radioattivo per
inalazione o indovena al paziente.



I segnali radioattivi che ci permettono di
seguire il percorso di tale nutrimento all'interno del corpo e verificare quali
organi o tessuti del corpo ne consumano in modo anomalo sono due fotoni a
511keV che escono in direzione opposta dal corpo del paziente. E' necessario
quindi catturare in modo preciso il maggior numero possibile di questi segnali
al fine di diminuire la radiazione al paziente e poter vedere fin dall'inizio
il cambiamento delle cellule da normali in cancerose anche quando il consumo
anomalo di nutrimento è appena percettibile.



Il corpo del paziente, nelle PET attuali,
viene avvolto da un anello di cristalli (o da un cilindro di cristalli lungo
1,6 metri, nel caso della mia invenzione 3D-CBS -esame completo del corpo in
3-D) che convertono i segnali buoni relativi ai 511 keV e la radiazione di
fondo (rumore), in segnali elettrici. Poichè vengono generati milioni di
segnali al secondo, ecco che entra in gioco la necessità di processarli in modo
parallelo da tanti processori perché un solo processore non riuscirebbe a
filtrare i segnali buoni di coppie di fotoni a 511 keV, dal rumore di fondo
della radiazione.



Esistono sul mercato diversi tipi di
processori e di sistemi a processori paralleli. Io ho seguito la nascita e l'evoluzione
dei processori, negli anni 70, studiando a fondo, quelli più popolari quali
l'8080 e 8085 della Intel, lo Z80 della Zilog, il 6502 della MOS technology
utilizzato nei primi Apple computers e il 6809 della Motorola.



Le conoscenze di base di questi processori, la
differenza delle loro architetture interne, l'interfacciamento, il loro set di
istruzioni, le ho avute frequentando corsi serali specializzati al CERN tenuti
da Tor Linejarde ed Adolfo Fucci negli anni 70.



Successivamente ho approfondito la conoscenza,
non solo dei processori per uso generico e i due filoni principali
dell'architettura del
window register
dell'università di Berkley e il
MIPS
dell'università di Stanford, ma anche di quelli particolari per applicazioni
specifiche quali il Transputer della Inmos e l'architettura DSP (Digital Signal
Processors) dell'università di Harvard, che separa la memoria programma dalla
memoria dati ed utilizzandoli, ho maggiormente accresciuto e approfondito la
mia conoscenza imparando dai risultati dei miei progetti, dalla loro
realizzazione e durante la fase di collaudo.



Per dieci anni dal 1980 al 1990 ho fatto parte
di un team di esperti del CERN, di università negli USA e di altri paesi atti
ad insegnare un mese all'anno a circa 120 ingegneri e fisici PhD dei paesi del
terzo mondo come costruire un computer, un sistema operativo, il software e
l'interfacciamento hardware (con ore di laboratorio) per realizzare
strumentazione medicale o altro, partendo dal microprocessore Motorola 6809 dal
costo di pochi dollari.



Negli anno 80 ho realizzato applicazioni
usando uno dei primi DSP della Texas Instrument 320C10 e successivamente il
DSP96000 della Motorola. Nel 1988, quando ero alle dipendenze del CERN ho
progettato il sistema a processori FDPP che faceva uso dei processori
commerciali: il Transputer per la comunicazione e il DSP 32C della AT&T da
50Mflop che a quel tempo era il componente al costo inferiore per Mflop. Ho poi
utilizzato tale sistema per le misure del Q, cioè per la messa a fuoco del
fascio di particelle nell'acceleratore SPS al CERN e per il trigger di
Livello-2 dell'esperimento DELPHI il cui Spokesperson era Ugo Amaldi.



Grazie a questi progetti e alla mia conoscenza
dei microprocessori e dei sistemi a processori paralleli mi è stata riconosciuta
la fama di esperto al CERN in questo settore che mi ha fruttato l'invito a
tenere una lezione sull'applicazione dei microprocessori in Fisica delle Alte
Energie alla prestigiosa scuola 'CERN School of Computing' nel 1991. Questa
lezione disponibile a (
goo.gl/2mMRmD) riassume in una figura per ogni tipo di
processore le diverse architetture del Transputer, dell'architettura di Berkley,
di Stanford, dei microcontrollori e li mette a confronto con l'architettura DSP
di Harvard.



Non essendo soddisfatto delle prestazioni dei
microprocessori e dei sistemi commerciali (neanche del DSP320C40 della Texas
Instrument che offriva canali di comunicazione simile al Transputer ma più
veloci) per identificare particelle specifiche con diverse caratteristiche
definite dai fisici teorici ho quindi avuto l'idea di concepire l'invenzione
dell'architettura del processore e sistema a processori paralleli 3D-Flow (
goo.gl/ZvOqrj) che permettesse
ai fisici di spostare la programmabilità del trigger dal Livello-2 al
Livello-1.



In questo modo l'efficienza sia
nell'applicazione della fisica che nella diagnostica medica sarebbe aumentata
notevolmente. Nel primo caso si sarebbe eliminato l'inconveniente di analizzare
solo dati fasulli al Livello-2 e Livello-3 del trigger perché quelli buoni erano
già stati persi dal Livello-1 e nel secondo caso renderebbe possibile una
diagnosi precoce efficace del cancro ad una radiazione dell'1% rispetto alle
PET attuali; questo è il tassello che manca per salvare molte vite, dal momento
che la cura del cancro diagnosticato precocemente esiste già da tempo e
funziona.



Tale mia invenzione 3D-Flow è stata
riconosciuta valida dai massimi esperti del settore da oltre vent'anni (vedi
citazioni dalle lettere a '
goo.gl/GIC5aR'. Alcune lettere complete a
'goo.gl/VXBx33') ed approvata in una revisione scientifica, pubblica, formale
ed ufficiale al FERMILAB il 14 dicembre 1993 (
goo.gl/zP76Tc). La prova di concetto dell'architettura
3D-Flow è stata presentata funzionale in hardware in due grandi chip FPGA, ciascuno
contenente quattro processori 3D-Flow alla conferenza IEEE-NSS-MIC a San Diego,
California nel 2001. Il piccolo sistema 3D-Flow con 8 processori permetteva
agli scienziati, partecipanti alla conferenza di selezionare la 'forma' di un
oggetto scegliendo la posizione degli interruttori di ingresso al sistema. I
LED visualizzavano se il sistema aveva trovato l'oggetto e le forme d'onda
sull'oscilloscopio visualizzavano con precisione il tempo di esecuzione
dell'algoritmo. Successivamente il sistema 3D-Flow è stato dimostrato
funzionale in hardware in due schede elettroniche modulari, ognuna con 68
processori 3D-Flow che sono state presentate alla conferenza del 2003
dell'IEEE-NSS-MIC a Portland, nell'Oregon (
goo.gl/RiIn0B).



Essendo indipendente dalla tecnologia, la mia
invenzione continua ad essere valida e molto competitiva anche oggi rispetto a
qualsiasi altro sistema al mondo per le applicazioni che hanno bisogno di
eseguire algoritmi complessi di riconoscimento di oggetti da dati che arrivano
da migliaia di canali ad altissima velocità.



Infatti, in seguito alla richiesta da parte
del mio ex-supervisore al Superconducting Super Collider, Jim Siegrist (che attualmente
è il Direttore dell'Ufficio di alte Energie al Dipartimento dell'Energia degli
Stati Uniti e gestisce oltre un miliardo di dollari all'anno per la ricerca in
fisica), di finalizzare la mia invenzione alla tecnologia attuale, è risultato
da ben 59 offerte di ditte con elevata reputazione che le prestazioni del mio
nuovo sitema 3D-Flow OPRA finalizzato alla tecnologia del 2015, sono superiori
a qualsiasi altro sistema al mondo per questo tipo di applicazioni in grado di
processare dei dati in arrivo ad altissima velocità.



I più importanti sistemi a processori
paralleli non hanno queste caratteristiche sebbene siano più potenti (ma anche
molto più costosi) per risolvere altri problemi di calcolo che non richiedono
l'acquisizione di dati a diversi terabyte o petabyte al secondo come invece
puo' sostenere il sistema 3D-Flow OPRA.



Al momento il primato dei sistemi a processori
paralleli è detenuto dalla Cina con 'Sunway TaihulLight e Tianhe-2. Seguono gli
Stati Uniti con il sistema Tititan modello Cray XK7 presso il laboratorio del
DOE a Oak Ridge National Lab, Sequia Modello IBM-Blue Gene/Q, Cori, Modello
Cray XC40, seguito dal Giappone con Oakforest-PACS e K computer della Fujitsu e
dalla Svizzera con Piz Daint modello Cray XC50.



Siamo su prestazioni di picco di 150 PetaFlops
(cioé 150 milioni di miliardi di operazioni in virgola mobile al secondo,
oppure rappresentato dal numero 150 seguito da 15 zeri).



Diversi supercomputers elencati
precedentemente utilizzano una GPU (Graphic Processing Unit). Ad esempio la
NVIDIA K20x è utilizzata nel supercomputer Titan negli USA che, con 261.632
unità fornisce 17,59 PetaFlops, mentre il Piz Daint a Lugano in Svizzera ne
utilizza 73.808 raggiungendo prestazioni di 6,27 PetaFlops.



Il progetto Italiano dell'INFN APEnext del
2000-2005 aveva raggiunto le prestazioni di 7 TeraFlops (cioé 7 milioni di
milioni di operazioni in virgola mobile al secondo), con la prospettiva di
raggiungere 1 PetaFlops nel 2009.



Il Presidente Obama nel 2015 aveva firmato un
ordine esecutivo che autorizzava il National Strategic Computing Initiative
(NSCI) per la creazione di un nuovo supercomputer da 1 ExaFlops (cioé 1.000
PetaFlops, equivalente a 1 miliardo di miliardi di operazioni in virgola mobile
al secondo, oppure rappresentato dal numero 1 seguito da 18 zeri).



Al
confronto un sistema 3D-Flow OPRA da 1.000 cubi di elettronica di 36 cm di lato
avrebbe le prestazioni di 1 Exa Operazioni su numeri interi al secondo
, cioé 1.000 Peta Operazioni al secondo  (Per il calcolo di riconoscimento di oggetti
in tempo reale come ad esempio le particelle subatomiche non è necessario il
calcolo in virgola mobile, ma sono necessarie operazioni speciali tipo il
confronto di un valore con 24 variabili in tre nanosecondi. Queste istruzioni
non sono disponibili nei supercomputer elencati sopra, mentre sono disponibili
nel gruppo di istruzioni del 3D-Flow
OPRA).



Inoltre
il sistema 3D-Flow OPRA in 1.000 cubi di elettronica da 36 cm avrebbe la
capacità di sostenere una velocità dei dati in ingresso di 20 Petabytes al
secondo
. Questa
é la caratteristica unica al mondo che non puo' offrire neanche lontanamente
qualsiasi altro sistema elencato sopra, anche quello del futuro approvato dal
Presidente Obama nel 2015.



Quindi
la risposta alla domanda del perché gli altri supercomputer non possono
rivendicare
di poter
migliorare l'efficienza nel filtrare e catturare tutti i segnali dai marcatori
tumorali che rendono possibile la diagnosi precoce del cancro che é quella che
salva la vita si puo' esemplificare in una semplice analogia senza sminuire il
valore dei supercomputers.



Per ogni applicazione è necessario usare lo
strumento adatto; per spostare un ingranaggio di un orologio non serve un
caterpillar, perchè anche se ha maggiori capacità non sono peró quelle adatte
per questa operazione.



Come esempio pratico della soluzione del
problema del Trigger di Livello-1 dei grandi esperimenti al CERN, le
offerte/preventivi da parte di 59 industrie con elevata reputazione dimostrano
la fattibilità nel realizzare un sistema 3D-Flow OPRA contenuto in un cubo di
36 cm di elettronica con 8.192 canali elettronici in grado di sostenere una
velocità dei dati in ingresso di 1,3 Terabyte/secondo ed in grado di riconoscere
tutte le particelle subatomiche che soddisfano le caratteristiche definite
dall'utente ad un costo di 100.000 dollari (vedi
goo.gl/AoszvQ).



Come esempio pratico della soluzione del
problema di costruire l'apparecchiatura 3D-CBS (3-D Complete Body Screening, '
goo.gl/0Cm1cg', e maggiori informazioni a 'goo.gl/JMKyek')
che rende possibile una diagnosi precoce del cancro che salva la vita, le 59
offerte/preventivi dimostrano la fattibilità di realizzare un sistema 3D-Flow
OPRA contenuto in un cubo di 16 cm di elettronica con 2,304 canali elettronici
in grado di sostenere una velocità dei dati in ingresso di 368 Gigabyte/secondo
ed in grado di catturare tutti i segnali possibili dai marcatori tumorali al
minimo costo per ogni segnale valido catturato. Il costo di tale unità in base
alle 59 offerte é di 50.000 dollari.



DOMANDA: Come puó competere la sua invenzione 3D-Flow
OPRA contenuta in un cubo di elettronica di 16 cm o 36 cm che riceve le
informazioni da cavi in rame rispetto alle alte velocità di trasmissione dati
raggiungibili con le fibbre ottiche?



Per ogni applicazione bisogna usare il
componente più adatto per ottenere le massime prestazioni, la massima
robustezza, la massima affidabilità nel modo più economicamente vantaggioso.



Nel caso del progetto 3D-Flow OPRA il
ricercatore del CERN ha la massima libertà di utilizzare il mezzo di
comunicazione più confacente per trasferire i dati dal rivelatore di ciascun
esperimento allo chassis PRAI situato a 50 cm di distanza dalle schede 3D-Flow
OPRA come illustrato al centro della figura 1 a pagina 3, nella figura 2, in
basso a sinistra a pagina 19 e nella figura 11 al centro a sinistra a pagina 36
di (
goo.gl/w3XlZ1). In effetti in tali figure sono
rappresentati i connettori e cavi del fiber channel, del Ethernet a 100Gbps,
PCI, Firewire, USB, SATA, Infinitband, etc.



Nella scheda elettronica PRAI-B della figura in
prima pagina ed in basso a sinistra nella seconda pagina di (
goo.gl/AoszvQ),
le informazioni relative a ciascun evento generato ad un tempo specifico nel
rivelatore vengono decodificate secondo i diversi protocolli di trasmissione
per mezzo di circuiti ed allineate in base al tempo di generazione dell'evento,
in una parola della larghezza di 8.192-bit. Questa parola viene poi inviata
alla velocità di 1,28 Gbps attraverso 8.192 cavi MicroTwinax alle 8 schede
3D-Flow OPRA del sistema medesimo a 50 cm di distanza circa.



Non ho utilizzato fibre ottiche a 100 Gbps
per diverse ragioni. Trasmissioni ad altissima velocità hanno bisogno di un
circuito ricevente nella scheda 3D-Flow OPRA che aumenterebbe il consumo di
potenza e sottrarrebbe area del circuito stampato ai processori 3D-Flow OPRA
per cui non sarebbe più sufficiente uno cubo di elettronica di 36 cm ma ce ne
vorrebbero di più. Questo aumenterebbe la distanza tra i componenti, che
richiederebbe un maggior numero di strati di processori per sostenere la
medesima velocità dei dati in ingresso senza perdere alcun dato e quindi
richiederebbe un maggior numero di processori che richiederebbe un maggior
numero di chassis.



Insomma l'aumento del numero di alcuni
componenti per la decodifica dei segnali a 100 Gbps richiederebbe un aumento di
altri componenti per ottenere le medesime prestazioni e questo creerebbe un
effetto valanga che aumenterebbe la potenza dissipata, i costi e abbasserebbe
il livello delle prestazioni globali del sistema.



Per massimizzare le prestazioni del sistema a
processori paralleli che ha necessità di scambiare i dati con i processori
vicini per eseguire algoritmi di riconoscimento di oggetti in immagini, é
necessario contenere il sistema nel minimo spazio perché più aumentano le
distanze tra i componenti maggiore sarà il ritardo del segnale per raggiungere
la destinazione (ogni cm sono 33 picosecondi).



La robustezza dei cavi Microtwinax (vedi a
pagina 184 di
goo.gl/w3XlZ1) ed affidabilità di usare cavi per una
trasmissione dieci volte inferiore alle prestazioni del componente e l'aver
utilizzato dei connettori da 400-pin (vedi a pagina 187 di
goo.gl/w3XlZ1) per trasmettere 128 segnali, collegando a
massa molti pins tra i segnali per eliminare l'accoppiamento dei segnali tra
pins adiacenti, con un assemblaggio in piccole schede elettroniche lunghe 30 cm
di pagina 195 di (
goo.gl/w3XlZ1) per il cubo di elettronica da 36 cm per le
applicazioni in fisica e con l'ssemblaggio in piccole schede elettroniche
lunghe 21 cm di pagina 193 di (
goo.gl/w3XlZ1) per il cubo di elettronica di 16 cm, offrono
non solo garanzie di robustezza del sistema ma anche di affidabilità.



Per ridurre i costi, aumentare la robustezza
ed affidabilità del sistema, ho utilizzato collegamenti tramite tracce di rame
in un circuito stampato per i trasferimenti dei segnali tra schede elettroniche
del sistema 3D-Flow OPRA come illustrato a pagina 157 di (
goo.gl/w3XlZ1).



Il trasferimento di 1,3 Terabyte al secondo ad
una distanza di 50 cm circa tra lo chassis PRAI di smistamento dei segnali e lo
chassis del 3D-Flow OPRA non ha paragone in robustezza, affidabilità e minori
costi se trasferiti tramite 8.192 cavi Microtwinax anziché trasferirli con
fibre ottiche attraverso un protocollo di trasmissione che richiede circuiti
trasmettitori e circuiti riceventi di decodifica che consumano potenza, occupano
area di circuito stampato ed introducono un ritardo nella codifica, decodifica
ed allineamento dei dati all'arrivo tra i segnali trasmessi in fibbre ottiche
diverse.

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