Chaste : C ancer, H eart a nd S oft T issue E nvironment Ivan Cenci

1. Chaste: Cancer, Heart and Soft Tissue Environment Ivan Cenci Computational Biology Group Computing Laboratory, University of Oxford

2. COS’E’ CHASTE • Package di simulazione rivolto a problemi multi-scala e con un alto costo computazionale negli ambiti di biologia e fisiologia • Simulazioni su singola cellula o tessuto: a partire da un modello matematico cellulare e’ possibile estendere lo studio a pool di cellule con disposizione spaziale e caratteristiche qualsiasi • Attenzione focalizzata sulla riduzione dei tempi di simulazione, uno dei principali limiti della Computational Biology: 30 ms di propagazione simulati su una mesh di 3717056 nodi richiedono 13 ore su un core di un server Intel Xeon 3 GHz con 16 GB di RAM

3. ATTUALI APPLICAZIONI • Cardiologia • Simulazioni monodomain e bidomain per un ampio range di problemi pratici • Efficiente implementazione in parallelo per simulazioni su processori multi-core • Open source release disponibile sotto licenza GNU LGLP • Meccanica di tessuti molli • Elasticita’ non lineare (in dipendenza dalla deformazione) • Possibilita’ di utilizzare diversi modelli cellulari in diverse zone dello spazio • Cancro • Attenzione su cancro colorettale e sferoidi tumorali • Vasta gamma di modelli cellulari ed equazioni di campo

4. STORIA DI CHASTE • Inizialmente insegnato in un corso di quattro settimane in Software Engineering nel Maggio 2005 • Maggio 2005 - Settembre 2007: attivita’ part-time di un gruppo di circa 6-10 PhD e post-docs • Settembre 2007 - Ora: stanziamento di fondi per permettere uno sviluppo full-time • Il lavoro rimane principalmente focalizzato su elettrofisiologia cardiaca, modellazione di tessuti molli (inclusa elettro-meccanica cardiaca) e modellazione di tumori

5. CARATTERISTICHE DEL CODICE • Questioni di ingegneria del software • Programmazione Object-oriented • Linguaggio C++ • Metodologia “agile” • Iterazioni: piccoli progetti di breve durata • Pair programming • Test-driven • Frequenti meetings • Il codice base attualmente contiene circa 119974 righe di codice e 69737 righe di test

6. PRESTAZIONI IN PARALLELO • Propagazione monodomain in parallelo utilizzando la mesh cardiaca dell’UCSD (University of California, San Diego)

7. MESH AD ELEMENTI FINITI • Insieme di vertici, lati e facce che definisce forma e proprieta’ di un oggetto mono-bi-tridimensionale • Noble – DiFrancesco cell • Mahajan – Shiferaw cell

8. OXFORD RABBIT HEART MESH • MR Data Acquisition • 11.7 T magnet • 1024 X 1024 X 2048 voxels • 26.4 X 26.4 X 24.4 μm resolution • Jurgen Schneider, Peter Kohl, Rebecca Burton • (Physiology, Cardiovascular Medicine, University of Oxford)

9. OXFORD RABBIT HEART MESH • Segmentazione delle immagini • Discriminazione del tessuto dal volume di background • Applicazione di tre filtri di segmentazione • Martin Bishop, Vicente Grau • (Computing Lab, Engineering/OeRC, University of Oxford)

10. OXFORD RABBIT HEART MESH Blood vessels Valves Papillary muscles • Generazione della mesh • ~ 4 milioni di vertici • ~ 20 milioni di tetraedri • ~ 1 milione di triangoli di bounding • Martin Bishop, Vicente Grau • (Computing Lab, Engineering/OeRC, University of Oxford)

11. MONO-BIDOMAIN EQUATIONS • AP di singola cellula • Propagazione nel tessuto: Bidomain equations • (ii)=Im+Istim,i • (ee)=-Im-Istim,e

12. USE IT! • Tools necessari • Sistema operativo Linux (almeno per ora) • Chaste “standalone”: file eseguibile scaricabile liberamente da http://web.comlab.ox.ac.uk/chaste/ • Sorgente da compilare • Editor di testo • Meshalizer: programma in grado di processare i risultati • Non esiste un ambiente di sviluppo!!

13. USE IT! • Features dell’eseguibile • Simulazioni monodomain e bidomain • Costruzione di mesh elementari o lettura di mesh esterne • Run in parallelo su processori multicore • Possibilita’ di utilizzare stimoli multipli • Eterogeneita’ nei parametri dei modelli cellulari e nelle conduttivita’ • Numero limitato di modelli cellulari disponibili (work in progress) • Risultati pronti per essere letti da Meshalizer

14. USE IT! • Editing: file XML

15. USE IT! • Compilazione

16. USE IT! • Visualizzazione • risultati

17. SIMULAZIONI

18. MODELLING MULTI-SCALA Cell model(s) Ionic currents Whole organ model(s) ECG

19. INTERFACCIA PURKINJE-MIOCARDIO • Motivazione ed obiettivo finale: investigare le interazioni elettrotoniche all’interfaccia, con modelli cellulari realistici in geometrie anatomiche realistiche (…) • Noble – DiFrancesco cell • Mahajan – Shiferaw cell 0.75 mm 3 mm 3 mm Stimolo unicamente ai nodi di Purkinje • Alberto Corrias • (Computing Lab, University of Oxford)

20. INTERFACCIA PURKINJE-MIOCARDIO • Attivazione del miocardio da parte della fibra di Purkinje • Depolarizzazione • Ripolarizzazione • Alberto Corrias • (Computing Lab, University of Oxford)

21. INTERFACCIA PURKINJE-MIOCARDIO • Il potenziale d’azione dei nodi ventricolari varia in dipendenza della distanza dall’interfaccia (lungo l’asse della fibra) • Alberto Corrias • (Computing Lab, University of Oxford)

22. ECG FORWARD PROBLEM • Ottenere la traccia ECG partendo dai potenziali d’azione cardiaci • Alberto Corrias • (Computing Lab, University of Oxford)

23. ECG FORWARD PROBLEM • Geometria semplificata: (piccola) ellissoide troncata contenente il modello cellulare Faber-Rudy in un (piccolo) volume di controllo Sezione trasversale Stimolazione dell’apice cardiaco • Alberto Corrias • (Computing Lab, University of Oxford)

24. ECG FORWARD PROBLEM • Approccio accoppiato: risoluzione del set di equazioni (con condizioni al contorno) per ogni time step Cuore Torso (bath) Propagazione passiva in mezzo resistivo • Alberto Corrias • (Computing Lab, University of Oxford)

25. ECG FORWARD PROBLEM • Simulazioni • Heart activation (Vm) • Extracellular/bath potentials (Φe) • Alberto Corrias • (Computing Lab, University of Oxford)

26. ECG FORWARD PROBLEM • ECG in geometrie semplificate AP cardiaco ECG (punto rosa) • Surface potential (Φe) Control HERG block • Alberto Corrias • (Computing Lab, University of Oxford)

27. Chaste: Cancer, Heart and Soft Tissue Environment Ivan Cenci Computational Biology Group Computing Laboratory, University of Oxford