大数据如何改变生命科学

大数据推动的数字化转型正在重塑各行各业。生命科学领域也不例外。

在过去，对一个人类基因组进行测序可能需要数年时间和数十亿美元。今天，同样的任务可以在24小时内完成，花费不到1000美元。

对这些领域工作至关重要的实验室技术也在快速发展。例如，生命科学研究中的最新工具使科学家能够创建复杂的蛋白质分子三维可视化。科学家们使用这些可视化技术来协助药物发现，并在个性化医疗领域取得突破性进展。

这些改变游戏规则的进步的核心驱动力是大数据。数据的数量和复杂性继续以惊人的速度增长，特别是在基因组学、生物信息学、预测生物学和化学等领域。

实验室仪器也会产生大量的数据——有时每小时高达1tb。

当然，数据越大，对数据存储的需求也就越大。生命科学数据库背后的IT基础设施将需要随着数据规模和维度的增长而发展。

由于科学家们正在处理海量的信息，他们还需要现代软件工具，以便快速可视化大数据并与之交互。否则，生命科学组织将拥有丰富的数据，但缺乏信息。

大数据在生命科学行业的广泛益处

只要生命科学组织继续升级他们的IT基础设施，以更好地将大数据集成到核心流程中，他们的工作将继续产生令人难以置信的好处，包括:

• 改进风险评估:大数据可以帮助科学家获得揭示潜在健康危害的见解，评估与之相关的风险程度，并帮助他们得出解决问题的结论。
• 个性化医疗:随着科学家和医生能够更有效地处理和理解电子个人健康信息，他们将能够更准确地判断每个患者需要什么样的药物。
• 临床试验中更有效的评估:目前，大多数医学使用"护理标准"模式，其中使用一般群体反应和临床试验来影响护理的提供。但是，当大数据被有效利用时，就可以对药物如何影响特定类型的患者做出更精确的评估，包括可能不会被注意到的副作用。除其他外，这可以有助于药物发现方面的持续突破。

遗留IT基础设施瓶颈潜在突破

虽然大数据给生命科学带来的好处听起来很有希望，但组织将需要IT基础设施和数据存储能力来跟上不断增长的需求。

根据德勤/麻省理工学院2019年的研究在美国，只有20%的生物制药和生命科学组织在数字化方面足够成熟。不幸的是，传统存储系统是性能的瓶颈，并阻止应用程序接收科学家需要取得更多突破的数据。

新的生命科学仪器和技术正在出现。他们有潜力创造新的研究机会，从而获得更大的见解。但企业首先需要应对几项IT挑战，才能利用这些创新。

挑战#1:数据竖井
许多组织都在努力打破数据孤岛。竖井使得跨部门的研究人员很难访问他们工作所依赖的数据。竖井的发展在一定程度上是因为数据存储在多种工具和软件解决方案中，而不是集中的生命科学数据库中。

为了打破数据隔离造成的障碍，企业需要找到一种方法，将数据系统平稳过渡到用户友好的软件工具。

挑战2:规模
如前所述，最新的科学技术产生了大量的数据。生命科学组织将需要扩大其存储能力，以容纳这些涌入的信息。

如果不能及时达到适当的规模，依赖于这些仪器捕获的数据的工作流程将会中断。

挑战3:大数据分析
大数据的有用程度取决于你能够从中提取的见解。无论您是在运行大数据分析管道来支持个性化医疗，还是利用人工智能来协助药物发现，高性能计算(HPC)都需要高性能数据存储。从旋转磁盘驱动器转向低延迟和高IOPS的全闪存存储阵列现在是必要的。

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由于技术的不断发展，生命科学领域，如基因组学，已经取得了重大进展。但这些进步也会带来与数据存储、生命科学分析、高级元数据标记和交互式数据可视化相关的挑战。

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