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軍事醫(yī)學(xué)*綜述:云計(jì)算在生物醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用

時(shí)間:2013-9-29閱讀:189
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云計(jì)算已經(jīng)成為了一個(gè)十分熱門時(shí)尚的詞語,但具體在各研究領(lǐng)域中的應(yīng)用還是個(gè)模糊的概念,近期來自軍事醫(yī)學(xué)*放射與輻射醫(yī)學(xué)研究所的研究人員發(fā)表綜述文章,闡述了云計(jì)算服務(wù)模式及其優(yōu)點(diǎn),并以宏基因組分析應(yīng)用 PathSeq 為例介紹使用云計(jì)算的步驟, zui后給出私有云構(gòu)建與云計(jì)算應(yīng)用中的一些建議。

生物醫(yī)學(xué)正邁入大數(shù)據(jù)時(shí)代. 從 1977 年 Sanger測序法的問世到當(dāng)前下一代測序(next-generation sequencing, NGS)技術(shù)的日漸成熟, 測序通量不斷提升而成本顯著降低. HiSeq 2000 單次運(yùn)行可產(chǎn)生200 G數(shù)據(jù)量, 即以約 30倍的覆蓋度同時(shí)對(duì) 2個(gè)人類基因組重新測序, 且費(fèi)用低于 1 萬美金. 不僅下一代測序分析面臨大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算的挑戰(zhàn), 公共醫(yī)療對(duì)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需求也日漸增長, 美國公共醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的數(shù)據(jù)總量在2009年已達(dá)434 PB(1 PB=250字節(jié)), 并以每年至少 35%的速度增長, 其中絕大多數(shù)是需要長期保存的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù), 以及醫(yī)療健康檔案。

大數(shù)據(jù)浪潮為生物醫(yī)學(xué)帶來了的機(jī)遇, 將根本性的改變生物醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)研究和醫(yī)療實(shí)踐,但同時(shí)生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)爆炸式的增長也對(duì)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析提出新的挑戰(zhàn)。

云計(jì)算是一種利用互聯(lián)網(wǎng)即可隨時(shí)隨地、按需便捷地訪問共享資源池的模型, 其體系架構(gòu)可分為 3 層: 核心服務(wù)、服務(wù)管理和用戶訪問接口。資源和功能服務(wù)化是云計(jì)算的核心理念, 硬件基礎(chǔ)設(shè)施、 平臺(tái)和應(yīng)用程序都能以服務(wù)的方式通過網(wǎng)絡(luò)交付給用戶。

傳統(tǒng)醫(yī)療信息系統(tǒng)中的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施往往是分散部署的, 由不同機(jī)構(gòu)或部門單獨(dú)維護(hù)和使用, 無法做到對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)籌管理和醫(yī)療信息的有效共享, 這在無形中增加了患者的醫(yī)療成本. 而將云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像資料、 電子健康檔案等大數(shù)據(jù)的整合和管理, 對(duì)于推進(jìn)醫(yī)療信息化建設(shè)有至關(guān)重要的作用。

研究人員綜述了云計(jì)算在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究進(jìn)展, 首先闡述云計(jì)算服務(wù)模式及其優(yōu)點(diǎn), 列舉基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)分析工具, 并以宏基因組分析應(yīng)用 PathSeq 為例介紹使用云計(jì)算的步驟, zui后給出私有云構(gòu)建與云計(jì)算應(yīng)用中的一些建議, 希望為基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域提供新的海量數(shù)據(jù)處理方法和思路。

文章zui后指出,隨著下一代測序、 生物質(zhì)譜和醫(yī)學(xué)成像等醫(yī)學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展, 人們可以更加深入地剖析疾病的成因, 分析藥物的有效性和毒性. 在通往個(gè)性化醫(yī)療的道路上, 海量數(shù)據(jù)處理是關(guān)鍵難題。云計(jì)算將大量計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源和軟件資源虛擬化, 形成規(guī)模龐大的共享資源池, 可有效解決生物醫(yī)學(xué)對(duì) IT 資源的彈性需求。

目前, 國內(nèi)云計(jì)算領(lǐng)域覆蓋面廣、參與單位多, 但仍與國外有相當(dāng)大差距, 不僅缺乏類似EC2的彈性計(jì)算服務(wù), 也缺乏類似 Galaxy 的成熟的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析平臺(tái). 此外, 云計(jì)算的服務(wù)可靠性、標(biāo)準(zhǔn)化和隱私安全等問題亟待解決. 盡管如此, 利用云計(jì)算解決海量數(shù)據(jù)處理難題仍是未來發(fā)展趨勢。

信息來源:http://www.biotech.org.cn/information/110433

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