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分子大數據,醫學的新武器

來源 : 亞洲健康互聯海外中心
update : 2019/08/29
9月9日至11日,由瑞士生物信息學研究所組織的[BC] 2巴塞爾計算生物學會議,將在巴塞爾會議中心舉行。該活動是歐洲主要生物資訊學活動之一,將匯集從精確的腫瘤學到傳染病的國際專家與瑞士科學家,透過一系列詳細介紹知識現狀的研討會和全體會議,幫助填補大數據與臨床應用之間的空白,同時促進計算和實驗學科之間,以及學術界和行業之間的科學交流。

為什麼計算生物學重要?技術進步使我們全速進入基因組時代,人類序列數據以指數速率流入全球資源庫。結合不斷增長的數位健康紀錄和臨床試驗,這些數TB的數據可以為人類健康、老化和疾病的生物學機制提供寶貴的見解。然而,如果沒有最先進的計算方法、資源和解決方案 - 包括機器學習方法 - 幾乎不可能從中提取知識,更不用說從中獲取臨床應用。[BC] 2計算生物學會議正是為了促進當今科學家們對這種技術的轉移。
 
由於20年前創建的SIB瑞士生物信息學研究所,瑞士在生物數據的管理和分析方面擁有卓越的歷史。每兩年,該研究所組織[BC] 2,今年旨在透過一系列詳細介紹知識現狀的研討會和全體會議,幫助填補大數據與臨床應用之間的空白。該會議吸引了來自世界各地的著名主題發言人和300多名與會者,深入紮根於瑞士,由SIB集團領導組成的科學委員會,包括聯合主席Niko Beerenwinkel(蘇黎世聯邦理工學院)和Erik van Nimwegen。van  Nimwegen說:「大數據在醫學中的應用具有巨大的希望,但總的來說,這些巨大的期望還沒有實現。」
 
從精確的腫瘤學到傳染病,會議將以多個軌道形式,主要探討三個具有廣泛意義的主題:
 
  • 從單細胞數據到精確腫瘤學:來自單細胞的全基因組數據,在癌症研究和精確腫瘤學中已變得至關重要。識別和解釋腫瘤單個細胞DNA突變的後果,是分類腫瘤分期和確定適當療法的關鍵。SIB單細胞數據會議聯合主席Manfred Claassen表示:「由於新的技術使我們能夠在單細胞水平上探索腫瘤,我們正在改變我們接近癌症的方式:腫瘤現在被視為周圍組織環境中的多樣化生態系統,這是一種更精細的靶向療法。
 
  • 從病原體定序到對抗傳染病:許多疾病是由快速變異和越來越多抗藥微生物引起的。因此,在分子和基因組水平上表徵病原體,對於設計藥物和疫苗以及監測疾病爆發至關重要。像NextStrain這樣的工具,已經在即時分析和追踪伊波拉病毒,或茲卡病毒等病原體的爆發方面發揮了重要作用。公共衛生干預將越來越多地依靠這種生物資訊學工具在未來分配資源。
 
  •  生物大數據分析和方法:最終,從基礎研究中獲得的大數據,來自許多不同來源和多種形式(例如序列、基因表達和生化數據)。從這種多變量數據中提取有用資訊需要精確定制的工具和方法,包括專用機器學習演算法。在精準醫學中,機器學習技術變得至關重要 - 既要整合用於表徵每名患者的各種數據類型,又要在這些複雜的高維數據中識別隱藏的模式,然後可以將其用作生物標記物。這可以預測對疾病的易感性。