计算生物学 - 编码，数学模型和大规模数据处理在生物学上的应用 - 并没有像“大数据”和“物联网”那样变成一个巨大的嗡嗡声术语。但这很快就会。医院，大学，制药公司，政府，非政府组织和科技公司将生物学嫁给重型服务器功率的无与伦比的努力将改变医学的工作方式。在最近出现的最有趣的用例之一中，两个著名的机构正在使用大数据来解决特别困难的脑癌。
上周，纽约基因组中心（NYGC）宣布了与IBM。基因组中心是纪念斯隆·凯特林（Sloan Kettering），西奈山（Mount Sinai），哥伦比亚大学和纽约大学等科技领域机构的联盟使用IBM Watson找到胶质母细胞瘤的替代治疗方法，一种激进的脑癌形式，每年杀死13,000名美国人。这是沃森的潜在重量级用途IBM 10亿美元以上的投资，这也一直在新闻中获得更多的幻想追求时间危险选手和定制食谱创建者。
鉴于其投资的规模，可以提出IBM将其未来在沃森（Watson）中的未来的论点。这是我们以后返回的主题，但是与此同时，让我们看一下沃森实际上是如何使用癌症治疗方法的。
在基因组中心成员机构的20至25名胶质母细胞瘤患者中，将选择沃森研究；患者由会员医院本身选择。每个患者的肿瘤将在基因组中心进行测序Illumina在运行算法的服务器IBM软层云。
这是事物的计算生物学部分。活检是对患者进行的，正常和癌细胞均由基因组中心的服务器测序。由于任务的复杂性，测序通常需要10-12天。常规细胞必须测序约30次，癌细胞30-50次。在慢速开发过程中，算法通过多年公共和私营部门研究在位和字节中创建患者细胞的完美表示。
在接下来需要几周的下一阶段，健康和癌细胞的原始序列被推断并通过启发式算法找出每个患者的健康和癌细胞的样子。此信息用于创建变体呼叫文件- 基因组中心使用的软件用于存储基因序列变化的练习信息文件。这些文件是沃森（Watson）用于查找新型癌症治疗方法的方法。
IBM高管史蒂夫·哈维（Steve Harvey）告诉德赢提款在电话对话中，每个变体文件可能包含20,000至100万个潜在突变。其中包括一个“驾驶员突变”，主要为癌症加油，而“乘客突变”的影响要小得多。沃森将基因组中心计划的发现与大规模医学文本数据库的自动查询相结合，以尝试识别驾驶员突变。
哈维说：“在个性化的医学语料库中，有几个著名的病例，其中癌症出现在体内，但研究人员今天发现，同一突变体现在身体的不同部位。”“在某些情况下，当他们进行整个基因组测序时，它会导致使用药物来治疗不一定针对一个人患有癌症的突变。在一个案例中，旨在治疗肾癌的药物成功治疗了白血病患者过度活跃的基因- 我们以前不知道的事情。”
然后，沃森（Watson）使用医学文本语料库提出了包括药物，包括在FDA过程的各个阶段进行药物，但从未到达市场 - 可以用来治疗患者的癌症。实际上治疗患者的医院的董事会最终提出了沃森的建议，并评估了他们与患者胶质母细胞瘤作斗争的可行性。
沃森只是通过计算生物学来解决极其棘手的健康问题的众多软件平台之一。一家NYGC成员机构，西奈山的伊坎医学院，雇用了克卢德拉联合创始人和早期的Facebook数据科学家Jeff Hammerbacher负责监督医院的大数据工作。使用Pharma/Sports/Intelligence服装等公司的软件ayasdi，西奈山（Mount Sinai）在患者的糖尿病病史等数据集上进行了极其复杂的算法练习。在一个项目中德赢提款签发了生物医学信息学总监乔尔·达德利（Joel Dudley）获得的访问权限可视化了30万名患者的数据为了确定可能影响一个人2型糖尿病的过程的特定基因。
然后，有许多较小的公司建立了为纯科学工作而设计的服务器和软件平台，这可能有一天会导致创造更好的药物和治疗方法。其中之一，硅谷Bina Technologies，制造为基因测序设计的集成软件/硬件设备。首席执行官纳尔斯·巴尼·阿萨迪（Narges Bani Asadi）告诉德赢提款诸如她公司产品之类的平台大大减少了研究人员解码细胞所需的时间；在一个例子中，斯坦福大学的遗传学研究人员能够将12天的基因组解码过程缩小到两天。这不仅使研究更快地进展。它还节省了斯坦福大学和NYGC货币等组织，然后可以在更多的研究中重新投资。
由于计算生物学是一个相对较新的领域，因此对于较小的和较大的公司来说，它将自己变成市场领导者都是广泛的。对于像IBM这样的大型公司，人们普遍认为市场份额下降和现金流问题，拥有资金充足的客户，例如美国国立卫生研究院，斯坦福大学和纽约基因组中心的行业是天哪。Big Blue的希望是，沃森（Watson）和利用沃森（Watson）的产品将成为计算生物学库的司空见惯，并将客户纳入IBM的生态系统，并使用有利可图的多年合同。该公司已经与Wellpoint合作制作一系列基于沃森的工具。