데이터 기반 의학의 다가오는 시대: 전이 생물정보학의 다음 경계

작년, 2011년, 우리는 생물의료 정보학이 대규모 개인에 대한 대규모 측정을 사용하여 인류의 건강과 의료를 혁신할 준비가 되어 있다고 주장했습니다. 우리는 데이터셋의 양과 다양성의 변화가 다가옴에 따라, 대량의 데이터를 계산하여 패턴을 발견하고 임상적으로 관련된 예측을 하는 데이터 중심 접근 방식이 전이 생물정보학에서 점점 더 일반화될 것이라고 예상했습니다. 이러한 트렌드를 고려하여, 우리는 2012년 전이 생물정보학 정상 회담을 기본 쌍에서 병상까지의 연구에 초점을 맞추도록 프로그래밍하였으며, 방대한 데이터셋을 마이닝하는 것의 임상적 의미에 특별한 강조를 두고, 최신 다중 모드 측정 기술과 점점 더 많이 사용 가능한 대규모 전자 건강 데이터의 연결을 다루었습니다. 다가오는 해는 정상 회담을 위한 빅 데이터의 해로 나타나고, 대규모 데이터셋 관리 및 해석에 대한 다양한 제출물이 있었습니다. 정상 회담에 제출된 35개의 전체 논문 중에서 네 개는 혁신성으로 두드러져, 저자들은 이 특별 호를 위해 작업을 확장하도록 초대받았으며, 저널에서 전이 생물정보학의 존재가 증가하였습니다. 제출물의 제목 및 초록에서 생성된 태그 클라우드입니다. 빈번하게 사용될수록 그 단어는 더 크게 나타납니다. '데이터'는 2012년 모든 제출물에서 가장 많이 언급된 단어였습니다. Liu 외 10은 화학, 생물학 및 표현형 특성을 통합함으로써 부작용 예측 능력을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 보여주었습니다. 그들은 화학 구조만 사용했을 때 예측 정확도가 0.9054에서 화학 구조와 생물학적 및 표현형 특성을 함께 사용했을 때 0.9524로 증가했다고 보여주었습니다. 그들은 데이터 융합을 결론지었습니다 ... 연락처: Dr. Nigam H Shah, 스탠포드 대학교 의과대학, 1265 Welch Road, Room X-229, 스탠포드, CA 94305, USA; nigamatstanford.edu