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陈润生院士:精准医学本质是组学大数据与医学的结合

本文作者:最新it技术网 更新时间:2019-06-30 08:41:25

摘要:[十亿欧元导读]精密医疗刚刚起步,可以做出改变的发生本质的准确的医疗保健概念,其本质是一大群的学习和医疗数据结合。在过去的医学和药物之间的精确差值是增加遗传密码一样大数据的代表。在2017年世博会的数量,国际会议的“大数据科学,创新引领”为大数据科学与工程(2017年)为主题的第二届中国分会

[亿欧元导读]精密医疗刚刚起步,可以做出改变的发生本质的准确的医疗保健概念,其本质是一大群的学习和医疗数据结合。在过去的医学和药物之间的精确差值是增加遗传密码一样大数据的代表。

在2017年世博会,对“大数据科学,创新引领”为大数据科学与工程(2017年)为主题的国际会议第二届会议的数量,陈润生中国院士,发表了“大数据和精确的药”的主题演讲。

陈润生院士在演讲中不仅分享的医疗精度,以什么方式,实现精确的医疗基础等内容工业革命的确切医疗事业等五个方面的个人理解被创建,很多干货。

以下为演讲速记整理陈润生(含切):

尊敬的各位领导,各位专家,非常容幸能够到这里来介绍一下药的确切情况,很高兴跟大家交流大数据专家,准确的讲以下主要医疗。

如你所知,这个2015年1月号。20美国总统奥巴马称美国进行所谓的精密医疗研究开始,然后从美国医学走上了国家计划的一个精确的轨道,然后蔓延到国内的消息,我们秘书长学习和总理李克强的指导下,在2015年十几个部委启动了精确的医疗。

相关政策规定,有60个精密药名为重大专项项目在六月和七月2016年的1,总投资。2十亿人民币。我国精密称药也进行了。第二批招标,招标已终于写完了,现在审查过程中,在世界上精度医药蓬勃发展起来。所以我理解的精确药我对一些与你分享。

如你所知,我们都是高等生物的细胞,在内部的染色体的遗传物质,这条产业链扩张是很漂亮,每个链是一个单元。有四个符号容易纬纱股线(声音)长3?10 ^ 9。链有九个符号代表所有我们的成长和发展。

上个世纪90年代的人类世界,人类可以开始测量了密码,测量人类的遗传密码之前,共有10个十亿美元的消费,由于这项技术对人类健康的重要意义,这短短的30年,这个效率的10倍的第六功率,100倍的价格的降低。

如你所知,在国内花六千可以得到自己的遗传密码。这是一个非常简单的事情,是不是大数据,遗传密码可以被测量,但不知道它的含义。我们知道,国际社会最近发布一个更有效的制度,对今年年底,每个月要花费六到700元可以衡量自己的遗传密码。无论明白,这代表你的遗传特性和信息。

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我相信在未来,有一个简单的事实,任何人都可以花六百CD找到你,问你,怎么这里面我。经过这样的事情是明确的,但刚才提到云计算,它将成为人们日常生活中的绝大多数潮将很快。所以很现实的问题,现在,从现在开始,每个人都希望得到他们的遗传密码,这是当前划时代的科学进步的背景。

下面我说说的五个方面我自己的药品,准确地了解:

首先,什么是精密医学的核心。

药品的确切性质是什么。据我所知,医疗词的确切性质,结合大型数据集和医学学习。

其实很简单,你知道的,革命性的变化,现代生物医学得到了遗传密码的基于大数据。这是人类生物科学,以前没有一个里程碑,之后我们就开始使用。之后,它变成例行公事。因此,该数据是刚刚开始价格高,现在已经成为常见的,价格便宜,任何人都可以得到自己的基因密码,并分析了遗传密码,有什么分析?谁曾分析了遗传密码的正常细胞和肿瘤分析是从这些不同的,你可以得到的信息。

与肺癌有关,你在任何地方缺乏遗传密码。如果我们分析更多的人与癌症,心血管疾病,与学习有关的疾病的例子,这些人花几百遗传密码侧的片,所以通过比较哪些地方可能有突变,你必须有这样的风险疾病。

我们都知道,美国影星英吉利,朱丽叶,她拿自己的一个典型的遗传密码,发现了一个不同的变化她的测试,她采取措施,切断她的乳房,你不会得到乳腺癌。我们分析数据来。

自20世纪90年代每个人的遗传密码,我们可以衡量,有不同种类的大数据,我们称之为大数据蛋白等。,遗传代码组学数据的代表性,大数据的分析之后,这些组学数据获取知识,构建可用于判断人的疾病数据库。这种组合实际上是目前医学上的确切性质。

你说的正是医学和过去的医疗增加了临床医学加莱之间基因组数据的一件大事增加。核心是增加遗传密码一样大数据的代表。这是一个观念的延续,因为一系列的自我破译医药等的遗传密码。

其次,药品的确切性质是嘴上说说临床医学习惯了大基因组数据,这样的精确医学的概念将在性质带来一些改变?

为什么要关注世界各国领导人。我想我会很乐意谈论,虽然临床数据中的精确医学院大集团来了,但它的意义在提高几个百分点的临床医学不仅在于,可能会有更深的层次上,这个更深某种意义上说,我们可以用一句话来概括。

医疗意义的性质不断变化的确切性质,我们可以使这个概念发生医疗。我们知道,现在你知道什么是健康科学的核心,它是诊断和治疗,所以我们为患者健康服务,与疾病才去医院找医生,到医院。这是卫生系统的核心,现在,在将来精度药,我们知道,我们可以给任何人的时候不生病,贯穿其整个成长过程中,从生到死的全方位的监控,这个时候实际上做未治疗病人,但生活在健康的世界做测量每个人,评估做什么,做一些干预或延缓疾病的发作不会发生,大大提高生活质量。因此,精密医学,健康医疗诊断和治疗为基础的发展的概念,从现在到医疗保健的未来主导的理念下实现准确的医疗。

这意味着,在世界上所有的人进行全方位监控的生产周期,所以这是本质的变化。据估计,这种变化的性质会带来相应的行业的发展,我发现,在全球产业2,000十亿美元在2018年相关和准确的医疗带来的经济价值变化的材料。

今年我参加了一个研讨会,我们做了另一家医院的数据,可能会更有说服力比我得份额2020精密医疗行业可以带来1.890000亿美元,1.890000亿美元,占全国GDP的相当大的比例,所以从概念到医疗行业产量和生产结构的变化,或许引起领导的变化重视更深层次的背景。

这是第二个我想谈的精度药,除了字面上学习使用中药组之间,心想也许一些必要的背景上的概念可以带来的变化和行业。

因此,准确的医学研究已成为新一轮国家科技竞争,并导致制高点的国家发展趋势,很多人与国家发展策略相关联的医疗和精密。美国进行准确的研究,我就不详细讲,最引人注目的是美国测试百万自然遗传密码。他把一亿人,我们都知道,大数据,下一步会说,他将测量1亿部,进展很快,大约前已经被6800万人测量了一个月,这个进步是非常快。

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欧盟还计划开展精密药,其对某一种意义上和美国计划相得益彰,他具有测量遗传密码的100000种罕见疾病和肿瘤。这可以是自然人和100百万每年进行分析,可以发现恶性疾病相关的真实写照。

日本也对其进行了精确的医疗保险计划,那么我认为,这里是它的准确的医疗方面导致行业的变化?

我认为至少有以下四个方面推动行业,特别是升级还是有一个大型生物样本库。我们知道,有收集后收集的一个万个样本的量级的样本被保留,以提供相关的组学习材料一起,然后又分配给各单位使用,那么该怎么办呢?

必须有本项设施的巨大尺寸的样品,以确保百万计的数据,以测量组学数据的大小,一个相应的数据库后,测量。这将促进生物样品库和数据库的开发。

数据收集的第二点测出基因组等,所以第二个是推动产业作为基因组的测试测量公司基因组学的代表。这种发展是非常快的,我不知道他们是如何生存下去,如果只是价格较低,90%会死的。很多人现在测定后,预计到2018年,那么产业规模全基因组测序可以到11.7十亿美元,我认为这是估计的数据在一年前,这是太保守了一个人600,中国1.3十亿人,远远大于这个数。

第三产业,我们有海量的数据是不是一个结束,挖掘的目的,挖了两个非常有价值的东西,是疾病诊断的标志物,这是不是最后的海量数据,我们有大量的数据如癌症,肝癌,肺癌挖掘成为成本病有几个站点更改数据库,所以将许多严重的疾病的早期发现,或者不能现在发现得到发现,这是非常非常重要的。

我们知道,我们现在诊断疾病的诊断率较低,许多肿瘤的70%,80%,看不准,因为没有发现大量的分子标记,之后我们有大量的数据可以在分子标记被发现,我们有救。

第二产业是新药的发现来设计新的药物的点。我们都知道,一个制药公司美国沃克最近有一个药物年销售额过亿,我们得到的分析是非常有疾病的药物通过大数据相关的。我认为这个行业在谈论性能价格比最佳的行业,谁的大数据挖掘为主,谁就会得到这种疾病标志物的优先待遇。

第四是行业的新概念,精确的医疗需要新的设施,该设施将创造数十亿美元的行业美元。

所以至少在四个领域,以促进新的精密医疗产业的发展。该目标精度医药在中国,并与国际一致。

三是要实现准确的说,要建立其医疗基础。

由于精确的药也很重要,有发展显著前景,实现精准医学需要两个基本,一个基本的基因组大数据呼叫,我们知道,要实现精确的医疗急救必须让获得组学数据,但收购的组学谁也无法读取数据,就必须使用技术理论和方法分析大量数据,因此要获得相关的疾病必须组学数据采集和数据挖掘这是目前两大前沿有机结合的分子水平的知识,获得知识与疾病有关。所以,首先是基于对大量数据的学校基地,没有组学没有重大数据,我们将不能够得到有效的知识。

刚才吴老师说其实有很多只使用一小部分数据,其实我下面会说,我们可以采取基因组中最好的3%,97%没有挖的优势,所以我们有很大的潜力。

第二个基地有一大群学校的数据,我们将获得在分子水平上的相关知识。

第二个基础是改变学习的分子基础和组桥。和某些当前的成像和声音结合化学。我发现了一些测序公司为了提升自己的能力,我衡量一切都可以解决了,其实这是错误的,是片面的,准确的临床药建成了现代化的基础上,是相关的,没有临床现在,精密单纯药物无法达到的目标。

第四个问题恰恰是现在医学向前迈一步?

我自己的观点是正确的药才刚刚上路,为什么?因为在精密医疗,精密医学的核心,我们用它来衡量的概念,我们是从穷人很远,要实现这一目标,我们遇到了很大的困难和挑战。所以我借这个机会说有点困难,面临的挑战是非常。

在研究组,他们谈论了挑战,其中遗传密码,这种挑战是基因组中的暗的信息,我们的遗传密码,也有黑暗的信息。我们都知道,我们的遗传密码中,我们看这个图,我们现在可以花五六千可以测量完整的遗传密码。到今年年底可以花六七百测量的遗传密码。

我们的问题是,这种遗传密码,现在我们拥有世界上在生物医学领域的知识一起,我们可以看到他是多么?我告诉你,现在告诉我们,科学的进步,你可以很容易地测量这种遗传代码,但真正能由不超过3%的法,我们称之为遗传密码的编码序列,上部从根本上了解哪些也就是从高中大家了解早期蛋白,法律的遗传密码,我们知道的遗传代码的遗传密码,因为我们知道,中性的法律,所以他的法律我们都知道。在本节中,我们只占3%。

我曾参加过基因组计划,随着时间的推移测量的,我是搞数据分析,基因找不到我们认为我们自己的能力第一,20年前结束,有缝隙,最后又找不到任何人超过20个国家。在过去,我们真的相信所编码的蛋白质的部分其实并没有那么多。刚开始觉得可能有它的10%,再下降一点,我觉得这是5%,现在在3%左右,这几乎是遗传密码的理解最好的意见。

另外97%都没有用来制造蛋白质,我们正是称之为遗传密码的非编码序列,这种非编码序列是非常重要的一部分,在法律方面,我们有这么远,在这种情况下如何做,遗传密码的量度,只有3%,而97%的人不知道的。

所以,你可以从这个简单的例子看,我们其实都是准确的药品只在起步阶段,我们的出发点是3%的分析,我们努力的科学家在世界各地不断的努力,从而达到准确。这个东西实际上是超过了其他问题也就迎刃而解了,只要你可以看看它在文学中,我们可以看到见解2010年12月17。这是我们最近的10年中,如果应用到一个自然科学的各个领域,这是值得10个东西的人最关心的,这是第一件事情基因组的暗物质,这是其中指基因组现在不具备遗传码。到目前为止,我们只有1个。遗传密码的5%是已知的归巢,充其量小于3%,可被测量的遗传密码的所以97%,但不知道生物学的作用。

由于大数据,简单地把在数据分析中遇到的挑战。我们都知道,第一个挑战是非常明确的就不多说了。生物数据也是大数据,我们有一个人是10 9的动力,如果一个人把它们放在一起的还远不止这些,但对于人来说,一个非常快的生长特性,由于测量的更便宜的价格率,所以它的速度是我知道的最快增长的数据,第一和第二天是不一样的。第二质量目前不是很好,缺乏质量。这我们知道,这是我们的双螺旋结构发现者沃森,谁发现了DNA双螺旋结构。

这是他自己的遗传密码,是关于人类遗传密码将在10年后的今天,他测量的遗传密码花费了1亿美元的小盒子,我想他看到小盒子,其实我们知道的几件事但大部分的东西存在这里,我仍然不知道什么是小方块的意义。但我们现在知道,马教授在这里在这里。人类健康,不仅人,而且对肠道和唾液,微生物是相关的,如果微生物测试的情况下,微生物的存在连同人约10-100倍的人,很多这个量。这不一一细说。

但是从样品来源而言,尽管我们的数据源很大,但例如,我们要研究癌症,你想获得一个样本,你必须学习肺癌,肺癌发现100人谁将会是非常困难的,我告诉协和肿瘤医院院长的合作,他应该是最容易得癌症,我们两个人约在收集很长一段时间,收集150试管森林癌症样品,你必须做相关疾病困难的特定样本。例如,癌症,心血管疾病一样,实际上多基因遗传病,其参数是千数量级的,但你的样品,一百个数量级,这种模式是不熟练的,这样的变量成千上万,你只能收集几百。

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那么怎么办?国际和国内,测量场准确的方法是100,000百万人口样本,所以,在不少体积量我的样本大小,我们集团而言,不能做到这一点,没有那么多钱,我们只能找到一个子系统,独立变量子系统的数目的分解,所以要解决这个问题,这是在数据处理第二挑战中。

第三个挑战,事实上,同一种疾病,不一样的微观发生了,发生这种人肺癌这种情况已经改变,那人成为这一点,终于收集肺癌患者,他分布在10位点,所以这个事件是不是百分之百有效新兴。这是发生一定频率的。因此,我们建议从基因组水平分子水平上的概念,是一种常见的疾病,是什么病的常见分子基础,就是个体差异,这需要在新组的意义被定义。

最后一个,一个变化的影响不只是每一个基因的疾病,我们知道你得了癌症基因变化,以及基因的相互作用和基因不仅,因此,我们还必须考虑所有的相互作用遗传密码,即一个复杂的网络,其中包括信令网络,包括大分子的相互作用网络,包括调控网络等。不过,我们知道,这些复杂的网络是动态的,生活是生活,因为网络具有之间的目的,所以它是定向的,而这个复杂的网络是双向的,但其本身不是一个单一的。

因此,它可能是颜色,多色,网络和网络是之间的关系,有权要求由一个复杂的数学难题的动态非线性网络。我们不只是基因组学,而且成像的组合,核磁有的做,有的做CT。

数据共享,我们知道,大数据,现在有数据,每家医院数据如何在国家层面的共享,而不仅仅是科学问题,以及管理问题,共享,不共享大量数据,那就是我们做小数据的大数据工作的时代,所以这个问题实际上是比较难解决的问题。

第五个问题我想讲一下,上面的所有困难上报,最后谈谈我们的困难是创新无限商机。

让我举的研究,基因组的例子,我们的遗传密码知道3%,97%的人不知道,这是在精度方面非常不利,但是对于创新而言,但它是绝对的创新机会。因此,对于我们的兴奋和鼓舞的重大创新机遇。

从遗传密码而言,我们有97%的人不知道,问题是,它的用处的97%?让我们来看看这是一个不同级别的净化,这是一个很大的杆菌,这种动物,如果测得它的遗传密码,它的遗传密码是小,整个遗传密码盘指望其全部遗传密码,红色部分是主分类,85%用于编码蛋白质,所以在大肠杆菌方面,测试遗传密码知道它是如何生活。然而,上述中间酵母,这是必要的更高,那么我们已知的减少部分,分为70%。

我们都知道,从信息传输的角度来讲,任何遗传基础发挥生物学作用,发行出版所谓的信息是生产制造的出来的事情,所以人都明白的时候是非常有用的97%的时间,去寻找遗传密码的那97%,没有任何产品信息未支付。结果表明,97%从21世纪全人类的,所以这两点,我们不怀疑的事实,每一个时刻的重要作用的10%。

让我给你与癌症相关的几个例子,虽然97%的人无法破译,但人们关心的变化是否会导致肿瘤。

第一个例子,有一件事是在97%,最后它支付信息,此信息不支付的蛋白质,但它产生的RA可导致前列腺癌。

这是如果我们能够马拉1(英文翻译),将导致非小细胞肺癌。所以,你去医院看肿瘤,检查的信息仅为3%,而97%的人不使用,因为没有这方面的知识。检查只有3%,你得了癌症,你可以判断的前瞻性它?因为这是97%的原因。

所以,现在的情况是这样的,所以如果没有治疗在肿瘤治疗中作为代码的变化97%,因此,如果肿瘤的97%,是没有办法治。

所以在这个意义上,包括癌症,心血管疾病,代谢性疾病,大多数疾病都没有发现,大部分药物可设计成点没有找到,所以这是一个很好的机会和财富。这是我们与协和做榜样,案件97%可在浸出找到预测食管癌,我们就干细胞和免疫相关,并没有详细说。

这里告诉大家两个说的是,这是一个97%的所有元素,该元素为约3%25000。让我举日本的例子,日本估计,老鼠可以做个参考。到目前为止161000,现在我们才发现,2000年和现在有这么多的人在等待发现。

再举一个例子,我们知道,科学家的97%,是97%,2006年的一项研究,以产生相对小的长度,诺贝尔奖得主。虽然我们有一个巨大的挑战,但对我们是一个挑战带来无限的机会,非编码的诊断和治疗疾病的研究有一个新的平台,或提供药物的设计和开发,以提供新鲜的一个新的方向思维。

我想说的是,谢谢。

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