陈润生院士:人工智能和大数据如何催生精准医疗?-lol全球总决赛外围在哪里买

发布时间:2021-03-28    来源:亚博电子竞技 nbsp;   浏览:80003次

亚博电子竞技:11月1日,中国科学院院士、生物信息学专家陈润生在新华网和南京市经济和信息化委员会主办的首届中国智谷会议人工智能与产业创新高峰论坛上发表了题为《大数据与精准医学》的演讲。陈润生院士指出,随着人工智能、大数据等技术在医学领域的应用,将不会促进精确医学的发展,而是在疾病复发之前采取有针对性的措施,从而改变医学健康的观念。与此同时,人工智能和大数据也在研究我们97%的遗传信息中发挥着关键作用,这些“暗物质信息”我们至今仍不了解。总体来说,精密医学刚刚起步,机会不多。

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以下是根据现场国史编辑的陈润生院士讲话全文:各位专家、各位领导,我很荣幸参加这次会议。今天想说一下大数据和精准医学,因为现在大家都说精准医学很冷。虽然和人工智能相比还是小哥,但我们告诉,2005年1月20日,美国总统奥巴马公开宣布,美国要积极开展精密医学研究。从那时起,精确医学在全世界受到了广泛的尊重。

在包括我国在内的许多发达国家,某种程度上这是一个大家都非常关注的领域。我们的国家领导人多次下达了发展精密医学的最重要的命令,并明确反映了资金情况。所以今天我主要讲讲精密医学的四个方面。一个是和大家交流,也希望有一些辩论。

1.精确医学是组学大数据与临床医学整合的首要问题。精密医学的本质和核心是什么?国内看到各种评论,关于精准医学内涵的争论也有各种观点。其实精准医学的核心只有一点,很具体,就是组学大数据与医学的融合,更具体一点,就是组学大数据与临床医学的融合。也就是说,要把组学的大数据用于临床医学,提高医疗的准确性和化疗的效果。

这里有两层意思,一层是组学的大数据,一层是医学。那么组学的大数据也包括两层意思,一层是组学,一层是大数据。我们告诉大家,近年来,随着临床研究的发展,我们在以基因组为代表的分子水平上获得了更多的人类信息,这在以前是前所未有的。

然后随着基因组所代表的组学数据的发展,人们积累了更多以遗传密码为代表的信息,某种程度上是基因,也包括蛋白质信息。后来,人们发现,在挖掘出这些信息后,他们不会得到很多反映人类健康和疾病的信息。因此,已经明确指出,如果将这些信息应用于临床,一定会提高临床效果,这就是所谓精确医学的本质意义。但是,仅仅获得这些遗传密码的信息是太多了。

所有人都被告知,遗传密码的所有信息都是大量的大数据。这个大数据非常容易衡量。它还包括我们现在告诉中国的每个人,你可以花一万元获得你的遗传密码。

但是你根本不懂你的遗传密码,因为只有四个字(A,C,G,T),所以要背他,就要发展大数据分析的理论方法和技术。所以这些组学数据如果要用于大型临床实践,就必须是组学数据和大数据分析方法的融合。所以一部分是组学的大数据,一部分是医学,两者的融合包含了精密医学的本质和核心,这是第一个问题。

至于精确医学的本质,从20世纪90年代开始,由于组学数据在临床实践中的应用,它已经转变为医学和个体化医学。现在2011年,它有了精准医学的名字,但无论如何,它的本质是精准的,就是组学大数据在临床医学中的应用。

2.精密医学可能会改变医学健康的基本概念。第二个问题:精密医学需要给医学带来哪些本质变化?如果精密医学只是对医学的一点点百分比的推动,我认为,那么精密医学不一定会引起更多领导的重视。就精密医学的内涵而言,会有一些本质的变化,那么这个本质的变化是什么呢?总之,引起各国领导人钦佩的精准医学的本质,是精准医学可能改造医疗卫生的基本理念,也就是说,它推动了医疗的基本理念从目前的临床化疗向身体健康保障的转变。我们讲现在的医疗体系是面向患者的,所以他主要是对患者进行所谓的化疗。

但由于精密医学的发展和未来组学大数据的介入,在一定程度上不会让此时的健康是给患者而是给全民。如果我们在他没病的时候测量他的组学数据,分析组学大数据,就可以评估他未来健康发展的风险因素。根据评估,会进行必要的干预,使部分疾病不发展,部分疾病降低他的程度,提高他的生活质量,使整个医疗和身体健康系统在他生病之前得到明确的评估和保障。

(未来医学三大趋势)有人指出,这样一个根本性的观念转变,可能会导致一些新兴产业的频繁出现,也有人预测,这种观念转变所带来的与所谓精准医学相关的新类型,到2018年可能会变成2000亿美元,相当于近2万亿人民币,对GDP产生影响。精密医学带来的这种自然观的改变,当然不会引起各国领导人的重视。这是第二个方面,是对他完成医学可能带来的一些本质变化的评估。

精密医学研究已成为新一轮国家科技竞争的制高点,并指导国际战略。大家都告诉美国要测量100万自然人的遗传密码。欧盟也在大力推进所谓精密医学的研究,包括英国、法国等。日本也在启动精密医学的投资和计划。

那么,如何才能对精密医学进行细致的分析,又能从哪些方面为行业的转型发展做出贡献呢?我想至少有四个方面:第一个可以促进大量生物样本库和数据库的发展。大家告诉我们,由于精密医学的发展,需要对这些人的组学信息进行百万人量级的测量。

首先,它涉及为这些人提供、交付、提取和获取生物样本,这当然是一个相当大的行业。与此同时,在测试了这些样本之后,数据是几百万人的数量级。有必要促进适当的大规模数据库的发展。

有人估计这个行业的规模可能在数百亿左右。第二,有了这些样本,就需要测量基因组所代表的这些组学数据,所以就需要测量基因组、蛋白质组、mRNA组。这些测序数据意味着,到2018年,它将达到117亿美元的规模。

然后,借助样本数据库和组学数据的测量,在下一步挖掘出这些海量数据的基础上,可以产生大量新的分子临床指标。如果我们告诉,我们不会减少很多与疾病相关的信息,这些信息中有很多可以作为新疾病的标志。同时也可以发现很多新的药物设计靶点,增强了三大产业,也就是所谓的分子临床和药物设计靶点相关产业。

第四,当然是预示着精密医学概念产生的新医疗设施。比如要正式建立一些卫生来源和一些卫生教师。

这些行业现在可以和医院、医生相关,大概有1000亿左右的行业。这些行业当然不会带来变化,中国已经体现出来了。

数百家小公司逐渐正式成立。当然,他们如何发展得更好还有待商榷。 (精密医学将使基因测序、分子临床、个体化化疗的市场规模不断扩大。

)精密医学在我国的发展目标我就不赘述了,与国际完全一致。第二个方面,精密医学能带来哪些本质上的改变,如何促进行业发展,哪些行业能带来或引领。3.怎么才能精确?我想说的第三个问题是打造精准医学,应该怎么做?我们可以做哪些点来精确?那我精密医学真的至少没有两个条件。第一,我没有组学大数据的基础。

我们讲精准医学是在临床上使用两套大数据,那么第一套就是提供组学大数据,也就是提供基因组学数据、蛋白质组学数据、转移数据、代谢数据等。这些数据没用,第二步是挖掘出组学数据。

挖出来就不会用大数据分析的理论方法了,包括张谦院士刚才提到的人工智能方法和深度自学方法。利用基于科学知识的方法挖掘出这些组学,从而在分子水平上获得与疾病相关的科学知识,这是第一基础。

(精密医学基础)有了这些用于临床疾病的分子科学知识和组学科学知识,我们需要创建第二个基础,即在分子水平上建立一个以基因型为代表的信息核心。只有创建了这个桥梁,才能将分子水平的信息有效地转化并应用到疾病的临床和化疗中,所以这就是创建了所谓的生物信息学、生物网络、系统生物学等等。有了这两个基础,才能更好的打造精准医学。

当然,其中最重要的一点就是精密医学的发展,精密医学要与当前的临床影像学、临床生化检验、当前的临床科学知识很好的融合。不是有些公司要求他们的测量序列中的所有东西,但本质上并不是这样。应该更好地集成在一起,以提高精度。

精密医学只是利用新数据对原始数据进行改进。4.精密医学刚刚上路。第四条提到的精密医学现在是什么阶段,发展到什么阶段了?大家都告诉我们,有可能在精准医学成为大家的热门词汇之后,大家都指出我们现在什么都可以精准,医学更容易精准。我个人的观点,虽然精密医学本质上很有可能带来变革,引领新行业的发展,也许行业规模巨大,但只是在路上,才刚刚开始!为什么?但是在精准医学的理念下,我们仍然没有很大的挑战和困难。

所以我就不推荐一两个例子来说明目前整理医学不存在什么困难了?为什么精密医学才刚刚上路?我们的创造机会在哪里,我们的挑战在哪里?我以组学为例。在我们的临床代码中,在我们的组学中,目前并没有大量的暗信息。所谓我们自己的遗传密码,目前需要定期分析,其他无法分析的信息就是基因组中所谓的亮信息。我们其中一个人的遗传密码信息是3*10的九次方。

如果装订成册,每3000字一页,100页一本书,那就是10000册。如果一万本书每一本都是一厘米,那么我们自己的遗传密码本就是一百米。

你可以想象,你自己的遗传密码离地面中心只有四十层楼那么低。全部背完就准确了。我坚信没有人能准确。

现在我想告诉他,大家都在收集全世界科学家的智慧,包括生物医学科学家的智慧。世界上这本天书只需要定期了解3%的遗传密码,另外97%其实是在收集全世界的智慧。到现在为止,我们97%的遗传密码都是亮的。

下面想给大家一些递进的解释。 (2010年科学杂志评选《新世纪10年优秀发现》:遗传暗物质)首先,从遗传密码来看,我们只有97%的遗传密码。

从整体和规律性来看,我们人类还是不了解。我们理解的3%是指中学里每个人告诉的,尊重中心发展的蛋白质信息。3%是构建蛋白质的遗传密码。

我们告诉了他分类。我也把信息告诉了他,但是另外97%的遗传密码与蛋白质组的产生有关。

到目前为止,我们没有告诉他如何处理这些信息。这就是遗传密码中所谓的暗物质和遗传密码中的非编码序列。然后,你可以思考一下这个概念。当我们测量遗传密码,97%的密码没有被告知时,如何才能做到准确?所以,距离精准还有很长的路要走。

(生物基因解码程度不同)21世纪,科学家明确提问,说这些占人类基因组97%的暗物质遗传密码,是否有mRNA产物和信息分布?换句话说,他是不是积极的,有作用的?这个结果是百分百同意的。这些非编码序列,就像我们产生蛋白质的那些基因一样,无时无刻不在交流,所以它们确实完成了自己的生物学功能。那么我可以推荐几个例子来说明这些东西,以及它们与肿瘤的关系。当然,虽然我们不完全了解,但已经有一些碎片化的例子来解释他的生物学功能。

比如有一种来自97%的产品,叫PCGEM1,能引起前列腺癌,不是蛋白质引起的。还有MALAT-1,可以引起非小细胞肺癌。我们都告诉我们,肺癌在我们国家正以快速的速度增长。

我们现在的临床医院,检测肿瘤的指标都是我说的3%,你作为化疗靶点的药物也是3%。现在我告诉他,你,97%,有很多例子证明他和肿瘤也有关系,但是完全不包括在我们的临床和化疗中。你要这个你没想过他,当然没想过化验化疗。

也就是说,到目前为止,我们还有97%的与疾病相关的事情没有被纳入我们临床化疗的视野。这就是精密医学在组学的所谓黑暗信息下所面临的巨大挑战。

(长非编码MALAT-1 RNA与肺癌的关系)我们讲97%(遗传暗物质信息)与我们的疾病和健康密切相关。我们还没有找到多少这样的代码?我们大约有25000个基因。现在能评价97%吗?他有几份原件?因为伦理原因,我们还是不告诉人。

遗传所对老鼠做了研究,把所有的原件都当成了,不管你是编码还是所谓的编码,一共找到了18.1万个。这是真正在老鼠身上继续执行功能的原件上限,本质上会比他大。

在这里发现,3%的意义需要20000个原件,换句话说,我们还有来自那97个的161000个(非编码RNA)。据我所知,这16.1万个中,大约有1000个已经被全世界的科学家分析过了。

换句话说,还有16万个机会,找到一些最重要的成分的机会太多了。在2016年的这些领域,这两个人参与了97%的研究。我开过很多次玩笑。大家算了一下,从1900年开始,3%的研究创造了50个左右的诺贝尔奖获得者,现在被告知还有97%,97到3个,也就是1300个左右。

所以我们有1000多个机会在这个领域做出诺贝尔奖级别的原创类似贡献,只占一个方向。 (大量非编码RNA包含大量机会。)所以从精密医学的角度来说,我们现在无法实现的是因为有巨大的大数据,但是它的意义并没有被挖掘出来,但另一方面,它可以给我们一个全新的机会,无论是在技术研究上还是产业发展上有很大的研究,所以对非编码的研究无疑不会为疾病的临床化疗获得新的临床方向。或者获得一个新的药物设计和研究平台,获得培育新物种、新性状的新基础。

组学的方向很多,精密医学才刚刚开始。大家都是大数据专家。

我想我不能很慢地谈论这个话题。然而,大数据分析仍然存在一些核心挑战。第一个有大量数据。大家告诉我,现在的定序器,一次普通操作就能得到1T的数据。

这种仪器全世界有上千种,包括我组所谓的拿个T的数据,所以数据量非常大。那么每个人都有310的九次方。这个数据告诉他,在数据质量方面,他的噪声很高,同时他又是一个有大量缺陷值的数据源。

第二个样本小,我们要解决肿瘤的问题,但是我们告诉肿瘤的变量,自变量可能是几万,但是我们的样本只有几百个数量级,那么为什么要检验呢,比如研究肿瘤或者心脑血管疾病,他自己的变量是几千个数量级,而我们几百万,就像政府一样,检验一百万人总是够的。第二,我们创建合适的数学模型,利用人工智能和机器学习的方法,让大家告诉我们,一定程度上是组学数据和生物数据,一定程度上更需要我们是科技界和商界。我们告诉我们,国内的数据共享没有最基本最重要的问题。如果一个数据共享问题没有解决问题,我们就在大数据时代做小数据的工作。

公开发布小数据的企业似乎无法适应国际环境竞争的形势。后来聊得很辛苦,不好意思耽误大家时间,谢谢!陈润生院士完成演讲结束后,(微信官方账号:)记者还对陈院士进行了一段时间的专访:问:目前精密医学面临的主要挑战是什么?问:我们面临许多挑战。精密医学的基础是组学大数据,组学和大数据都没有挑战。例如,组学使我们更容易测量和获得数据,但我们并不知道大多数数据。

挖掘大数据有很多问题。今天没时间说了,包括挖掘数据本身的生物学意义,包括数据样本,数据集本身的缺失,比如缺陷值,以及原件之间的交互。但从另一方面来说,这是一个机会。

如果我们了解了未知的数据,就可以稍微前进一点,然后应用到一点,从而推动精密医学的发展。问:我们开展精密医学研究的条件与国际相比如何?问:近年来,我国对精密医学的推崇,包括对基础研究的投入,在技术条件和研究方面没有明显的困难。困难来自各方面,如科研组织,基础研究如何在思想上提高创新意识。

我们发表论文仅次于美国,但最重要的是做自己的原创研究,而不是跟风。问:你提到“需要几百万个样本”。

我们已经告诉像Deepmind和23andme这样的公司,他们已经与卫生部门和医院合作提供了数百万个样本。国内有类似的例子吗?问:中国有一些项目,比如精密医学研究计划,计划测量100万个数据,也在进行中。然而,测试哪一百万个数据对我来说并不是最重要的。

最重要的是我们有大量的数据,我们必须有一个机制来整合它们,这比大幅度测试新数据更重要。嘉宾简介中国科学院院士、生物信息学家陈润生。现为中国科学院生物物理研究所研究员、博士生导师。国际人类基因组组织(HUGO)成员。

对基因标记、生物进化、SNP数据分析、生物网络、非编码基因等进行了系统全面的研究。曾参与国内首个热菌全生b4原始基因组基因组序列的组装和基因标记,并参与过人类基因组1%和水稻基因组的工作草图研究。

近年来主要从事非编码RNA的系统发现和功能研究。允许禁止发表的原创文章。

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