大数据时代下生物信息技术在生物医药领域的应用前景

2021-09-10 03:07陈煜隆丁晨阳
医学概论 2021年3期
关键词:生物医药大数据

陈煜隆 丁晨阳

摘要:在信息时代下,大数据技术的快速发展对诸多行业带来了冲击和革新,在生物医学领域,通过大数据技术的应用能够提升基因组测序技术的研究速度,并降低相关技术使用成本,因此在生物医学领域大数据技术有着重要的应用。本文主要分析了大数据时代下,生物信息技术在药物研发、基因生物学以及临床中的应用前景。

关键词:大数据;生物信息技术;生物医药

在大数据时代,生物医药领域也开始应用数码传感器测试和传递研究中所需要的数据信息,加之计算机技术计算能力的增强以及网络信息传输能力的增强,相关研究数据和成果获得的速度明显加快,而科研成本也随之降低,加速了生物医药领域的研究。例如:过去进行基因测序往往需要花费上亿美元的经费,而如今随着生物信息技术的发展,只需几千美元即可完成基因测序,使生物医药领域在研究的过程中能够采集更多的样本进行分析。除此之外,生物信息技术在网络药理学以及临床治疗过程中也具有广阔的应用前景。

一、生物信息技术在药物研发中的应用前景

(一)生物信息技术在网络药理学中的应用

在传统的西药研发过程中,往往是以单向靶点为基础进行药物研发的,而这研发方式如今受到了一定的阻碍,这主要基于人体以及其他生命的各个身体组织和器官之间是一个完整的系统,组织器官之间是存在联系的,因此人体在患病时,出现问题的可能不止是一个组织器官,而可能是多个组织器官,因此在面临这一类疾病进行药物研发的过程中,传统的单向靶点研究存在较大的局限性,在这样的背景下,应用生物信息技术能够将相关疾病情况通过网络技术以及计算机技术建立相关模型,构建疾病网络数据库以及药物网络数据库,推进网络药理学的发展以及网络药理学技术的应用。

(二)生物信息技术在分子对接方面的应用

在现代药物研究的过程中,往往是基于药物作用的靶向进行研发的,而通过应用计算机技术能够实现对生物药物的靶向分子对接分析和预测,从而帮助相关药物研发人员匹配适宜的分子结构寻找潜在药物,从而大幅缩短药物研发所需要耗费的时间。

二、生物信息技术在基因生物学中的应用前景

(一)生物信息技术在致病基因通路中的应用

在过往的临床疾病研究以及基因研究表明,人体患上某一疾病与其家族遗传有着密切的联系,因此对致病基因通路进行研究非常关键。目前已知影响人类患上重大疾病的基因有多个,这些患病基因作用的时间和作用的位置可能并不相同,而应用生物信息技术能够帮助科研人员找到致病基因作用的时间范围以及致病基因如何在人体器官进行作用,从而对存在相关致病基因的患者进行针对性治疗,帮助患者恢复健康。

(二)生物信息技术在相似基因序列研究中的应用

在基因工程中一个重要的人物就是寻找人体基因之间的相似性和差异性,并通过对相似性和差异性的分析和对比找出生物个体和遗传疾病之间存在的差异,帮助人类找出更多的致病基因片段,并对此加以研究,這对于预防和治疗人类疾病具有重要意义。

三、生物信息技术在临床中的应用前景

(一)生物信息技术在致病基因关联性分析中的应用

在临床治疗过程中,医生首先需要诊断患者的病情,而对患者病情的诊断一方面需要借助现代化科学仪器进行检测,另一方面家族遗传史,即遗传基因方面也是医生诊断患者患病情况的一大依据,因此对患者进行全面的信息分析有利于对患者病情进行诊断。同时在患者病情诊断后,医生需要对患者患病成因进行分析,通过全方位询问患者的饮食习惯、生活习惯以及心理状态等因素,并对相关因素进行记录,通过指导患者远离致病因素来缓解患者的病情。同时对患者相关信息数据的搜集,进而形成一个大数据库,也有利于医生以及相关研究者使用大数据技术对患者数据信息进行深入挖掘,找出更多有价值的信息,并应用到临床治疗中。

(二)生物信息技术在提高诊断准确率方面的应用

人体的疾病往往存在多个发病阶段,而某些疾病的发病阶段之间的临床表现和临床症状可能存在高度的相似性,此时医生可能会出现误诊情况,这无疑会耽误患者病情,不利于其病情的治疗和恢复,而通过应用生物信息技术,则能够从数据方面更加客观地分析评价患者的相关检测结果,为医生的诊断提供参考,进而帮助提高医生的诊断准确率。

(三)生物信息技术在患者病情预测方面的应用

在应用生物信息技术的过程中,医院能够将同一类型的病例情况整理成为一个统一的数据库,并对相关病例数据进行分析,找出每一类型疾病发展的共性规律,而这能够帮助医生在临床治疗过程中对患者的病情进行合理预测,除此之外,还能够依据患者的医疗图像以及对基因序列等方面的检测找出患者患病成因以及患者可能存在的药物不良反应。

四、总结

大数据技术以及计算机技术的应用能够帮助生物医药对人体较为复杂的患病成因进行更加准确的判断,还有助于拓宽新药研究思路并加快新药研发周期,除此之外,通过大数据技术还能够对过去无法深入挖掘的数据信息进行深度分析,找出其中潜在有价值的信息,从而推动临床医学、生物医药研究以及生物基因研究获得进一步发展。

参考文献:

[1]张大璐,李萍萍,潘子奇.生物医药大数据:发展现状与政策建议[J].中国生物工程杂志,2019,39(12):110-115.

[2]吴永英,徐德昌,王专,王荣春,张喜林,王立群.生物信息学及其在新药发现中的应用[J].生物信息学,2005(02):89-92.

[3]王玉梅,王艳.国外生物信息学发展动态分析[J].科技情报开发与经济,2002(06):83-85.

(上海健康医学院 上海 201318)

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