《自然》推出生物医学大数据专辑

贺飞  北京大学

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2015年11月5日出版的著名科学期刊《自然》推出了一期题为“Big data in biomedicine”的生物医学大数据专刊（参见：http://feeds.nature.com/~r/nature/rss/current/~3/6k0BjLh5A7M/527S1a）。

大数据领域是近年来的一个重要的研究领域。同传统数据相比，大数据的特征可以概括为5V, 即“High Volume, High Velocity, high Variety, low Veracity, and high Value”。全球大数据研究的发展状况引起了学术界、产业界和政府决策部门的高度关注。《自然》和《科学》曾先后分别于2008年和2011年出版特别专辑来讨论大数据带来的机遇和挑战(Nature 455, 2008; Science 331（6018）, 2011)。世界各国认识到大数据科研的潜力，纷纷启动国家各个层面的大数据计划和研究项目，生物医学大数据是其中非常重要的一个方面。正是在这一背景下，《自然》推出其生物医学大数据专辑。

   本专辑关注生物医学大数据，如DNA测序数据和人类基因组数据等，如何转化为治疗手段。近年来，生物医学中基因组测序、实验室研究和病历等数据已惊人的速度激增，伴随而至的精准医学部分已应用于临床治疗。但也面临着巨大的挑战，从建立分析工具和解决科学难题，到存取数百万千兆量级的数据，以及克服病人健康记录存取的壁垒等 (参见专辑S2和S19)。许多国际大科学项目产生大量数据，包括基因组和其他各种“组学”(参见S8)。人类蛋白质组学取得了巨大的进步（参见S6）。与此同时，智能手机和其他可穿戴设备也持续产生大量人群的健康数据流(参见S12)。这些数据让我们能够更好地了解各种疾病的特征，即所谓的“deep phenotyping”分析 (参见S14)。许多研究机构利用云技术来标准化、存储和共享数据 (参见S16)。制药公司也面临着复杂的选择(参见S18)。许多选择应对癌症，国际级的项目如英国的“UK 100,000 基因组计划” (参见S5)。部分治疗已经带来临床实践的变革(参见S10)。

值得一提的是，本期《自然》专辑得到许多中国研究机构的支持，包括国家蛋白质科学中心（北京）、北京蛋白质组学研究中心、蛋白质组学国家重点实验室、中国人类蛋白质组学组织、北京放射研究所以及军事医学科学院等单位。

参考文献：

1、http://feeds.nature.com/~r/nature/rss/current/~3/6k0BjLh5A7M/527S1a

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