在加州大學(xué)伯克利分校最近舉行的年度會(huì)議上，研究人員展示了他們?cè)诩铀侔┌Y基因治療和擴(kuò)展計(jì)算機(jī)理論領(lǐng)域方面的進(jìn)展。
加州大學(xué)伯克利分校計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授David A. Patterson呼吁業(yè)界聯(lián)合使用數(shù)百萬(wàn)個(gè)基因庫(kù)來(lái)促進(jìn)癌癥治療。
目前，獨(dú)立的基因庫(kù)只有不到10,000條基因信息，其中許多只是基因的部分片段。
“目前，可以說(shuō)計(jì)算機(jī)科學(xué)用于建立快速而準(zhǔn)確的基因管道并促進(jìn)個(gè)性化治療。
我希望以此來(lái)盡快幫助我和我的家人”。
帕特森還透露，目前的研究人員經(jīng)常在完成實(shí)驗(yàn)后刪除遺傳數(shù)據(jù)。
計(jì)算機(jī)科學(xué)家大衛(wèi)·帕特森（David Patterson）希望通過(guò)海量數(shù)據(jù)分析方法來(lái)克服癌癥基因組問(wèn)題。
Patterson協(xié)助開(kāi)發(fā)了一個(gè)名為SNAP的工具，該工具顯然提供了更快，更準(zhǔn)確的遺傳分析，并且也已被癌癥研究人員廣泛使用。
他指出，然而，仍然需要基準(zhǔn)測(cè)試工具來(lái)改善目前在該領(lǐng)域仍然使用的高度主觀的方法。
此外，加州大學(xué)正準(zhǔn)備斥資6000萬(wàn)美元建立一所新學(xué)院，希望在未來(lái)十年內(nèi)在計(jì)算機(jī)科學(xué)方面取得新的突破。
“我們希望開(kāi)發(fā)一種新的作戰(zhàn)理論，該理論將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出當(dāng)前的研究范圍，并涵蓋其他領(lǐng)域中的問(wèn)題”。
指導(dǎo)這項(xiàng)工作的理查德·卡普（Richard Karp）說(shuō)。
他指出，“許多現(xiàn)象可以被視為具有計(jì)算特征”，如果我們仔細(xì)觀察活細(xì)胞的工作方法，我們可以將其想象為一種信息處理。
經(jīng)濟(jì)也是信息處理的活動(dòng)。
＆quot;該校還將在今年5月舉辦一次學(xué)術(shù)研討會(huì)，以聚集各界專家，共同研究新理論的可能性。
使用大量數(shù)據(jù)治療癌癥Patterson的目標(biāo)是在開(kāi)發(fā)Berkeley子校正中使用大量數(shù)據(jù)工具，以便它可以導(dǎo)入和分析大量遺傳數(shù)據(jù)以進(jìn)行癌癥研究。
這些工具包包括Spark＆amp; mdash；這是一種用于計(jì)算機(jī)集群的編程語(yǔ)言，它提供的功能類似于Google搜索引擎使用的Map Reduce。
伯克利數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是基于Spark的開(kāi)源引擎。
伯克利實(shí)驗(yàn)室（Berkeley Lab）的科學(xué)家使用算法和計(jì)算管道來(lái)詳細(xì)分類大量圖像組合，并找出腫瘤的亞型。
它還可以不同程度地分析腫瘤中包含的異質(zhì)性或組織結(jié)構(gòu)。
然后，計(jì)算管道可以使用臨床數(shù)據(jù)對(duì)細(xì)胞特征進(jìn)行分類，以預(yù)測(cè)患者的預(yù)后。
同時(shí)，它還使用大規(guī)?；蚪M數(shù)據(jù)，通過(guò)海量數(shù)據(jù)分析來(lái)確定每種亞型的分子相關(guān)性。
研究人員已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一種可以自動(dòng)分析大量腫瘤圖像以幫助預(yù)測(cè)對(duì)癌癥治療反應(yīng)的方法。
箭頭放大了腫瘤圖像的不同區(qū)域。
（資料來(lái)源：伯克利實(shí)驗(yàn)室）當(dāng)前，海量數(shù)據(jù)研究面臨的挑戰(zhàn)是開(kāi)發(fā)一種技術(shù)，該技術(shù)可以及時(shí)，經(jīng)濟(jì)高效地解決海量數(shù)據(jù)問(wèn)題。
伯克利研究小組正在采取多項(xiàng)行動(dòng)來(lái)應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)：開(kāi)發(fā)基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法；在云中使用多臺(tái)計(jì)算機(jī)；并開(kāi)發(fā)籌集資金的技術(shù)，以結(jié)合人群的力量來(lái)幫助回答計(jì)算問(wèn)題。
對(duì)于法律和機(jī)器來(lái)說(shuō)，這個(gè)問(wèn)題太困難了。
通過(guò)這些技術(shù)，它將有助于在癌癥治療方面取得突破。
為了實(shí)現(xiàn)更快，更經(jīng)濟(jì)高效的基因組數(shù)據(jù)處理，需要一種可以同時(shí)使用云機(jī)的新基礎(chǔ)架構(gòu)。
當(dāng)癌癥基因的發(fā)現(xiàn)和診斷超過(guò)這些算法和機(jī)器時(shí)，也有必要收集每個(gè)人的資源和智慧，共同克服挑戰(zhàn)。
