Biotechnologia.pl
łączymy wszystkie strony biobiznesu
Big data, czyli jak zrobić użytek z biofarmaceutycznych danych
Ewa Sankowska, 24.01.2013 , Tagi: big data, bazy danych
Big data, czyli jak zrobić użytek z biofarmaceutycznych danych

W światowej biotechnologii każdego dnia gromadzone są niewyobrażalne ilości danych. Petabajtami piętrzą się wyniki badań ekspresji genów, zmian wskaźników zwanych biomarkerami i medyczne wyniki pacjentów – wszystko to stanowi potencjalne źródło informacji użytecznych w obszarze poszukiwania nowych terapii. Jednak od etapu gromadzenia suchych informacji w postaci danych w arkuszach kalkulacyjnych do ich wykorzystania w klinice dane te musza przebyć jeszcze długą drogę. Jak zatem biotechnologia farmaceutyczna może przyczynić się do efektywnego wykorzystania przytłaczających zasobów danych?

Potężne ilości różnorodnych danych określa się dziś pojęciem big data. Termin ten dotyczy zbiorów zróżnicowanych, często zmieniających się i aktualizowanych informacji źródłowych, cechujących się potencjalną wartością dla biznesu. W przypadku przemysłu farmaceutycznego, big data może okazać się cennym środkiem zaradczym na pojawiające się w ostatnich latach trudności natury ekonomicznej. Specjaliści podkreślają, że jest to nieocenione źródło w poszukiwaniu nowych skutecznych terapii, jednak warunkiem jest umiejętność odpowiedniego wykorzystania.

Dane, jakie udaje się gromadzić, przedstawiają w rzeczywistości taką wartość, jaką stanowi odpowiedź na dobrze postawiony problem. Pomimo wielu zaawansowanych technik analizy danych, kluczową rolę odgrywa na tym etapie czynnik ludzki. Badacz musi posiadać umiejętność odpowiedniego postawienia pytania w odniesieniu do danych, w przeciwnym wypadku stają się one właściwie bezużyteczne. W tym kontekście często przywoływany jest sukces takich firm jak na przykład Google, gdzie mamy do czynienia z fenomenalnym wykorzystaniem (wręcz spieniężeniem) ogromu informacji wynikających z funkcjonowania sieci internetowej. Oczywiście specyfika danych w branży biofarmaceutycznej jest zgoła odmienna i bardziej skomplikowana, jednak analogicznie mogą się one okazać bezcenne przy odpowiednim ich wykorzystaniu.

Duże ilości danych mogą sprzyjać powstawaniu licznych, często błędnych hipotez, przez co jeszcze ważniejsze staje się umiejętne postawienie problemu, jaki może rozwiązać ich analiza. Nieodpowiednio wyciągnięte wnioski z potoku informacji wynikających na przykład z wyników badań przedklinicznych i wczesnych faz badań klinicznych, stosunkowo często stają się przyczyną fałszywych hipotez. Te ostatnie skutkują niepowodzeniami w dalszych i zarazem droższych etapach badań. Z drugiej jednak strony, przy racjonalnym podejściu i odpowiedniej analizie, bogactwo zgromadzonych danych stwarza wiele możliwości. Przykładem niech będą wyniki badań genetycznych pacjentów, które mogą zrewolucjonizować współczesna medycynę, dając podstawy do urzeczywistnienia wizji w pełni spersonalizowanej medycyny.

W przemyśle farmaceutycznym i biofarmaceutycznym dane odgrywają kluczową rolę także poza obszarem badawczo-rozwojowym. Komercjalizacja terapii nigdy nie jest równoznaczna z zakończeniem gromadzenia danych związanych z jej efektami czy skutkami ubocznymi. Pozwala to na dalszy rozwój bądź nowe zastosowania konkretnych leków, czego spektakularne przykłady przywoływane są od lat.

Należy także pamiętać, że wiele danych o potencjalne biofarmaceutycznym tkwi ciągle w odręcznych zapiskach naukowców i badaczy z całego świata. Tym nie mniej big data jest niewątpliwym faktem w tej branży. Wyzwaniem staje się współcześnie odpowiednia archiwizacja, przepływ informacji oraz umiejętne ich wykorzystanie. Nadszedł czas, by nagromadzone dane zaczęły efektywnie pracować, przynosząc wymierne korzyści w światowej biofarmacji. Szacunki wynikające z rosnącej dostępności zaawansowanych narzędzi biostatystycznych, służących do wydobycia cennej wiedzy z nieuporządkowanych danych, pokazują, że jest to wyzwanie zaledwie na najbliższe lata.


Przeczytaj również:

Android w laboratorium


 

Ewa Sankowska
portal Biotechnologia.pl

w oparciu o:

D. Garde, Big Data has arrived in biotech. Now what?, published online 10 Jan 2013, www.fiercebiotech.com

KOMENTARZE
Newsletter