云計算已經(jīng)成為了一個十分熱門時尚的詞語，但具體在各研究領(lǐng)域中的應(yīng)用還是個模糊的概念，近期來自軍事醫(yī)學(xué)*放射與輻射醫(yī)學(xué)研究所的研究人員發(fā)表綜述文章，闡述了云計算服務(wù)模式及其優(yōu)點，并以宏基因組分析應(yīng)用 PathSeq 為例介紹使用云計算的步驟, zui后給出私有云構(gòu)建與云計算應(yīng)用中的一些建議。

生物醫(yī)學(xué)正邁入大數(shù)據(jù)時代. 從 1977 年 Sanger測序法的問世到當(dāng)前下一代測序（next-generation sequencing, NGS）技術(shù)的日漸成熟, 測序通量不斷提升而成本顯著降低. HiSeq 2000 單次運行可產(chǎn)生200 G數(shù)據(jù)量, 即以約 30倍的覆蓋度同時對 2個人類基因組重新測序, 且費用低于 1 萬美金. 不僅下一代測序分析面臨大數(shù)據(jù)存儲與計算的挑戰(zhàn), 公共醫(yī)療對大數(shù)據(jù)存儲的需求也日漸增長, 美國公共醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的數(shù)據(jù)總量在2009年已達(dá)434 PB（1 PB=250字節(jié)）, 并以每年至少 35%的速度增長, 其中絕大多數(shù)是需要長期保存的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù), 以及醫(yī)療健康檔案。

大數(shù)據(jù)浪潮為生物醫(yī)學(xué)帶來了的機遇, 將根本性的改變生物醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)研究和醫(yī)療實踐,但同時生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域數(shù)據(jù)爆炸式的增長也對海量數(shù)據(jù)的存儲和分析提出新的挑戰(zhàn)。

云計算是一種利用互聯(lián)網(wǎng)即可隨時隨地、按需便捷地訪問共享資源池的模型, 其體系架構(gòu)可分為 3 層: 核心服務(wù)、服務(wù)管理和用戶訪問接口。資源和功能服務(wù)化是云計算的核心理念, 硬件基礎(chǔ)設(shè)施、 平臺和應(yīng)用程序都能以服務(wù)的方式通過網(wǎng)絡(luò)交付給用戶。

傳統(tǒng)醫(yī)療信息系統(tǒng)中的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施往往是分散部署的, 由不同機構(gòu)或部門單獨維護和使用, 無法做到對基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)籌管理和醫(yī)療信息的有效共享, 這在無形中增加了患者的醫(yī)療成本. 而將云計算技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像資料、 電子健康檔案等大數(shù)據(jù)的整合和管理, 對于推進醫(yī)療信息化建設(shè)有至關(guān)重要的作用。

研究人員綜述了云計算在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究進展, 首先闡述云計算服務(wù)模式及其優(yōu)點, 列舉基于云計算的大數(shù)據(jù)分析工具, 并以宏基因組分析應(yīng)用 PathSeq 為例介紹使用云計算的步驟, zui后給出私有云構(gòu)建與云計算應(yīng)用中的一些建議, 希望為基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)等生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域提供新的海量數(shù)據(jù)處理方法和思路。

文章zui后指出，隨著下一代測序、 生物質(zhì)譜和醫(yī)學(xué)成像等醫(yī)學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展, 人們可以更加深入地剖析疾病的成因, 分析藥物的有效性和毒性. 在通往個性化醫(yī)療的道路上, 海量數(shù)據(jù)處理是關(guān)鍵難題。云計算將大量計算資源、存儲資源和軟件資源虛擬化, 形成規(guī)模龐大的共享資源池, 可有效解決生物醫(yī)學(xué)對 IT 資源的彈性需求。

目前, 國內(nèi)云計算領(lǐng)域覆蓋面廣、參與單位多, 但仍與國外有相當(dāng)大差距, 不僅缺乏類似EC2的彈性計算服務(wù), 也缺乏類似 Galaxy 的成熟的生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析平臺. 此外, 云計算的服務(wù)可靠性、標(biāo)準(zhǔn)化和隱私安全等問題亟待解決. 盡管如此, 利用云計算解決海量數(shù)據(jù)處理難題仍是未來發(fā)展趨勢。

信息來源：http://www.biotech.org.cn/information/110433