“精準醫療”是醫學全新領域的分支，是根據個體基因差異、個人生活方式以及環境因素，在精準數據的指導下對疾病開展預防和治療的新方法；從狹義的角度講，是利用已知的基因信息，為目前腫瘤、傳染性疾病和遺傳病提供針對個體化的更為有效的治療手段之一。

近年，國家將"精準醫療"列入"十三五"健康發展問題進行研究，《健康中國“2030”規劃綱要》更提出了加強精準醫學等關鍵技術的突破。“精準醫療”需要不斷響應最新的信息技術和醫療進展，是典型的交叉學科。當前先進計算技術已經被應用到蛋白質結構研究，計算機輔助藥物設計，生物信息學等。

海量數據分析，對先進計算需求升級

作為生物信息學的一個重要分支，基因數據處理一般需要進行4步處理，分別是對測序獲取的短序列進行比對拼接、進行全基因組基因注釋、對預測的基因進行功能注釋、比較基因組和分子進化分析。

在這個過程中，面臨眾多技術挑戰。

一方面是軟件應用問題：對應某一功能的軟件數以百計，隨著儀器的更新換代，同一款軟件的算法也不斷升級，造成軟件選擇難；另外分析效率不高，多為領域專家依賴腳本語言和庫寫成的軟件，未考慮與硬件資源使用的匹配。

同時，分析流程中多軟件銜接難：多數的高通量測序數據分析需幾個軟件配合完成，各軟件通過腳本和大數據的重復讀寫來協調。例如，比對之后做SNP檢測，那么比對結果將作為SNP分析的輸入。各軟件資源使用特征差異大：如拼接軟件需要大量的內存消耗，比對則是典型的數據密集計算。

二方面是數據存儲問題。由于基因測序過程不允許被中斷，對支撐測序應用的存儲系統穩定性和可靠性的要求則極為苛刻。基因測序中，25微秒采集一幅高清晰圖像，對性能要求也超過了現有閃存固態盤的最高帶寬，必須采用更快的固態盤。

另外，海量小數據將產生全新的存儲需求。海量小文件的文件尺寸小，物理位置跨度大，而文件系統的每次文件訪問都會伴隨一定的元數據操作。文件數量越多，元數據訪問壓力越大；此外，海量小文件讀寫并發隨機訪問，對存儲系統的隨機讀寫性能有極高的要求。

由此可見，基因數據分析在對先進計算的計算能力和存儲的容量、吞吐能力、存儲架構都提出了不同于其他應用的全新要求。

曙光先進計算與“精準醫療”共成長

曙光有著豐富的精準醫療合作經驗。非典時期，曙光4000無償協助完成了SARS全基因組測序。今年，新冠肺炎疫情蔓延，5月，學術界頂級周刊《自然》雜志發表針對新型冠狀病毒的研究成果。此項研究得到了正在建設中的“轉化醫學國家重大科技基礎設施”有力支撐。該成果的基因數據分析等研究工作使用了2019年中科曙光部署完成的先進計算系統。

精準醫療以健康大數據為基礎、以移動通信為手段，將使人類健康管理真正做到個性化、精確化。面對“精準醫療”這一項復雜的工程，曙光針對第三代基因測序、組學分析等技術的大批量、小規模，一次提交成百上千應用數據處理需求特點，以及多種基因檢測及特征分析軟件并存、更新迭代快且無統一標準的局面，曙光先進計算將全面升級，具備PB（十億億字節）級儲存架構下，解決數據復雜流程分析能力，并適應軟件的多樣與多變。

據悉，曙光已為“北京大學醫學部”、“四川省人民醫院”等超12所三甲級醫院，以及“重慶市巴南醫院”、“江蘇泰州市人民醫院”等超50家普通醫院、縣級醫院、醫療機構等提供計算服務。此外，曙光還與華大基因等“基因組學研發機構”合作，推動基因測序行業發展。曙光先進計算將不斷突破技術發展的極限，為精準醫療大發展、大爆發提供有力技術支撐。

責任編輯：xj

原文標題："精準醫療"新需求，"先進計算"新應對

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