observación ｜ se acerca la "era del genoma para todos". ¿quién comprenderá de manera eficiente y precisa los datos masivos sobre la vida?
2024-09-18
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antes del advenimiento de la "era del genoma de todos", la industria de la secuenciación de genes se enfrentará primero al problema de la "escasez de mano de obra" en el análisis y la interpretación de datos de la vida.
"con el rápido desarrollo de la tecnología de secuenciación, cuando todos tienen la oportunidad de obtener datos personales exclusivos del genoma completo, cómo interpretar de manera eficiente y precisa los misterios de la vida a partir de datos de vida masivos se ha convertido recientemente en el foco de la industria". cuando bgi, líder en la industria nacional de secuenciación, lanzó dos secuenciadores de nanoporos, zhao lijian, director ejecutivo de bgi (300676.sz), habló sobre los problemas que enfrenta la industria.
vale la pena mencionar que con el lanzamiento de los secuenciadores de nanoporos, bgi anunció que ingresará a la etapa "seq all", lo que significa que ha logrado un producto de secuenciación de "longitud de lectura completa" de circuito cerrado. de manera similar, el equipo de bgi propuso el paradigma innovador "generative bio-intelligent gbi all (generative bio-intelligent)" basado en pruebas genéticas de big data y algoritmos avanzados de ia.
según los informes, el núcleo del concepto gbi all es lograr un análisis en profundidad de los datos del genoma completo a través de tecnología de biointeligencia generativa. entre ellos, genet, un gran modelo multimodal para pruebas genéticas, es el mayor avance de bgi en el campo de los grandes modelos de ia.
liang lungang, subdirector de ti de bgi, dijo que en pruebas con muestras clínicas reales, el modelo genet ha demostrado una precisión extremadamente alta y puede detectar rápidamente mutaciones que causan enfermedades relacionadas con fenotipos clínicos de millones de sitios variantes, lo que puede proporcionar. apoyo al diagnóstico y tratamiento clínico.
además del modelo genet de orientación clínica, bgi también propuso la plataforma de consulta del genoma chatgenet de orientación pública. los usuarios comunes cargan sus informes de pruebas genéticas en la plataforma chatgenet y aprenden sobre los riesgos genéticos y sugerencias de prevención de enfermedades relacionadas a través del diálogo.
además, bgi también lanzó el sistema inteligente de control y prevención de enfermedades 13311i, que utiliza algoritmos de inteligencia artificial y análisis de big data para ayudar a predecir riesgos de salud individuales, formular planes de prevención personalizados y promover la transformación del tratamiento pasivo a la gestión activa de la salud.
bgi dijo que la aparición de gbi all promoverá la medicina de precisión hacia la era de la inteligencia digital.
de hecho, la obtención de datos genómicos es sólo el primer paso para resolver muchos misterios de la vida. cómo procesar los datos masivos obtenidos mediante la secuenciación es la clave para la aplicación eficaz de esta tecnología. esta es también una de las direcciones de mejora a largo plazo en este campo.
kyle farh, vicepresidente de inteligencia artificial del gigante industrial global illumina, dijo en una conferencia celebrada en nanjing, jiangsu, en septiembre pasado: "los algoritmos basados en inteligencia artificial y grandes modelos están mostrando un gran potencial en el campo de los datos genéticos, por lo que the mena r&d el equipo está haciendo todo lo posible para promover la aplicación y el desarrollo de algoritmos de ia basados en el entrenamiento de selección natural en datos genéticos”.
en junio del año pasado, illumina también anunció el lanzamiento de un nuevo algoritmo de inteligencia artificial (ia), primateai-3d, que puede utilizar genes de primates y tecnología avanzada de inteligencia artificial para mejorar la predicción de riesgos genéticos y el descubrimiento de objetivos farmacológicos. "puedes entrenar modelos de lenguaje generativo como chatgpt en texto existente de wikipedia y otros lugares. usamos una arquitectura de aprendizaje profundo similar, pero nuestros datos provienen de millones de años de selección natural", dijo la compañía en ese momento.
el reportero del periódico he liping
(este artículo es de the paper. para obtener más información original, descargue la aplicación “the paper”)
