遗传学要取得突破计算的改进是关键<%=id%>

    在第一次生物技术工业大会上，两家相互竞争的计算机制造商IBM和Sun Microsystems Inc.合作建立了一个开放计算机平台用来帮助遗传学研究者对正在不断增加的大量遗传学数据进行筛选。
    在这次名为BIO 2001的大会上称数据处理量是遗传学研究者在使用人类遗传密码来发现新药的过程中面临的第一大问题。
    自从去年这个时候宣布人类基因组草图绘制完成以来，研究者们一直在兴奋地工作试图以某种有意义的方式研究分析数据。但是生物技术公司Health Technology Networks首席执行官George Poste在大会上说，在他们匆忙地去寻找疾病解决方法的同时，“已经完成了大量令人震惊的解释工作”。
    Poste说：“基因组研究在接下来的几年里将要碰壁，因为我们没有在计算方面做出必须的投资。我们必须适应我们即将面临的规模化问题。”
    由40家生命科学和技术组织（其中包括Sun，IBM，国家癌症研究所）组成的Interoperable Informatics Infrastructure Consortium（I3C）完成的工作将保证研究者们在一个共用平台上获得多个来源的和私有数据模式的数据。
    这个平台将使用开放式计算语言，包括Java和XML，作为交换和共享数据的基础。
    生物技术公司Illumina Inc.的首席执行官Jay Flatley说虽然技术在加速生物学革命方面具有深远的影响，但是缺少数据处理的标准会危害进一步的发展。
    而当研究者们从基因组进入蛋白质相互作用如何导致疾病的蛋白质组研究时，这一问题将显得日益严重。
    Flatley说：“我们现在进行的研究从了解生物学的角度来看，仅仅是冰山一角。如果不是需要数万亿次的实验，我们也需要数十亿次实验来了解生物学，从而将基因组数据转换成个人化医学。正确的药物在正确的时间给正确的人。”
    Johnson &Johnsons研究所的Michael Jackson博士说：“我们必须将数据转变为信息。我们还需要继续在技术上投资，因为它可以让事情进展得更快。”
    Jackson说自从1996年由于技术进步，化合物进入动物或人体检测试验所需的时间已经减半，同时在J&J发现的新分子数也从1996年的3个增加到了2000年的17个。但是目前具有的解析研究者获得的大量数据的计算工具仍然相当低级，Jackson因此相信一个化合物进入市场的十分之一的机会将随着计算的改进而得到提高。
    研究者说，随着药物开发的加速，失败的机会更少，这对于工业成本而言是直观重要的。平均每个化合物从发现到药物生产需要50000万美元。
    目前计算机硬件制造商，和那些进行大型组织咨询和整合工作的商家，都瞄准了生命科学产业中发现的巨大机会。
    许多技术公司在今年于圣地亚哥召开的生物技术大会上正在倾力发展新客户，以弥补它们在长途通讯部分收入的不断减少。
    计算机咨询和整合巨头Accenture的国际主席Vernon Ellis说：“这不仅仅是技术，科学或组织过程的工作，而且是将所有这些结合起来的工作。”
    纽约的一家私人公司说在生命科学领域的计算咨询工作是其200年

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