由戴尔科技赞助的这份特别报告深入探讨了基因组学时代的生命科学HPC和AI。新型冠状病毒或COVID-19的爆发将纪念2020年。尽管感染率呈指数级增长，但寻找治疗，疫苗或治愈方法的竞赛仍在继续。政府和私人组织正在携手合作，了解该病毒的基本生物学，其遗传密码，以找到可以阻止该病毒的方法。
针对此问题，大量的计算能力都针对此问题，包括使用当今世界上最强大的高性能计算（HPC）系统。找到治愈或消除COVID-19的方法不仅会使全世界的人口受益，而且还将成为应对下一次大流行的基础，一些科学家称这种流行将在不久的将来发生。
这份技术指南，在《 HPC特别报告：基因组学时代的HPC和AI》中，着重介绍了由Dell Technologies创建的Ready Solutions系列，这些解决方案经过高度优化和调整，可用于各种行业。HPC Life Sciences的Ready解决方案旨在缩短生产时间，通过专门设计的解决方案提高性能，并通过模块化的构建模块来扩展容量和性能，从而更轻松地扩展规模。
介绍
新型冠状病毒或COVID-19的爆发将纪念2020年。尽管感染率呈指数级增长，但寻找治疗，疫苗或治愈方法的竞赛仍在继续。政府和私人组织正在携手合作，了解该病毒的基本生物学，其遗传密码，以找到可以阻止该病毒的方法。针对此问题，大量的计算能力都针对此问题，包括使用当今世界上功能最强大的高性能计算（HPC）系统。[1] 找到治愈或消除COVID-19的方法不仅会使全世界的人口受益，而且还将成为应对下一次大流行的基础，一些科学家说，这一大流行将在不久的将来发生。[2]
人工智能（AI）
阿斯利康基因组研究中心（CGR）的基因组分析和信息学负责人SlavéPetrovski解释说，人工智能在该领域具有广泛的用途。他说，构成人类基因组的大约30亿个碱基对可以通过AI进行分析，以找到遗传变异。下一步是确定置入不同数据的置信度，以决定其是否代表生物学遗传变异。
AI正在与传统的HPC仿真相结合，以预测更准确的结果。基于先前完成的计算，算法能够确定下一个输入或结果可能是什么。例如，如果蛋白A显示出杀死冠状病毒的亲和力，那么蛋白B（或其他蛋白）是否有更好的机会或更有效？
基因组学研究中有许多AI用途可以识别并促进药物靶标相互作用。通过将分析和自动化过程与正在进行的基因组学研究相结合，对这一领域的更全面的了解将会取得进展。人工智能可以导致人们对数据的模式和异常有更深入的了解，而人类一开始可能看不到这些相关性。通过使用机器和深度学习技术，新的更有效的药物可以更快地送给患者，并将更好地针对疾病。
研究公司Produvia已经确定了AI将从中受益的五个领域：
- 提取临床实用的基因组和表观基因组变体
- 鉴定基因
- 预测基因组关联
- 预测蛋白质功能，以及
- 预测序列DNA和RNA结合蛋白的特异性。
精密医学
虽然AI可以使基因组研究受益，但最终目标是创建专门针对感染或疾病遗传密码的治疗方法，并针对个人的基因组成量身定制治疗方法。为此，需要大量的数据，计算能力以及将许多专业知识相结合的协作。
通过将更快，更准确的基因组测序与更快的计算机系统和新算法相结合，发现哪种药物对个体病原体和患者最有效的发现方法已经从研究机构转移到了床边医生。现在，内科医生和其他医疗保健提供者拥有更好，更快，更准确的工具和数据，可以根据更多数据确定最佳治疗计划。对于小儿癌症患者尤其如此。
个性化或精密医学是在个人层面上管理疾病的创新方法的关键。基于遗传或细胞信息的知识，定制关于针对每个病原体和/或个体的保健管理的各种决定。可以为每个人量身定制疾病的诊断方法和治疗方法。然而，随着该科学领域的发展，存在许多挑战，例如监管，知识产权和患者隐私。
在世界范围内，许多国家/地区都在投入资源和精力以更多地了解基因组学以及如何将这些知识应用于个性化医学。图1显示了全世界为需要的人提供精密医学的努力。图2显示了解码人类基因组的成本是如何降低的，甚至比摩尔定律还要快。
