Vízió

A posztgenomikus korszak nagy ígérete a tudományos, rendszerbiológiai megértése az egészséges és beteg állapotoknak fiziológiai, kognitív, és akár emócionális szinteken; a személyre szabott megelőzés, diagnózis, gyógyszer és orvosi kezelés a népegészségügyben jelentős betegségek esetén, illetve racionális gyógyszertervezés a gyógyszeripar számára. Azonban egyre nyilvánvalóbb, hogy új mérési technikák szükségesek genomikai, proteomikai, metabolomikai és immunomikai profilok megalkotásához, illetve, hogy új technikák szükségesek az eletronikus orvosbiológiai tudás és adatelemzési technikák integrálására is. A megoldás kulcsa a szerteágazó, milliós nagyságrendű entitásból és relációból álló szaktudás (mega-mémek) és a több szintről származó, omikai, giga és peta léptékű adatok integrálására a tera és peta léptékű számítási erőforrások kihasználása.
A tudásreprezentációban, tudásmérnökségben, és a döntéstámogatásban az orvosbiológia központi szerepe nem újdonság, mi több vitathatlan e területek megszületése óta. Azonban a gyors fejlődése az eletronikus orvosbiológiai tudásnak komoly új kihívásokat jelent a kísérlettervezésben és adatgyűjtésben történő felhasználásra; az induktív következtetéshez szükséges formára alakításban; és a következtetésből származó bizonytalan következtetések fúziójára nézve.

A posztgenomikai kutatásokban az is nyilvánvaló lett, hogy az emberi genom működésének megértése szükségessé teszi az evolúciós (filogenetikai), populációs (örökletes), és egyéni (szomatikus) léptékű variabilitás hatásainak vizsgálatát és megértését is. Napjainkban több ezer faj teljes genomja elérhető, és a fajon belüli genetikai és epigenetikai változákonyság feltérképezése is rohamléptékben fejlődik az utóbbi években. Jelenleg már a szomatikus mutációk és aberrációk feltérképezése is elkezdődött, nevezetesen például tumorgenetikában és immunomikában. További omikai szintek kiterjesztése is zajlik, mint az egyre teljesebbé és pontosabbá váló proteomikai, lipid, és metabolomikai profilok kifejlesztése, amelyek elemzésének komplexitását növeli, hogy jobban kitettek környezeti és életvitelbeli tényezőknek. Egy másik forradalmi lépés a szimbiotikus organizmusok genomjának teljes feltérképezése a metagenomika eszköztárával.

A legnagyobb kihívás a nagy áteresztőképességű orvosbiológiai eszközök korában az induktív következtetés számára az adatok nagy dimenziója, kis mintamérete, az adatok könnyű hozzáférhetősége és azonos adathalmazok eltérő felhasználása, miközben a már eddig ismert problémák is jelen vannak, mint például a hiányos adat kezelése. A kihívásokra adott legfőbb válaszok az óriási mennyiségű számítási kapacitás és az előzetes tudás felhasználása. Ilyen nagy számítási kapacitást igénylő alkalmazott statisztikai módszerek a Monte-Carlo módszerek a Bayesi statisztikában, és az újramintavételező eljárások. A nukleáris szimulációk vezető helyzetének elvesztése a nagy teljesítményű számítások területén öt évvel ezelőtt még komoly meglepetést okozott, de mára már a bioinformatika úttörő szerepe nem megkérdőjelezhető.

Így tehát az orvosbiológiai kutatások kihívásai a tudásmérnökség, a döntéstámogatás, az induktív következtetés, és a nagy teljesítményű számítások szakterületének metszetében találhatóak.

Ezt felismerve az Abiomics Europe eszközöket kínál a kísérlettervezés, adatelemzés, értelmezés, és döntéstámogatás teljes láncának integrált támogatására, különös tekintettel a heterogén forrásokból származó adatok integrálására és háttértudás fúziójára. Nevezetesen az alábbi feladatokhoz kínálunk eszközöket:

Szekvenciális kísérlettervezés
Biomarker felfedezés és elemzés
Tudásbázistechnológiák metaelemzéshez
Orvosi döntéstámogatás
Célpont és hatóanyag prioritizálás újrapozicionálással
Személyreszabott gyógyszerfejlesztés és specializáció