精准医疗(Precision Medicine)是以个体化医疗为基础、随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。
精准医疗作为下一代诊疗技术,在精准性和便捷性上,较传统诊疗方法有很大的技术优势。一方面通过基因测序可以找出癌症的突变基因,从而迅速确定对症药物,省去患者尝试各种治疗方法的时间,提升治疗效果;另一方面,基因测序只需要患者的血液甚至唾液,无需传统的病理切片,可以减少诊断过程中对患者身体的损伤。
精准医疗 机遇与挑战并存
贵州贵安精准医学研究院股份有限公司主要核心技术聚集于基于第三代基因测序技术为核心的优生优育医学转化、精准医疗、中药现代化技术及临床试验、生物抗癌药物研发及生物制品研发五大平台。目前已建立集成化的中国最大的第三代基因测序中心,拥有目前最新的中药新药研发体系,与国内一流的肿瘤医院和传染病医院建立了合作联盟,在国际上具有独特的优势和基础。
第三代基因测序技术具有读长较长、样本简单、灵敏度高的特点,但测序准确率低,需要重复处理进行纠正。因此贵安精准医疗公司目前使用的处理平台面临以下难题:
①数据处理计算量大,对CPU性能要求较高。
②对网络的需求比较大,节点间需要使用低延时、高带宽的Infiniband高速网。
③序列比对计算间断性的读写硬盘存储性能越高,计算速度越快。数据访问量巨大,对存储性能、容量要求高。
④纯三代拼接软件要求高性能分布式计算集群有高IO、大内存、高带宽、高稳定性等特点。
⑤生物基因类开源软件众多,部署复杂。
⑥部分应用的工作流程较为复杂,对自动化程度要求高。
“曙光经验”搭建新一代生物信息处理平台
为满足贵安精准医疗公司现阶段业务数据处理平台的需求,如中医药现代化研发、生物制剂研发、基因测序、蛋白质分析等应用,曙光针对第三代基因测序平台的特点,并结合自身在生命科学领域多年的技术积累,采用最新一代生物信息处理解决方案来构建业务处理平台。
曙光提供的基于第三代测序平台的技术服务及领先的整体解决方案,包括高密度的计算平台、高性能的存储系统、高速的数据网络、简单易用的生物信息应用软件系统和作业调度系统以及系统全生命周期管理的在线运维平台。
针对客户机房较小的情况,曙光采用TC4600E刀片服务器进行搭建,其拥有更高计算密度、低系统功耗、低冷却系统耗电量、布线简单、更高可靠性、管理方便等特点。
针对第三代测序技术优化的存储分级功能,曙光提供高速的IO读写性能,提升随机读写IOPS,并使存储聚合带宽达到30GB/s以上。
平台采用业界领先的EDR InfiniBand网络(100Gb/s EDR),其网络带宽是FDR的1.78倍,延迟只有0.61us,比FDR延迟低1/7,是当前最高带宽、最低延迟的InfiniBand产品,更高带宽、更低延迟的EDR能进一步提高网络密集型应用程序的并行效率。
曙光提供生物信息应用软件系统和作业调度系统,打造一体化的生物信息处理平台,使客户业务处理平台的计算更加高效。
为进一步提高客户业务处理平台的运维水平,曙光提供针对生物信息领域量身打造的EasyOP在线运维平台,可在数分钟内完成对生物信息处理平台所有节点的监控部署,客户可通过Web浏览器和手机端随时查看集群运行状态,并通过在线运维平台迅速定位故障并启用自动化处理机制。
HPC+精准医疗,曙光助力生命科技发展
通过搭建曙光新一代生物信息处理平台,贵安精准医疗公司将成为西南地区领先的基因测序、中药现代化技术、生物抗癌药物研发及生物制品研发领域的领先企业,能够快速响应企业计算需求并得出结果。
采用“互联网+”思维,将“曙光经验”转变为在线服务主动迎合客户切实需求,曙光实现客户资产全生命周期管理服务,并提供覆盖资产全生命周期的全程专家支持的自动化运维。
曙光提供的生物信息处理解决方案能够为贵安精准医疗公司提供高性能、易扩展的数据处理平台,加速科研和应用成果的产生,促进整个生命科技相关各行业的蓬勃发展。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
延世大学研究团队通过分析AI推理过程中的信息密度模式,发现成功的AI推理遵循特定规律:局部信息分布平稳但全局可以不均匀。这一发现颠覆了传统的均匀信息密度假说在AI领域的应用,为构建更可靠的AI推理系统提供了新思路,在数学竞赛等高难度任务中显著提升了AI的推理准确率。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
蒙特利尔大学团队发现让AI"分段思考"的革命性方法Delethink,通过模仿人类推理模式将长篇思考分解为固定长度块,仅保留关键信息摘要。1.5B小模型击败传统大模型,训练成本降至四分之一,计算复杂度从平方级降为线性级,能处理十万词汇超长推理,为高效AI推理开辟新道路。