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上图左边是高等生物的结构和遗传核酸信息链，右面是新冠病毒核苷酸的链
时间：2022-03-03 16:28:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-03 16:28:01 来源：行业动态
人类遗传密码是3乘10的九次方，而新冠病毒只有29903个，即便这么短的小序列，给我们带来的影响是深远的。由于有了大数据的测量，新冠病毒出现以后，中国科学家在一周内就测量了它的完整序列，而这个序列公布给国际以后，世界上最大的核酸疫苗的公司Moderna用了两天时间基于这个序列设计出了现在大家天天都知道的核酸疫苗，BioNTech公司用这样的大数据只用四小时就设计出核酸疫苗，为抗击新冠起了非常重要的作用。所以数据对生物的冲击、数据对防备新冠的影响是巨大的、是根本的。
西班牙流感用了13到15年才决定了病原的性质，而现在有了大数据只要几天就可以确定，几小时就可以把疫苗设计出来，可见大数据对人类的影响所以是巨大的。
举例，大数据对人类健康和疾病的作用 ，美国前总统卡特，2015年体检的时候发现他罹患了黑色素瘤，同时肝转移、脑转移，这是后期的肿瘤，非常难治。他做了大数据，发现这个肿瘤是非常重要的肿瘤微环境的变化，这个变化非常契合当时非常对症的刚刚研制出抗原，是完全一致的。用对症药物在大数据精准判断下只用五个月的时间，不仅仅是原发肿瘤消失了，所有的转移灶也不见了，再也找不到身上任何的肿瘤细胞，换言之他痊愈了，对后期转移的病人精确全部治愈，也是依赖于大数据精确的测量和判断，卡特现在还是很好的活着。
举两个学术例子，一个发表在重要学术刊物《Scinece》上，美国一位教授定期抽自己血液做大数据检测，希望通过大数据可以判断他健康的情况和预测未来的疾病，测量结果说明，他是糖尿病的危险者。右侧中间的图，测量完了后进行了一段时间，确实他自己的血糖是高上去了，鼓起了一个包，说明用新的大数据测量和挖掘能够非常精确的预测他未来健康的发展。
最后一个例子，发表在2020年8月13日《新英格兰医学杂志》上。上图结果两条线，显示了从2001年开始，美国非小细胞肺癌，发生率和死亡率的变化。非小细胞肺癌系肺癌最主要的部分，有80%的肺癌病人都是非小细胞肺癌，美国大数据统计，从2001年美国非小细胞肺癌的发生率和死亡率都是单调下降的，我国到目前为止肺癌发生率和死亡率还是单调上升的，差别是极端不同的，一个是单调上升、一个是单调下降，原因是什么？我国肺癌有两个非常好的单抗靶向药物，一个针对EGFR，一个针对ALK，但是美国通过肺癌病人组学大数据测量得到另外将近20个新的靶点。换言之，我们治疗非小细胞肺癌只有两个对症药物，美国通过大数据计算发现了20个，同时有20不同精准位点治疗，两种治疗方案导致的结果，美国非小细胞肺癌呈现单调下降的趋势，预示着即便是肿瘤也是可防可治的，相信在大数据搜集和挖掘情况下也一定会实现肿瘤得到根本的预测和治疗。
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