Die digitale Transformation, die durch Big Data vorangetrieben wird, verändert Branchen aller Art. Die Life-Sciences-Branche ist da keine Ausnahme.
In der Vergangenheit konnte die Sequenzierung eines menschlichen Genoms mehrere Jahre dauern und Milliarden von Dollar kosten. Heute kann die gleiche Aufgabe in weniger als 24 Stunden und für weniger als 1.000 Dollar erledigt werden.
Auch die für die Arbeit in diesen Bereichen unerlässlichen Labortechnologien haben sich in rasantem Tempo weiterentwickelt. Die neuesten Werkzeuge in der Life-Sciences-Forschung haben es Wissenschaftlern beispielsweise ermöglicht, komplexe dreidimensionale Visualisierungen von Proteinmolekülen zu erstellen. Wissenschaftler nutzen diese Visualisierungen als Hilfe bei der Entdeckung von Medikamenten und beim Erzielen von Durchbrüchen in der personalisierten Medizin.
Die wichtigste Triebkraft für diese bahnbrechenden Fortschritte sind Big Data. Das Volumen und die Komplexität von Daten nehmen weiterhin in atemberaubendem Tempo zu, insbesondere in Bereichen wie Genomik, Bioinformatik, prädiktive Biologie und Chemie.
Auch Laborgeräte produzieren erhebliche Datenmengen – manchmal bis zu einem Terabyte pro Stunde.
Je größer die Datenmenge, desto größer sind natürlich auch die Anforderungen an den Daten-Storage. Die IT-Infrastruktur hinter Life-Sciences-Datenbanken muss sich mit dem wachsenden Umfang und der zunehmenden Dimensionalität der Daten weiterentwickeln.
Angesichts der riesigen Datenmengen, mit denen Wissenschaftler zu tun haben, benötigen sie auch moderne Software-Tools, um Big Data schnell visualisieren und mit ihnen interagieren zu können. Andernfalls sind die Life-Sciences-Unternehmen in Zukunft zwar reich an Daten, aber arm an Informationen.
Allgemeiner Nutzen von Big Data in der Life-Sciences-Branche
Solange Life-Sciences-Unternehmen ihre IT-Infrastrukturen weiter aufrüsten, um Big Data besser in ihre Kernprozesse zu integrieren, werden sie auch weiterhin unglaubliche Vorteile aus ihrer Arbeit ziehen, darunter:
- Verbesserte Risikobewertung: Big Data können Wissenschaftlern dabei helfen, Erkenntnisse zu gewinnen, die potenzielle Gesundheitsgefahren aufzeigen, den Grad des damit verbundenen Risikos zu bewerten und Schlussfolgerungen zur Lösung des Problems zu ziehen.
- Personalisierte Medizin: Wenn Wissenschaftler und Ärzte in der Lage sind, elektronische persönliche Gesundheitsdaten besser zu verarbeiten und zu verstehen, können sie genauer beurteilen, welche Art von Medikamenten der jeweilige Patient benötigt.
- Wirksamere Bewertungen in klinischen Studien: Gegenwärtig wird in der Medizin überwiegend das Modell der „Standardversorgung“ angewandt, bei dem allgemeine Gruppenreaktionen und klinische Studien die Bereitstellung von Pflegeleistungen beeinflussen. Wenn Big Data jedoch effektiv genutzt werden, können präzisere Einschätzungen darüber getroffen werden, wie sich das Medikament auf bestimmte Arten von Patienten auswirkt, einschließlich Nebenwirkungen, die andernfalls möglicherweise unbemerkt blieben. Dies kann u. a. zu weiteren Durchbrüchen in der Arzneimittelforschung beitragen.
Veraltete IT-Infrastruktur Engpässe Potenzielle Durchbrüche
Die Vorteile von Big Data für die Life Sciences klingen vielversprechend, aber Unternehmen benötigen eine IT-Infrastruktur und Daten-Storage-Kapazitäten, die mit den steigenden Anforderungen Schritt halten können.
Laut einer Deloitte/MIT-Studie aus dem Jahr 2019 entwickeln sich nur 20 % der Biopharma- und Life-Sciences-Unternehmen digital schnell genug. Leider bewirken veraltete Storage-Systeme Leistungsengpässe und verhindern, dass Anwendungen die Daten erhalten, die Wissenschaftler benötigen, um weitere Durchbrüche zu erzielen.
Es entstehen neue Life-Sciences-Instrumente und -Technologien. Sie haben das Potenzial, neue Forschungsmöglichkeiten zu schaffen, die zu einem größeren Erkenntnisgewinn führen werden. Um die Vorteile dieser Innovationen nutzen zu können, müssen Unternehmen jedoch zunächst einige IT-Herausforderungen bewältigen.
Herausforderung Nr. 1: Datensilos
Für viele Unternehmen bedeutet es eine große Anstrengung, aus Datensilos auszubrechen. Silos machen es für Forscher zeitaufwendig und schwierig, abteilungsübergreifend auf die Daten zuzugreifen, auf die sie bei ihrer Arbeit angewiesen sind. Silos entstehen unter anderem deshalb, weil Daten in verschiedenen Tools und Softwarelösungen gespeichert werden statt in einer zentralen Life-Sciences-Datenbank.
Um die durch die Datentrennung entstandenen Barrieren zu überwinden, müssen Unternehmen einen Weg finden, die Datensysteme reibungslos in ein benutzerfreundliches Softwaretool zu überführen.
Herausforderung Nr. 2: Umfang
Wie bereits erwähnt, produzieren die neuesten wissenschaftlichen Technologien eine beträchtliche Menge an Daten. Life-Sciences-Unternehmen müssen ihre Storage-Kapazitäten skalieren, um diesen Zustrom von Informationen zu bewältigen.
Wenn nicht rechtzeitig eine angemessene Kapazität erreicht wird, werden die Workflows, die von den durch diese Instrumente erfassten Daten abhängig sind, unterbrochen.
Herausforderung Nr. 3: Big-Data-Analysen
Big Data sind nur so nützlich wie die Erkenntnisse, die Sie daraus gewinnen können. Ganz gleich, ob Sie eine Pipeline für Big-Data-Analysen zur Unterstützung der personalisierten Medizin betreiben oder KI zur Unterstützung bei der Arzneimittelforschung einsetzen: High-Performance-Computing (HPC) erfordert einen leistungsstarken Daten-Storage. Der Wechsel von rotierenden Plattenlaufwerken zu All-Flash-Storage-Arrays mit niedriger Latenz und hohem IOPS ist heute eine Notwendigkeit.
