Stimulée par le Big Data, la transformation numérique révolutionne l’ensemble des secteurs. Les sciences de la vie ne font pas exception.
Auparavant, il fallait plusieurs années et des milliards de dollars pour séquencer un génome humain. De nos jours, on peut accomplir la même tâche en moins de 24 heures et pour moins de 1 000 $.
Les technologies de laboratoire indispensables pour travailler dans ces domaines ont également évolué rapidement. Les derniers outils de recherche en sciences de la vie ont notamment permis aux scientifiques de créer des visualisations tridimensionnelles complexes de molécules de protéines. Les scientifiques utilisent ces visualisations pour faciliter la découverte de médicaments et ouvrir la voie à des avancées dans la médecine personnalisée.
Le Big Data est le principal moteur de ces évolutions. Le volume et la complexité des données continuent de croître à un rythme stupéfiant, en particulier dans des domaines comme la génomique, la bioinformatique, la biologie prédictive et la chimie.
Les instruments de laboratoire produisent également d’importantes quantités de données, parfois jusqu’à un téraoctet par heure.
Bien entendu, plus il y a de données, plus les besoins en matière de stockage augmentent. L’infrastructure informatique nécessaire aux sciences de la vie devra suivre l’évolution croissante et la dimensionnalité des données.
Avec l’océan d’informations dont disposent les scientifiques, ces derniers auront également besoin d’outils logiciels modernes pour pouvoir visualiser et interagir rapidement avec le Big Data. Autrement, les organisations du secteur des sciences de la vie seront riches de données, mais manqueront d’informations.
Autres avantages du Big Data pour le secteur des sciences de la vie
Tant que les organisations du secteur des sciences de la vie poursuivront la modernisation de leurs infrastructures informatiques pour mieux intégrer le Big Data dans leurs processus centraux, nous continuerons à bénéficier des avantages inestimables de leur travail :
- Évaluation améliorée des risques :le Big Data peut aider les scientifiques à collecter des informations sur les dangers potentiels pour notre santé, à évaluer le degré de risque associé et à tirer des conclusions pour résoudre le problème.
- Médecine personnalisée : lorsque les scientifiques et les médecins seront en mesure de traiter et de comprendre plus efficacement les informations électroniques relatives à la santé des personnes, ils pourront évaluer plus précisément le type de médicaments dont chaque patient a besoin.
- Évaluations plus précises lors des essais cliniques : actuellement, la plupart des médecins utilisent le modèle de la « norme de soins », qui consiste à se baser sur les réactions générales d’un groupe et les essais cliniques pour adapter les prestations. En exploitant le Big Data plus efficacement, on pourrait évaluer plus précisément la manière dont certains médicaments agissent sur des types de patients spécifiques et déceler des effets secondaires qu’on ne remarquerait pas autrement. Cela peut favoriser, entre autres, la découverte de nouveaux médicaments.
L’infrastructure informatique traditionnelle freine les avancées potentielles
Si les avantages du Big Data pour les sciences de la vie semblent prometteurs, les organisations auront besoin d’une infrastructure informatique et de capacités de stockage capables de répondre aux demandes croissantes.
Selon une étude menée par Deloitte et le MIT en 2019, seulement 20 % des organisations du secteur biopharmaceutique et des sciences de la vie évoluent assez rapidement sur le plan numérique. Malheureusement, les systèmes de stockage traditionnels freinent les performances et empêchent les applications d’accéder aux données dont les scientifiques ont besoin pour obtenir des résultats.
De nouveaux instruments et de nouvelles technologies voient le jour. Ils ouvrent la voie à de nouvelles opportunités de recherche qui permettront de mieux comprendre les insights. Mais les organisations devront d’abord relever plusieurs défis informatiques pour pouvoir tirer parti de ces innovations.
Défi n° 1 : les silos de données
De nombreuses organisations ont du mal à éliminer les silos de données. En raison des silos, les chercheurs des différents départements perdent du temps et éprouvent des difficultés à accéder aux données dont ils ont besoin. Les données sont stockées dans plusieurs outils et solutions logicielles plutôt que dans une base de données centralisée sur les sciences de la vie.
Pour faire tomber les barrières liées à la séparation des données, les organisations devront trouver un moyen de remplacer les systèmes de données par un outil logiciel convivial.
Défi n° 2 : l’évolution
Comme mentionné précédemment, les dernières technologies scientifiques produisent une quantité considérable de données. Les organisations du secteur des sciences de la vie doivent faire évoluer leurs capacités de stockage pour s’adapter à cet afflux d’informations.
Si elles n’évoluent pas suffisamment à temps, les flux métiers qui dépendent des données collectées par ces instruments seront interrompus.
Défi n° 3 : analytique et Big Data
Pour tirer parti du Big Data, il faut pouvoir en extraire les informations stratégiques. Que vous utilisiez un pipeline d’analyse du Big Data pour optimiser la médecine personnalisée ou que vous exploitiez l’IA pour permettre la découverte de médicaments, le calcul haute performance (HPC) nécessite un stockage de données haute performance. Vous devez remplacer vos disques mécaniques par des baies de stockage 100 % flash avec un IOPS élevé et une latence faible.
