ビッグデータによって加速されるデジタル変革は、あらゆる種類の業界を再構築しています。ライフ・サイエンス業界も例外ではありません。
過去には、1 つのヒトゲノムの配列決定に数年、数十億ドルかかることがありました。今日では、同じタスクを 24 時間未満で、1,000 ドル未満で達成できます。
また、これらの分野での作業に不可欠なラボ技術も急速に進化しています。例えば、ライフ・サイエンス研究における最新のツールにより、科学者はタンパク質分子の複雑な 3 次元可視化を実現しました。科学者は、これらの可視化を使用して創薬を支援し、個別化医療のブレークスルーを開拓しています。
これらの革新的な進歩の中核をなすのはビッグデータです。データの量と複雑さは、特にゲノミクス、バイオインフォマティクス、予測生物学、化学などの分野で、驚異的な速度で増加し続けています。
また、実験機器は大量のデータを生成し、時には 1 時間に 1 テラバイトも生成します。
もちろん、データ量が多いほど、データ・ストレージのニーズも大きくなります。ライフ・サイエンス・データベースを支える IT インフラは、データの規模と次元の増大とともに進化する必要があります。
科学者が扱う膨大な情報に対処するためには、ビッグデータを素早く視覚化し、相互作用できるよう、最新のソフトウェア・ツールが必要です。そうでなければ、ライフ・サイエンス組織はデータは豊富になりますが、情報は乏しいということになります。
ライフ・サイエンス業界におけるビッグデータの幅広いメリット
ライフ・サイエンス企業が IT インフラをアップグレードし、ビッグデータをコア・プロセスにうまく統合し続ける限り、次のような大きなメリットが生まれ続けます。
- リスク評価の改善：ビッグデータは、潜在的な健康上の危険を明らかにし、それらに関連するリスクの程度を評価し、問題を解決するための結論に達するのに役立ちます。
- 個別化医療：科学者や医師は、電子的な個人健康情報をより効果的に処理し、理解することができるため、各患者が必要とする医薬品の種類についてより正確な判断を行うことができます。
- 臨床試験におけるより効果的な評価：現在、ほとんどの医療では標準治療モデルが使用されており、一般的な集団の反応や臨床試験が治療の提供に影響を与えるために用いられています。しかし、ビッグデータを効果的に活用することで、薬が特定のタイプの患者にどのように影響するかについて、より正確な評価を行うことができます。これにより、創薬における継続的な飛躍的進歩がもたらされます。
従来の IT インフラのボトルネックがブレークスルーの可能性
ビッグデータがライフ・サイエンスにもたらす恩恵は期待できそうですが、組織は増大する需要に対応できる IT インフラとデータ・ストレージ能力を必要としています。
2019 年のデロイトと MIT の調査によると、バイオ製薬およびライフ・サイエンス企業のうち、デジタル技術が十分に成熟しているのはわずか 20％ でした。残念なことに、従来のストレージ・システムが性能のボトルネックとなり、科学者がさらなる飛躍を遂げるために必要なデータをアプリケーションが受け取ることを妨げていました。
新しいライフ・サイエンス機器や技術が登場しています。また、新たな研究機会を生み出し、洞察力を高める可能性も秘めています。しかし、これらのイノベーションを活用するためには、まず IT の課題に取り組む必要があります。
課題 1：データサイロ
多くの組織は、データサイロの解消に苦労しています。サイロ化によって、部門をまたがる研究者が、自分たちの研究が依存しているデータにアクセスするのに時間がかかり、困難になっています。サイロ化が進むのは、データがライフサイエンス・データベースに一元化されるのではなく、複数のツールやソフトウェア・ソリューションに保存されるためでもあります。
データ分離によって生じる障壁を解消するには、データ・システムをユーザーフレンドリーなソフトウェア・ツールにスムーズに移行する方法を見つける必要があります。
課題 2：拡張性
前述のように、最新の科学技術は、膨大な量のデータを生成します。ライフ・サイエンス企業は、このような情報の流入に対応するためにストレージ容量を拡張する必要があります。
適切な拡張が間に合わなければ、これらの機器でキャプチャされたデータに依存するワークフローが中断されます。
課題 3：ビッグデータ分析
ビッグデータは、そこから抽出できる知見と同じくらい有用です。ビッグデータ分析パイプラインを運用して個別化医療を強化している場合でも、AI を活用して創薬を支援している場合でも、高性能コンピューティング（HPC）には高性能データ・ストレージが必要です。回転ディスク・ドライブから低遅延、高 IOPS のオールフラッシュ・ストレージ・アレイへの切り替えは、今や必要不可欠です。
