University of Pittsburgh verliehen NIH grant zu führen Big Data to Knowledge Center of Excellence

Die Nationalen Institute der Gesundheit vergeben, die University of Pittsburgh ein $11 Millionen, vier-Jahres-Förderung führen, die eine Big Data to Knowledge Center of Excellence, eine initiative, wird den Wissenschaftlern helfen, profitieren Sie voll und ganz auf die großen Mengen an verfügbaren Daten und die Daten der Wissenschaft eine immer wichtigere Komponente der biomedizinischen Forschung.

Viel von Wissenschaft konzentriert sich auf das Verständnis der „warum“ oder „wie“ in der Natur, und jetzt die Herausforderung ist, um diese Antworten zu finden in Terabyte und Petabyte von Daten, oder was ist jetzt bekannt als „Big Data“, sagte Gregory Cooper, M. D., Ph. D., professor und stellvertretende Vorsitzende der Abteilung der Biomedizinischen informatik, Pitt School of Medicine und Direktor des neuen Zentrums für Kausale Modellierung und Entdeckung.

„Einzelne biomedizinische Forscher haben nun die Technologie zur Generierung einer enormen Menge und Vielfalt der Daten. Angemessen analysieren diese Daten, um zu entdecken, neue biomedizinische wissen bleibt eine große Herausforderung, aber“ Dr. Cooper gesagt. „Unser Ziel ist es viel einfacher für Forscher, analysieren, big data, um kausale Zusammenhänge zu entdecken in der Biomedizin.“

Die Pitt-Center für Kausale Modellierung und Erkennung wird Teil einer elite-national-team zur Bewältigung der Herausforderungen von Big Data in der Biomedizin.

„Als Teil eines nationalen Konsortiums, das Center of Excellence setzen Pitt auf der Karte als Heimat von Big-Data-Wissenschaft,“ sagte Arthur S. Levine, M. D., senior vice Kanzler für die Gesundheitswissenschaften und John und Gertrude Petersen Dekan der School of Medicine. „Unsere stärken in diesem Bereich haben angeregt, die Zusammenarbeit mit führenden Institutionen, darunter Harvard und Stanford, und jetzt werden wir in der Lage sein, weiter zu entwickeln, die solche Partnerschaften in viele weitere sinnvolle Möglichkeiten.“

Laut center co-Direktor Jeremy Berg, Ph. D., associate vice Kanzler für die Wissenschaft von der Strategie und Planung in der Gesundheits-Wissenschaften und Direktor des Pitt-Institut für Personalisierte Medizin Forscher haben nun Zugriff auf eine enorme Menge von Informationen aus elektronischen Patientenakten, digitale Bilder und molekulare Analyse von Genen, Proteinen und Metaboliten.

„Die gute Nachricht ist, dass wir so viel Daten. Aber die schlechte Nachricht ist, dass wir so viel Daten“, so Dr. Berg sagte. „Unsere Herausforderung ist es, Strategien, die es uns ermöglichen, zu Sortieren durch alle diese gesammelten Informationen effizient und effektiv zu finden sinnvolle Beziehungen, die uns zu neuen Erkenntnissen führen, in Gesundheit und Krankheit.“

Eine Kooperation von Forschern an Pitt, der Carnegie Mellon University (CMU), Pittsburgh Supercomputing Center, und der Yale-Universität, das neue center zu entwickeln und zu verbreiten-tools, die finden, kausale Zusammenhänge in sehr großen und komplexen biomedizinischen Daten. Fakultät CMU Fachbereich Philosophie, angeführt von Clark Glymour, Ph. D., Ehemalige Uni-Professor und Gründer und Vorsitzender, sind wichtige Partner in diesem data-science-Aufwand; und Nicholas Nystrom, Ph. D., Direktor für strategische Anwendungen im Pittsburgh Supercomputing Center, die arbeiten, um diese zu optimieren-Werkzeuge für einen high-performance-computing-Umgebung.

Das Center umfasst ein team entwickeln und implementieren kausale Modellierung und Erkennung algorithmen oder Prozesse, die zur Unterstützung der Analysen der Daten aus drei separaten investigativen Gruppen, jede mit Schwerpunkt auf einen ausgeprägten biomedizinischen problem, dessen Antwort liegt in einem Meer von Daten: Zelle Signale, dass die Entwicklung von Krebs, die molekularen Grundlagen von Lungenerkrankungen Anfälligkeit und Schweregrad, die funktionellen verbindungen innerhalb des menschlichen Gehirns („connectome“).

Jedes Projekt wird als eine Testplattform für die Entwicklung, strenge Tests und Verfeinerung von Analyse-tools. Wenn erfolgreich, diese algorithmen und software wahrscheinlich kann angewendet werden, um andere biomedizinische Forschung Fragen. Das Zentrum bietet einen kostenlosen, open-source-software, die Wissenschaftlern auf der ganzen Welt können mit Ihren eigenen Datensätzen zu entdecken, kausale biomedizinische Beziehungen. Ihre Rückmeldung wird die weitere Verbesserung der algorithmen und der software.

„Das Zentrum wird auch ein training für die nächste generation von Daten-Wissenschaftlern, die voranbringen und beschleunigen die Entwicklung und der breitere Einsatz von Big Data science Modelle und Methoden“, sagte center co-Direktor Ivet Bahar, Ph. D., Distinguished Professor und JK Vries Chair, Department of Computational and Systems Biology, Pitt School of Medicine. „Wir schaffen neue pädagogische Materialien sowie workshops und online-tutorials erleichtern die Nutzung von kausalen Modellierung und Erkennung algorithmen, die von der breiteren wissenschaftlichen Gemeinschaft und damit eine effiziente Umsetzung von wissen zwischen für die biologische Grundlagenforschung und der angewandten biomedizinischen Wissenschaften.“

Andere Mitarbeiter gehören dem California Institute of Technology, der Rutgers University, der Universität Kreta und der Universität von North Carolina.

„Die Erstellung von Daten, die in die Forschung von heute ist exponentiell schneller als alles, was wir erwarteten noch vor einem Jahrzehnt,“ sagte NIH Direktor Francis S. Collins, M. D., Ph. D. „Mammut-Datensätze entstehen, die in beschleunigtem Tempo in der heutigen biomedizinischen Forschung, und diese Mittel werden uns helfen, zu überwinden die Hindernisse für die Maximierung Ihres Nutzens. Das Potenzial dieser Daten, wenn Sie effektiv genutzt wird, ist ziemlich erstaunlich.“

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