病気のリスクを研究するためにビッグデータがどのように使用されているかの一例は、英国のバイオバンクです。このデータベースには、遺伝データ、病歴、ライフスタイル要因など、50万人以上の人々の健康情報が含まれています。研究者は、英国のバイオバンクを使用して、癌、心臓病、糖尿病などの疾患を発症するリスクの増加に関連する多くの遺伝的変異を特定しました。
病気のリスクを研究するためにビッグデータがどのように使用されているかの別の例は、ヒト微生物叢プロジェクトです。このプロジェクトは、人体に住んでいる数兆の微生物のDNAをシーケンスしています。研究者は、この情報が、ミクロビオームが私たちの健康と病気のリスクにどのように影響するかを理解するのに役立つことを望んでいます。
ビッグデータは、病気のリスクの理解に革命をもたらす可能性を秘めた強力なツールです。大規模なデータセットを分析することにより、研究者は新しいリスク要因を特定し、新しい治療法を開発し、最終的に世界中の人々の健康を改善することができます。
疾患のリスクを促進するものを決定するためにビッグデータがどのように使用されているかのいくつかの具体的な例を以下に示します。
* Nature Geneticsジャーナルに掲載された研究では、研究者はビッグデータを使用して、冠動脈疾患を発症するリスクの増加に関連する123の新しい遺伝的変異体を特定しました。 この研究はこの種の最大であり、100万人以上の遺伝的データの分析を伴いました。
* Journal The Lancetに掲載された研究で、研究者はビッグデータを使用して、2型糖尿病の発症リスクの増加に関連する多くのライフスタイル要因を特定しました。 この研究には、100,000人以上の健康情報の分析が含まれていました。
* Jama Psychiatry誌に掲載された研究では、研究者はビッグデータを使用して、うつ病の発症リスクの増加に関連する多くの遺伝的変異体を特定しました。 この研究には、230,000人以上の遺伝データの分析が含まれていました。
これらは、疾患のリスクを促進するものを決定するためにビッグデータがどのように使用されているかのほんの一部です。利用可能なデータの量が増え続けるにつれて、研究者はさらに洗練された研究を実施することができ、病気の原因をよりよく理解し、予防と治療のための新しい戦略を開発するのに役立ちます。
