Τα μεγάλα δεδομένα βοηθούν στον προσδιορισμό τι οδηγεί σε κίνδυνο ασθένειας

Τα μεγάλα δεδομένα διαδραματίζουν όλο και πιο σημαντικό ρόλο στον προσδιορισμό του τι οδηγεί σε κίνδυνο της νόσου. Με την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων, οι ερευνητές μπορούν να εντοπίσουν πρότυπα και σχέσεις που θα ήταν δύσκολες ή αδύνατο να εντοπιστούν διαφορετικά. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για την ανάπτυξη νέων στρατηγικών για την πρόληψη και τη θεραπεία ασθενειών.

Ένα παράδειγμα για το πόσο μεγάλα δεδομένα χρησιμοποιούνται για τη μελέτη του κινδύνου ασθένειας είναι το Ηνωμένο Βασίλειο Biobank. Αυτή η βάση δεδομένων περιέχει τις πληροφορίες για την υγεία από πάνω από 500.000 άτομα, συμπεριλαμβανομένων των γενετικών τους δεδομένων, του ιατρικού ιστορικού και των παραγόντων του τρόπου ζωής. Οι ερευνητές έχουν χρησιμοποιήσει το Ηνωμένο Βασίλειο Biobank για να εντοπίσουν μια σειρά γενετικών παραλλαγών που σχετίζονται με αυξημένο κίνδυνο ανάπτυξης ασθενειών όπως ο καρκίνος, οι καρδιακές παθήσεις και ο διαβήτης.

Ένα άλλο παράδειγμα για το πόσο μεγάλα δεδομένα χρησιμοποιούνται για τη μελέτη του κινδύνου ασθένειας είναι το έργο του ανθρώπινου μικροβίου. Αυτό το έργο είναι η αλληλουχία του DNA των τρισεκατομμυρίων μικροβίων που ζουν μέσα και στο ανθρώπινο σώμα. Οι ερευνητές ελπίζουν ότι αυτές οι πληροφορίες θα τους βοηθήσουν να κατανοήσουν πώς το μικροβιοκτόνο επηρεάζει τον κίνδυνο υγείας και ασθένειας.

Τα μεγάλα δεδομένα είναι ένα ισχυρό εργαλείο που έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στην κατανόηση του κινδύνου της νόσου. Με την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων, οι ερευνητές μπορούν να εντοπίσουν νέους παράγοντες κινδύνου, να αναπτύξουν νέες θεραπείες και να βελτιώσουν τελικά την υγεία των ανθρώπων σε όλο τον κόσμο.

Ακολουθούν ορισμένα συγκεκριμένα παραδείγματα για το πόσο μεγάλα δεδομένα έχουν χρησιμοποιηθεί για να καθορίσουν τι οδηγεί σε κίνδυνο ασθένειας:

* Σε μια μελέτη που δημοσιεύθηκε στο περιοδικό Nature Genetics, οι ερευνητές χρησιμοποίησαν μεγάλα δεδομένα για να εντοπίσουν 123 νέες γενετικές παραλλαγές που σχετίζονται με αυξημένο κίνδυνο ανάπτυξης στεφανιαίας νόσου. Η μελέτη αυτή ήταν η μεγαλύτερη του είδους του και περιλάμβανε την ανάλυση των γενετικών δεδομένων πάνω από 1 εκατομμύριο ανθρώπους.

* Σε μια μελέτη που δημοσιεύθηκε στο περιοδικό The Lancet, οι ερευνητές χρησιμοποίησαν μεγάλα δεδομένα για να εντοπίσουν έναν αριθμό παραγόντων στον τρόπο ζωής που σχετίζονται με αυξημένο κίνδυνο ανάπτυξης διαβήτη τύπου 2. Η μελέτη αυτή περιελάμβανε την ανάλυση των πληροφοριών για την υγεία από πάνω από 100.000 άτομα.

* Σε μια μελέτη που δημοσιεύθηκε στο περιοδικό Jama Psychiatry, οι ερευνητές χρησιμοποίησαν μεγάλα δεδομένα για να εντοπίσουν μια σειρά γενετικών παραλλαγών που σχετίζονται με αυξημένο κίνδυνο ανάπτυξης κατάθλιψης. Η μελέτη αυτή περιελάμβανε την ανάλυση των γενετικών δεδομένων πάνω από 230.000 άτομα.

Αυτά είναι μόνο μερικά παραδείγματα για το πόσο μεγάλα δεδομένα χρησιμοποιούνται για τον προσδιορισμό του τι οδηγεί σε κίνδυνο της νόσου. Καθώς η ποσότητα των διαθέσιμων δεδομένων συνεχίζει να αυξάνεται, οι ερευνητές θα μπορούν να διεξάγουν ακόμη πιο εξελιγμένες μελέτες που θα μας βοηθήσουν να κατανοήσουμε καλύτερα τις αιτίες της νόσου και να αναπτύξουμε νέες στρατηγικές για την πρόληψη και τη θεραπεία.