Apport et défis des Big Data en cancérologie - 07/03/17
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Résumé |
Depuis le premier séquençage du génome humain en 2001, le développement de nouvelles technologies à haut débit, ainsi que la diminution considérable du coût du séquençage ont permis des avancées importantes en oncologie. La caractérisation moléculaire des cancers a notamment permis d’identifier des anomalies oncogéniques clés au cours du processus tumoral, permettant le développement de stratégies thérapeutiques personnalisées. Cependant, la quantité d’information considérable ainsi générée a créé de nouveaux défis à relever comme le stockage, le traitement ou encore l’exploitation de l’information. Dans cet article, nous décrivons l’apport et les défis représentés par les Big Data en cancérologie.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Summary |
Since the first draft of the human genome sequence published in 2001, the cost of sequencing has dramatically decreased. The development of new technologies such as next generation sequencing led to a comprehensive characterization of a large number of tumors of various types as well as to significant advances in precision medicine. Despite the valuable information this technological revolution has allowed to produce, the vast amount of data generated resulted in the emergence of new challenges for the biomedical community, such as data storage, processing and mining. Here, we describe the contribution and challenges of Big Data in oncology.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Mots clés : Big Data, Cancérologie, Classification moléculaire, Hétérogénéité, Médecine de précision
Keywords : Big Data, Oncology, Molecular classification, Heterogeneity, Precision medicine
Plan
Vol 104 - N° 3
P. 281-287 - mars 2017 Retour au numéroBienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
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