2月18日，四川大學華西醫(yī)院發(fā)布消息，該院生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)中心將人類全基因組測序時間從24小時縮短到7分鐘，刷新了基因分析的“中國速度”。這也意味著，該項研究成果直接加速了基因測序從科研到臨床的進程，未來將有更多精準的基因數(shù)據(jù)輔助于醫(yī)療診斷及治療。

研發(fā)團隊簽署項目合作協(xié)議。采訪對象供圖

基因測序和分析技術(shù)現(xiàn)已應(yīng)用于生育健康、腫瘤個體化診斷和治療、遺傳病、傳染病檢測、疫苗研發(fā)等領(lǐng)域。在該領(lǐng)域一個不可避免的“攔路虎”就是——時間。以四川大學華西醫(yī)院啟動的“十萬中國罕見病患者全基因組測序計劃”項目為例，按照傳統(tǒng)技術(shù)30X人類全基因組數(shù)據(jù)分析24小時/例的速度計算，該項目投入100臺計算機也需要30多年才能完成。

2021年6月，華西醫(yī)院聯(lián)合華為、賽樂基因組建聯(lián)合研發(fā)團隊，開展多組學數(shù)據(jù)加速分析平臺系統(tǒng)的開發(fā)。面向大規(guī)模隊列多組學數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場景，研發(fā)團隊聚焦多組學數(shù)據(jù)分析“存、管、算”三個方向，包括開發(fā)多組學數(shù)據(jù)專項訓練的存儲自動分級技術(shù)，在數(shù)據(jù)分析過程中提供高I/O和低成本的存儲方案;面向存儲系統(tǒng)的管理維護者，研發(fā)基于邏輯層的組學數(shù)據(jù)全生命周期的存儲管理系統(tǒng);基于GPU異構(gòu)并行加速技術(shù)，將原來在CPU上運行的bwa和STAR等分析軟件重構(gòu)遷移到GPU上，充分利用GPU運算高并發(fā)的特征，以滿足高效、低成本完成組學分析的需求。

該項目負責人、華西生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)中心于浩澎副研究員表示，之所以能實現(xiàn)時間上質(zhì)的突破，根本在于打破計算算力和儲存性能的瓶頸。他將其形象地比喻為吃得快的“大嘴巴”和裝得下的“大肚子”。前者實現(xiàn)了大文件的直通讀取和小文件的聚合讀取，數(shù)據(jù)讀取的效率更高;后者可以對數(shù)據(jù)分析的各個作業(yè)流程進行融合調(diào)度的優(yōu)化，I/O流更加順暢，從而實現(xiàn)了“吃得更多、消化更快”。

他表示，研發(fā)團隊在全基因組數(shù)據(jù)分析加速上，以GATK(The Genome Analysis Toolkit)流程為基礎(chǔ)，最終完成了速度的飛躍，實現(xiàn)了30X人類全基因組測序胚系變異分析時間從24小時到7分鐘的壓縮，同時保證了分析結(jié)果的準確性：和GATK結(jié)果高度一致。

關(guān)鍵詞： 數(shù)據(jù)分析 研發(fā)團隊 數(shù)據(jù)中心 生物醫(yī)學 四川大學華西醫(yī)院