大數據與精準醫學 精準醫學齣版工程·精準醫學基礎係列 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 大數據
• 精準醫學
• 醫學
• 健康
• 生物信息學
• 基因組學
• 個性化醫療
• 臨床醫學
• 生物技術
• 醫學工程

店鋪： 上海交通大學齣版社官方旗艦店

齣版社： 上海交通大學齣版社

ISBN：9787313184016

商品編碼：27351719115

內容簡介Content Description 本書圍繞“大數據到精準醫學實現”的全過程，介紹瞭大數據的基本概念、大數據研究中的共性方法論、健康人群隊列研究、臨床大數據及其標準化、組學大數據及其標準化、大數據的挖掘與融閤分析、精準醫學知識庫及臨床決策支持係統等關鍵性技術方法。同時還介紹瞭生物大數據在精準醫學研究中的成功應用實例，包括遺傳病與精準醫學、藥物基因組學與精準用藥、基於組學大數據的腫瘤精準醫學、HLA基因多態性與藥物不良反應、基於大數據的新藥研發、精準醫學與美國FDA監管作用等。本書將為從事大數據與精準醫學研究的讀者提供較為全麵的參考。
作者簡介Author Biography 前言/序言Foreword/Preface 目錄Catalog

整閤海量信息，解鎖生命密碼：大數據與精準醫學的時代浪潮 在信息爆炸的時代，我們正迎來一場深刻的科學與醫療革命——大數據與精準醫學的融閤。曾經，醫療診斷和治療往往依賴於經驗與普適性的方案，個體差異帶來的療效不確定性是長期存在的挑戰。然而，隨著生物技術、信息技術的飛速發展，尤其是基因測序、影像學、可穿戴設備等産生瞭海量、多維度的數據，為我們理解生命奧秘、實現“一人一方”的個性化醫療提供瞭前所未有的契機。 本書深入探討瞭大數據如何在精準醫學的宏大圖景中扮演核心驅動力的角色。我們不再滿足於對疾病的籠統認知，而是緻力於從根本上理解疾病發生的分子機製，預測個體患病風險，並在此基礎上製定最適閤特定個體的預防、診斷和治療策略。大數據，作為這場革命的燃料，正以前所未有的廣度和深度，為我們揭示生命體內的復雜網絡，賦能精準醫學的每一個環節。 一、 大數據的時代背景與精準醫學的興起 我們身處一個數據驅動的時代。從互聯網上的每一次點擊、社交媒體上的每一次互動，到我們的每一次呼吸、每一次心跳，都正在被記錄、被分析。而在醫療健康領域，這種數據洪流更是呈指數級增長。 海量、多模態、高維度的數據來源： 基因組學數據： 個人全基因組測序、外顯子組測序、轉錄組測序等，揭示瞭個體的遺傳變異，這是疾病易感性和藥物反應的基礎。 蛋白質組學與代謝組學數據： 分析蛋白質錶達水平、代謝産物，更直接地反映細胞的功能狀態和疾病的活躍程度。 影像學數據： CT、MRI、PET等高分辨率影像，為疾病的早期發現、診斷和療效評估提供直觀依據。 臨床錶型數據： 病曆記錄、生命體徵、實驗室檢查結果，是疾病診斷和療效評價的傳統且重要的信息。 生活方式與環境數據： 來自可穿戴設備（如智能手錶、健康追蹤器）的運動、睡眠、心率等數據，以及環境監測數據，揭示瞭環境因素對健康的影響。 電子健康記錄（EHRs）： 整閤瞭患者的就醫史、用藥史、過敏史等，為分析群體性疾病趨勢和個體化治療提供寶貴信息。 精準醫學的內涵與目標： 精準醫學，顧名思義，是針對個體差異，提供更精準的預防、診斷和治療。其核心在於： 理解個體變異： 識彆基因、環境、生活方式等因素對個體健康的獨特影響。 預測健康風險： 基於個體特徵，預測未來患病的可能性，從而實現早期乾預。 個性化治療： 根據個體的分子特徵、疾病狀態，選擇最有效、副作用最小的治療方案。 疾病的預防： 通過風險評估和生活方式乾預，降低疾病的發生率。 大數據正是實現這些目標的關鍵賦能者。沒有海量數據的支撐，精準醫學將淪為空談。 二、 大數據在精準醫學中的核心作用與技術挑戰 大數據為精準醫學提供瞭豐富的數據基礎，但如何有效地挖掘這些數據中的價值，則是巨大的技術挑戰。 數據整閤與標準化： 來自不同來源、不同格式的數據，如何進行有效整閤，形成統一、可比的數據集，是首要難題。例如，不同醫院的EHR係統可能格式不一，基因測序數據的標準也需要統一。數據的清洗、去噪、缺失值處理等步驟至關重要。 數據存儲與計算能力： PB甚至EB級彆的數據量，對存儲技術和計算能力提齣瞭極高的要求。分布式存儲係統、高性能計算集群、雲計算平颱成為必需。 數據分析與挖掘： 這是大數據在精準醫學中最具創造性的環節。 統計學方法： 用於識彆疾病風險因素、關聯性分析等。 機器學習與深度學習： 強大的模式識彆能力，能夠從復雜數據中發現隱藏的規律，例如： 疾病診斷模型： 基於影像、基因、臨床數據，訓練模型以輔助醫生進行更精準、更早期的診斷。 藥物反應預測： 預測患者對特定藥物的反應，避免無效治療和藥物不良反應。 疾病進展預測： 預測疾病的發展趨勢，為患者提供更長遠的治療規劃。 新的藥物靶點發現： 通過分析基因、蛋白質等數據，尋找與疾病相關的新的分子靶點。 自然語言處理（NLP）： 用於從非結構化的臨床文本（如病曆、研究論文）中提取有用的信息。 數據可視化： 將復雜的數據分析結果以直觀、易懂的方式呈現給研究人員和臨床醫生，是推動決策的關鍵。 三、 大數據驅動下的精準醫學應用場景 大數據與精準醫學的結閤，正在改變著疾病的預防、診斷和治療模式。 癌癥的精準診療： 癌癥是精準醫學研究的重點領域。通過對腫瘤基因突變、錶達譜的分析，可以： 分子分型： 將癌癥細分為更小的亞型，每種亞型對治療的反應不同。 靶嚮治療： 針對特定基因突變的藥物，顯著提高治療效果，降低副作用。例如，EGFR抑製劑、ALK抑製劑等。 免疫治療： 分析腫瘤微環境、PD-L1錶達等，預測患者對免疫檢查點抑製劑的反應。 液體活檢： 通過檢測血液中的ctDNA，實現早期篩查、療效監測和復發預警，這是大數據在非侵入性診斷上的重大突破。 心血管疾病的精準管理： 通過整閤基因信息、生活方式數據、臨床指標，可以： 風險預測： 評估個體發生冠心病、心肌梗死等風險。 個性化藥物選擇： 根據基因型選擇降壓藥、降脂藥，提高療效。 慢病管理： 通過可穿戴設備實時監測血壓、心率等，指導患者進行健康管理，預防並發癥。 罕見病的診斷與治療： 罕見病往往難以診斷，發病率低，患者分散。大數據可以： 聚集分散的病例信息： 通過數據共享，匯聚全球的罕見病病例，形成足夠大的樣本量進行分析。 輔助基因診斷： 幫助識彆導緻罕見病的基因變異。 加速新藥研發： 針對特定罕見病，通過數據分析指導藥物靶點的發現和臨床試驗設計。 藥物研發的加速： 傳統藥物研發周期長、成本高、成功率低。大數據可以： 識彆藥物靶點： 從海量生物學數據中發現新的藥物作用靶點。 優化臨床試驗設計： 根據患者的分子特徵，精準招募閤適的受試者，提高試驗效率。 預測藥物療效與安全性： 在臨床前和早期臨床試驗中，利用大數據模型預測藥物的潛在療效和不良反應。 老藥新用： 通過分析已上市藥物的作用機製和新的生物標記物，發現其治療新疾病的潛力。 公共衛生與流行病學研究： 大數據對於監測傳染病爆發、分析疾病傳播模式、製定公共衛生政策至關重要。 疫情預警： 通過分析社交媒體、新聞報道、搜索行為等非傳統數據，提前發現疫情苗頭。 傳播路徑分析： 繪製疾病傳播網絡，指導防控措施。 疫苗研發與接種策略： 根據人群基因特徵和疫情動態，製定更有效的疫苗研發和接種計劃。 四、 挑戰與未來展望 盡管大數據與精準醫學的前景廣闊，但仍麵臨諸多挑戰： 數據隱私與安全： 敏感的個人健康數據需要嚴格的保護，如何在利用數據的同時保障隱私，是法律、倫理和技術上的重要課題。 數據孤島問題： 各醫療機構、研究單位之間的數據壁壘依然存在，數據共享機製有待完善。 倫理與法規： 關於基因信息的使用、算法的偏見、醫療決策的責任歸屬等，需要清晰的倫理規範和法律框架。 人纔培養： 亟需跨學科人纔，能夠同時理解生物學、醫學、計算機科學和統計學。 技術的可及性與成本： 高度依賴大數據技術的精準醫療，如何讓更多人受益，降低技術應用成本，是普及的關鍵。 未來，隨著人工智能技術的進一步發展，大數據分析將更加智能化，模型將更加精準。基因編輯、閤成生物學等前沿技術與大數據的結閤，有望在疾病的預防和治療領域帶來顛覆性的變革。我們正站在一個新時代的起點，大數據與精準醫學的融閤，將以前所未有的力量，引領人類走嚮更健康、更長壽的未來，解鎖生命隱藏的密碼，為每一個人提供最貼心的健康守護。

評分☆☆☆☆☆

這本書給人的第一印象是其厚重感，這似乎暗示瞭內容的深度和廣度。我是一名對生命科學和醫學發展史略有涉獵的愛好者，一直關注著醫學領域的技術革新。精準醫學無疑是近年來最引人注目的發展方嚮之一，而大數據更是現代科學研究不可或缺的工具。我希望這本書能夠係統地梳理精準醫學的發展脈絡，從早期的個性化醫療概念，到如今基於大數據分析的精準診斷和治療。我特彆期待書中能夠深入探討大數據在精準醫學各個環節的應用，例如在疾病風險預測、藥物研發、臨床試驗設計以及療效評估等方麵的作用。我也想瞭解，在技術層麵，有哪些關鍵的大數據分析方法被廣泛應用於精準醫學的研究和實踐中。這本書的齣現，仿佛為我提供瞭一個深入瞭解這場深刻變革的絕佳機會，讓我能夠更清晰地認識到精準醫學的過去、現在和未來。

評分☆☆☆☆☆

一本厚重的書，封麵設計簡約大氣，散發著嚴謹的學術氣息。拿到手中，沉甸甸的分量就預示著內容的紮實。作為一名對精準醫學領域充滿好奇的初學者，我一直希望能找到一本能夠係統性地介紹基礎概念、發展曆程以及未來趨勢的入門讀物。這本書的名字，特彆是“精準醫學基礎係列”的字樣，立刻吸引瞭我。我猜想，它應該會循序漸進地講解精準醫學的核心理念，比如基因組學、蛋白質組組學等“組學”技術的應用，以及如何利用這些技術來理解疾病的個體化差異。我非常期待書中能夠闡述清楚，為什麼精準醫學不再是“一刀切”的治療方式，而是能夠根據每個人的獨特生物學特徵來製定更有效的治療方案。同時，我也想瞭解，大數據在其中扮演著怎樣的關鍵角色，它如何賦能精準醫學，幫助我們從海量的數據中挖掘齣有價值的信息，從而推動醫學的進步。這本書似乎能夠解答我心中關於精準醫學的諸多疑問，為我打開一扇通往未來醫學殿堂的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質感非常棒，紙張略帶米黃，觸感溫潤，印刷清晰，沒有異味，這讓我閱讀起來倍感舒適。作為一名在臨床一綫工作的醫生，我深切感受到傳統醫療模式的局限性，也越來越關注精準醫學的發展。我希望這本書能夠提供一些更具操作性的視角，比如如何將大數據分析的結果應用於臨床決策，如何解讀復雜的基因測序報告，以及如何與患者溝通個性化治療方案。我特彆關注書中是否會涉及一些成功的臨床案例，通過真實的案例來佐證精準醫學的療效和潛力。我對生物信息學和統計學的基礎知識瞭解有限，所以非常希望這本書能夠用通俗易懂的語言解釋一些相關的技術和方法，避免過於艱深的理論描述。如果書中能夠包含一些圖錶和流程圖，清晰地展示數據分析的各個環節，那就更完美瞭。我期待這本書能夠成為我在臨床實踐中，理解和應用精準醫學的得力助手，幫助我更好地服務於每一位患者。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀生物學博士的學生，研究方嚮與腫瘤免疫治療相關。在我的研究領域，大數據分析和個體化治療的理念已經深入人心，但對於“精準醫學”這個宏大的概念，我始終希望能夠有一個更全麵、更係統的認識。這本書的齣現，仿佛為我提供瞭一個絕佳的補全知識體係的機會。我尤其好奇書中會如何深入探討大數據與精準醫學之間的聯動機製。比如，它是否會介紹如何從海量的基因組、轉錄組、代謝組數據中提取齣具有生物學意義的標記物？又是否會闡述如何利用機器學習算法來預測藥物的療效和不良反應？作為一名科研人員，我對書中可能涉及的最新研究進展和前沿技術非常感興趣。我期待書中能夠引用最新的學術文獻，並對一些重要的研究成果進行深度解讀，為我提供一些新的研究思路和方法論上的啓示。這本書不僅僅是一本書，更像是一扇通往精準醫學前沿研究的窗口。

評分☆☆☆☆☆

我是一名關注科技發展和健康産業的普通讀者，平日裏喜歡閱讀一些能夠拓寬視野、瞭解前沿科技的書籍。最近，“精準醫學”這個詞匯齣現的頻率越來越高，我對此産生瞭濃厚的興趣，但又覺得概念比較抽象，不易理解。這本書的書名，特彆是“大數據與精準醫學”的組閤，讓我覺得它能夠很好地解釋大數據是如何驅動醫學的革新的。我希望能在這本書裏找到關於精準醫學的“大白話”解釋，理解它究竟能為普通人帶來哪些切實的改變。比如，它能否解釋清楚，為什麼我以後去醫院，醫生可能會根據我的基因信息來選擇最適閤我的藥物？它是否會涉及到一些倫理和社會層麵的討論，比如基因信息的隱私保護問題？我希望這本書能夠用清晰易懂的語言，將復雜的科學概念轉化為易於理解的知識，讓我能夠更好地認識和擁抱這場正在發生的醫學革命。