Google Cloud s’est associé au National Cancer Institute (NCI) des États-Unis pour soutenir la recherche sur le cancer du sein grâce à l’accès à de vastes ensembles de données cloud et à de puissantes ressources pour les analyser.
Le partenariat s’étend sur les travaux existants du NCI utilisant BigQuery de Google Cloud pour héberger et analyser en toute sécurité des téraoctets de données génomiques et protéomiques, ce qui a aidé les scientifiques du monde entier sans fin.
En travaillant avec Google, et en particulier BigQuery, NCI espère mettre des données et des ressources à la disposition des scientifiques du monde entier, ce qui pourrait conduire à des percées dans la recherche sur le cancer.
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Une noble cause
« Nous diffusons le message de la rentabilité du cloud », a déclaré le Dr Kawther Abdilleh, scientifique principal en bio-informatique chez General Dynamics Information Technology, partenaire de l’Institute for Systems Biology-Cancer Gateway in the Cloud (ISB). « Avec BigQuery de Google Cloud, nous avons démontré avec succès que les chercheurs peuvent analyser à peu de frais de grandes quantités de données et le faire plus rapidement que jamais. »
Selon Breastcancer.org, environ une femme américaine sur huit développera un cancer du sein invasif au cours de sa vie. En 2021, environ 43 600 femmes aux États-Unis sont décédées d’un cancer du sein ; les taux de mortalité sont plus élevés que tout autre cancer en plus du cancer du poumon.
En tant que tel, tout travail sur la question est incroyablement utile et contribuera en fin de compte à sauver des vies. Tirer parti des ressources cloud de Google pour progresser dans l’analyse de grands ensembles de données est un excellent exemple de la façon dont la technologie peut être utilisée pour sauver des vies.
Selon le chercheur principal de l’ISB, le Dr Boris Aguila : « La plate-forme d’IA de Google, par exemple, nous permet de créer facilement des blocs-notes pour utiliser R ou Python en combinaison avec BigQuery ou l’apprentissage automatique pour effectuer une analyse statistique à grande échelle des données génomiques, le tout dans le Ce type d’analyse est particulièrement efficace lorsque les données sont volumineuses et hétérogènes, ce qui est le cas des données liées au cancer.
