北约盟国仍然面临着一个重大障碍--无法及时发现、预防和治疗疾病和/或病症。相反,继续在后续阶段开展工作;以不必要的资源和时间消耗为代价,解决后遗症问题。如果能在致病因素出现之前及早发现和/或预防疾病,就能大大提高军事战备和应变能力,从而为北约的战备行动计划(RAP)做出贡献。通过协调合作平台,随时利用多国数据集,这既不是不可能完成的任务,也不是不可预见的任务。例如,随着计算能力的提高,被称为 "大数据 "的大量各种数据集在知识生成方面的潜力正在加速挖掘。目前,既没有一种(北约)能力能够处理来自不同国家的军事医学研究领域的大数据,也没有一种国家能力能够在 RTG 内所有相关国家的现行法律框架内被接受。这并不奇怪;虽然在创造性地解决问题以产生新想法方面取得了进展,但在全面利用之前仍有大量挑战需要克服。这些挑战包括技术、法律、数据格式的统一、数据处理、数据分析和数据传输,必须加以解决,才能为多国合作提供成功的兼容性和机会。北约 STO RTG HFM-294 证明了利用多国数据集(包括基因组学或 "大数据")与机器学习相结合的价值和可行性,将 "精确应对演习"(Ex PR)作为单一的多国实验平台,以应对全球军事负担和行动威胁。在 2019 年 Ex PR 期间,我们从七个参与国中发现了 16 个优先微RNA(miRNA)特征,这些特征有证据表明会影响热应激反应。此外,我们发现基因组数据的存在增强了特征选择和机器学习模型的预测能力,其结果为热敏感性的潜在评分提供了一种方法。这些成果已被收录在北约计算机辅助分析、练习和实验(CA2X2)论坛 2020 论文集中,并发表在经同行评审的科学报告 DRDC-RDDC-2023-R082 中。未来十年,预计将有数千万人因医疗保健目的而进行基因组测序。数据往往因学科、机构和国家而孤立。如果没有存储、收集和分析数据的标准方法,跨群体合作就会面临挑战。因此,研究小组向法律、伦理、安全和云计算领域的专家寻求建议,并概述了在基因组研究领域采用云计算需要应对的挑战。初步评估显示,缺乏统一的框架政策是阻碍我们在北约内部利用大数据为军事生物医学研究带来益处的主要障碍。其他挑战包括伦理、法律、隐私和安全--所有这些问题都必须加以解决,以避免不兼容和丧失合作机会--以下假设可作为制定 STANAG 的指导:

  1. 采用混合模式,将原始数据存储在本地环境中(数据驻留),并使用云计算、

  2. 防止将数据存储在北约以外其他辖区的数据中心;

  3. 制定替代和统一的同意机制,确保云环境中的数据隐私、

  4. 实施由相关数据保护机构认可的总体(多边)数据共享安排、

  5. 关注全球基因组学与健康联盟 (GA4GH),以获得有用的见解和方向。

最后,RTG HFM-294 敦促北约和盟国伙伴采取行动,为使用云计算负责任地共享基因组学和健康相关数据创造一个国际环境。

军事精准医学

精准医学是一种新兴的疾病治疗和预防方法,它包括基因或其他分子物种的个体差异,并反映了与每个人的环境/生活经历有关的内在因素,这些因素可能反映在基因中,也可能反映在一系列其他多原子特征中(图 2-1)。尽管大数据带来了 ELSI 问题,但有两个问题是显而易见的。首先,军人经常处于危险境地,了解他们固有的多基因组特征是采用适当治疗方法以及帮助他们掌握自身健康的关键。其次,人们正在认识到对这类信息的需求是至关重要的,将其纳入军事医学的工作正在按需进行,而且毫无疑问会继续下去。

图 2-1: Exposome 和 Inflammasome 是精准医学的精髓: 正坐标上的因素极大地改变了横坐标上的分子特征。表观基因组特征,如 DNA 甲基化(DNAm),在应激条件下(如纽约贸易中心袭击后等),在后代中可见[12]。相反,这种表观遗传学改变正成为诊断和治疗的目标。生酮饮食对神经学、代谢综合征和其他相关功能有直接影响[13]。由于昼夜节律的原因,分子变化在一天中都会发生[14],因此需要对分子分析进行标准化[15]。

成为VIP会员查看完整内容
14

相关内容

人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
国家自然科学基金
34+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
41+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2011年12月31日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
408+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
21+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
34+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
41+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员