Atualmente o câncer e a terceira causa de óbitos em ambos os sexos e em todas as faixas de idade. O Ministério da Saúde relata que a alta complexidade da atenção ontológica demanda alto custo financeiro e alta tecnologia. Cada vez mais, as atividades de pesquisa, prevenção, diagnóstico e tratamento do câncer são realizadas sobre um domínio multidisciplinar envolvendo medicina, química, genética, bioinformática e engenharia. Estas atividades são responsáveis por gerar e manipular grandes quantidades de dados que são geograficamente distribuídos entre as unidades de tratamento deste país. Estes dados necessitam ser integrados e processados, a sua utilização é empregada para melhorar a gestão e viabilizar colaborações de pesquisa entre as instituições do setor. O processamento destas informações demandaria grande capacidade computacional. Particularmente, verificamos que a bioinformática manipula uma grande quantidade de dados, e tem cada vez mais contribuído para a pesquisa e no diagnóstico de várias doenças, principalmente do câncer. A proposta desta dissertação consiste na pesquisa e desenvolvimento de uma infra-estrutura computacional baseada na tecnologia de grades computacionais para atender as demandas de alto processamento computacional, relacionadas com as informações do setor da saúde, em específico para bioinformática em oncologia. A aplicação da tecnologia de grade computacional no cenário da saúde brasileira é desafiadora do ponto de vista da pesquisa e desenvolvimento, porque esta tecnologia aborda a complexidade de integração e processamento de dados utilizando compartilhamento colaborativo de recursos computacionais sobre um ambiente multiinstitucional geograficamente distribuído. A validação deste trabalho consistiu na aplicação de alguns dos procedimentos que envolvem a bioinformática em oncologia, em especial a identificação de similaridade genética, através de uma implementação experimental da arquitetura proposta. Os resultados obtidos a partir dos testes de validação nos permitiram avaliar os atendimentos dos requisitos do ambiente relacionados com as necessidades do setor de saúde em oncologia, assim oferecendo indicações e direções técnicas para o emprego da tecnologia de grades computacionais no apoio de diversas atividades relacionadas ao setor da saúde.

Cancer is currently the third cause of death in both sexes and among all age ranges. The Brazilian Ministry of Health reports that the high complexity of oncology care demands high financial costs and high technology. The activities of cancer research, prevention, diagnosis and treatment are increasingly becoming a multidisciplinary environment, including medicine, chemistry, genetic, bioinformatics and engineering. Those activities are responsible for the generation and management of huge quantities of data, which are geographically distributed among the treatment units on this country. This data needs to be integrated and processed, and its use is for the improvement of the cancer management and to enable research exchanges among institutions in the field. The processing of this information requires a large computational capacity. Particularly, we verify that bioinformatics handles a huge amount of data and has increasingly contributed for the research and diagnosis of several diseases, especially cancer. The proposal of this thesis is the research and development of a computational infrastructure based on grid computational technology to serve the requirements of high computational processing, related to the data from health care systems, in particular to bioinformatics in oncology. The use of grid computing technology in the Brazilian health scenario is challenging in terms of research and development, since this technology faces the complexity of data integration and processing using collaborative sharing of computational resources onto a multi-institutional geographically distributed environment. The validation of this work was in the application of some of the procedures that involve bioinformatics in oncology, especially the identification of genetic similarity, using an experimental implementation of the proposed architecture. The results obtained from the validation tests enabled us to evaluate the meeting of environment requirements, related with the needs of health sector in oncology, thus offering indications and technical directions to the use of grid computing technology in support of several activities related with the health sector.