大數(shù)據(jù)在新藥研發(fā)中必將發(fā)揮更大作用

　　近年來，藥物研發(fā)受累于不斷下滑的成功率和停滯的產(chǎn)品線。有專家指出，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析將可能是突破這一瓶頸的關(guān)鍵因素。那么，大數(shù)據(jù)是如何幫助研發(fā)人員提高新藥研發(fā)效率的呢？

　　優(yōu)勢明顯
　　

　　首先，由于藥物的生物過程和藥物模型越來越復雜，大數(shù)據(jù)可以通過利用分子和臨床數(shù)據(jù)，預測建模來幫助識別那些具有很高可能性被成功開發(fā)為藥物的安全有效的潛力備選新分子。
　　

　　其次，利用大數(shù)據(jù)可以幫助提升臨床試驗的效率。例如篩選臨床試驗受試者的篩選標準通過大數(shù)據(jù)，可以瞄準特定人群，這樣臨床試驗就可以規(guī)模更小、時間更短、成本更低，更加有效。同時可以通過大數(shù)據(jù)分析來實時監(jiān)控臨床試驗，及早發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)的問題，避免試驗過程中成本增加或出現(xiàn)不必要的延誤。

　　
　　第三，相對于原來僵化的數(shù)據(jù)孤島，使用大數(shù)據(jù)可以幫助數(shù)據(jù)在不同功能單元之間順暢流動。通過打破內(nèi)部各功能之間的信息壁壘并提升跟外部合作伙伴的協(xié)作，制藥公司可以大幅擴展他們的知識和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡，如與外部合作伙伴——醫(yī)生和CRO共享關(guān)鍵數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的這種順暢流動，對能創(chuàng)造商業(yè)價值的實時預測性數(shù)據(jù)進行分析非常關(guān)鍵。
　　

　　此外，為確保合理分配稀缺的研發(fā)資金，項目組合與產(chǎn)品線相關(guān)的快速決策至關(guān)重要。但制藥企業(yè)經(jīng)常發(fā)現(xiàn)，他們很難做出適當?shù)臎Q定。比如哪個項目該繼續(xù)，或者有時更重要的是，哪個項目該砍掉?；谛畔⒓夹g(shù)的項目組合管理能快速無縫地實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。通過數(shù)據(jù)分析當前項目的商業(yè)開發(fā)機會，預測其市場競爭力，幫助企業(yè)客觀地做出決定，以確保研發(fā)投入的合理性。

　　
　　瓶頸待破

　　

　　雖然大數(shù)據(jù)可以有效地幫助研發(fā)人員提升新藥研發(fā)效率，但目前大數(shù)據(jù)技術(shù)還有一些方面需要改進。牛津大學統(tǒng)計學教授彼得·多納利指出，目前大數(shù)據(jù)技術(shù)面臨的問題有三：首先，信息采集不足。大數(shù)據(jù)要發(fā)揮作用，首先要有足夠的病人、藥物等相關(guān)信息，這是數(shù)據(jù)分析的基礎，然而許多病人可能出于隱私考慮不愿提供這些信息，制藥企業(yè)也有可能因為商業(yè)利益不愿共享藥物成分等敏感信息，這就直接導致信息采集不足。
　　

　　其次，要從海量信息中得出有用的結(jié)論，專業(yè)的數(shù)據(jù)分析必不可少，采集到足夠信息后，需要由相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人士與信息技術(shù)專家一起對數(shù)據(jù)進行有針對性的歸納和分析，而這種跨學科、跨領(lǐng)域合作能否順利實現(xiàn)，是大數(shù)據(jù)技術(shù)實際應用中的重要問題，而且正考驗著制藥企業(yè)的大數(shù)據(jù)整合能力。正如Jain所說的，“目前公司的醫(yī)療信息物流系統(tǒng)非常分散，為了集成一個整體數(shù)據(jù)，我們常常需要連接多個分散數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，進行重新整合，這樣操作非常麻煩和浪費時間?！?br/>

　　
　　第三，在技術(shù)層面還存在網(wǎng)絡容量有限的問題。很多新藥研發(fā)機構(gòu)現(xiàn)有的基礎設施無法滿足海量信息分析和處理的需求，因此如何降低存儲成本，以及提升應用價值就成為大數(shù)據(jù)所面臨的關(guān)鍵技術(shù)難題。
　　

　　雖然尚待完善，但毫無疑問的是，大數(shù)據(jù)在新藥研發(fā)中必將發(fā)揮越來越大的作用。

來源：中國醫(yī)藥網(wǎng)

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