大数据技术在药物研发应用的研究进展*

张解和，刘 彬，李 雪

(1 皖南医学院医学影像学院，安徽 芜湖 241002；2 皖南医学院药学院，安徽 芜湖 241002；3 安徽中医药高等专科学校，安徽 芜湖 241000)

近些年来，随着社会科技水平以及医疗水平飞速发展，人们对于新型药物的需求也在提高。与此同时开发药物的难度也越来越大，大数据的出现对于填补药物研发所存在的信息问题起到了不可替代的作用，在大数据技术的应用下，药物研发方法与传统相比效率更高，稳定性更强。依靠数据挖掘还可以提供有效的医学证据，改进药物研发的方法与实验设计，从而不断提高药物研发的能力与水平。在药物研发中合理运用大数据技术，有助于人们全面的开发各型药物，充分的利用大数据技术对于医药行业的发展具有重大意义。

1 大数据技术的应用

大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应价值高为主要特征的数据集合[1]。大数据的分析、挖掘将对社会的政治、经济和科技等领域的发展起到革命性的作用[2]。为了高效获取并利用这些数据中有价值的信息，我们需要新的统计思路和计算方法，即大数据技术。

1.1 什么是大数据技术

大数据技术是一代全新的数据科学领域的技术架构或模式，对数据量大、类型复杂、需要及时处理和更新的各类数据，综合运用新的数据感知、采集、存储、处理、分析和可视化等技术、提取数据价值，从数据中获得对自然界和人类社会规律深刻全面的知识和洞察力[3]。

当今世界已经进入了海量数据爆发的大数据时代。对于企业和机构来说找到一个帮助它们综合处理运算数据的平台迫在眉睫，充分提高大数据技术的普及与应用对于我国的各个行业，都会有非常重要和有效的指导性作用。

1.2 大数据技术在医药领域的应用现状

我国地域辽阔而且拥有十几亿人口，不同区域之间医疗水平参差不齐，尤其是经济落后的偏远地区，就诊率不理想，“看病难”的问题一直难以得到改善。大数据技术出现后，各大医院纷纷建立起自己的数据库系统，存放如医学图像、临床药物试验数据、病理学数据等。同时医生对于患者的病历记录也由电子病历的数据存入代替了传统纸质版的病历书写，医生在就诊时可以直接了解到患者的详细信息，节省就诊时间。大数据技术使医疗机构将有限的医疗资源高效率使用，提高了接诊患者的效率和水平，从而减轻就医难的问题[4]。在药物研发领域，通过大数据技术还可以对药物信息有效地分析及挖掘，实现对医药企业药物研究方案设计的指导，达到提升研发质量、效率的目的[5]。

2 基于大数据技术的药物研发

大数据技术和云计算等愈发成熟，这为药学平台发展提供了技术支持。相对于传统的药物研发来说，应用大数据技术在中西新药的研发等方面，不仅可以大幅度提高药物研发所需信息的效率与精确度，还可以指导药物研发方案，加快新药研发进程。

2.1 新药研发中的应用

每种新药的研发都是一个艰难且漫长的过程，并且需要耗费企业数以百万资金的投入。全球范围内的药物研发的成功率都普遍偏低，而抗癌药物研制成功的几率又是最低的。大数据技术帮助研发人员对药物研发过程中产生的复杂数据进行有选择性的利用，使研发者在数据中寻求创新的机会。正是这样，我们已经进入一个数据率先帮助我们应对癌症的时代[6]。我国医药企业长期以仿制为主，新药研发能力低[7]。造成这种现状的原因，主要是由于国内药企较弱的研发创新能力和偏低的研发经费占比。企业想要开发新的产品，就要探索研发药物的新出路。基于大数据技术的药物研发不仅缩短了研发周期，还能大幅度降低失败风险。将大数据技术应用在药物研发中，能够更有效地利用现有资源，这或将有望改变国内药物研发创新不足的格局[8]。

2.2 传统中药的探索

中药是我国的文化瑰宝之一，中医药信息复杂且数量庞大，一种中药的成分可能有几十种类型的有机和无机物质。将大数据技术结合药理学、生物信息学、药物基因组学等研究对传统方剂、文献和临床数据进行挖掘、分析，发现药物方剂中的配伍禁忌及中药新的临床应用[9]。正如那句广告语所说“药材好，药才好”，安全有效是无论中西药都要确保的第一条件。通过大数据技术对中药种植，加工生产等各个环节信息做深度挖掘，进行中药临床重定位、方剂配伍研究，设计安全合理的中药新剂型，可以为中医治疗提供更有效、更经济的治疗方案。利用大数据技术平台发展传统中药，通过开放、共享的方式推向全球是所有中医人面临的一大挑战，也是所有药学人的一个重要任务。

3 大数据技术的药物研发所存在问题

利用大数据强大的数据挖掘及分析技术寻找有效的循证医学证据，使药物的研发更具科学性、精准性、有效性、经济性[10]。值得注意的是，尽管大数据的应用为医药事业带来了革命性的发展，但在实际应用中仍存在如下一些问题。

3.1 专业人才的缺乏

大数据技术并非是简单是数字运算，而是涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析和数据引用的一系列流程。对于药物研发行业来说，专业人才起码需要具备三个特质，第一是能掌握大数据技术，第二是能把大数据技术与药物研发相结合，第三就是能充分的发挥出大数据技术在药物研发中的价值。对于普通从业者来说，缺乏大数据相关知识与技能，对于数学统计学知识半知不解，都会阻碍大数据技术在药学领域的应用。数据终归是数据，将死板的数据转变为可以利用的价值需要人的决策，拥有大量专业人才才是数据源源不断被挖掘的前提。

3.2 数据筛选困难

在如今信息爆炸的年代，网络的迅速使人们享受到信息收集和发布的高效。但是与此同时也产生了大量的关联度低、参考价值不高的数据。大数据不同于海量数据，海量只能形容数据的多，而大数据包括这一特点，换句话说，大数据就是十分复杂的海量数据的集合，数据的存在分为静态数据和动态数据两种状态，对于数据筛选来说，每次动态数据的实时变动都会影响最终计算的生成。筛选这些数据需要接触到不同的数据平台，这些平台数据之间的质量差异性增加了数据筛选的难度。对大数据的实际使用来说，数据的价值、变异性和准确性更值得考虑，如何从海量数据中筛选出真实、有效的信息以得到正确测算是很大的挑战。

3.3 药物信息安全问题

不可否认，数据正逐渐以透明化的形式出现在人们的视野，大数据技术在对数据挖掘的同时也会对信息安全问题带来严重威胁，人们的隐私难以得到保障，民众们可能会在毫不知情的情况下就被调查得一清二楚[11-12]。同样的对于药物来说，信息时代的到来，也意味着信息更加公开透明，药物成分等信息的公开也同样十分危险，尤其是在国内医药企业及机构参差不齐，竞争环境恶劣的情况下，不良商家为了利益不择手段，对药物进行模仿改造，使药物安全大打折扣；因此近些年假药，假疫苗的事件也是屡见不鲜。

3.4 数据及设备的利用率问题

大数据技术平台在国内的建设进展不统一，不同规模的企业对于数据资源的掌控能力大有不同。大数据技术依靠的是信息传播，而传播的局限性让其作用大大减小。发达地区本身就拥有与时俱进的专业设备和丰富的药学资源，完善的各种城市系统以及机构内部的调控能力，这就让这些信息显得有些多余；而落后地区对于信息需求量大，渴望引进先进的设备和得到更多的经验与方法，奈何信息技术不发达、专业人才输送断层、机构对外交流少之甚少、这让原本信息利用率就不高的条件下造成信息浪费。数据以及设备的利用率是影响大数据技术应用的最直接因素，数据因交流而有价值，无法做到交流与共享就无法进行问题探讨和改善，大数据技术的价值就难以体现。

4 结 语

大数据技术使用的全局分析法代替了传统的取样分析法，使得到的结果更具代表性。依靠大数据技术的药物研发展现出了明显的优势，药物临床试验受试者的筛选时间更短，成本更低。制药企业依靠大数据技术打破信息交流的壁垒，大幅扩展了信息网络。在应对突发性急性传染病时，充分发挥大数据技术在相应特效药物以及疫苗的研发作用，加快药物遴选速度。除此之外，大数据技术还提供给制药企业决策选择，使其合理的应用研发资金，通过数据分析商业机会，提高市场竞争力。未来，不仅仅是在药物研发方面，大数据技术在个性化治疗，疾病预测等应用也将会更加广泛。大数据技术促进了医药数据在我国公共卫生领域中的应用，医药水平的进步提高了人民大众的健康水平，也是实现中华民族复兴大业的重要基础。