大數據技術在藥物研發應用的研究進展*

張解和，劉 彬，李 雪

(1 皖南醫學院醫學影像學院，安徽 蕪湖 241002；2 皖南醫學院藥學院，安徽 蕪湖 241002；3 安徽中醫藥高等專科學校，安徽 蕪湖 241000)

近些年來，隨著社會科技水平以及醫療水平飛速發展，人們對于新型藥物的需求也在提高。與此同時開發藥物的難度也越來越大，大數據的出現對于填補藥物研發所存在的信息問題起到了不可替代的作用，在大數據技術的應用下，藥物研發方法與傳統相比效率更高，穩定性更強。依靠數據挖掘還可以提供有效的醫學證據，改進藥物研發的方法與實驗設計，從而不斷提高藥物研發的能力與水平。在藥物研發中合理運用大數據技術，有助于人們全面的開發各型藥物，充分的利用大數據技術對于醫藥行業的發展具有重大意義。

1 大數據技術的應用

大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應價值高為主要特征的數據集合[1]。大數據的分析、挖掘將對社會的政治、經濟和科技等領域的發展起到革命性的作用[2]。為了高效獲取并利用這些數據中有價值的信息，我們需要新的統計思路和計算方法，即大數據技術。

1.1 什么是大數據技術

大數據技術是一代全新的數據科學領域的技術架構或模式，對數據量大、類型復雜、需要及時處理和更新的各類數據，綜合運用新的數據感知、采集、存儲、處理、分析和可視化等技術、提取數據價值，從數據中獲得對自然界和人類社會規律深刻全面的知識和洞察力[3]。

當今世界已經進入了海量數據爆發的大數據時代。對于企業和機構來說找到一個幫助它們綜合處理運算數據的平臺迫在眉睫，充分提高大數據技術的普及與應用對于我國的各個行業，都會有非常重要和有效的指導性作用。

1.2 大數據技術在醫藥領域的應用現狀

我國地域遼闊而且擁有十幾億人口，不同區域之間醫療水平參差不齊，尤其是經濟落后的偏遠地區，就診率不理想，“看病難”的問題一直難以得到改善。大數據技術出現后，各大醫院紛紛建立起自己的數據庫系統，存放如醫學圖像、臨床藥物試驗數據、病理學數據等。同時醫生對于患者的病歷記錄也由電子病歷的數據存入代替了傳統紙質版的病歷書寫，醫生在就診時可以直接了解到患者的詳細信息，節省就診時間。大數據技術使醫療機構將有限的醫療資源高效率使用，提高了接診患者的效率和水平，從而減輕就醫難的問題[4]。在藥物研發領域，通過大數據技術還可以對藥物信息有效地分析及挖掘，實現對醫藥企業藥物研究方案設計的指導，達到提升研發質量、效率的目的[5]。

2 基于大數據技術的藥物研發

大數據技術和云計算等愈發成熟，這為藥學平臺發展提供了技術支持。相對于傳統的藥物研發來說，應用大數據技術在中西新藥的研發等方面，不僅可以大幅度提高藥物研發所需信息的效率與精確度，還可以指導藥物研發方案，加快新藥研發進程。

2.1 新藥研發中的應用

每種新藥的研發都是一個艱難且漫長的過程，并且需要耗費企業數以百萬資金的投入。全球范圍內的藥物研發的成功率都普遍偏低，而抗癌藥物研制成功的幾率又是最低的。大數據技術幫助研發人員對藥物研發過程中產生的復雜數據進行有選擇性的利用，使研發者在數據中尋求創新的機會。正是這樣，我們已經進入一個數據率先幫助我們應對癌癥的時代[6]。我國醫藥企業長期以仿制為主，新藥研發能力低[7]。造成這種現狀的原因，主要是由于國內藥企較弱的研發創新能力和偏低的研發經費占比。企業想要開發新的產品，就要探索研發藥物的新出路。基于大數據技術的藥物研發不僅縮短了研發周期，還能大幅度降低失敗風險。將大數據技術應用在藥物研發中，能夠更有效地利用現有資源，這或將有望改變國內藥物研發創新不足的格局[8]。

2.2 傳統中藥的探索

中藥是我國的文化瑰寶之一，中醫藥信息復雜且數量龐大，一種中藥的成分可能有幾十種類型的有機和無機物質。將大數據技術結合藥理學、生物信息學、藥物基因組學等研究對傳統方劑、文獻和臨床數據進行挖掘、分析，發現藥物方劑中的配伍禁忌及中藥新的臨床應用[9]。正如那句廣告語所說“藥材好，藥才好”，安全有效是無論中西藥都要確保的第一條件。通過大數據技術對中藥種植，加工生產等各個環節信息做深度挖掘，進行中藥臨床重定位、方劑配伍研究，設計安全合理的中藥新劑型，可以為中醫治療提供更有效、更經濟的治療方案。利用大數據技術平臺發展傳統中藥，通過開放、共享的方式推向全球是所有中醫人面臨的一大挑戰，也是所有藥學人的一個重要任務。

3 大數據技術的藥物研發所存在問題

利用大數據強大的數據挖掘及分析技術尋找有效的循證醫學證據，使藥物的研發更具科學性、精準性、有效性、經濟性[10]。值得注意的是，盡管大數據的應用為醫藥事業帶來了革命性的發展，但在實際應用中仍存在如下一些問題。

3.1 專業人才的缺乏

大數據技術并非是簡單是數字運算，而是涉及到數據采集、數據整理、數據存儲、數據安全、數據分析和數據引用的一系列流程。對于藥物研發行業來說，專業人才起碼需要具備三個特質，第一是能掌握大數據技術，第二是能把大數據技術與藥物研發相結合，第三就是能充分的發揮出大數據技術在藥物研發中的價值。對于普通從業者來說，缺乏大數據相關知識與技能，對于數學統計學知識半知不解，都會阻礙大數據技術在藥學領域的應用。數據終歸是數據，將死板的數據轉變為可以利用的價值需要人的決策，擁有大量專業人才才是數據源源不斷被挖掘的前提。

3.2 數據篩選困難

在如今信息爆炸的年代，網絡的迅速使人們享受到信息收集和發布的高效。但是與此同時也產生了大量的關聯度低、參考價值不高的數據。大數據不同于海量數據，海量只能形容數據的多，而大數據包括這一特點，換句話說，大數據就是十分復雜的海量數據的集合，數據的存在分為靜態數據和動態數據兩種狀態，對于數據篩選來說，每次動態數據的實時變動都會影響最終計算的生成。篩選這些數據需要接觸到不同的數據平臺，這些平臺數據之間的質量差異性增加了數據篩選的難度。對大數據的實際使用來說，數據的價值、變異性和準確性更值得考慮，如何從海量數據中篩選出真實、有效的信息以得到正確測算是很大的挑戰。

3.3 藥物信息安全問題

不可否認，數據正逐漸以透明化的形式出現在人們的視野，大數據技術在對數據挖掘的同時也會對信息安全問題帶來嚴重威脅，人們的隱私難以得到保障，民眾們可能會在毫不知情的情況下就被調查得一清二楚[11-12]。同樣的對于藥物來說，信息時代的到來，也意味著信息更加公開透明，藥物成分等信息的公開也同樣十分危險，尤其是在國內醫藥企業及機構參差不齊，競爭環境惡劣的情況下，不良商家為了利益不擇手段，對藥物進行模仿改造，使藥物安全大打折扣；因此近些年假藥，假疫苗的事件也是屢見不鮮。

3.4 數據及設備的利用率問題

大數據技術平臺在國內的建設進展不統一，不同規模的企業對于數據資源的掌控能力大有不同。大數據技術依靠的是信息傳播，而傳播的局限性讓其作用大大減小。發達地區本身就擁有與時俱進的專業設備和豐富的藥學資源，完善的各種城市系統以及機構內部的調控能力，這就讓這些信息顯得有些多余；而落后地區對于信息需求量大，渴望引進先進的設備和得到更多的經驗與方法，奈何信息技術不發達、專業人才輸送斷層、機構對外交流少之甚少、這讓原本信息利用率就不高的條件下造成信息浪費。數據以及設備的利用率是影響大數據技術應用的最直接因素，數據因交流而有價值，無法做到交流與共享就無法進行問題探討和改善，大數據技術的價值就難以體現。

4 結 語

大數據技術使用的全局分析法代替了傳統的取樣分析法，使得到的結果更具代表性。依靠大數據技術的藥物研發展現出了明顯的優勢，藥物臨床試驗受試者的篩選時間更短，成本更低。制藥企業依靠大數據技術打破信息交流的壁壘，大幅擴展了信息網絡。在應對突發性急性傳染病時，充分發揮大數據技術在相應特效藥物以及疫苗的研發作用，加快藥物遴選速度。除此之外，大數據技術還提供給制藥企業決策選擇，使其合理的應用研發資金，通過數據分析商業機會，提高市場競爭力。未來，不僅僅是在藥物研發方面，大數據技術在個性化治療，疾病預測等應用也將會更加廣泛。大數據技術促進了醫藥數據在我國公共衛生領域中的應用，醫藥水平的進步提高了人民大眾的健康水平，也是實現中華民族復興大業的重要基礎。