藥物研發過程中大數據技術的應用進展

梁志祥

江蘇天士力帝益藥業有限公司 江蘇淮安 223001

隨著“大數據時代”的到來，大數據技術將在醫療領域發揮越來越重要的作用。與此同時，藥物開發系統也變得更加復雜，為了滿足人們的需求。藥物開發是制藥界的主要任務之一。研究還側重于如何在藥物開發中捕捉和有效使用大數據。利用大數據技術提取和使用來自藥物開發的一系列數據，增加使用現有資源，指導藥物研究和開發方案的設計，改進藥物研究和開發。該文件審查了大數據技術在藥物開發中的應用情況。

1 大數據技術的應用

大數據指的是數據集的容量、類型、可存取性和高應用價值。海量數據的分析和提取將在社會政治、經濟和技術發展中發揮革命性作用。為了從這些數據中獲取和有效利用寶貴的信息，我們需要新的統計思維和計算，即大數據技術。

1.1 什么是大數據技術

大數據技術是新一代數據領域的科學和技術架構或模式，大量的數據和復雜類型，需要處理各種數據和更新，新觀念的綜合運用，數據采集、存儲、處理、分析和可視化技術，從數據中提取數據的價值，自然和人類社會全面的知識和洞察力。

當今世界已經進入了海量數據爆炸的大數據時代。對于企事業單位來說，尋找一個能夠幫助他們全面處理計算數據的平臺已經迫在眉睫。全面提高大數據技術的推廣應用水平，將對我國各行業起到非常重要和有效的引導作用。

1.2 大數據技術在醫學領域的應用現狀

中國是個大國，人口超過10億。各區域的保健水平各不相同，特別是在經濟落后和偏遠地區。服務水平不理想，“探訪”問題也難以改善。隨著大數據技術的出現，每家醫院都建立了自己的數據庫系統，儲存醫療圖像、臨床藥檢數據、病理數據等。與此同時，患病醫生的醫療記錄不再是傳統的紙質文檔，而是儲存在電子記錄中，允許醫生在就醫時立即獲得關于患者的詳細信息，從而節省了接受治療的時間。大數據技術使衛生機構能夠有效利用有限的醫療資源，提高患者的效率和接待水平，從而減少醫療困難。在藥物研發領域，大數據技術還可以有效分析和提取藥物信息，從而指導制藥業設計藥物研發方案，提高其質量和效率。

2 基于大數據技術的藥物研發

大數據技術和云計算日益成熟，為醫藥平臺的發展提供了技術支持。與傳統藥物研究和開發相比，大數據技術的應用在中國和西方的新藥物的研究和開發不僅可以大大提高效率和準確性藥物研發所需的信息，而且還指導藥物研究和開發計劃，加快新藥開發的過程。

2.1 在新藥研發中的應用

開發每一種新藥都是一個艱難而漫長的過程，需要公司投入數百萬美元。全世界的藥物開發成功率普遍較低，抗癌藥物開發成功率最低。大數據技術幫助研究人員有選擇地使用來自藥物研究和開發的復雜數據，使開發人員能夠尋找創新的數據機會。因此，我們進入了數據時代，這一時代首先幫助我們處理癌癥。長期以來，我們的制藥業一直依賴于模仿，而開發新藥的能力則較低。主要原因是當地制藥公司研發創新創新能力薄弱，研發融資的低。如果公司想開發新產品，就必須探索開發藥品的新方法。開發以大數據技術為基礎的藥物不僅將了研發周期，而且大大降低了失敗的風險。將大數據技術用于藥物研究和開發將提高現有資源的效率，預計將改變我國藥物研發創新不足的模式。

2.2 中醫探索

中醫是中國的文化瑰寶之一。中藥的信息是復雜而龐大的。中藥成分中可能含有數十種有機和無機物。將大數據技術與藥理學、生物信息學、藥物基因組學等研究相結合，對傳統處方、文獻和臨床數據進行挖掘和分析，發現藥物處方中的配伍禁忌和中藥臨床新應用。正如一句口號所說：“只有藥好，藥才會好”。安全性和有效性是保證中西藥的首要條件。通過大數據技術、信息等各種環節種植，加工和生產可以深入挖掘中醫，中藥的臨床定位，處方兼容性研究和設計的安全、合理的中藥新劑型的可以提供更有效和經濟的中醫治療方案治療。利用大數據技術平臺，推動中醫藥事業發展，以開放共享的方式走向世界，是所有中醫藥從業者面臨的巨大挑戰，也是所有醫藥從業者面臨的重要任務。

3 大數據技術的藥物研發所存在問題

3.1 專業人才匱乏

大數據技術不僅僅是數字操作，而是數據收集、數據分類、數據儲存、數據安全、數據分析、數據傳輸等方面的一整套過程。關于醫學研究和發展行業，專業人員至少有三個特點。第一，獲取大數據技術；第二，將大數據技術與藥物開發相結合；第三，充分利用大數據技術在藥物開發中的價值。對于普通從業人員而言，缺乏有關大數據的知識和技能以及數字統計知識不完整，將妨礙在醫療領域應用大數據技術。數據是最終的數據，它需要人類做出決定，將剛性數據轉換為可用的價值，大量的專業人員是持續挖掘數據的前提。

3.2 數據過濾困難

在當今信息爆炸的時代，互聯網的快速發展讓人們享受到了信息收集和發布的效率。但同時也產生了大量的低關聯度、低參考價值的數據。大量的數據在不同的海洋數據，海量數據只能被描述，和大數據包括特征，換句話說，大數據收集的大量數據非常復雜，存在的數據分為兩種類型的靜態數據和動態數據，為數據選擇，每次一代的實時動態數據的變化會影響最后的計算。過濾這些數據需要訪問不同的數據平臺，這些平臺之間的質量差異增加了數據過濾的難度。

3.3 藥品信息安全問題

毫無疑問，數據正在以透明的形式出現。除了提取數據外，大數據技術還對信息安全構成嚴重威脅。很難保證人們的隱私，他們可能在不知情的情況下受到調查。在這個信息時代，同樣的毒品也意味著信息更大，因為它鼓勵信息的真正公開性和透明度，例如極其危險的形成，特別是國內藥品的不平衡，公司和機構為了爭奪環境的嚴苛性和不良行為，以圖達到目的，因為不良藥品是通過藥品安全的妥協而來的，因此，近年來出現了大量假藥和假疫苗的案件。

3.4 數據及設備的利用率問題

在中國建立大數據技術平臺的進展并不統一，不同規模的組織在控制數據資源方面的能力也大不相同。大數據技術依賴于傳播信息，發布限制極大地降低了其作用。發達地區本身擁有先進的專業設備和豐富的藥品資源，完整的多元化城市系統以及企業的內部控制能力，使這些信息有些多余；雖然欠發達地區對信息的需求很大，并希望引進先進的設備并獲得更多的經驗，但是，在信息技術使用率低下的情況下，信息技術落后，專業人才錯誤轉移以及機構之間缺乏外部交流導致信息浪費。

4 結語

總而言之，近年來，隨著社會和醫療技術的迅速發展，對新藥的需求也在增加，與此同時，開發藥物越來越困難。大數據的出現在解決藥物研發信息問題方面發揮了不可或缺的作用。隨著大數據技術的應用，藥物開發方法比傳統方法更加有效和穩定。提取數據還將提供有效的臨床證據，改進藥物開發方法和試驗設計，并不斷提高藥物開發和水平的能力。合理使用大數據技術進行藥物研究和開發將促進不同藥物的全面開發，充分利用大數據技術對制藥工業的發展至關重要。