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当前,大数据在医药研发以及生产工艺改进等方面的发展可谓突飞猛进.基于对海量数据信息的利用,通过多角度、深层次的数据分析,以及动态直观的呈现方式,医药大数据能够有效帮助研发人员发现新药,并加快研发进程,可以使医药企业节约成本,增强患者安全,控制风险,提高临床试验效率.但是目前,我国医药大数据的发展却明显落后于其它许多领域.制药业在有针对性的利用医药大数据进行医药研发的同时,还应善于积累和运用自动化工具收集、统计和分析有关数据,挖掘数据中蕴藏的情报价值,以有效地提高收益能力,赢得良好的社会效益.
医药大数据的重要意义
人类进入后基因组时代以来,随着分子生物学、结构生物学、计算机科学及信息科学的发展,药物研发也进入了一个革命性变化的新时代,理性药物设计成为药物发现的主要方法.其中最为重要的途径是计算机辅助药物设计（Computer-Aided Drug Design,CADD）、分子模拟（Molecular Simulations） 与数据挖掘（Data Mining）方法的发展与大规模应用.当前,基于超算和云计算的药物设计平台、分子模拟平台和大数据挖掘平台正在广泛建立,以加速新药研究的速度和在原子尺度研究药物作用机理.
在大数据与传统产业广泛而深入融合,从而推动传统产业大规模转型升级的时代,新药研发、医药生产质量控制和工艺改进,以及供应链管理、市场营销收益管理与企业品牌建设等方面,大数据技术应用在全球范围内得到高度重视.同时,“大数据+ 健康”融合而成的新的大健康领域给大数据的发展带来了巨大的空间.
一般来说,对大数据战略意义的理解分为以下两点,一是掌握海量有意义的数据资料,二是对这些有意义的数据资料进行专业化的有效处理.在大数据时代,医药研发对数据信息的利用当然也不再局限于传统的数据、文献查询,而是可以通过多角度、海量的数据分析,动态直观的呈现方式,帮助研发人员发现新药、提供决策支持、加快研发进程.
那么,新药研发或中药分子机制研究的大数据是什么？用比较时髦的话来讲,药物研发中的大数据是近百万针对众多生物靶点的活性化合物及数据,以及目前超过一万个活性类药小分子与其生物受体的X 射线晶体衍射数据.同时,随着科学的发展与时间推移,数据产生的速度越来越快.井喷的数据终将完成从量变到质变的过程,从而带给药物研发革命性的转变.
中国统计信息服务中心大数据实验室副主任江潮指出,通过大数据采集和挖掘,医药企业可以拓宽市场调研数据的广度和深度,并通过大数据模型分析,掌握医药行业市场构成及变化趋势、细分市场的特征、消费者需求和竞争者经营状况等众多因素,并可对未来的市场作出一定的预测,针对性和个性化设定产品的市场定位.
我们知道,分子因为有可旋转的化学键而具有柔性, 结果便造成了一个分子在不同条件下有非常多的三维空间形状, 这称为构象(conformation).而药物分子设计的关键点就是,要确定配体/ 药物(ligand/drug) 与靶标(target) 互相作用时,所采取的构象( 称为活性构象).可配体或靶标都可能有成千上万种构象, 它们的复合物所需的“活性构象”如沧海一粟,极为难以找寻.而大数据运用则为寻找到这“沧海”的“一粟”提供了可能！
英国癌症研究中心的相关研究者BissanAl-Lazikani 就表示,基于大数据与有关技术以助力科学家们进行预测并且设计实验,可以帮助研究者们利用可靠的数据来进行更有价值的病症研究.如今研究者通过寻找到和错误基因或蛋白相关的所有信息,可以更加清楚地理解是否一种新药可以正常发挥作用,尽管这些数据异常庞大且分散.
据了解,英国癌症研究中心的canSAR 数据库计划在不久前,通过加入错误蛋白的3D结构,以及绘制癌症交流的图谱,将可鉴别错误癌症细胞表面的缺点,从而为开发特殊药物来阻断癌症提供了思路,而且也将帮助研究者鉴别肿瘤细胞内部的交流线路,为开发新型癌症个体化疗法带来行之有效的帮助.
制药企业往往可以利用预测模型,根据患者的基因、疾病和生活方式,评估特定药物是否适用于该患者,这种分析也考虑到了可能危及患者生命的风险因素.而基于药物开发大数据分析,制药业更进一步,推出了专门面向一些疾病,如心血管和神经变性等疾病疗法的程序,依靠目标明确的个性化疗法,患者将不会再服用无助于改善病情的药物.
临床方面,利用大数据和预测分析,医药企业可以进行有效的临床试验.挑选出来参与试验的患者能够符合通过多个数据库发现的某些先决条件,研究人员也可以实时监控患者的情况.
在临床试验开始前,大数据还有助于预测特定化合物的副作用,特别是有方法可以预测化合物的药物毒性.以前,等到人体试验发现毒性的时候,可能为时已晚.如现在有了能分析48 种药物特征的Proctor 方法,不仅能挽救健康损失,还能节约时间和资金.
大数据对于中医药研究开发具有更加特别而重大的意义！历经数百年甚至数千年的实际使用经验,中华医药对于诸多种疾病的治疗效果明显,对病患的康复益处良多,例如复方苦参注射液（CKI）,在国内被批准用于治疗各种癌症肿瘤,通常作为西医化疗的一种辅助.可是他们是如何起作用的,目前绝大多数都尚未搞清楚.
中药的分子机理研究受困于高度复杂的生物系统以及复杂的中药成分,同时,中药的分子机制缺乏不能将中药复方中的有害成分剔除以减少毒副作用,也限制了中药有效成分的进一步优化设计.
而如今,基于大数据技术,比较中药具体成分与有关已知靶点的活性分子的相似性,就有可能揭示中药成分起作用的分子机制.我们知道,化学上存在着一个极其浅显的经验规则——相似相溶,这一概念亦可推广到药物分子,虽然药物与其受体的作用要复杂得多,拓扑药效团可以很好地描述类药分子与生物靶点相互作用的相似性.
中药方剂,也就是古代的古方,多出自医书、典籍,是制作中成药的源头.中成药与中药方剂有着千丝万缕的联系,但是因为时间久远,现在很多药品研发者已经找不到或者记不得某些中药方剂的出处.现在运用大数据手段,很容易就能找出中成药对应的中药方剂,从而为相关中医药研究开发拓展巨大的空间.
医药数据库资源的开发利用
基于大数据及相关技术,可以在系统层面上看到药物分子与许多靶标相互作用的新现象、新规律.但是目前,我国医药大数据的发展却明显落后于很多其它领域,还仅局限在以临床医疗和保健方面的应用为主.
江潮表示,医药企业采用大数据技术解决实际问题,还缺乏有效的技术方案和应用模式,很多其它领域的成功经验在医药大数据领域不一定可行,也没有得到很好的借鉴.尤其是,医药健康行业内的资源整合度低,数据壁垒严重,企业间以及上下游关联企业的数据合作困难,导致大数据实施成本高昂,甚至因壁垒太高无法进行.
制药企业面对成百上千个项目,首先要做的就是进行立项调研,在通过各种途径了解到相关靶点/ 技术/ 疾病现状后,可以有针对性地利用医药数据库进行相关信息检索,为其有关项目提供决策.数据库主要分为原始文献/专利数据库和基于前者加工整理的综合数据库两类.
眼下,国外的医药数据库繁多,主流的有睿唯安（Clarivate Analytics（Cortellis、Integrity…）)、IMS Health( 与Quintiles 合并后改名为IQVIA)、Evaluate 等,各数据库均有其特点和重点关注领域.
在查询相关信息之前,需要明确对哪个靶点/ 疾病进行立项,这通常来自于研发立项部门Leader 们或客户要求时的初步决策.最近科睿唯安开发的Drug Research Advisor (DRA)Target Druggability 数据库利用已整理的数据来对疾病—靶点—药物进行关联分类/ 排序,从而可以在数据库中预测潜在成药性的first-inclass类或新适应症开发的靶点.
英国癌症研究中心的canSAR 数据库利用大数据方法来构建详细的图片,有助于阐明主要已知的人类分子的行为及作用机制.该数据库中整理了几十亿的实验性测定数据,可以绘制出一百万种药物及多种人类的蛋白化学物质,同时还将遗传信息数据同临床试验结果进行了完美的结合.而最新的相关研究极大地增强了该数据库的内容,以帮助研究者筛选可以用来开发新型癌症药物的最优可能的潜在靶点,并且帮助科学家们开发更加快速且有效的创新性药物.
医药企业还得关注研究领域已上市药物的治疗/ 销售情况、潜在新药和未来仿制药物的竞争情况.相关商业数据库如IQVIA、GlobalData、Evaluate Group 等很需要关注,其数据主要来源于公司年报或者根据治疗费用和患病人群以及市场份额竞争来预测药物或疾病领域的销售额.
不过,国外医药数据库昂贵,且是全英文的,针对国内医药产业现状有点水土不服,特别是,国内以仿制药为主,从头原研企业较少.而由于国外医药数据库的这一系列问题,国内医药数据库得以快速发展.
国内医药数据库主要被应用于项目立项、市场调查、竞品分析、专利情报、临床试验及仿制药一致性评价等信息查询.国内目前的主流数据库有7 家,见表格所示.
2006 年10 月,丁香园药学数据库上线；2009 年,药智数据/ 咸达医药数据库上线；2013 年Insight、药渡数据、医药魔方上线……眼下,国内医药数据库可以说也进入了竞争时代,相互竞争促进了医药信息行业、制药和医疗健康行业的快速发展.各医药数据库均有其自己特色,综合型、研发型、市场型数据库都有.但是,相比于国外一流数据库,国内医药数据库还有不小的差距,在技术和数据方面还需要不断努力.
医药大数据的挑战
药物创新领域的大数据主要来源于高通量实验、高效能模拟计算、信息化、科技出版物和专利文献4 个方面.同时,医院临床数据、公共卫生数据和移动医疗健康数据等各数据端口呈现出多样化且快速增长的发展趋势,极大地丰富了制药和医疗健康大数据.电子数据流把制药业的方方面面联系在一起,不管是患者随访、电子病历还是有关的研发.
特别值得一提的是,通过数字APP、可穿戴监控设备和其他电子设备,可以使制药企业获得关于患者和消费者情况的即时反馈,实时了解患者的健康状况,从而掌握关于消费者的第一手资料,以推动药物研发进度的加快,同时增强患者安全,控制风险.
制药公司之间也可以相互合作,共享创新和数据.此外,制药公司现在还可以利用大数据,与供应商、保险公司、数据管理公司以及非本公司的科学家进行合作,共享信息,以扩大其数据库,用于未来的临床试验和预测模型.而医药公司之外的科学家,可以向这家公司提交他们关于某化合物的发现,用于分析和试验.
医药大数据在迅速发展的征途上也面临着一系列挑战, 诸如存储、标引/ 标注和质控、可视化、数据挖掘和计算复杂度,等等问题.医药专家表示,这些问题可以通过在超算和云服务技术的支持下发展并行计算方法而逐渐得到解决.
从离散、不完备且信噪比低的大数据中难以找到物质活性与结构之间的连续函数关系,贝叶斯学习机及其与支持向量机、决策树技术的组合是大数据挖掘的发展方向.大数据既是科学实验通量化和社会信息化的结果又是原因,正确解决大数据挖掘问题是提高药物创新效率的核心.
当然,大数据应用,其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值,而不仅是数据计算.只要医药行业企业平时善于积累和运用自动化工具收集、挖掘、统计和分析这些数据,为我所用,都会有效地帮助自己提高市场竞争力和收益能力,赢得良好的效益.
如今,随着网络论坛、评论版、博客、微博、微信、点评网及电商平台等媒介在PC 端和移动端的创新和发展,公众分享信息变得更加便捷自由,成千上亿的“网络评论”形成了交互性大数据,其中蕴藏了巨大的医药行业需求开发价值.
作为医药行业企业,如果能对网上医药行业的评论数据进行收集,建立网评大数据库,然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值趣向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题,以此来改进和创新产品,量化产品价值,制订合理的及提高服务质量,将从中获取更大的收益.
尤得一提的是,可以自豪地说,除了中华民族,世界上没有任何一个民族为子孙后代留下如此庞大的、可直接采用的大数据医学遗产.中医药历史上从来就不缺乏大数据的身影,而且中医药的一个典型特征就是数据量大.
《》以生命为中心,重点论述了脏腑、经络、病因、病机、治疗原则以及针灸等多个方面内容,同时涉及了天文、地理、心理、社会、哲学、历史等多个学科,是一部名副其实的大数据著作.唐《新修本草》博采众长,整理和记载数据量大,记载药物多达844 种,不仅内容丰富,而且实用性强,全书图文并茂,很好地体现了大数据、多中心的资料整理方式.中医方剂学著作《普济方》的问世是大数据在中医史上的又一次有效应用.它载方达61739 首,除收录明以前各家方书以外,还收集很多其他方面的材料,如传记、杂志等.内容包括总论、脏腑身形、伤寒杂病、外科、妇科、儿科、针灸等多个学科,且编写得十分详细,是现今我们研究中医十分宝贵的医学文献资料.
中医药大数据资料的有效运用当然远不止于此,在当代,基于大数据技术的不断深度开发和高效利用,必将有望使祖国医药大数据成为取之不尽用之不竭的宝贵资源！
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参考文献：
1、 大数据时代的数据挖掘和分析 摘要随着我国经济经济体制的全面革新与发展,我国各行各业都在飞速发展中,尤其是近些年来,科学领域的大力发展,科学技术更为普及,也从很多方面促进了科技的交融,当前的大环境下,数据的形式与规模也在朝着精准的.
2、 大数据环境下数字图书馆信息服务资源整合存储策略 随着新兴的物联网技术、云计算技术以及社交软件的快速发展,衍生数据的增长速度惊人,网络中充斥着海量数据,这些都预示着大数据时代的来临 人们的生产生活已经离不开数字化信息,而在海量数据中筛选出有效数据的相.
3、 大数据时代高校图书馆信息素养教育模式的演进和比较 关键词大数据；高职图书馆；信息素养教育；演进摘要文章阐述了大数据时代高校图书馆信息素养教育模式的演进过程,分析了当前大数据环境下高校图书馆信息素养教育三种模式的利弊,并对其进行比较研究,最后提出了大数.
4、 大数据时代国内图书馆精准服务模式比较 摘要图书馆精准服务模式是根据读者具体的需求实施准确的定位,借以高效率调动馆藏资源,直接提供给读者 结合国内多家图书馆的精准服务案例,对比分析国内图书馆常见的精准服务模式,找到图书馆在精准服务方面存在的.
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6、 基于大数据时代的图书馆文献资源建设模式 关键词大数据；图书馆；文献资源；建设模式摘要信息技术的迅猛发展及大数据时代的到来,使图书馆在转型发展中也实现了文献资源建设模式的创新 基于大数据的时代背景,图书馆文献资源建设更侧重于大数据理念与技术的.