生物技術加持生物大數據算法與算力，開啟新藥研發新篇章
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IDC于近日發布了《IDC PeerScape: 中國新藥研發中新興信息化技術應用實踐與案例》（IDC #CHC47231821, 2021年6月），本次報告探討了新藥研發機構與專業的生物計算技術企業合作開展新藥研發的最佳實踐，可以供新藥研發機構和生物計算技術企業參考。
本文引用地址：http://www.104case.com/article/202106/426473.htm在過去三年中，新藥研發創新企業利用大數據和人工智能等新興技術開展了大量的新藥研發探索工作，取得了顯著的收益，生物計算技術顯現出巨大的發展潛力。雖然新興生物計算技術在新藥研發中前景廣闊，但其應用也不是一帆風順的，大量的實踐正在形成正面或負面的經驗，而成功實踐經驗的積累正在使得該項技術日趨成熟，好的案例實踐能夠為行業發展帶來借鑒和啟示。
本次報告分析和總結了新藥研發中的重要實踐經驗，結合實踐分析了如下三個案例： ● 希格生科與晶泰科技合作開展彌漫性胃癌治療藥物研發案例 ● 斯微生物與百度研究院合作開發mRNA新冠疫苗預計藥物案例 ● 華為聯合多家高校及科研機構針對新冠病毒進行計算機輔助藥物研發的案例
本次報告所總結的三個實踐如下： ● 實踐1：在選取新藥研發規劃中，考慮選取疾病診療需求大或者急需解決的公共衛生問題作為優先，也要考慮開展新藥研發所需要的生物信息數據的豐富性、支撐性和可用性，并考慮藥物設計的高效性，從而提高研發成功率。 ● 實踐2：建立生物信息計算專業化團隊或與專業生物信息計算機構合作，建立生物信息大數據計算與人工智能算法模型開發的技術能力，并結合生物試驗來驗證生物計算算法效果，實現信息化技術與生物醫學有機結合，提高研發效率與效果。 ● 實踐3：開發和利用專業的生物計算算法，采用專業的云計算算力資源，為新藥研發提供動力。
在生物技術快速發展尤其是在生物大數據技術創新推動的背景下，中國的新藥研發進入快速發展的階段。2020年國家藥品監督管理局（NMPA）共批準48個新藥，其中國產新藥20個，進口新藥28個，新藥中有14個通過醫保談判納入了2020年國家醫保目錄。新藥的巨大發展潛力鼓勵了新藥研發的開展。根據中國藥監局藥物臨床試驗登記和信息公示平臺所登記公示的數據，2020年中國的臨床試驗總數2,547個，比2019年增長近10%，連續三年臨床試驗數超過2,000，這也反映出新藥研發的火熱程度。
傳統新藥研發面臨研發周期長以及研發成功率低的挑戰，一款新藥研發周期通常為6到10年時間甚至更長，且從新藥規劃到新藥上市成功率不足10%，總體來說研發成本高、研發過程不確定性風險大。新興信息化技術發展以及在新藥研發領域的應用則對于應對這個挑戰正在發揮非常顯著的積極作用。包含有基因、蛋白、化合物分子結構等信息的生物大數據以及海量的臨床大數據，使得新藥研發周期顯著縮短，藥物研發的不確定性大幅降低。在小分子藥物化合物制備和篩選中，利用大數據和人工智能技術，可以極大縮短化合物合成時間，大數據和人工智能技術則可以用來直接設計核酸類藥物結構；利用計算機模擬技術研究藥理特性、代謝性等指標則能夠提高臨床前研究的效率；在臨床試驗階段，病歷大數據分析與挖掘結合移動互聯網和可穿戴設備等技術，提高臨床試驗管理的效率和質量。
IDC中國 Health Insights行業研究與咨詢服務部高級研究經理肖宏亮表示：新興信息化技術尤其是大數據和人工智能技術以及作為底層技術的云計算技術，已經成為加速新藥研發和降低研發成本的重要技術推動力，生物技術與大數據算法與算力技術的結合正在發展成為精準醫療的基本技術。信息化技術在新藥研發規劃、新藥設計、藥物臨床試驗等新藥研發環節中發揮著重要作用。如何更好地充分利用信息化技術在新藥研發中，成為新藥研發競爭的關鍵要素，優秀的案例實踐為新藥研發的開展提供了非常有益的借鑒，案例的傳播則成為推動整個新藥研發行業發展的巨大力量。
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