数据要素×典型案例之十三 | 高质量药物数据集提高新药研发质效

提升创新药自主研发能力关乎国家生物医药产业转型升级，也与国家生物安全自主可控、国民生命健康紧密相连。高质量药物数据在新药研发的过程中至关重要，目前国内药物数据来自不同细分领域的学术数据库，存在流通不畅、资源分散和标准不统一等问题。北京市计算中心有限公司通过多渠道、合规收集海量药物研发关键数据，建立专业的新药研发数据集，进行智能化分析和数据挖掘，有效降低新药研发周期，赋能上百个新药研发项目。

一是多渠道收集药物研发数据。通过公开数据库下载、文献信息整理、公开渠道购买等多种方式，收集药物相关的分子结构、理化性质和靶点信息等药物研发关键数据，并通过计算机辅助和人工校验确保数据质量可靠，为科研人员提供了较强的数据支持，明显提高药物研发的准确性、可靠性和实用性。

二是建立高质量新药研发数据集。对汇聚数据进行统一处理，形成能够支撑药物数据研发的高质量数据集，该数据集包括小分子、多肽和蛋白靶点数据，其中小分子和多肽信息400余万条（几乎覆盖当前全部药物数据领域），潜在的药物活性位点超过11万个。

三是智能化分析和挖掘数据。基于人工智能算法对药物数据集进行数据挖掘和药物特征提取，形成疾病相关的药物有效特征，为新疾病靶点预测和对应药物研发提供准确、个性化、智能化分析服务。目前已与全国30余家高校和科研院所开展合作，利用高质量药物数据集和智能服务开展的新药研发项目100余项，人工智能预测靶点超1万余个，基本覆盖了已知疾病。