药物研发是一个高投入、高风险、长周期的产业，动辄数十亿美元的研发费用，长达10~15年的研发周期，而成功率却是微乎其微。美国塔夫茨药物开发研究中心的一组数据显示，一款新药从研发到获得美国食品药物监督管理局的批准，平均成本高达25亿美元。这其中，较高的研发失败率是研发成本居高不下的首要因素。
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目前，新药研发的整体状态是“各自为战，单打独斗”，众多重复性工作使得企业在获得研发信息、配置研发资源上效率低下，这种状况甚至会对新药研发项目造成致命打击。除此之外，做药物创新还必须要进行文献调研，搜寻与消化海量的数据，从而掌握相关信息。
如今，在大数据时代的信息支撑下，一个新的机会出现了：如果制药公司能够在开发早期获得足够多的数据，就可以创建一个更为有效的药物开发流程，针对最有效的疗法优先分配资源，从而以更快的速度开发出更有效的药物，提高成功率。
研究表明，与生物反应有关的数据量越大，发现新药的可能性就越大。相对于原来难以探索且僵化的数据孤岛，大数据的应用使得信息可以顺畅流动。对于研发人员来说，精简庞大的数据，不仅可以快速了解历史，还能迅速应对将来的研发工作。
与此同时，大数据还能够帮助企业在全球范围内寻找到符合自身需要的产品信息。通过大数据的应用，市场评估指标、产品基本属性、学术地位等信息可以高效地检索和确认，从而帮助企业筛选出优质的国际合作项目。
论文作者:
论文发表刊物:《医药前沿》2015年第16期供稿
论文发表时间:2015/8/7
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