罗氏药物研发新思路：借生物信息与信息科学提升研发效率

新药研发对每个研发团队来说都是极具挑战的。之前科学家们说的10+10——一个新药的上市需要10年10个亿，号称已经变为了20+20。虽然新药研发的风险和投入都非常高，但一旦成功也有巨大的市场收益。我国一系列药政改革推出后，更是促使新药研发的快速发展。

 

这整个新药研发流程中，临床二期到临床三期这个过程当中，失败率是最高的。从Biomedtraker的数据来看，这个阶段的成功率只有30%左右。

再从阿斯利康发表的数据来看, 临床二期种由于药效问题导致的项目失败高达60%-90%。

从这些数据中我们不难看出在新药研发中关键在临床二期，而临床二期失败的主要原因是有效性问题。由于临床二期是第一次大规模在病人中去检验一个药物的疗效，那么我们可以推断绝大部分或者至少一部分的问题是在靶点选择错误上。

 

靶点的挖掘、发现和评估过程中我们需要考虑的因素非常多。

• 第一，看它是不是满足临床需求；

• 第二，还要看它是不是符合公司的整体的商业的策略；

• 第三，再要看靶点的成药性；

• 最后，可能是最重要的就是看靶点的基因或者蛋白与疾病的关联性，就是靶点与疾病的关联性。

发现并筛选出适合的靶点是药物研发的关键，但这个过程中有很多挑战。

 

首先是对靶点的认知，只有知道靶点与疾病之间的关系才有机会攻克疾病，而这需要科学家们做很多科研实验，并在海量文献中寻找到可能性。

其次是在众多靶点中筛选到合适的靶点，这也是最困难、最耗时的过程之一。

最后是靶点确定后，在千万种分子中找到与靶点匹配的分子，并通过概念性验证走向临床，这也是经常面临失败的过程。

 

而随着生物信息、信息科学、数据分析等学科及技术的进步，靶点发现过程中面临的挑战正在被解决。

 

数据科学提高药物研发效率

 

数据科学是一个非常大的领域，包括比如说数学，生物信息，化学信息，信息科学等等。

 

其中生物信息学指通过分析一些生物大数据，比如以多组学为代表的生物大数据来揭示疾病生物学的特征过程，然后用来帮助靶点的发现，生物标志物的发现以及病人的分层等等。

信息科学也叫文本分析，它主要是利用文献，包括专利文档，新闻报道来帮研究人员做文献的挖掘，包括专利空间分析，以及竞争者分析等等。

 

生物信息学和信息科学贯穿了整个药物研发的流程，从靶点发现到药物设计，最后到临床开发，但在不同的领域会有一些侧重点会不一样。对生物信息学和信息科学来说，在药物靶点发现的领域是应用最为广泛的阶段之一。

 

9月14日下午14：00-15：00特邀罗氏上海创新中心的刘心岸博士与爱思唯尔化学与制药解决方案的资深讲师俞靓 分享 全球制药企业是如何运用生物信息来赋能新药研发的。

刘心岸博士，现就职于罗氏上海创新中心的数据科学部门，从事信息科学和生物信息研究工作，担任Senior Scientist，Data Science.。在加入罗氏之前，刘博士在吉利德科学公司担任生物信息学资深科学家一职。在罗氏与吉利德科学刘博士参与了多款抗病毒药物和自身免疫药物的研发工作。

俞靓，Elsevier化学与制药解决方案咨询师，活跃于中国生物医药行业与科技情报界10多年时间，丰富的医药科技信息，医药研发数据，医药专利文献的检索经验，长期协助中国医药企业，科研机构，高等院校在错综复杂的信息海洋中，快速定位所需要的内容，挖掘新的研究热点，规避研发风险，聚焦生物医药行业的情报挖掘，信息检索，专利评估，数据可视化分析等。

 

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