【imit白皮书】全球生物医药研发大数据集成平台观察_41页_8mb
报告摘要
生物医药研发大数据集成平台白皮书总结
核心内容
本白皮书探讨了生物医药研发大数据集成平台的内涵、发展态势、建设要素、全球发展现状及我国面临的挑战和发展展望。重点分析了平台在生物医药领域的重要作用,以及其在推动创新、提高效率和促进国际合作方面的价值。
主要观点
- 平台内涵:生物医药研发大数据集成平台是用于生物医药基础研究和研发的综合平台,集成生物医学大数据、计算资源、AI算法等,支持数据挖掘、分析和预测。
- 发展趋势:从数据采集存储转向数据分析利用;资源要素的跨领域集成加快;平台集群治理和互操作能力需求增强。
- 平台价值:集成化推动生物医药研究范式变革;集群化促进研发基础设施与未来产业的高质量发展。
关键信息
一、认识生物医药研发大数据集成平台
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平台概述
- 包括基因数据库、药物研发监测数据库、医学文献知识库等。
- 支持大数据挖掘工具、AI算法模型和可视化工具,帮助研究人员理解疾病机制、研发药物、预测临床治疗效果。
- 平台资源类型、构件模块、架构方式、服务类型和功能效用因平台能级和适用场景而异。
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生物医药视角
- 平台与生物医药学科和产业紧密相关,支持不同研究主题的数据资源。
- 新兴平台主要集中在生物信息学、计算生物学、计算医学、计算药物学等领域。
- 现有平台融合疾病研究为中心的资源。
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信息化视角
- 平台发展经历了四个阶段:数据库系统、数据仓库、集成平台和平台集群。
- 新兴技术如云计算、AI等提升了平台的数据处理和分析能力。
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研发范式视角
- 从实验驱动、知识驱动发展为数据驱动和AI驱动。
- “干”“湿”结合推动生物医药研发效率和精确度提升。
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规模化视角
- 平台分为企业级、地方级、行业级、国家级和世界级。
- 各级平台在数据规模、用户数量、功能效用等方面存在差异。
二、生物医药研发大数据集成平台建设要素
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平台能力资源要素
- 多模态数据资源:涵盖CT、MRI、电子病历、生物信息数据等。
- 算力资源:包括高性能计算、云计算、量子计算等,加速数据处理和分析。
- 工具和服务资源:包括数据集成、访问控制、挖掘分析、资源标准化和AI生成工具。
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平台可持续赋能条件要素
- 资金投入:需要长期、大量、合理配置资金,政府为主导,私营部门为补充。
- 开放供给:提供高质量、准确、可信赖的数据资源和工具。
- 政策与伦理支持:需要法律法规、伦理标准和人才资源支撑。
- 协作关系:多方参与、开放稳健的建设与应用合作伙伴关系。
三、全球生物医药研发大数据集成平台发展现状
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全球总体情况
- 截至2023年8月,全球共有5913个生物数据库,其中美国1441个、中国1157个、印度429个、英国411个。
- 平台建设与运营注重数据标准化、互操作性、开放获取和可持续发展。
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核心资源集成典型案例
- 英国生物银行(Biobank):整合基因数据、影像数据和健康数据,支持疾病研究。
- Galaxy:开源生物信息分析平台,支持非专家使用高级工具。
- ConsensusPathDB:整合细胞内功能相互作用,支持蛋白质-蛋白质、药物-靶点等交互分析。
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公共集成平台典型案例
- Elixir平台:欧洲生命科学基础设施,支持数据、工具、计算、互操作性和培训。
- Elixir合作项目:包括AgroServ、BiodiversityGenomicsEurope、Genomic Data Infrastructure、canSERV、EOSC4Cancer等,促进跨领域合作和数据共享。
四、我国生物医药研发大数据集成平台发展存在的问题
- 能力要素建设不足:缺乏足够的基础设施和资源整合能力。
- 数据共享制度不完善:数据流通和交易的基础制度建设滞后。
- 数字化标准体系不健全:缺乏统一的标准化和应用体系。
- 可持续运营挑战:多数平台在运营和发展上面临资金和技术支持不足的问题。
五、我国生物医药研发大数据集成平台发展展望
- 重要意义:平台是推动生物医药创新转型的关键基础设施。
- 发展方向:加强平台建设,提升数据整合和分析能力,推动AI与大数据融合。
- 政策建议:完善数据共享制度,加强数字化标准建设,推动多方协作和资金投入。
结论
生物医药研发大数据集成平台是推动生物医药创新、提高研发效率、促进国际合作的重要基础设施。全球范围内,平台建设已形成多元化的格局,而我国在平台建设和运营方面仍面临诸多挑战,亟需加强资源整合、完善制度建设、推动技术创新和多方协作,以提升平台的影响力和赋能能力。
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