生物医药大数据驱动新药研发降本增效的创新机制与技术路径

Abstract

当前全球新药研发存在周期漫长、投入高昂、临床失败率高的痛点，基因组、药理、临床、生产多类医药数据割裂，研发人员依靠经验决策易引发靶点、制剂、工艺多环节试错，持续增加沉没成本。本文搭建一体化大数据决策体系，覆盖靶点筛选、制剂开发、临床试验、中试质控四大环节，建立药效、安全、成本、量产四维评价框架。采用对数极差标准化处理异构数据，结合熵权 - 加权 TOPSIS 完成方案客观排序，依托自适应 NSGA-II 算法求解多目标最优解集。基于 12 组药企脱敏管线数据验证表明，该系统可自动筛选研发方案、锁定关键工艺，将试错风险前置，缩短临床前研发周期，减少临床淘汰损失。整套技术路径可为小分子、蛋白、缓释类药物数字化研发提供完整方法，推动生物医药成果落地与产业提质增效。