日前，國家數據局會同生態環境部、交通運輸部、金融監管總局、中國科學院、中國氣象局、國家文物局、國家中醫藥局等相關部門在第七屆數字中國建設峰會上發布第一批20個“數據要素×”典型案例，通過示范引領，激勵多方主體積極參與，釋放數據要素價值。

提升創新藥自主研發能力關乎國家生物醫藥產業轉型升級，也與國家生物安全自主可控、國民生命健康緊密相連。高質量藥物數據在新藥研發的過程中至關重要，目前國內藥物數據來自不同細分領域的學術數據庫，存在流通不暢、資源分散和標準不統一等問題。北京市計算中心有限公司通過多渠道、合規收集海量藥物研發關鍵數據，建立專業的新藥研發數據集，進行智能化分析和數據挖掘，有效降低新藥研發周期，賦能上百個新藥研發項目。

一是多渠道收集藥物研發數據。通過公開數據庫下載、文獻信息整理、公開渠道購買等多種方式，收集藥物相關的分子結構、理化性質和靶點信息等藥物研發關鍵數據，并通過計算機輔助和人工校驗確保數據質量可靠，為科研人員提供了較強的數據支持，明顯提高藥物研發的準確性、可靠性和實用性。

二是建立高質量新藥研發數據集。對匯聚數據進行統一處理，形成能夠支撐藥物數據研發的高質量數據集，該數據集包括小分子、多肽和蛋白靶點數據，其中小分子和多肽信息400余萬條（幾乎覆蓋當前全部藥物數據領域），潛在的藥物活性位點超過11萬個。

三是智能化分析和挖掘數據。基于人工智能算法對藥物數據集進行數據挖掘和藥物特征提取，形成疾病相關的藥物有效特征，為新疾病靶點預測和對應藥物研發提供準確、個性化、智能化分析服務。目前已與全國30余家高校和科研院所開展合作，利用高質量藥物數據集和智能服務開展的新藥研發項目100余項，人工智能預測靶點超1萬余個，基本覆蓋了已知疾病。

圖 與北京某高校合作，針對已知藥物的靶標確認展開研究