一、引言

在制药行业，新药研发是一个高投入、高风险、长周期的过程。数据挖掘技术的应用能够有效整合海量的研发数据，挖掘潜在信息，助力研发决策，提高成功率。本文将以某制药公司研发一款抗癌新药为例，详细阐述数据挖掘在新药研发中的实施步骤、具体方法及分析过程。

二、数据挖掘实施步骤

（一）问题定义

某制药公司旨在研发一款针对特定基因突变型癌症的靶向抗癌新药。面临的关键问题包括：确定潜在的药物靶点、预测化合物活性、评估药物安全性等。基于这些问题，明确数据挖掘的目标为从现有海量生物医学数据、临床数据及化合物数据中提取有价值信息，辅助新药研发决策。

（二）数据收集

1. 内部数据库整合：收集公司过往研发项目积累的基因序列数据、细胞实验数据、动物实验药理毒理数据等。例如，整理多年来针对不同癌症细胞系测试过的化合物活性数据，涵盖数千种化合物对多种癌细胞生长抑制情况的记录。

1. 外部数据获取：

• • 从公共生物医学数据库（如 PubMed、GeneBank）下载相关癌症研究文献，提取基因变异与疾病关联、最新治疗靶点发现等信息。

• • 与专业医疗机构合作，获取临床患者的基因组数据、病历信息，包括癌症患者的基因测序结果、治疗过程、疗效及不良反应等详细资料，涵盖上万份病例数据。