【Pipeline Pilot应用案例】利用 BIOVIA Pipeline Pilot进行生物制药研究

技术一流 服务一流

探索数据科学应用在药物研究中的演变，本篇重点介绍开源和商业工具如何重塑个性化医疗的未来和简化药物开发流程。

—Chitral Naik

科学信息学和人工智能在药物发现和实验室开发中的发展是一次变革之旅，重塑了药物研究的格局。 最初，药物发现严重依赖于费力的实验过程，受到高成本和长时间的限制。然而，数据科学和人工智能的融合使得利用所有数字捕获的数据成为可能，从而加速科学创新和效率。早期的应用是利用计算模型来模拟分子结构、预测相互作用以及针对生物靶标的化合物的虚拟筛选。 随着技术的进步，机器学习算法开始处理大量数据集，揭示生物、化学和临床信息中的复杂模式。这导致了药物与靶点相互作用、毒性预测和化合物优先级排序的预测模型的创建。深度学习，特别是神经网络的出现，标志着一次重大飞跃。 这些先进的模型擅长从不同的数据集中学习复杂的模式，促进潜在候选药物的识别、个性化医疗方法和临床试验的优化。此外，人工智能驱动的方法加快了先导化合物的优化，从而能够设计出更安全、更有效的药物。

深度学习和神经网络通过识别潜在候选药物、个性化医疗方法和优化临床试验，彻底改变了药物发现。 这些模型已用于预测分子特性并生成新分子。例如，AlphaFold 用于根据氨基酸序列高精度预测蛋白质结构。适应化学结构的消息传递神经网络（MPNN）已被用来预测分子特性并生成新分子。人工智能驱动方法的使用加快了靶点识别和先导化合物优化阶段，使设计更安全、更有效的药物成为可能，同时减少了昂贵的实验并缩短了早期发现的时间。目前，毫无疑问，数据科学和人工智能是各个药物发现阶段的必要工具。它们使研究人员能够快速分析大量生物和化学数据，有助于目标验证、疾病机制阐明和药物再利用工作。这些技术不断发展，预示着未来精准医疗和个性化治疗将成为常态。数据科学、人工智能和药物研究之间的协同作用继续推动创新，为加强患者护理铺平道路。

与开源解决方案相比，商业数据科学和管道工具为企业环境中的生物制药研究、药物发现和实验室开发提供了明显的优势。 他们通常表现出色的方式如下：

1. 生物制药的专业功能：商业工具通常配备专门针对生物制药研究的复杂性而定制的功能。 其中包括处理稀疏生物数据的功能、与实验室仪器的集成、遵守行业法规以及为药物发现设计的专门算法。处理化学和生物学数据的能力至关重要。

2. 用户友好的低代码环境：商业工具通常提供直观的图形用户界面（GUI），非技术用户更容易访问。这种易用性使更广泛的团队成员（包括研究人员和分析师）能够有效地利用这些工具，而无需丰富的编程知识。药物发现科学界的用户可以从低代码环境中受益匪浅，可以快速部署代码。

3. 供应商支持和培训：商业工具提供专门的客户支持和全面的培训资源。 这种支持对于企业级运营至关重要，其中快速解决问题、新团队成员的入职和持续协助至关重要。

4. 企业级解决方案：这些工具通常旨在满足大型企业的可扩展性、安全性和协作需求。 他们提供强大的解决方案，具有先进的安全功能、可扩展性选项，并支持不同团队之间的协作，确保复杂环境中的无缝操作。

5. 监管合规性和验证：商业工具的开发通常遵循生物制药等行业的监管要求。 它们可能提供有助于验证、记录和遵守严格监管标准的功能，这对于高度监管环境中的企业使用至关重要。

6. 集成生态系统：商业工具可以提供集成生态系统，其中包含涵盖生物制药研究各个方面的模块或附加组件，从数据处理和分析到报告和可视化。 这种集成简化了工作流程并确保药物发现和开发不同阶段的兼容性。

7. 跨发现和开发实验室集成工作流生态系统：基于BIOVIA Pipeline Pilot的商业解决方案提供了在 DMTA（开发-制造-测试-分析）周期中跨工作流上游和下游进行无缝衔接的能力。这不仅提高了效率，还通过从计算机和实验室数据中提取更深入的见解来改善结果。它还可以在企业范围内实施人工智能。

8. 可预测的成本和许可：虽然商业工具会带来相关成本，但它们提供了可预测的定价结构和许可模型。 对于企业来说，这种成本和许可的可预测性有利于预算和规划。

通常，企业可能会选择混合方法，利用商业工具和开源解决方案（例如 Python）来充分利用每种方法的优势，同时满足其特定要求。最终，商业工具和开源工具之间的选择通常取决于企业的特定需求、可用资源、法规遵从性要求以及所需的支持和可扩展性级别等因素。

Python 在编程领域的崛起简直就是飞速发展，尤其是在开发者社区中。它从一种小众语言到成为全球最受欢迎的编程语言之一的过程受到多种因素的推动，从而促进了它的广泛采用。

1. 简单性和可读性：Python 的简单性和可读性是其成功的基础。它的语法简洁明了，类似于英语语言，即使对于初学者来说也很容易理解。这一特性降低了编程新手的入门门槛。

2. 多功能性：Python 的多功能性是无与伦比的。它满足广泛的应用程序，从网络开发、数据分析、科学计算、机器学习、人工智能、自动化等等。这种适应性使其成为不同行业和领域的首选。

3. 强大的生态系统：Python 拥有丰富而广泛的库和框架生态系统。NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow、Scikit-learn 和 Django 等库通过为各种用途（包括数据分析、机器学习和 Web 开发）提供强大的工具，为其流行做出了重大贡献。

4. 开源和社区：Python 的开源性质培育了一个充满活力和包容性的社区。这种社区驱动的开发带来了丰富的资源、广泛的文档、众多用户贡献的软件包和活跃的论坛。该支持系统对于该语言的发展和问题解决发挥了重要作用。

5. 数据科学和人工智能的主导地位：Python 的崛起在数据科学和人工智能领域尤其明显。它的多功能性加上为这些领域量身定制的专业库和框架，使其成为数据专业人员和研究人员的首选语言。

6. 教育计划：Python 的简单性使其在教育机构中得到广泛采用。它通常是教授编程基础知识的首选语言，有助于扩大其在学生和教育工作者中的用户群。

Python 的社区驱动开发、易用性、多功能性和强大的生态系统使其成为编程世界的主导力量。它的持续增长和发展预示着未来 Python 将继续作为基石语言，推动不同行业和应用程序的创新。

下表提供了一些进一步的比较，说明了商业工具（以 BIOVIA 为代表）和开源工具（例如 Python 和 R）在生物制药研究、药物发现和实验室开发方面的优势和局限性。这些工具之间的选择通常取决于特定的项目要求、可用资源以及所需的支持和定制级别。

Pipeline Pilot 通过提供一个无缝且专业的环境，在生物制药研究的背景下利用 Python 的功能，从而增强了 Python 在药物发现方面的有效性。以下是 BIOVIA Pipeline Pilot 如何增强 Python 的效率：

统一环境：BIOVIA Pipeline Pilot 提供了一个无缝集成 Python 的统一可视化环境。这种集成使研究人员能够在用户友好的界面中工作，同时利用专门为药物发现定制的 Python 广泛的库、工具和算法的强大功能。

专用组件：BIOVIA Pipeline Pilot 提供专为生物制药研究设计的专用组件和模块。这些组件通常封装预先构建的 Python 脚本或功能，在药物发现的各个阶段（从数据预处理到预测建模）为研究人员提供帮助。

工作流程编排：该平台支持结合 Python 脚本或基于 Python 的工具构建和编排复杂的工作流程。这可以简化数据处理、集成、分析和建模，从而优化药物发现流程。

定制和可扩展性：BIOVIA Pipeline Pilot 允许用户使用 Python 脚本或基于 Python 的模块定制和扩展功能。这种灵活性使研究人员能够定制分析、算法和工作流程，以解决药物发现中遇到的特定挑战。

协作和可重复性：BIOVIA Pipeline Pilot 通过提供一个结构化环境来促进药物发现工作中的协作和可重复性，在该环境中，Python 脚本和工作流程可以在团队之间共享、重用和标准化。

合规性和文档：对于药物发现来说，遵守监管标准至关重要，BIOVIA Pipeline Pilot 通过提供文档功能并确保基于 Python 的流程和分析的可追溯性来帮助保持合规性。

可扩展性和性能优化：BIOVIA Pipeline Pilot 优化基于 Python 的流程，以实现可扩展性和性能。研究人员可以利用 Python 的计算效率，同时利用 BIOVIA Pipeline Pilot 的框架来处理大型数据集和计算密集型任务。

将人工智能应用于药物发现提供了开箱即用的垂直和水平领域特定功能，支持用户解决从化学信息学到序列分析、从图像分析到文档和文本搜索、从实验室信息学到机器学习和分析的挑战 。

虽然 Python 是一个强大的工具，除此之外BIOVIA Pipeline Pilot 还提供了额外的独特优势，使其成为生物制药、CRO 和 CDMO 现在和未来的最佳选择。

聚焦科学：BIOVIA Pipeline Pilot 专为科学研究而设计，使其成为生物制药行业药物发现和开发的理想选择。其特定领域的功能可满足该领域的复杂需求。

工作流程自动化：BIOVIA Pipeline Pilot 提供无缝的工作流程自动化环境，轻松简化复杂的科学数据管道。这种自动化水平对于加速药物开发过程是必不可少的。

与实验室仪器集成：在实验室环境中，使用仪器连接和自动化数据收集和分析的能力至关重要。BIOVIA Pipeline Pilot 在这方面表现出色，优化了 CRO 和 CDMO 的效率。

总之，BIOVIA Pipeline Pilot 充当科学家和 Python 用户之间协作的代理，通过提供针对生物制药中药物发现的独特挑战和要求而量身定制的专用环境，从而提高开源代码的有效性。这种集成将 Python 的稳健性与用户友好的界面相结合，简化了流程，并使研究人员能够更高效、更有效地推动药物发现创新。

编者按：Chitral Naik 是达索系统产品组合战略总监，是一位经验丰富的产品和战略领导者，专门关注生命科学和制造行业应用的科学和工程软件。此前，Chitral 曾担任反应流模拟软件组合的研发领导者和推动 SaaS 采用项目变革举措的产品经理。Chitral 拥有科罗拉多矿业学院化学工程博士学位和宾夕法尼亚大学沃顿商学院 MBA 学位。