在信息化日益发达的时代，大数据已广泛应用于医学研究和临床诊疗中，并成为智慧医疗、精准医疗等新兴产业的基础。在带来便利的同时，医学大数据也带来了数据安全、患者隐私等问题。面临这些挑战，智慧医疗从业者如何更好地共享医学数据，并进行高效分析？

数说创新，智见未来——超算创新应用大会上，“智慧医疗与药物设计”分论坛邀请生物医药领域的多位知名专家带来精彩报告，话题涵盖复杂疾病的基因调控、药物设计与研发、医疗大数据平台的构建、精准诊疗平台等。这些先行者们用令人惊叹的系统和数据展示了基于“天河二号”超级计算机构建的国家生物医学大数据系统和应用的成功经验。

基因及多组学技术支持个性化治疗

用同一种药物治疗同一种病，有的患者吃有效果，有些患者吃则无效果。究其原因，可能是由于基因的不同，导致不同人体内的分子调控网络有所不同，进而药物的作用也会不同。通过基因组学、蛋白组学、代谢组学等多组学体系划分疾病亚型，给因人而异的一病多治提供了理论和技术支撑。

南方医科大学官道刚教授向大家介绍了如何建立多组学数据整合技术体系，以及组学整合建模分析在临床及转化医学中的应用。官教授整合了miRNA预测及功能推测系统、ncRNA预测及功能推测系统、分析转录组互作组及翻译后修饰、转录组互作组的逻辑调控探测等多个组学分析过程，并将其应用于网络药理学技术体系中。运用多组学联合体系，官教授解读了来氟米特治疗类风湿关节炎失败的分子机理，以及肝炎肝癌转化过程中的驱动网络及演化规律。组学整合建模分析可以从宏观上帮助揭示疾病发生机制，判定药物疗效以及制定个性化治疗方案。

鼻咽癌是华南地区的高发恶性肿瘤，而放射性治疗是目前鼻咽癌治疗的首选治疗方式，放射性脑损伤是鼻咽癌放疗最常见的晚期不良反应。通过遗传风险评估筛选高危患者，有利于预防和提前干预放射性脑损伤，具有重要意义。bat365官方网站登录肿瘤防治中心王曈旻博士介绍了基于“天河二号”，在研究鼻咽癌放射性脑损伤相关的遗传易感基因上取得的成果。

放射治疗是鼻咽癌治疗的主要方式

运用全基因组关联分析（GWAS），课题组共研究了约3000名鼻咽癌患者，发现了三个与放射性脑损伤相关的候选易感基因，并通过独立人群验证发现CEP128易感位点与放射性脑损伤显著相关。联合CEP128基因易感位点及临床因素，可将病人分成不同危险度亚组，为患者的个性化治疗提供参考，对临床治疗具有指导意义。

大量研究数据表明，高等生物多达一半以上的DNA转录为RNA，其中绝大多数（98%）为ncRNA（非编码RNA，不编码蛋白质的RNA）。近些年来，ncRNA的功能性逐渐被发掘，RNA结合蛋白（RBP RNA-binding protein）就是其中一项重要发现。华中科技大学物理学院的刘士勇副教授利用机器学习和深度学习的方法，开发了基于模版对接和自由对接的RNA-蛋白质对接的算法，揭示了RNA-蛋白质复合物之间的序列-结构关系存在一个转变点，提出RNA结构可能在编码潜能中发挥重要作用。

计算机辅助新药研发加速

新药研发具有成本高，研发周期长、成功率低的三大高风险性质。据《Nature》报道，新药研发成本约26亿美元，10年时间，成功率不到10%。如何加速新药研发进程，降低研发费用已成为各大制药公司迫切需要解决的问题。

阿司匹林药物作用机制的计算模拟