拜耳是全球最大的生命科学公司之一，专注于医疗保健和农业产品的开发、制造和分销。制药业是一个高度受监管的行业，药物开发过程涉及多个阶段，这些阶段对于确保药物的安全性和有效性至关重要。对于每一种潜在药物，拜耳的科学家必须在受控的实验室条件下进行大量测试，然后才可能将任何产品推进到人体试验阶段。
对这些临床前数据的审查——这些数据往往分散在多个系统中——以及多达1500页的研究报告，既困难又耗时，还可能对产品开发时间表构成潜在风险。
为了解决这些挑战，并利用来自AWS的最新数字技术，拜耳为其临床前数据构建了一个全新的现代化数据平台。根据拜耳的愿景“共享健康，消除饥饿”，新的平台增强了药物开发流程的速度和准确性，从而改善患者的治疗效果。
一个基于 AWS 构建的现代化数据平台
拜耳与Thoughtworks合作，利用AWS原生托管服务开发了一个托管于AWS云上的现代化数据平台，以实现以下目标：
- 在单一平台上访问来自各种内部数据源的临床前数据和结果
- 创建并保持更加结构化的数据管理方法
- 轻松搜索现有数据集和过往研究
- 通过定制化的可视化工具帮助数据解释
- 符合行业严格的法规要求
新的数据平台PRINCE（临床前信息中心）作为所有临床前数据的一站式平台，将以前分散的数据源整合在一起。拜耳遗传与计算毒理学负责人Verena Ziegler解释说：“拥有一个统一的数据访端，并在需要时进行定制化，大大节省了时间。”
主要的数据产品包含数千项毒理学研究的结果，以及体外和体内生物测定数据和化合物信息。用户可以通过API、仪表盘或平台的搜索界面访问结构化和非结构化信息，无论是查阅历史数据库，还是查看已有研究成果，从而帮助研究人员根据已有的研究经验指导他们的工作。
通过对公司临床前数据的更大控制和可见性，拜耳团队能够在整个药物开发过程中做出更多基于数据的决策，以确保跨职能的访问并减少低效环节。拜耳安全与药理学IT部门负责人Jonas Münch表示：“PRINCE代表了我们临床前数据领域数字化的一个重要里程碑。我们认为，它可以成为未来研发领域以域为中心的去中心化数据格局的蓝图。”通过对公司临床前数据的更大控制和可见性，拜耳团队能够在整个药物开发过程中做出更多基于数据的决策，以确保跨职能的访问并减少低效环节。
PRINCE代表了我们临床前数据领域数字化的一个重要里程碑。我们认为，它可以成为未来研发领域以域为中心的去中心化数据格局的蓝图。
———Jonas Münch拜耳安全与药理学IT部门负责人
定制化的搜索功能，节省时间
数据平台中最有价值的组件之一是定制化的搜索引擎。最初，研究人员使用自由文本与搜索引擎进行交互。在收集了来自常规用户会话的反馈后，拜耳改进了搜索引擎的功能，使研究人员可以设置特定的参数，而不仅仅依靠关键词。当前版本的定制化搜索工具大大加快了数据收集的速度。
研究人员可以自由搜索和筛选结构化数据（包括有关化合物、项目、靶点、研究元数据和关键结果的信息）以及非结构化数据（如结论和已批准研究报告的摘要）。
研究人员还可以通过高级搜索功能进一步加速数据分析过程，例如使用同义词、历史标识符和化学结构。
“我们的数据平台将成为我作为科学家的突破性创新，”拜耳研究主任兼实验室负责人Jan Sternberg表示。“它使我能够快速、高效和灵活地工作，并帮助我迅速找到临床前研究中的紧急问题和疑问的答案。”
此外，这正符合拜耳正在进行的数字化转型，数据科学家还可以直接在平台的后台执行类似SQL的查询，从而进行复杂分析和机器学习应用。
一个不断发展的平台
该平台使用基于Terraform的基础设施即代码构建，产品团队在平台开发过程中创建了可重复使用的基础设施配置模板。这有助于实现每个组件的无缝交接，并通过持续交付管道自动化部署编排。
开发和部署过程具有敏捷性。拜耳的临床前开发团队通过定期的用户实时会议和每月的波次会议提供持续的反馈，这些会议捕捉了用户体验的优先级，以便不断改进平台。产品团队在定期展示会上展示了根据利益相关者反馈新增的功能。
临床前数据的负责任治理，包括确保拜耳控制谁可以访问哪些数据集，通过使用AWS Glue堆栈组件和托管服务作为数据平台的一部分来实现。这是通过合规即代码的方法实现的，该方法自动展示了每一步的新代码如何符合相关政策和法规。一个关键的好处是能够在需要时自动生成审计跟踪记录。
扩展到新领域
未来，项目经理将重点关注改进研究设计选择和优化回顾性及预测性数据分析。一个例子是PRINCE使得对过去研究的历史数据进行整理成为可能。这些历史数据可以用于生成未来临床前研究的虚拟对照组——这一概念目前正在进行科学探索。
“PRINCE实现了我对临床前安全数据库的长久愿望，”拜耳研究毒理学负责人Thomas Steger-Hartmann表示。“它将提升和加速基于数据的研发决策，并减少许多知识孤岛。”
此外，拜耳正在探索数据产品如何支持其他领域，以及通过实现多个此类数据产品之间的连接是否能够实现额外的好处。例如，PRINCE将很快作为拜耳的一个临床前实验室信息管理系统（LIMS）的数据和分析后台。此外，拜耳目前正在探索使用大型语言模型（Large Language Models）以为科学家们提供先进的创新功能。
PRINCE实现了我对临床前安全数据库的长久愿望。它将提升和加速基于数据的研发决策，并减少许多知识孤岛。
———Thomas Steger-Hartmann 拜耳研究毒理学负责人
