Крупная сделка: Bristol Myers Squibb приобрела суперкомпьютер Nvidia
Bristol Myers Squibb (BMS) стала первой компанией в сфере биотехнологий и наук о жизни, закупившей кластер Nvidia DGX SuperPOD на базе архитектуры Vera Rubin. Система построена на чипах Nvidia и представляет собой масштабную вычислительную инфраструктуру для задач искусственного интеллекта в разработке лекарственных средств. Новый кластер включает восемь систем DGX Vera Rubin NVL72, каждая из которых объединяет центральные процессоры Nvidia Vera и графические процессоры Rubin в едином rack-scale решении. Финансовые условия сделки не раскрываются.
Приобретение расширяет существующую ИИ-инфраструктуру BMS, включающую более старый SuperPOD, который, по словам руководства компании, отстаёт от архитектуры Vera Rubin на две-три поколения. Текущий DGX SuperPOD эксплуатируется уже около трёх лет. Новую систему планируется интегрировать с существующей в единую вычислительную среду, доступную из исследовательских центров компании по всему миру. Программный стек SuperPOD позволит планировать и распределять задачи обучения, прогнозирования и разработки между всеми ресурсами кластера.
ИИ в фарме: как BMS использует вычислительные мощности для поиска лекарств
BMS применяет искусственный интеллект при проектировании каждой программы по малым молекулам и большинства программ по большим молекулам. Технология используется для идентификации мишеней, оптимизации лидеров, прогнозирования свойств больших молекул и разработки внутренних базовых моделей. По данным компании, ИИ-подход к идентификации мишеней позволил сократить отдельные этапы ручной работы на несколько недель.
Компания использует метод, который называет «Predict First»: модели генерируют прогнозы, позволяющие отсеять молекулы, не соответствующие заданным параметрам, ещё до начала синтеза. Это сужает число соединений, отправляемых в лабораторную проверку, и позволяет учёным сосредоточить эксперименты на кандидатах с наибольшей вероятностью успеха. Как отмечает старший вице-президент по наукам терапевтического открытия Payal Sheth, прогнозы помогают приоритизировать синтез молекул с многопараметрической оптимизацией, обеспечивая согласованность дорогостоящих лабораторных экспериментов с наиболее перспективными кандидатами.
Масштабирование ИИ-инфраструктуры и экспертные оценки
По словам Greg Meyers, главного цифрового и технологического директора BMS, вычислительные требования компании выросли по мере развёртывания всё более крупных ИИ-моделей в исследовательской организации. Erin Davis, вице-президент по исследовательским бизнес-аналитике и технологиям, сообщила, что существующая инфраструктура уже работает на пределе мощностей. Рост спроса обусловлен масштабными прогнозными расчётами с участием крупных молекул и разработкой внутренних базовых моделей.
Новая система, по плану BMS, будет доступна не узкой группе вычислительных специалистов, а всему исследовательскому подразделению без очередей и ограничений доступа, характерных для текущей инфраструктуры. Robert Plenge, главный научный сотрудник компании, заявил, что суперкомпьютер позволит учёным оценивать значительно больше потенциальных кандидатов на ранних стадиях разработки: «Раньше мы могли рассмотреть 10 вариантов, теперь — десятки». Вычислительный скрининг позволяет исследователям оценивать потенциальные соединения до отбора небольшой группы для синтеза и лабораторных испытаний.
BMS также применяет ИИ для расширения библиотеки соединений CELMoD, инженерно сконструированных для избирательного разрушения белков, вызывающих рак. Компания изучает эти соединения при кровяных раках и других заболеваниях. Моделирование помогло исследователям проанализировать дополнительные белковые мишени и потенциальные молекулы до принятия решения о экспериментальной проработке конкретных кандидатов.
Сокращение сроков и доступ к инструментам Nvidia BioNeMo
Компания использует ИИ-инструменты для ускорения производства препаратов для клинических испытаний. По словам Plenge, процесс уже сократился на 20–30%, а в ближайшие годы снижение может достичь 50%. В качестве примера он привёл экспериментальное лечение серповидноклеточной болезни, находящееся на ранних стадиях клинической разработки: по его словам, этот препарат, вероятно, не был бы обнаружен без ИИ-инструментов компании. Указанные цифры относятся ко времени выявления и производства кандидатов для клинического тестирования, а не к их последующей эффективности в испытаниях.
Система Vera Rubin также откроет исследователям доступ к набору инструментов Nvidia BioNeMo Agent Toolkit для биологических и фармацевтических приложений. BioNeMo предоставляет средства для работы с белковыми структурами и молекулярными данными, что усилит возможности BMS в области прогнозирования и проектирования терапевтических молекул.