Persistent Systems og NVIDIA samarbeider for å akselerere legemiddelforskning drevet av AI

Persistent Systems har annonsert et nytt samarbeid med NVIDIA (NVDA ) med mål om å fremme hvordan legemidler oppdages, testes og bringes til markedet. Samarbeidet fokuserer på å kombinere Persistents ingeniørkompetanse med NVIDIAs AI-infrastruktur for å drive computasjonell legemiddelforskning beyond eksperimentering og inn i produksjonsmiljøer.

I kjernen av initiativet ligger en langvarig flaskehals i helsevesenet: tidlig fase legemiddelforskning. Denne fasen er tradisjonelt langsom, dyrekjøpt og sterkt avhengig av fysisk laboratoriearbeid. Ved å flytte mer av denne prosessen over i høyfidelt simuleringsdrevet av AI, har begge selskapene som mål å redusere tidsrammer samtidig som de forbedrer sannsynligheten for suksess nedover i prosessen.

Fra våte laboratorier til simuleringsdrevet oppdagelse

En sentral komponent i samarbeidet er Persistents nylig utviklede Generative Molekyler og Virtuell Skjerming (GenMolIVS)-løsning. Bygget på NVIDIAs BioNeMo-plattform, bruker systemet generative AI-modeller trent på kjemiske og biologiske data for å designe og evaluere potensielle legemiddelkandidater digitalt.

I stedet for å syntetisere forbindelser og teste dem i laboratoriet fra starten, kan forskerne simulere molekylært atferd som bindingsevne, stabilitet og kjemiske interaksjoner før de begynner å bruke ressurser på fysiske eksperimenter. Dette tillater teamene å utforske et mye større designrom samtidig som de filtrerer ut lav-sannsynlighetskandidater tidlig i prosessen.

Resultatet er en overgang fra prøving-og-feil-eksperimentering til simuleringsdrevet beslutningstaking, hvor AI fungerer som en første valideringslag.

Agentisk AI går inn i legemiddelforskningsarbeidsflyten

En av de mer merkverdige aspektene ved partnerskapet er innføringen av agentiske AI-systemer i oppdagelsespipelinen. Ved å bruke NVIDIAs NeMo-rammeverk og agentverktøy, utvikler Persistent AI-agenter som kan håndtere og koordinere forskjellige stadier av forskning.

Disse systemene analyserer kontinuerlig simuleringsutdata, prioriterer løftende molekylkandidater og anbefaler neste skritt for eksperimentell validering. I stedet for å fungere som isolerte verktøy, opererer de som sammenhengende beslutningslag som tillater innsikt fra ett stadium å informere det neste. Dette skaper en mer dynamisk og responsiv forskningsarbeidsflyt, særlig verdifull i miljøer hvor multiple variabler må vurderes samtidig.

NVIDIAs: Infrastruktur og domenespesifikk AI

NVIDIAs bidrag går utover ren beregningskraft. Selskapet tilbyr en fullstendig AI-plattform tilpasset livsvitenskapelige applikasjoner, inkludert BioNeMo for domenespesifikk modelltrening, Nemotron-modeller for avansert resonnering og NIM-mikrotjenester for skalerbar distribusjon.

Denne infrastrukturen muliggjør sanntidssimulering og inferens i stor skala samtidig som den opprettholder det nivået av pålitelighet som kreves i regulerte helsemiljøer. Den tillater også AI-utdata å bli innlejret direkte i bedriftssystemer, gjør dem handlebare i stedet for bare eksperimentelle.

Brobygging mellom AI-eksperimenter og produksjon

En gjentakende utfordring i bedrifts AI-adoptsjon er gapet mellom pilotprosjekter og virkelige verdens-deployeringer. Mange organisasjoner lykkes med å eksperimentere med AI-modeller, men sliter med å integrere dem i kritiske arbeidsflyter.

Dette samarbeidet legger en tydelig vekt på å lukke dette gapet ved å designe systemer som er produksjonsklare fra starten. Målet er å innlemme AI direkte i forskningspipeliner, sikre at simulerings- og innsiktsdata kan umiddelbart påvirke virkelige laboratoriearbeid.

Hva dette signaliserer for fremtiden av legemiddelutvikling

Den videre implikasjonen av dette partnerskapet er en overgang mot hybrid oppdagelsesmodeller hvor digital simulerings- og fysisk eksperimentering opererer sammen i stedet for i separate faser. Tidlig fase forskning kan bli betydelig raskere ettersom simuleringsarbeid erstatter en stor del av initialt laboratoriearbeid, tillater team å teste og finjustere ideer i en mye høyere hastighet.

Redusere antallet feilede eksperimenter har potensialet til å senke kostnader samtidig som det forbedrer effektiviteten i hele utviklingspipelinen. Samtidig åpner evnen til å raskt iterere på molekyl-designer døren til mer målrettede og personaliserte behandlinger.

Mer grunnleggende, reflekterer dette en dypere transformasjon i hvordan vitenskapelig forskning utføres. AI er ikke lenger bare et støtteredskap, men begynner å forme strukturen av oppdagelse selv. Ettersom simuleringsnøyaktighet forbedres og agentiske systemer blir mer kapable, blir grensen mellom komputasjonsmodellering og virkelige eksperimenter stadig mer uklar, peker mot en fremtid hvor mye av den tidlige vitenskapelige prosessen skjer in silico før den noen gang når laboratoriet.