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

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

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

Fra våte laboratorier til simuleringsdrevet oppdagelse

En sentral komponent i samarbeidet er Persistent’s nylig utviklede Generative Molecules og Virtual Screening (GenMolIVS) løsning. Bygget på NVIDIA’s 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 setter i gang fysisk eksperimentering. Dette tillater teamene å utforske et langt større designrom samtidig som de filtrerer ut lav-sannsynlighetkandidater tidlig i prosessen.

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

Agent AI går inn i legemiddelforskningsarbeidsflyten

En av de mer bemerkelsesverdige aspektene ved samarbeidet er innføringen av agent AI-systemer i oppdagelsespipelinen. Ved å bruke NVIDIA’s 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 sammenkoblede beslutningslag som tillater innsikt fra ett stadium å informere det neste. Dette skaper en mer dynamisk og responsiv forskningsarbeidsflyt, særlig verdifull i miljøer der flere variabler må vurderes samtidig.

NVIDIA’s: Infrastruktur og domenespesifikk AI

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

Denne infrastrukturen muliggjør sanntids simulering og inferens i skala samtidig som den opprettholder det nivået av pålitelighet som kreves i regulerte helsemiljøer. Den tillater også AI-utdata å bli integrert 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 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 integrere AI direkte i forskningspipeliner, sikre at simuleringer og innsikt umiddelbart kan påvirke virkelige laboratoriearbeid.

Hva dette signaliserer for fremtiden av legemiddelutvikling

Den bredere implikasjonen av dette samarbeidet er en overgang mot hybrid oppdagelsesmodeller der digitale simuleringer og fysisk eksperimentering opererer sammen i stedet for i separate stadier. Tidlig forskning kan bli betydelig raskere ettersom simuleringer erstatter en stor del av de innledende laboratoriearbeidene, tillater teamene å teste og finpussere ideer med en mye høyere hastighet.

Redusere antall 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 terapier.

Mer grunnleggende, reflekterer dette en dypere transformasjon i hvordan vitenskapelig forskning utføres. AI er ikke lenger bare et støtteverktøy, men begynner å forme strukturen til oppdagelsen selv. Ettersom simuleringsnøyaktigheten forbedres og agent-systemer blir mer kapable, fortsetter grensen mellom komputasjonsmodellering og virkelige eksperimenter å bli utvisket, peker mot en fremtid der mye av den tidlige vitenskapelige prosessen skjer in silico før den noen gang når laboratoriet.