Компании Persistent Systems и NVIDIA объединили усилия для ускорения разработки лекарств с использованием искусственного интеллекта.

Постоянные системы объявила о новом сотрудничестве с NVIDIA Цель партнерства – усовершенствовать методы открытия, тестирования и вывода лекарств на рынок. Партнерство направлено на объединение инженерного опыта Persistent с инфраструктурой искусственного интеллекта NVIDIA, чтобы вывести компьютерный поиск лекарств за пределы экспериментов и внедрить его в производственные среды.

В основе этой инициативы лежит решение давней проблемы в здравоохранении: разработка лекарств на ранних стадиях. Этот этап традиционно медленный, дорогостоящий и в значительной степени зависит от лабораторных работ. Перенося большую часть этого процесса на высокоточные симуляции с использованием искусственного интеллекта, обе компании стремятся сократить сроки и повысить вероятность успеха на последующих этапах.

От экспериментальных лабораторий к открытиям, основанным на моделировании.

Ключевым элементом этого сотрудничества является недавно разработанная компанией Persistent технология. Генеративные молекулы и виртуальный скрининг (GenMolIVS) Решение, созданное на основе технологии NVIDIA. БиоНеМо На этой платформе система использует генеративные модели искусственного интеллекта, обученные на химических и биологических данных, для цифрового проектирования и оценки потенциальных кандидатов в лекарственные препараты.

Вместо того чтобы синтезировать соединения и тестировать их в лаборатории с самого начала, исследователи могут моделировать молекулярное поведение, такое как сродство связывания, стабильность и химические взаимодействия, прежде чем выделять ресурсы на физические эксперименты. Такой подход позволяет командам исследовать гораздо большее пространство вариантов, отсеивая при этом кандидаты с низкой вероятностью успеха на ранних этапах процесса.

В результате происходит переход от экспериментов методом проб и ошибок к принятию решений на основе моделирования, где ИИ выступает в качестве первого уровня проверки.

Искусственный интеллект от Agentic интегрируется в процесс разработки лекарств.

Одним из наиболее примечательных аспектов партнерства является внедрение систем искусственного интеллекта на основе агентов в процесс поиска новых решений. Используя решения NVIDIA, НеМо Компания Persistent, используя свою платформу и инструментарий для создания агентов, разрабатывает ИИ-агентов, способных управлять и координировать различные этапы исследований.

Эти системы непрерывно анализируют результаты моделирования, определяют приоритетность перспективных молекулярных кандидатов и рекомендуют дальнейшие шаги для экспериментальной проверки. Вместо того чтобы функционировать как изолированные инструменты, они работают как взаимосвязанные уровни принятия решений, позволяющие использовать результаты одного этапа для подготовки следующего. Это создает более динамичный и гибкий исследовательский процесс, особенно ценный в условиях, когда необходимо одновременно оценивать множество переменных.

NVIDIA: Инфраструктура и специализированный ИИ

Вклад NVIDIA выходит за рамки простого увеличения вычислительной мощности. Компания предоставляет полнофункциональную платформу искусственного интеллекта, адаптированную для применения в биологических науках, включая BioNeMo для обучения моделей, ориентированных на конкретные области. Немотрон модели для сложных логических рассуждений и микросервисы NIM для масштабируемого развертывания.

Эта инфраструктура обеспечивает моделирование и вывод данных в реальном времени в масштабах, сохраняя при этом уровень надежности, необходимый в регулируемых медицинских учреждениях. Она также позволяет интегрировать результаты работы ИИ в корпоративные системы, делая их пригодными для практического применения, а не просто экспериментальными.

Преодоление разрыва между экспериментами в области ИИ и их внедрением в производство.

A повторяющаяся проблема внедрения ИИ в предприятиях Это разрыв между пилотными проектами и реальным внедрением. Многие организации успешно экспериментируют с моделями ИИ, но испытывают трудности с их интеграцией в критически важные рабочие процессы.

В рамках этого сотрудничества делается явный акцент на устранении этого разрыва путем разработки систем, готовых к внедрению в производство с самого начала. Цель состоит в том, чтобы интегрировать AIectly в исследовательские процессы, обеспечивая немедленное влияние моделирования и полученных результатов на реальную лабораторную работу.

Что это означает для будущего разработки лекарств?

Более широкое значение этого партнерства заключается в переходе к гибридным моделям исследований, где цифровое моделирование и физические эксперименты работают вместе, а не по отдельности. Исследования на ранних стадиях могут значительно ускориться, поскольку моделирование заменит значительную часть первоначальной лабораторной работы, что позволит командам тестировать и совершенствовать идеи с гораздо большей скоростью.

Сокращение числа неудачных экспериментов потенциально может снизить затраты и одновременно повысить эффективность всего процесса разработки. В то же время, возможность быстрой итерации в разработке молекулярных конструкций открывает двери для более целенаправленной и персонализированной терапии.

В более фундаментальном плане это отражает более глубокую трансформацию в методах проведения научных исследований. Искусственный интеллект перестал быть просто вспомогательным инструментом и начинает формировать саму структуру научных открытий. По мере повышения точности моделирования и развития возможностей агентных систем грань между вычислительным моделированием и реальными экспериментами продолжает размываться, указывая на будущее, где большая часть начального этапа научного процесса будет происходить in silico, прежде чем результаты достигнут лаборатории.