Persistent Systems і NVIDIA партнерують для прискорення відкриття ліків з використанням штучного інтелекту

Persistent Systems оголосили про нове партнерство з NVIDIA з метою вдосконалення процесу відкриття, тестування та впровадження ліків. Партнерство спрямоване на поєднання інженерної експертизи Persistent з інфраструктурою штучного інтелекту NVIDIA для прискорення комп’ютерного відкриття ліків за межами експериментів та у виробничі середовища.

У центрі цієї ініціативи знаходиться довготривала проблема у сфері охорони здоров’я: відкриття ліків на ранніх стадіях. Цей етап традиційно повільний, дорогий та сильно залежить від лабораторної роботи. Перенос більшої частини цього процесу у високоякісні симуляції, що працюють на штучному інтелекті, обидві компанії спрямовані на скорочення термінів та покращення ймовірності успіху на подальших етапах.

Від лабораторій до відкриття на основі симуляцій

Ключовим компонентом партнерства є новостворене рішення Persistent Generative Molecules and Virtual Screening (GenMolIVS). Розроблене на платформі BioNeMo компанії NVIDIA, система використовує генеративні моделі штучного інтелекту, навчені на хімічних та біологічних даних, для цифрового проектування та оцінки потенційних кандидатів на ліки.

Натомість ніж синтезувати сполуки та тестувати їх у лабораторії з самого початку, дослідники можуть симулювати молекулярну поведінку, таку як спорідненість зв’язування, стабільність та хімічні взаємодії, до того, як витратити ресурси на фізичні експерименти. Цей підхід дозволяє командам досліджувати значно більший простір проектування та фільтрувати кандидатів з низькою ймовірністю успіху на ранніх стадіях процесу.

Результатом є перехід від експериментального підходу до процесів прийняття рішень на основі симуляцій, де штучний інтелект виступає як перший рівень валідації.

Агентні системи штучного інтелекту у відкритті ліків

Одним з найпомітніших аспектів партнерства є введення агентних систем штучного інтелекту у процес відкриття. Використовуючи.framework NeMo та інструментарій агентів компанії NVIDIA, Persistent розробляє агентів штучного інтелекту, які можуть керувати та координувати різні стадії досліджень.

Ці системи безперервно аналізують результати симуляцій, пріоритезують перспективних молекулярних кандидатів та рекомендують подальші кроки для експериментальної валідації. Навіть не функціонуючи як ізольовані інструменти, вони діють як взаємопов’язані шари прийняття рішень, що дозволяють висновкам з одного етапу інформувати наступний. Це створює більш динамічний та реактивний дослідницький робочий процес, особливо цінний у середовищах, де необхідно оцінювати多 змінні одночасно.

Інфраструктура NVIDIA: інфраструктура та спеціалізований штучний інтелект

Вклад NVIDIA виходить за рамки суто обчислювальної потужності. Компанія пропонує повноцінну платформу штучного інтелекту, спеціально розроблену для застосувань у сфері життя, включаючи BioNeMo для навчання моделей у конкретній галузі, Nemotron моделі для просунутого висновку та NIM мікросервіси для масштабованого розгортання.

Ця інфраструктура дозволяє здійснювати реальні симуляції та висновок у масштабі, зберігаючи при цьому рівень надійності, необхідний у регульованих середовищах охорони здоров’я. Вона також дозволяє результатам штучного інтелекту безпосередньо інтегруватися до корпоративних систем, роблячи їх дієвими, а не просто експериментальними.

Закриття розриву між експериментами штучного інтелекту та виробництвом

Одна з повторюваних проблем у впровадженні штучного інтелекту у підприємствах полягає у розриві між пілотними проєктами та реальним розгортанням. Багато організацій успішно експериментують з моделями штучного інтелекту, але борються з інтеграцією їх у критичні робочі процеси.

Це партнерство ставить чітку акцент на закритті цього розриву шляхом розробки систем, які з самого початку готові до виробництва. Метою є безпосереднє впровадження штучного інтелекту у дослідницькі потоки, забезпечення того, щоб симуляції та висновки могли негайно впливати на реальну лабораторну роботу.

Що це означає для майбутнього розробки ліків

Ширше значення цього партнерства полягає у переході до гібридних моделей відкриття, де цифрова симуляція та фізичні експерименти працюють разом, а не на окремих стадіях. Ранні стадії досліджень можуть стати значно швидшими, оскільки симуляції замінять велику частку початкової лабораторної роботи, дозволяючи командам тестувати та удосконалювати ідеї з набагато вищою швидкістю.

Зменшення кількості невдалих експериментів має потенціал знизити витрати та покращити ефективність всього процесу розробки. Одночасно можливість швидко ітерувати молекулярні дизайни відкриває двері до більш цілевих та персоналізованих терапій.

Більш фундаментально, це відображає глибшу трансформацію у тому, як проводиться наукове дослідження. Штучний інтелект вже не просто допоміжний інструмент, а починає формувати саму структуру відкриття. Коли точність симуляцій покращується, а агентні системи стають більш здатними, межа між комп’ютерним моделюванням та реальними експериментами продовжує стиратися, вказуючи на майбутнє, де більша частина раннього наукового процесу відбувається в silico, перш ніж вона навіть досягне лабораторії.