醫藥行業有個“雙十定律”—— 一種新藥的誕生,至少需要投入十年時間和十億美金。近年來,制藥成本更是大幅提升,而收益卻持續走低。
在此背景之下,AI開始逐步參與到從藥物靶點發現到臨床試驗的藥物研發全流程中。
行業發展駛入快車道 亟需算力支撐
AI制藥通過高通量試錯提高了藥物設計和篩選的成功率,優化流程并降低人力成本,大幅縮短了研發時間,提高研發成功率,被視為醫藥研發的突破口,也成為了資本競相逐鹿的風口。
在2017-2021年間,創新藥領域的AI制藥企業融資事件達199起,融資金額合計近百億美元,在2022年上半年也有45起,累計融資金額達17.6億美元。
另一方面,《以臨床價值為導向的抗腫瘤藥物臨床研發指導原則》、《關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》等一波利好政策的相繼出臺,進一步推動了AI制藥產業變革和加速發展。
但目前AI制藥仍存在數據量不足、數據質量參差不齊、算法精度不高、算法無法滿足需求、算力不夠等諸多障礙,亟需數據、算法、算力方面的提升和突破。
其中最關鍵的算力問題,很大程度上制約了AI制藥的快速發展。比如計算機輔助藥物設計,無論是靶點發現、化合物合成等藥物發現階段,還是化合物篩選等臨床前研究階段,都需要強大的算力作為支撐。
為了尋求算力的支撐和突破,很多新藥研發和AI制藥企業都不約而同地將目光轉向了“上云”。
日前,阿里云推出了全棧智能計算解決方案“飛天智算平臺”,在特定場景下,可將計算資源利用率提高3倍以上,AI訓練效率提升11倍,推理效率提升6倍。
在云廠商瞄準這一快速增長的賽道外,眾多軟硬件公司也紛紛發力。為了加速藥物研發中的計算和AI應用,NVIDIA 推出了NVIDIA Clara? Discovery平臺,該平臺集 GPU 加速及優化的框架、工具、應用和預訓練模型于一體,專為支持跨學科工作流而構建,可幫助科學家和研究人員更快地將藥物投放市場,并為疾病機制研究提供新的可能性。
在9 月份的GTC大會上,NVIDIA推出了 BioNemo,這是一款基于 NVIDIA NeMo Megatron 構建的應用框架和云服務,用于在超級計算規模下訓練和部署大型生物分子 Transformer AI 模型,為蛋白質、DNA 和簡化分子線性輸入規范 (SMILES) 的語言而設計,進一步加速了AI在制藥和生命科學領域的應用。
不難發現,在云計算與AI技術的加持之下,生物制藥產業的效率獲得了極大提升,AI輔助廣譜抗體藥的設計,也已成為業界公認的圣杯。
全球AI生物智藥大賽 助推行業高質量發展
為進一步推動云計算、AI與生物制藥、生命科學領域的交融與發展,為人類更好的生活和生命質量迎難而上,持續發掘行業優秀人才和團隊,阿里云天池大賽與NVIDIA和角井科技共同發起了“云上進化”的2022全球AI生物智藥大賽。
比賽分為“基于AI算法的SARS-CoV-2廣譜中和抗體藥物設計”和“抗原抗體結合Epitope和Paratope精準確定”兩個賽道。本次大賽邀請到了哈佛大學統計系終身教授、清華大學統計研究中心創始人、角井科技創始人劉軍,中國工程院院士、北京大學博雅講席教授、北京大學國際癌癥研究院院長、北京大學健康醫療大數據國家研究院院長詹啟敏,中國科學院院士、上海市免疫治療創新研究院創始院長、上海交通大學醫學院教授董晨,清華大學人工智能研究院常務副院長、歐洲科學院外籍院士孫茂松和浙江大學醫藥學部副主任、浙江大學智能創新藥物研究院副院長何俏軍, NVIDIA中國醫療行業應用總監冀永楠等多位重量級專家作為大賽顧問,為參賽選手們答疑解惑。
目前,全球6000余支參賽隊伍,經過激烈的角逐,遴選出了30支隊伍進入復賽,在復賽階段,大賽專家團隊將和選手一起攜手,借助云上算力,為新冠病毒廣譜中和抗體藥物設計的科研進程加速。
通過此次阿里云2022全球AI生物智藥大賽,必將吸引更多優秀的人才和團隊加入到AI制藥產業中來,不斷促進云計算和AI技術與生物醫藥研發制造深度融合,推動生物醫藥產業轉型升級,催生新業態、新模式,實現高質量發展。
