医药行业有个“双十定律”—— 一种新药的诞生,至少需要投入十年时间和十亿美金。近年来,制药成本更是大幅提升,而收益却持续走低。

在此背景之下,AI开始逐步参与到从药物靶点发现到临床试验的药物研发全流程中。

行业发展驶入快车道 亟需算力支撑

AI制药通过高通量试错提高了药物设计和筛选的成功率,优化流程并降低人力成本,大幅缩短了研发时间,提高研发成功率,被视为医药研发的突破口,也成为了资本竞相逐鹿的风口。

在2017-2021年间,创新药领域的AI制药企业融资事件达199起,融资金额合计近百亿美元,在2022年上半年也有45起,累计融资金额达17.6亿美元。

另一方面,《以临床价值为导向的抗肿瘤药物临床研发指导原则》、《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》等一波利好政策的相继出台,进一步推动了AI制药产业变革和加速发展。

但目前AI制药仍存在数据量不足、数据质量参差不齐、算法精度不高、算法无法满足需求、算力不够等诸多障碍,亟需数据、算法、算力方面的提升和突破。

其中最关键的算力问题,很大程度上制约了AI制药的快速发展。比如计算机辅助药物设计,无论是靶点发现、化合物合成等药物发现阶段,还是化合物筛选等临床前研究阶段,都需要强大的算力作为支撑。

为了寻求算力的支撑和突破,很多新药研发和AI制药企业都不约而同地将目光转向了“上云”。

日前,阿里云推出了全栈智能计算解决方案“飞天智算平台”,在特定场景下,可将计算资源利用率提高3倍以上,AI训练效率提升11倍,推理效率提升6倍。

在云厂商瞄准这一快速增长的赛道外,众多软硬件公司也纷纷发力。为了加速药物研发中的计算和AI应用,NVIDIA 推出了NVIDIA Clara™ Discovery平台,该平台集 GPU 加速及优化的框架、工具、应用和预训练模型于一体,专为支持跨学科工作流而构建,可帮助科学家和研究人员更快地将药物投放市场,并为疾病机制研究提供新的可能性。

在9 月份的GTC大会上,NVIDIA推出了 BioNemo,这是一款基于 NVIDIA NeMo Megatron 构建的应用框架和云服务,用于在超级计算规模下训练和部署大型生物分子 Transformer AI 模型,为蛋白质、DNA 和简化分子线性输入规范 (SMILES) 的语言而设计,进一步加速了AI在制药和生命科学领域的应用。

不难发现,在云计算与AI技术的加持之下,生物制药产业的效率获得了极大提升,AI辅助广谱抗体药的设计,也已成为业界公认的圣杯。

全球AI生物智药大赛 助推行业高质量发展

为进一步推动云计算、AI与生物制药、生命科学领域的交融与发展,为人类更好的生活和生命质量迎难而上,持续发掘行业优秀人才和团队,阿里云天池大赛与NVIDIA和角井科技共同发起了“云上进化”的2022全球AI生物智药大赛。

比赛分为“基于AI算法的SARS-CoV-2广谱中和抗体药物设计”和“抗原抗体结合Epitope和Paratope精准确定”两个赛道。本次大赛邀请到了哈佛大学统计系终身教授、清华大学统计研究中心创始人、角井科技创始人刘军,中国工程院院士、北京大学博雅讲席教授、北京大学国际癌症研究院院长、北京大学健康医疗大数据国家研究院院长詹启敏,中国科学院院士、上海市免疫治疗创新研究院创始院长、上海交通大学医学院教授董晨,清华大学人工智能研究院常务副院长、欧洲科学院外籍院士孙茂松和浙江大学医药学部副主任、浙江大学智能创新药物研究院副院长何俏军, NVIDIA中国医疗行业应用总监冀永楠等多位重量级专家作为大赛顾问,为参赛选手们答疑解惑。

目前,全球6000余支参赛队伍,经过激烈的角逐,遴选出了30支队伍进入复赛,在复赛阶段,大赛专家团队将和选手一起携手,借助云上算力,为新冠病毒广谱中和抗体药物设计的科研进程加速。

通过此次阿里云2022全球AI生物智药大赛,必将吸引更多优秀的人才和团队加入到AI制药产业中来,不断促进云计算和AI技术与生物医药研发制造深度融合,推动生物医药产业转型升级,催生新业态、新模式,实现高质量发展。

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。

文章投诉热线:156 0057 2229  投诉邮箱:29132 36@qq.com