W erze wprowadzania pionierskich rozwiązań sojusze kształtują przyszłość technologii. Sworzona przez firmę NVIDIA Platforma BioNeMo, która odpowiada za generatywne odkrywanie leków, niedawno zagościła w chmurze AWS. Rozwijana przez NVIDIA platforma zapowiada rewolucję w dziedzinie medycyny. To dopiero początek, bo dwaj giganty zacieśniają współpracę, planując także udostępnienie BioNeMo na platformie AWS w chmurze NVIDIA DGX.
Spis treści
Czym jest platforma BioNeMo?
Platforma BioNeMo to innowacyjne narzędzie rozwijane przez firmę NVIDIA, czołowego producenta zaawansowanych układów graficznych (GPU) i chipów. BioNeMo jest dedykowane generatywnemu odkrywaniu leków, co oznacza, że wykorzystuje sztuczną inteligencję do projektowania i opracowywania nowych leków oraz innych substancji biologicznych.
W praktyce BioNeMo może być używane do analizy i manipulacji danych biologicznych na dużą skalę, co przyspiesza procesy badawcze związane z lekami. Platforma ta może być szczególnie cenna w dziedzinie biologii strukturalnej, chemii leków, czy też medycyny genetycznej, gdzie istnieje potrzeba skomplikowanych obliczeń i analiz danych.
Amazon Web Services (dalej: AWS) jest platformą usług w chmurze, oferującą m.in. moc obliczeniową, hosting baz danych, content delivery, a jej celem jest pomoc w skalowaniu i wzroście biznesów — mniejszych i większych.
Przed nami jeszcze długa droga i już cieszymy się, jak wiele rozwiązań powstanie dzięki generatywnej AI w AWS. Naszą misją jest umożliwienie programistom – niezależnie od poziomu ich umiejętności – i organizacjom dowolnej wielkości wprowadzania innowacji za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji. To początek nowego etapu jeśli chodzi o uczenie maszynowe.
Swami Sivasubramanian, wiceprezes ds. baz danych, analityki i uczenia maszynowego w AWS, cytowany przez My Company Polska.
W kontekście współpracy z AWS (Amazon Web Services), dostępność BioNeMo oznacza, że użytkownicy mogą korzystać z potężnych zasobów obliczeniowych chmury AWS do jeszcze bardziej skutecznego wykorzystania BioNeMo do analizy danych biologicznych i przyspieszenia procesu generatywnego odkrywania leków. Platforma jest szeroko wykorzystywana w różnych obszarach badawczych związanych z biologią molekularną, immunologią i terapią genową.
Technologia i medycyna: AI na rynku farmaceutycznym
Zastosowanie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej ma potencjał nie tylko zmienić oblicze medycyny, ale także znacząco poprawić jakość opieki zdrowotnej dostępnej dla pacjentów. To zdecydowanie niezwykły moment, w którym technologia i medycyna spotykają się, tworząc rewolucyjne szanse dla przyszłości opieki zdrowotnej. AI staje się tutaj znaczącym graczem.
Według analizy przeprowadzonej przez Data Bridge Market Research, prognozuje się, że globalny rynek sztucznej inteligencji w dziedzinie odkrywania leków osiągnie imponującą wartość 24 618,25 milionów dolarów amerykańskich do 2029 roku, przy imponującym tempie wzrostu na poziomie 53,3% CAGR. To dynamiczne zjawisko znacząco napędzane jest nie tylko przez korporacyjnych potentatów farmaceutycznych, ale także przez innowacyjne startupy, które poszukują nowatorskich i bardziej efektywnych metod leczenia.
Omawiany przez nas wcześniej raport „Top Disruptors in Healthcare” rzucił światło na ponad 150 innowacyjnych startupów medycznych z Europy Środkowo-Wschodniej. Dane jednoznacznie wskazują na ogromne znaczenie zastosowania nowoczesnych technologii, szczególnie w kontekście rozwijającej się sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego – 60% startupów zadeklarowało, że obecnie skupia się na opracowaniu rozwiązań z wykorzystaniem tych technologii.
Powołując się na informacje zawarte w Forbesie, dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji firmy farmaceutyczne mogą zaoszczędzić nawet do 70%. Optymalizacja procesów badawczo-rozwojowych pozwoli na wkroczenie w nową erę medycyny.
Współpraca gigantów przy stworzeniu BioNeMo
NVIDIA ogłosiła współpracę z Genentech, w której kluczową rolę odgrywa platforma BioNeMO, którą formalnie wprowadzono na rynek w 2022 roku. Współpracę ogłoszono podczas AWS re:Invent, czyli wydarzenia organizowanego przez AWS. Wśród pierwszych użytkowników BioNeMo można wymienić startupy:
- Evozyne — startup niedawno pozyskał 81 milionów dolarów na odkrywanie leków w biotechnologii wykorzystujących sztuczną inteligencję. Zespół koncetruje się na tworzeniu nowych białek do rozwoju terapeutycznego,
- Etcembly — tutaj z kolei startup niedawno przedstawił pierwszy na świecie lek immunoterapeutyczny zaprojektowany przy użyciu technologii generatywnej sztucznej inteligencji. Naukowcy budują ogromną bazę danych uczenia maszynowego na potrzeby immunoterapii TCR,
- Alchemab — startup znany jest z opracowywaniem terapii z wykorzystaniem przeciwciał do walki z trudnymi chorobami.
BioNeMo nie tylko redefiniuje możliwości w dziedzinie generatywnego odkrywania leków, ale także otwiera nowy rozdział w zaawansowanych narzędziach i modelach dla badaczy. Dzięki swojemu różnorodnemu asortymentowi, obejmującemu m.in. identyfikację celu, przewidywanie struktury białek i badanie potencjalnych leków, platforma ta staje się kluczowym sprzymierzeńcem w rewolucji farmaceutycznej.
GPU od NVIDIA i infrastruktura AWS. Będzie rewolucja?
Integracja BioNeMo z AWS to krok w kierunku nieograniczonej skalowalności, gdzie badacze mogą czerpać z mocy obliczeniowej serwerów chmurowych, napędzanych przez GPU (ang. Graphics Processing Unit) od NVIDIA. To nie tylko przyspiesza proces badawczy, ale także otwiera nowe perspektywy w eksploracji złożonych struktur biomolekularnych. Narzędzia do modelowania predykcyjnego, oferowane przez BioNeMo, stają się kluczowym wsparciem dla firm farmaceutycznych i biotechnologicznych, umożliwiając im zgłębianie interakcji molekularnych i lepsze zrozumienie mechanizmów chorobowych.
Nieustannie poszerzając horyzonty innowacji, NVIDIA i AWS zapowiedziały także ulepszenia w dziedzinie uczenia modeli, wykorzystując potencjał procesorów graficznych NVIDIA H100 Tensor Core, jak podaje blogs.nividia.com. Ta technologiczna ewolucja gwarantuje niemal liniowe skalowanie, znacznie redukując czas szkolenia skomplikowanych modeli. To jednak tylko część obszernej strategicznej współpracy, obejmującej także rozwój nowej infrastruktury superkomputerowej z procesorem NVIDIA Grace Hopper Superchip oraz potężną skalowalnością w ramach AWS UltraCluster. Rewolucja w odkrywaniu leków nabiera tempa.
Wspomniany Grace Hopper Superchip to technologiczne cudeńko zapewniające nie tylko połączenie architektur NVIDIA Grace i Hopper, ale także spójny model pamięci CPU + GPU, przeznaczonego do zastosowań AI i HPC (ang. high-performance computing, tj. wysokowydajne przetwarzanie) na ogromną skalę. Zastosowanie tej technologii, pozwala osiągnąć niesamowitą przepustowość, nawet 900 GB/s. Uplastyczniając tę liczbę, wyobraź sobie, że cały Twój przenośny dysk z kolekcją zdjęć z ostatniej dekady zostaje skopiowany w ciągu jednej sekundy.
AWS UltraCluster to zaś środowisko obliczeniowe działające w ramach platformy Amazon EC2, zdolne do skalowania do tysięcy procesorów graficznych lub akceleratorów uczenia maszynowego, takich jak AWS Trainium. Jak podaje firma, ich misją jest możliwość wprowadzania innowacji za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji, demokratyzując dostęp do ogromnych mocy obliczeniowych dla m.in. programistów zajmujących się uczeniem maszynowym, generatywną sztuczną inteligencją oraz HPC.
Jako AWS odegraliśmy kluczową rolę w demokratyzacji ML, udostępniając te rozwiązania każdemu, kto chce z nich korzystać, w tym ponad 100 000 klientów w firmach różnej wielkości i działających w różnych branżach.
Swami Sivasubramanian, wiceprezes ds. baz danych, analityki i uczenia maszynowego w AWS, cytowany przez My Company Polska.
Platforma BioNeMo i jej możliwości
BioNeMo to krok w dziedzinie modelowania, dzięki integracji zaawansowanych modeli głębokiego uczenia — MegaMoiBART i ProtT5. Oba modele reprezentują opcje skierowane dla dziedziny bioinformatyki. MegaMoiBART specjalizuje się przy tym w odkrywaniu leków małocząsteczkowych i cheminformatyce. ProtT5 wyróżnia się jako model języka białka, zdolny do tłumaczenia zarówno sekwencji, jak i struktury białka.
Amazon Web Services wprowadził udogodnienia w zakresie przetwarzania danych dzięki zastosowaniu AWS ParallelCluster (odpowiedzialny za wdrażanie i zarządzanie klastrami obliczeń, HPC) i Amazon SageMaker (tj. zarządzana usługa do uczenia maszynowego). Mamy więc dostęp do pierwszego superkomputera AI w chmurze, który został dodatkowo wyposażony w procesor Grace Hopper Superchip od NVIDIA.
Medtech pełen AI i machine learning
Poza firmą NVIDIA i AWS jest wiele mniejszych i większych graczy, którzy płyną na fali AI i pozostałych technologii. Wśród nich można wymienić Atomise, które od ponad dekady wykorzystuje głębokie uczenie się do odkrywania leków małocząsteczkowych, bazując na strukturze chemicznej substancji. Startup DeepMind (założony w 2010 r, przejęty przez Alphabet) stworzył program AlphaFold — oparty na deep machine learning jest używany do przewidywania struktur białek.
Na polskim podwórku też mamy się czym pochwalić. Polska jest tutaj bez kompleksów. MIM Solutions, o których pisaliśmy w niedawno, realizuje m.in. projekty badawczo-rozwojowe w dziedzinie leczenia niepłodności — niedawno ogłoszono zamknięcie rundy seed (czyli początkowej fazie pozyskiwania kapitału zewnętrznego) w wysokości 2 mln dolarów. Mamy startup Deepflare wykorzystujący sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do przyspieszenia rozwoju szczepionek mRNA, co pozwoli na skuteczną obronę przed patogenami. I wiele innych.
Źródło: NVIDIA, drugdiscoverytrends.com