Фармацевтическая компания Bristol Myers Squibb (BMS) подвела итоги трехлетнего использования ИИ для поиска новых препаратов. Интеграция машинного обучения в R&D-процессы позволила компании значительно ускорить анализ молекулярных данных и прогнозирование эффективности соединений. Успешные результаты привели к решению масштабировать инфраструктуру и удвоить инвестиции в создание специализированной «ИИ-фабрики» для ускорения вывода медикаментов на рынок.
Компания сфокусировалась на создании вычислительной платформы, которая объединяет огромные массивы биологических данных с высокопроизводительными вычислениями. Использование ИИ позволило исследователям сократить время на первичный скрининг кандидатов в лекарства, переходя от традиционных лабораторных методов к предиктивному моделированию. Это меняет подход к разработке, позволяя отсеивать неперспективные молекулы на ранних этапах, что критически важно для снижения затрат на клинические испытания.
Для реализации стратегии BMS задействовала вычислительные мощности NVIDIA, включая суперкомпьютер Vera Rubin. Инфраструктура поддерживает обучение сложных моделей, способных анализировать генетические данные и предсказывать взаимодействие белков. Такой подход превращает процесс разработки из последовательного экспериментального цикла в параллельный вычислительный процесс, где ИИ выступает основным инструментом принятия решений для ученых-биологов.
Ключевые факты
- Bristol Myers Squibb использует ИИ для анализа данных в течение трех лет, что привело к расширению программы автоматизации R&D.
- В основе вычислительной инфраструктуры лежит суперкомпьютер NVIDIA Vera Rubin, оптимизированный для задач биологических исследований.
- Основной фокус внедрения — ускорение поиска новых молекул и повышение точности прогнозирования успеха клинических испытаний.
- Компания переходит к концепции «ИИ-фабрики», интегрируя алгоритмы глубокого обучения во все этапы жизненного цикла разработки лекарств.