Bristol Myers Squibb kooperiert mit Nvidia AI Technology, um den Wirkstoffforschungsprozess zu beschleunigen

Bristol Myers Squibb (BMS) hat die Übernahme von Nvidia DGX SuperPOD aufgebaut auf der Spitzentechnologie des Chipherstellers Vera Rubin ArchitekturDies stellt einen bedeutenden Fortschritt in der KI-gestützten pharmazeutischen Forschung und Entwicklung dar. Diese strategische Investition positioniert BMS als führendes Unternehmen in diesem Bereich. erste Organisation für Lebenswissenschaften um einen DGX SuperPOD auf Basis der Vera Rubin-Technologie einzusetzen, den Nvidia Anfang dieses Jahres als nächste Evolutionsstufe seiner KI-Rechensysteme vorgestellt hat.

🖥️ Ausbau der KI-Recheninfrastruktur

Das neu erworbene Cluster umfasst acht DGX Vera Rubin NVL72 SystemeJede Rack-Einheit integriert Nvidia Vera CPUs und Rubin GPUs. Diese leistungsstarke Infrastruktur ermöglicht es BMS:

• Proprietäre KI-Modelle für die Wirkstoffforschung trainieren
• Komplexe Vorhersagen über Forschungsprogramme hinweg durchführen
• Verarbeitung wissenschaftlicher Daten im Zusammenhang mit Verbindungen, Proteinen und Biomolekülen

Obwohl die finanziellen Details noch nicht bekannt gegeben wurden, stellt diese Übernahme eine erhebliche Verbesserung der bestehenden Nvidia-Infrastruktur von BMS dar. Unternehmensvertreter bezeichneten ihren aktuellen SuperPOD als zwei bis drei Generationen zurück Die Architektur von Vera Rubin verdeutlicht den technologischen Sprung, den diese Investition darstellt.

Der bestehende DGX SuperPOD, der seit etwa drei Jahren in Betrieb ist, wird in das Vera Rubin-System integriert, um eine einheitliche Rechenumgebung zu schaffen, auf die von den BMS-Forschungseinrichtungen weltweit zugegriffen werden kann.

📈 Den wachsenden Rechenanforderungen gerecht werden

Greg MeyersDer Chief Digital and Technology Officer von BMS betonte, dass der Bedarf an Rechenleistung sprunghaft angestiegen sei, da der Pharmariese in seiner gesamten Forschungsorganisation immer ausgefeiltere KI-Modelle einsetzt. Erin Davis, Vizepräsident für Forschung, Geschäftseinblicke und Technologie bei BMS, merkte an, dass die aktuelle Infrastruktur Betrieb bei voller Kapazität, angetrieben von:

• Groß angelegte molekulare Vorhersagen unter Beteiligung komplexer biologischer Moleküle
• Entwicklung von interne Fundamentmodelle
• Erweiterte Zugriffsanforderungen für alle Forschungsteams

Davis betonte, dass das neue System den Zugang zu Rechenressourcen demokratisieren werde, und erklärte: „Das neue System wird nicht auf eine kleine Gruppe von Informatikforschern beschränkt sein.“ BMS plant, die Wartezeiten und Zugangsbeschränkungen, die Forscher derzeit behindern, zu beseitigen und so eine breitere Nutzung innerhalb der Organisation zu ermöglichen.

🔬 KI-gestützte Anwendungen in der Wirkstoffforschung

BMS hat künstliche Intelligenz in nahezu alle Aspekte seiner Arzneimittelentwicklung integriert. Laut Unternehmensangaben KI fließt in die Gestaltung jedes Kleinmolekülprogramms ein. und die Mehrzahl der Initiativen im Bereich großmolekularer Wirkstoffe. Zu den wichtigsten Anwendungsgebieten gehören:

Robert PlengeDer Forschungsleiter von BMS hob die transformative Wirkung hervor: „Früher konnten wir vielleicht 10 Kandidaten bewerten, jetzt können wir Dutzende in frühen Entwicklungsstadien beurteilen.“

🎯 Die „Erst vorhersagen“-Methodik

BMS hat einen computergestützten Screening-Ansatz entwickelt, der heißt "Erst vorhersagen" Diese Methodik nutzt KI-generierte Vorhersagen, um Moleküle ohne die erforderlichen Eigenschaften vor der Syntheseauswahl herauszufiltern. Sie ermöglicht Folgendes:

• Vorsynthesebewertung von Tausenden potenzieller Verbindungen
• Identifizierung von Molekülen mit optimalen Multiparameterkombinationen
• Gezielte Laborressourcen für Kandidaten mit hoher Erfolgswahrscheinlichkeit

Payal Sheth, Senior Vice President für therapeutische Entdeckungswissenschaften, erklärte: „Wir nutzen Vorhersagen, um die Synthese von Molekülen mit Mehrparameteroptimierung zu priorisieren. Dadurch wird sichergestellt, dass wertvolle Laborexperimente auf die Entwicklung von Molekülen mit der höchsten Erfolgswahrscheinlichkeit ausgerichtet werden.“

💊 Auswirkungen in der Praxis: CELMoD-Verbindungen und klinische Anwendungen

BMS hat KI erfolgreich eingesetzt, um seine Bibliothek zu erweitern CELMoD-Verbindungen—synthetisch hergestellte Moleküle, die gezielt krebserregende Proteine ​​abbauen. Das Unternehmen untersucht diese Verbindungen derzeit hinsichtlich folgender Aspekte:

• Blutkrebs (hämatologische Malignome)
• Weitere onkologische Anwendungen
• Weitere Krankheitsbereiche, die untersucht werden

Die Modellierungsarbeit ermöglichte es den Forschern, Weitere Proteinziele und potenzielle Verbindungen untersuchen bevor man sich auf die experimentelle Validierung festlegt, wird der Entdeckungsprozess erheblich beschleunigt.

BMS hat die Zeit, die für die Herstellung von Arzneimitteln für klinische Studien benötigt wird, verkürzt um 20-30%, wobei Prognosen auf mögliche Reduzierungen hindeuten 50% in den kommenden Jahren.

Oft zitiert als experimentelle Behandlung der Sichelzellanämie Derzeit befindet sich das Unternehmen als Paradebeispiel in der frühen klinischen Entwicklung, wobei darauf hinzuweisen ist, dass dieser therapeutische Kandidat „wäre wahrscheinlich ohne die KI-Tools des Unternehmens nicht entdeckt worden.“

Hinweis: Diese Zeitersparnisse beziehen sich auf die Kandidatenidentifizierung und -produktion für klinische Tests, nicht auf die anschließende Durchführung der Studie.

🧰 Erweiterte Werkzeugsätze und Funktionen

Das Vera-Rubin-System bietet BMS-Forschern Zugang zu Nvidias BioNeMo Agent ToolkitBioNeMo ist eine umfassende Plattform für Anwendungen in den Bereichen Biologie und Wirkstoffforschung.

Trotz dieser fortschrittlichen Fähigkeiten betonten die Führungskräfte von BMS, dass Die menschlichen Forscher werden die Modellergebnisse weiterhin überprüfen. und die endgültige Entscheidung darüber zu treffen, welche Verbindungen oder Programme den Entwicklungsprozess durchlaufen sollen.

🌐 Globale Forschungsvernetzung und Datenintegration

BMS implementiert Werkzeuge, die darauf ausgelegt sind, reduzieren den Bedarf an Fachwissen um komplexe Rechenaufgaben zu initiieren. Forscher werden in der Lage sein, bestimmte Vorhersageanfragen zu starten, indem sie Anweisungen in natürlicher Sprache, die den Zugang zu fortschrittlichen Rechenressourcen demokratisiert.

Die einheitliche Infrastruktur wird verwaltet durch Nvidia Mission Control, was Folgendes bietet:

• Clusterbereitstellung und -konfiguration
• Infrastrukturüberwachung und -diagnose
• Arbeitslastmanagement und Terminplanung

Diese integrierte Umgebung ermöglicht nahtloser Datenaustausch zwischen globalen ForschungsstandortenSo können beispielsweise Datensätze, die in Programmen der BMS-Einrichtung in Lawrenceville, New Jersey, generiert werden, sofort in Modelle integriert werden, die von Forschungsteams in San Diego, Kalifornien, verwendet werden.

Sheth erklärte: „Die Computerinfrastruktur ist das, was alle unsere Wissenschaftler miteinander verbindet und sicherstellt, dass unsere Erkenntnisse institutionalisiert werden.“

Die beiden SuperPODs werden über ein System betrieben. gemeinsame Datenumgebung, wodurch Teams an verschiedenen Standorten Zugriff auf Folgendes erhalten:

• Gemeinsame Datensätze aus laufenden Forschungsarbeiten
• Modellausgaben und Vorhersagen
• Experimentelle Ergebnisse und Erkenntnisse
• Klinische Auslesedaten
• Informationen aus Forschungspartnerschaften und -kooperationen

⚡ Energieeffizienz und Nachhaltigkeit

Ein wesentlicher Vorteil der Vera-Rubin-Architektur ist ihre überlegene EnergieeffizienzMeyers hob die wirtschaftlichen und ökologischen Vorteile hervor:

Meyers hob die praktischen Auswirkungen hervor: „Wenn man solche Systeme betreibt, muss man Stromkosten bezahlen. Man kann sich das so vorstellen, als ob man pro verbrauchtem Watt die zehnfache Rechenleistung erhält… Strom wird nicht billiger.“

Dieser Effizienzgewinn führt zu beidem reduzierte Betriebskosten und ein geringerer ökologischer Fußabdruck, im Einklang mit den Nachhaltigkeitszielen des Unternehmens und bei gleichzeitiger Bereitstellung verbesserter Rechenkapazitäten.

🎯 Strategische Ressourcenzuweisung

BMS plant, die neue Rechenkapazität auf mehrere Forschungsbereiche zu verteilen:

• Design kleiner Moleküle und Optimierung
• Design großer Moleküle einschließlich Biologika und komplexer Proteine
• Klinische Forschung Anwendungs- und Testunterstützung
• Digitale Zwillingsanwendungen für die prädiktive Modellierung

Obwohl BMS keine konkreten Details zu den geplanten Initiativen für digitale Zwillinge oder zur genauen Kapazitätsverteilung für die einzelnen Forschungsbereiche bekannt gab, zeigt das vielfältige Anwendungsportfolio die Vielseitigkeit und strategische Bedeutung dieser Infrastrukturinvestition.

🚀 Wir freuen uns auf die Zukunft

Obwohl BMS weder einen konkreten Zeitplan für die Einführung noch einen Standort für das neue Vera-Rubin-System bekannt gegeben hat, stellt diese Übernahme dennoch eine bedeutende Entwicklung dar. wichtiger Meilenstein bei der Einführung von KI in der PharmaindustrieAls erste Life-Sciences-Organisation, die diese Architektur der nächsten Generation implementiert, positioniert sich BMS an der Spitze der KI-gestützten Wirkstoffforschung.

Die Integration fortschrittlicher Recheninfrastruktur mit demokratisiertem Zugang, globaler Vernetzung und energieeffizienter Leistung schafft eine umfassende Plattform für beschleunigte pharmazeutische InnovationenDiese Investition unterstreicht die Erkenntnis der Pharmaindustrie, dass KI und Hochleistungsrechnen keine optionalen Werkzeuge mehr sind, sondern wesentliche Fähigkeiten für die wettbewerbsfähige Arzneimittelentwicklung im modernen Zeitalter.

Foto von Chidera Faustina Okeke