Bristol Myers Squibb s'associe à Nvidia AI Technology pour accélérer le processus de découverte de médicaments

Bristol Myers Squibb (BMS) a annoncé l'acquisition d'une Nvidia DGX SuperPOD construit sur la technologie de pointe du fabricant de puces Architecture de Vera Rubin, marquant une avancée significative dans la recherche et le développement pharmaceutiques assistés par l'IA. Cet investissement stratégique positionne BMS comme un acteur majeur du secteur pharmaceutique. première organisation des sciences de la vie déployer un DGX SuperPOD basé sur la technologie Vera Rubin, que Nvidia a dévoilée plus tôt cette année comme la prochaine évolution de ses systèmes informatiques d'IA.

🖥️ Développement de l'infrastructure informatique de l'IA

Le groupe nouvellement acquis comprend huit systèmes DGX Vera Rubin NVL72Chaque unité rack intègre des processeurs centraux (CPU) Nvidia Vera et des processeurs graphiques (GPU) Rubin. Cette infrastructure performante permettra à BMS de :

• Entraîner des modèles d'IA propriétaires pour la découverte de médicaments
• Effectuer des prédictions complexes dans le cadre de programmes de recherche
• Traiter des données scientifiques impliquant des composés, des protéines et des biomolécules

Bien que les détails financiers restent confidentiels, cette acquisition représente une amélioration substantielle par rapport à l'infrastructure Nvidia existante de BMS. Les dirigeants de l'entreprise ont décrit leur SuperPOD actuel comme deux à trois générations derrière l'architecture de Vera Rubin, illustrant le bond technologique que représente cet investissement.

Le DGX SuperPOD existant, opérationnel depuis environ trois ans, sera intégré au système Vera Rubin pour créer un environnement informatique unifié accessible depuis les installations de recherche BMS du monde entier.

📈 Répondre aux besoins croissants en calcul

Greg MeyersLe directeur du numérique et de la technologie de BMS a souligné que les besoins en informatique ont explosé à mesure que le géant pharmaceutique déploie des modèles d'IA de plus en plus sophistiqués dans toute son organisation de recherche. Erin Davis, vice-président de la recherche, des analyses commerciales et de la technologie chez BMS, a noté que l'infrastructure actuelle est fonctionnant à pleine capacité, entraîné par :

• Prédictions moléculaires à grande échelle impliquant des molécules biologiques complexes
• Développement de modèles de fondation internes
• Exigences d'accès élargies pour les équipes de recherche

Davis a souligné que le nouveau système démocratisera l'accès aux ressources informatiques, déclarant : « Le nouveau système ne se limitera pas à un petit groupe de chercheurs en informatique. » BMS prévoit de supprimer les délais d'attente et les restrictions d'accès qui contraignent actuellement les chercheurs, permettant ainsi une utilisation plus large au sein des organisations.

🔬 Applications de découverte de médicaments pilotées par l'IA

BMS a intégré l'intelligence artificielle à pratiquement tous les aspects de son processus de développement de médicaments. Selon l'entreprise, L'IA influence la conception de chaque programme de petites molécules et la majorité des initiatives portant sur les macromolécules. Les principales applications comprennent :

Robert PlengeLe directeur de la recherche de BMS a souligné l'impact transformateur : « Auparavant, nous pouvions évaluer 10 candidats, alors que maintenant nous pouvons en évaluer des dizaines dès les premières étapes de développement. »

🎯 La méthodologie « Prédire d’abord »

BMS a été pionnière dans une approche de criblage informatique appelée «Prédire d'abord», qui exploite les prédictions générées par l'IA pour éliminer les molécules ne possédant pas les propriétés requises avant la sélection pour la synthèse. Cette méthodologie permet :

• Évaluation préalable à la synthèse de milliers de composés potentiels
• Identification de molécules présentant des combinaisons multiparamètres optimales
• Consacrer les ressources de laboratoire aux candidats les plus probables

Payal Sheth, vice-président principal des sciences de la découverte thérapeutique, a expliqué : « Nous utilisons les prédictions pour prioriser la synthèse de molécules grâce à une optimisation multiparamétrique. Cela permet de garantir que les précieuses expériences de laboratoire soient consacrées au développement de molécules présentant les meilleures chances de succès. »

💊 Impact concret : les composés CELMoD et leurs applications cliniques

BMS a appliqué avec succès l'IA pour enrichir sa bibliothèque de Composés CELMoD— des molécules modifiées conçues pour dégrader sélectivement les protéines cancérigènes. L’entreprise étudie actuellement ces composés pour :

• Cancers du sang (hémopathies malignes)
• Applications oncologiques supplémentaires
• Autres domaines pathologiques faisant l'objet d'études

Les travaux de modélisation ont permis aux chercheurs de examiner d'autres cibles protéiques et composés potentiels avant de s'engager dans une validation expérimentale, ce qui accélère considérablement le processus de découverte.

BMS a réduit de 10 % le temps nécessaire à la production de médicaments pour les essais cliniques. 20-30%, avec des projections suggérant des réductions potentielles de 50% dans les années à venir.

Souvent cité comme un traitement expérimental de la drépanocytose actuellement en phase précoce de développement clinique, à titre d'exemple, notons que ce candidat thérapeutique « Cela n'aurait probablement pas été découvert sans les outils d'IA de l'entreprise. »

Remarque : Ces réductions de délais concernent l'identification et la production des candidats pour les essais cliniques, et non le déroulement ultérieur des essais.

🧰 Outils et fonctionnalités avancés

Le système Vera Rubin offre aux chercheurs de BMS un accès à Kit d'outils BioNeMo Agent de NvidiaBioNeMo est une plateforme complète pour les applications de biologie et de découverte de médicaments. Elle propose :

Malgré ces capacités avancées, les dirigeants de BMS ont souligné que Les chercheurs humains continueront d'examiner les résultats du modèle. et prendre les décisions finales concernant les composés ou les programmes qui devraient progresser dans le processus de développement.

🌐 Connectivité et intégration des données de recherche mondiale

BMS met en œuvre des outils conçus pour réduire les connaissances spécialisées requises pour lancer des tâches informatiques complexes. Les chercheurs pourront ainsi effectuer certaines requêtes de prédiction. instructions en langage naturel, démocratisant l'accès aux ressources informatiques avancées.

L'infrastructure unifiée sera gérée par le biais de Contrôle de mission Nvidia, qui fournit :

• Provisionnement et configuration du cluster
• Surveillance et diagnostic de l'infrastructure
• Gestion et planification de la charge de travail

Cet environnement intégré permet partage de données fluide entre les sites de recherche mondiauxPar exemple, les ensembles de données générés par les programmes du centre BMS de Lawrenceville, dans le New Jersey, peuvent être immédiatement intégrés aux modèles utilisés par les équipes de recherche de San Diego, en Californie.

Sheth a expliqué : « L'infrastructure informatique est ce qui relie tous nos scientifiques et garantit que nos connaissances soient institutionnalisées. »

Les deux SuperPODs fonctionneront via un environnement de données commun, offrant aux équipes situées à différents endroits l'accès à :

• Ensembles de données partagés issus de recherches en cours
• Résultats et prédictions du modèle
• Résultats et conclusions expérimentaux
• données de lecture clinique
• Informations issues de partenariats et de collaborations de recherche

⚡ Efficacité énergétique et durabilité

Un avantage significatif de l'architecture de Vera Rubin est son efficacité énergétique supérieureMeyers a mis en lumière les avantages économiques et environnementaux :

Meyers a souligné les implications pratiques : « Lorsque vous hébergez ces ressources, vous devez payer une facture d'électricité. Imaginez une capacité de calcul dix fois supérieure par watt consommé… L'électricité ne cesse d'augmenter. »

Ce gain d'efficacité se traduit par les deux coûts opérationnels réduits et un empreinte environnementale réduite, en accord avec les objectifs de développement durable de l'entreprise tout en offrant des capacités de calcul améliorées.

🎯 Allocation stratégique des ressources

BMS prévoit de répartir cette nouvelle capacité de calcul entre plusieurs domaines de recherche :

• Conception de petites molécules et optimisation
• Conception de grandes molécules y compris les produits biologiques et les protéines complexes
• Recherche clinique applications et assistance à la période d'essai
• Applications de jumeaux numériques pour la modélisation prédictive

Bien que BMS n'ait pas fourni de détails précis sur les initiatives prévues en matière de jumeaux numériques ni sur la répartition exacte des capacités pour chaque domaine de recherche, la diversité du portefeuille d'applications témoigne de son potentiel. polyvalence et importance stratégique de cet investissement dans les infrastructures.

🚀 En attendant

Bien que BMS n'ait pas divulgué de calendrier de déploiement précis ni d'emplacement d'hébergement pour le nouveau système Vera Rubin, cette acquisition représente un Étape majeure dans l'adoption de l'IA dans le secteur pharmaceutiqueEn tant que première organisation des sciences de la vie à mettre en œuvre cette architecture de nouvelle génération, BMS se positionne à l'avant-garde de la découverte de médicaments pilotée par l'IA.

L'intégration d'une infrastructure informatique avancée, d'un accès démocratisé, d'une connectivité mondiale et de performances écoénergétiques crée un plateforme complète pour une innovation pharmaceutique accéléréeCet investissement souligne la reconnaissance par l'industrie pharmaceutique du fait que l'IA et le calcul haute performance ne sont plus des outils optionnels, mais capacités essentielles pour le développement compétitif de médicaments à l'ère moderne.

Photo de Chidera Faustina Okeke