Eli Lilly és az Nvidia bejelentették, hogy közösen építik meg a gyógyszeripar „legnagyobb teljesítményű” szuperkomputerét és úgynevezett mesterséges intelligencia (AI) gyárát, amely jelentősen felgyorsíthatja a gyógyszerkutatást és fejlesztést az egész ágazatban. Ez az együttműködés újabb mérföldkő az Nvidia és a gyógyszeripar számára, hogy az AI segítségével lerövidítsék a gyógyító szerek piacra jutásának idejét, miközben csökkentik a költségeket a kutatás-fejlesztés minden szakaszában.
A gyógyszerfejlesztés jelenlegi kihívásai és az AI szerepe
A gyógyszerek kifejlesztése átlagosan körülbelül tíz évig tart, kezdve az első emberi adagolástól egészen a piaci bevezetésig – mondta el Diogo Rau, az Eli Lilly információs és digitális vezetője egy interjúban. Az AI technológiák alkalmazása lehetőséget ad arra, hogy ezt az időt jelentősen lerövidítsék, miközben hatékonyabbá teszik a kutatási folyamatokat.
Bár az AI-alapú gyógyszerek még nem kerültek piacra, egyre több AI által felfedezett molekula jut el klinikai vizsgálatokig. Emellett folyamatosak az AI fókuszú befektetések és partnerségek a gyógyszergyártók között, ami jól mutatja az iparág növekvő érdeklődését ezen technológiák iránt.
A szuperkomputer és AI gyár részletei
Eli Lilly tervei szerint a szuperkomputer kiépítése decemberre fejeződik be, és januártól kezdik meg működtetését. A gépet több mint 1000 darab Blackwell Ultra GPU hajtja majd – ezek az Nvidia legújabb chipjei –, amelyek egy egységes, nagysebességű hálózaton kapcsolódnak össze. Ez a rendszer fogja működtetni az úgynevezett AI gyárat, amely egy speciális számítási infrastruktúra lesz, ahol nagyszabású AI modelleket fejlesztenek, tanítanak és alkalmaznak majd a gyógyszerkutatásban.
Thomas Fuchs, Eli Lilly mesterséges intelligencia vezetője így jellemezte a szuperkomputert: „Ez valójában egy új tudományos eszköz. Olyan, mint egy hatalmas mikroszkóp a biológusok számára. Lehetővé teszi számunkra olyan dolgok elvégzését, amelyek korábban elképzelhetetlenek voltak ilyen méretekben.”
Az AI modellek hatása a gyógyszerkutatásra
A tudósok képesek lesznek AI modelleket tanítani több millió kísérlet adataira, amelyek potenciális gyógyszereket tesztelnek. Ez drámai módon bővíti majd a kutatás terjedelmét és komplexitását – áll Eli Lilly közleményében.
Bár az új eszközök nem kizárólag új gyógyszerek felfedezésére fókuszálnak, ez jelenti a legnagyobb lehetőséget – hangsúlyozta Rau. „Reméljük, hogy olyan új molekulákat fedezünk fel, amelyeket emberi erőforrásokkal önmagukban soha nem találtunk volna meg.”
Lilly TuneLab: AI platform biotechnológiai cégeknek
Több AI modell elérhető lesz az Lilly TuneLab platformon keresztül is. Ez egy mesterséges intelligencia és gépi tanulási alapú rendszer, amely lehetővé teszi biotechnológiai vállalatok számára, hogy hozzáférjenek Eli Lilly évek során felhalmozott saját kutatási adatain alapuló gyógyszerkutatási modellekhez. Az ezen adatok értéke körülbelül egymilliárd dollár.
A TuneLab platformot szeptemberben indították el annak érdekében, hogy szélesebb körben hozzáférhetővé tegyék ezeket az innovatív kutatóeszközöket. Kimberly Powell, az Nvidia egészségügyi alelnöke kiemelte: „Nagyon erős dolog ezeket a kezdőpontokat biztosítani azoknak a startupoknak, amelyek különben éveket töltenének tőkebefektetés elégetésével.” Az Nvidia örömmel vesz részt ebben az együttműködésben.
A biotechnológiai cégek cserébe várhatóan hozzájárulnak saját kutatási eredményeikkel is az AI modellek továbbfejlesztéséhez. A TuneLab platform federált tanulást alkalmaz, ami azt jelenti, hogy egyik fél sem oszt meg közvetlenül adatokat a másikkal, mégis profitálhatnak egymás modelljeiből.
A jövő: gyorsabb fejlesztés és személyre szabott orvoslás
Eli Lilly tervezi továbbá, hogy a szuperkomputert arra használja majd, hogy lerövidítse a gyógyszerfejlesztési időt és gyorsabban juttassa el a kezeléseket a betegekhez. Az új tudományos AI ügynökök támogatják majd a kutatókat, míg fejlett orvosi képalkotó technológiák tisztább képet adnak majd arról, hogyan haladnak előre bizonyos betegségek.
Ezek segítségével új biomarkereket fejleszthetnek ki – olyan mérhető jeleket egy biológiai folyamatról vagy állapotról –, amelyek alapját képezhetik a személyre szabott orvoslásnak. Kimberly Powell így fogalmazott: „Valóban szeretnénk beteljesíteni a precíziós orvoslás ígéretét. Ehhez nélkülözhetetlen egy megfelelő AI infrastruktúra és alap.”
A precíziós orvoslás olyan megközelítés, amely személyre szabja a betegségek megelőzését és kezelését figyelembe véve az egyén genetikai adottságait, környezetét és életmódját.
Összegzés
Eli Lilly és Nvidia együttműködése példaértékű lépés abba az irányba, hogy miként használhatók fel a legmodernebb számítástechnikai eszközök és mesterséges intelligencia megoldások annak érdekében, hogy gyorsabban jussanak el új gyógyszerek a betegekhez világszerte. Bár jelentős eredmények várhatóan csak évtized végére mutatkoznak meg igazán, már most láthatóak azok az előrelépések és lehetőségek, amelyeket ez az innováció kínál.