バイオテクノロジ企業が NVIDIA DGX SuperPOD による世界有数のヒトデータセットの洞察による創薬推進を計画

生成 AI は医薬品の研究開発を変革し、これまでよりも迅速に新しい発見を可能にしています。そして世界有数のバイオテクノロジ企業の 1 社である Amgen は、このテクノロジを活用し、研究を強化しています。

Amgen は、アイスランドのレイキャビクにある Amgen の deCODE genetics 本社に設置されるフルスタックのデータセンター プラットフォームである NVIDIA DGX SuperPOD 上で、世界最大級のヒトデータセットを分析するためにトレーニングされた AI モデルを構築します。このシステムは、未来を予測する能力に関連する強力で命を与える北欧の女神にちなんで、Freyja と名付けられます。

Freyja は、薬剤標的および疾患固有のバイオマーカー発見のためのヒト多様性アトラスを構築するために使用され、疾患の進行と退行をモニタリングするための重要な診断を提供します。このシステムは、AI を活用した精密医療モデルの開発にも役立ち、重篤な疾患を持つ患者に対する個別の治療を可能にするかもしれません。

Amgen は、31 台の NVIDIA DGX H100 ノード、合計 248 基の H100 Tensor コア GPU を備えた DGX SuperPOD を統合して、最先端の AI モデルを数か月ではなく数日でトレーニングし、研究者が健康と治療に関する新たな洞察を求める際に、より効率的にデータを分析し、そこから学ぶことができるようになります。

Amgen エグゼクティブ バイス プレジデント 兼 CTO であるデビッド M リース(David M. Reese) 氏は次のように述べました。「Amgen は 10 年以上にわたり、テクノロジとバイオテクノロジの融合を原動力として、業界に現れたこのターニング ポイントに備える準備を進めてきました私たちは、Amgen のワールドクラスのヒトデータ機能の多様性と成熟度を、NVIDIA のテクノロジと組み合わせるのを楽しみにしています」

deCODE の創設者 兼 CEO であるカリ ステファンソン (Kári Stefánsson) 氏の会社設立時の目標は、ヒトゲノムの多様性を調べることで人間の病気を理解することでした。同氏は最近の Amgen のポッドキャストで、今後 10 年以内に医師は患者の珍しい疾病を調べるために遺伝学を日常的に利用するようになるだろうと予測しました。

「この SuperPOD は、モデルをより迅速にトレーニングし、他の方法では考えられなかった質問を生成できるようにすることで、研究を加速する可能性を秘めています」とステファンソン氏は述べています。

バイオテクノロジにテクノロジを導入する

1996 年の設立以来、deCODE は、約 300 万人からの 200 ペタバイトを超える匿名化されたヒトデータを収集してきました。

同社は、何世紀にもわたる豊かな家系の遺産を持つアイスランド人から匿名化されたデータを収集することから始めました。研究ボランティアから得られたこの集団規模のデータは、疾病に適用される人間の多様性についての独自の洞察を提供します。

deCODE は、UK Biobank のボランティアからの 50 万以上のヒトゲノムの配列決定にも貢献しました。

しかし、これだけの量のデータから洞察を引き出すには、強力な AI システムが必要です。

強力な新技術を統合することで、Amgen は人生を変える医薬品の発見と開発を加速する機会を得ています。2023 年 3 月、NVIDIA は、Amgen が NVIDIA BioNeMo を採用した最初の企業の 1 社であることを発表しました。研究者はこれを使用して、創薬と開発を加速する生成 AI モデルを構築しました。Amgenの研究者は、AI スーパーコンピューティング サービスである NVIDIA DGX Cloud 経由で BioNeMo にもアクセスしています。

Amgen の計算およびデータ サイエンス担当エグゼクティブ ディレクターのマーティ ヘッド (Marti Head) 氏は次のように述べています。「BioNeMo でトレーニングされたモデルは、さまざまな面で創薬を前進させることができます。より効果的な薬剤の開発に役立つだけでなく、免疫反応などの望ましくない影響の回避にも役立ち、新しい生物学的製剤を大量に製造できるようになります」

DGX SuperPOD を採用することで、Amgen は、創薬のペースと範囲を変える可能性のある前例のないデータ洞察を得る準備が整いました。

「高度な AI、生物学と分子工学における画期的な開発、そして膨大な量のヒトデータの融合は、新薬の発見と開発の方法を再構築しているだけではなく、医学を再定義しているのです」とリース氏は述べています。

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