Первый раз на Pharmnews.kz?
Войдите, чтобы читать, писать статьи и обсуждать всё, что происходит в мире. А также, чтобы настроить ленту исключительно под себя.
ЗарегистрироватьсяВойдите, чтобы читать, писать статьи и обсуждать всё, что происходит в мире. А также, чтобы настроить ленту исключительно под себя.
Зарегистрироваться
Eli Lilly и NVIDIA объявили о масштабном партнерстве с общим объемом инвестиций в $1 млрд. Компании создают совместный центр разработок в Кремниевой долине, который в течение 5 лет должен перестроить процесс создания новых препаратов, заменив традиционные лабораторные эксперименты вычислениями.
Проект направлен на преодоление главного барьера современной фармы — скорости и стоимости R&D. Вместо классического перебора тысяч соединений в «мокрых» лабораториях, новая структура сосредоточится на генерации и валидации кандидатов в виртуальной среде. Специалисты NVIDIA и ученые Lilly будут работать в едином пространстве, объединяя компетенции в биологии с передовыми возможностями аппаратного обеспечения.
«Объединение наших массивов данных с вычислительной мощностью NVIDIA позволит переосмыслить процесс разработки лекарств. Мы создаем условия для прорывов, которых ни одна из компаний не смогла бы достичь в одиночку, формируя среду стартапа с ресурсами гигантов индустрии», — заявил Дэвид Рикс, генеральный директор Eli Lilly.
Технологический фундамент
Инфраструктура нового центра строится на решениях для высокопроизводительных вычислений:
NVIDIA BioNeMo: Специализированная платформа генеративного ИИ, обученная на биологических данных. Она позволяет не просто анализировать, но и проектировать структуры белков и молекул ДНК/РНК.
NVIDIA DGX Cloud: Суперкомпьютерный кластер, который обеспечит необходимые мощности для тренировки «тяжелых» моделей и симуляции биологических процессов с атомной точностью.
Ключевые направления работы
Инвестиции будут направлены на автоматизацию трех критических этапов разработки:
Генеративный дизайн (Generative Chemistry): Проектирование новых молекул с заданными терапевтическими свойствами с помощью нейросетей, минуя этап случайного скрининга.
Поиск мишеней: Глубокий анализ омиксных данных для выявления белков, воздействие на которые может остановить развитие болезни.
Прогнозирование ADMET: Моделирование поведения лекарства в организме (токсичность, метаболизм) in silico до начала синтеза, что существенно снизит риски неудач на клинических этапах.
загружается...
загружается...
Комментарии
(0) Скрыть все комментарии