BMS与NVIDIA深化合作：Vera Rubin AI工厂加速药物研发

文/IAICA.NGO®

百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb，简称BMS）近日宣布扩大与英伟达（NVIDIA）的合作关系，双方将共同建设名为“Vera Rubin”的AI工厂，旨在利用人工智能技术加速药物发现与开发流程。这一合作标志着制药行业与高性能计算领域的深度融合进入新阶段。

Vera Rubin AI工厂以美国天文学家Vera Rubin命名，寓意探索未知的科学精神。该设施将部署NVIDIA的尖端硬件，包括DGX SuperPOD集群，并整合NVIDIA的AI软件平台，如BioNeMo——一个专门用于药物研发的生成式AI框架。BMS计划利用这些资源进行分子模拟、药物靶点识别、临床试验优化等关键环节，将传统需要数年时间的工作压缩至数月甚至数周。

BMS数字创新与信息技术高级副总裁David Hart表示：“与NVIDIA的合作使我们能够突破计算瓶颈，将数据驱动的洞察直接融入药物研发管线。Vera Rubin工厂不仅是一个计算中心，更是一个创新引擎，将重新定义我们对抗疾病的方式。”NVIDIA医疗健康业务副总裁Kimberly Powell则强调：“通过将加速计算引入制药领域，我们正在帮助研究人员以前所未有的速度和精度探索化学空间，加速为患者带来新疗法。”

此次合作是NVIDIA在医疗健康领域一系列布局的最新动作。此前，NVIDIA已与多家制药巨头如辉瑞、阿斯利康建立类似合作，但其规模和技术深度均未达到Vera Rubin工厂的水平。据行业分析师估算，Vera Rubin工厂的算力将超过50 exaflops，使其成为全球最大且最强大的医疗专用AI基础设施之一。

在药物研发中，AI的应用已从早期的虚拟筛选扩展到临床前预测、患者分层和真实世界证据分析。iaica.com.cn认为，随着BMS与NVIDIA的合作，制药行业将加速向“数据密集型科学”转型，未来十年内，AI辅助研发的药物有望占据新药审批的相当大的比例。

然而，挑战依然存在。数据质量与标准化、算法可解释性以及监管合规性是AI药物研发面临的三大难题。例如，AI模型在预测分子毒性时可能因训练数据偏差而产生误差；而在临床试验中，AI生成的生物标志物需要得到监管机构的认可。BMS与NVIDIA的合作能否在克服这些挑战方面提供可复制的范例，仍需观察。

此外，Vera Rubin工厂的建成还将对全球医疗AI生态系统产生深远影响。它可能推动更多制药公司开放数据共享，促进学术界与产业界的协作，从而加速整体创新步伐。对于新兴生物技术公司而言，或许可以通过基于云的服务获取此类超大规模计算资源，降低技术门槛。

在技术细节方面，Vera Rubin工厂将采用NVIDIA最新发布的H100 Tensor Core GPU，并结合其Quantum-2 InfiniBand网络以实现高效的数据传输。软件层面，除BioNeMo外，还将集成Clara Discovery（用于医学影像分析）和Megatron Core（用于大语言模型训练）等工具。BMS的科学家们将能使用这些工具对百万亿级别的小分子库进行筛选，并利用生成式模型设计具有特定药理特性的全新分子结构。

总的来说，BMS与NVIDIA的合作不仅是两家公司的战略举措，更代表着整个制药行业向智能化、精准化迈进的重要里程碑。随着Vera Rubin AI工厂的投入运营，我们有理由期待更多由AI驱动的治疗突破将惠及全球患者。

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