Iambic、次世代AI分子特性予測モデル「Enchant」開発にLambdaのNVIDIA HGX B200クラスターを採用

Iambic Therapeutics、次世代AI医薬品開発モデルEnchantの強化に向けLambdaの最新GPUクラスターを選択 カリフォルニア州サンノゼ -- Iambic TherapeuticsがLambdaからNVIDIA HGX B200クラスターを採用し、次世代AI分子特性予測モデル「Enchant」のトレーニングを加速することを発表しました。Iambicは、AI駆動型の創薬・開発プラットフォームを活用して、新規医薬品の開発を推進しています。 Enchantは、臨床試験やプレ临床試験段階での薬物特性を予測する多模式変換器モデルで、新薬候補分子の有効性を早期に評価し、データが不足している場面でも高精度な予測を可能にします。これにより、新規候補薬の患者への影響を理解し、成功の可能性を高めることが期待されます。最近リリースされたEnchant v2では、生物学的、物理学的、薬物動態学的、代謝、安全性など、臨床的成功に必要な数十種類の特性について正確な予測を提供しています。 マット・ウェルボーン博士、Iambicの機械学習部門副社長は次のように述べています。「Enchant v2のリリースにより、モデルの精度とスケーラビリティを示すことができました。さらに、模型規模の拡大によってこれらの利点を迅速に強化できると考えています。LambdaのNVIDIA HGX B200クラスターを利用することで、プレ临床試験と臨床試験段階の幅広いエンドポイントを予測し、人の試験でのSuccessを高めつつ、創薬開発の効率化を目指します。」 Enchantの高精度な予測は、より効果的な薬物設計のための複数パラメータ最適化を可能にし、プログラムの優先順位付けや臨床試験の設計を迅速に進めます。研究者らは、Enchantが某些場合、体内薬物排出の予測においてin vitro実験よりも優れていることを示しています。これは、規制当局がin silico試験の利用拡大を求める中、重要な進展となっています。 IambicのAIプラットフォームについて IambicのAIプラットフォームは、創薬における最も困難な設計問題に対処するために開発されました。このプラットフォームには、Enchantだけでなく、蛋白質や蛋白質-リガンド構造を高精度に予測するNeuralPLexerも組み込まれています。物理原則を取り入れたAIアーキテク처の統合により、データ効率が向上し、様々な化学構造を探索することが可能になります。このプラットフォームは、難易目標に対する新たな化学モダリティの特定、治療窓の最適化、および差別化された開発候補の複数パラメータ最適化を実現します。AI生成の分子設計と自動化学合成・実験実行の緊密な統合により、週単位でデザイン・製造・テストサイクルを完了することができます。 ロバート・ブルックス4世、Lambdaの創業チームメンバー兼収益部門副社長は、「AI駆動の創薬分野でのリーダーであるIambicとのパートナーシップを強化できることを歓迎します。Lambdaの1-Click Clustersを利用することで、IambicはNVIDIA HGX B200クラスターへのスムーズなスケーリングを実現し、医療科学研究における革新的な進展を加速させています」とコメントしています。 Iambic Therapeuticsは、2020年に設立されたサンディエゴベースの臨床段階のライフサイエンス・テクノロジー企業で、世界クラスのAI専門家と豊富な経験を持つ薬物開発者が集結しています。同社は、未満足な患者ニーズを滿足する潜在的な最良・最先端の臨床資産の管道を開発し、パートナーとともに推進しています。詳しくはウェブサイト Iambic.ai をご覧ください。 Lambdaは、AIエンジニアによって2012年に設立され、世界トップの機械学習カンファレンスで発表された研究を基にしています。Lambdaは、AI開発ライフサイクル全体にわたる開発者に対して、簡単に、安全に、そして手頃なコストでAI製品を構築、テスト、展開できるようにすることが目指しており、オンプレミスGPUハードウェアからクラウドHosted GPUsまで、多様な製品ラインナップを提供しています。同社のミッションは、計算へのアクセスが電力のように容易かつ普遍的なものになることです。詳しくはLambdaのウェブサイト Lambda をご覧ください。