ケーススタディ – AZothBio が Rescale でディープラーニングを使用して新薬発見を加速
スタートアップから世界クラスのバイオ医薬品企業へ
AZothBio の研究者、科学者、エンジニアのチームは、ライフサイエンス、バイオテクノロジー、製薬のバックグラウンドから豊富な経験をもたらします。 彼らの使命は、専門知識を組み合わせて新薬の発見を促進し、より競争力のある製品をより多くの患者に提供することです。 研究開発を行う際、AZothBio はデジタル ツールと独自の人工知能ロジックを使用して、新しい治療法や薬剤候補を発見します。 これらの手法では、忠実度の高いシミュレーションを処理するために大量のハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) リソースが必要です。
AZothBio のコンピューティング要求がオンプレミス ハードウェアの能力を超えたとき、同社は、複雑なカスタム アプリケーションをシンプルかつスケーラブルな方法でサポートでき、最も得意とすることに集中できるソリューションを Rescale に求めました。エッジの研究開発イノベーション。 クラウドで大規模なアルゴリズムをシミュレーションするには、研究開発の課題だけでなく、クラウド インフラストラクチャ、HPC、構成についても理解することが不可欠です。 重要な時間と生産性を節約するために、AZothBio は Rescale プラットフォームを採用してデジタル機能を変革しました。

公衆衛生の緊急ニーズに応えるために研究開発能力を変革
AZothBio は、Rescale のクラウド HPC 環境を使用することで、Tech Against COVID-19 プログラムを通じて初めて Rescale と協力しました。これにより、AZothBio はソフトウェアを簡単にオンボードし、その方法論を使用して COVID-19 研究を実施できるようになりました。 Rescale のエンドツーエンドの HPC-as-a-Service ワークフローを使用して、AZothBio は、最高のパフォーマンスのハードウェアを使用してワークロードを実行するために、AWS (Tech Against COVID-19 イニシアチブのスポンサーでもあります) 上で最適なインフラストラクチャを迅速に特定することができました。独自のソフトウェア ニーズに基づいてプロファイルを作成します。 このプログラムを通じて、AZothBio はコロナウイルス感染を標的とした免疫反応性物質を発見するプロジェクトを開始し、すぐに他のプロジェクトに拡大しました。
バイオ医薬品業界は限られたリソースで競争が激しいため、成功するには高度な集中力と効率性が必要です。 リーンスタートアップながら生物医学分野で急速に成長している AZothBio は、研究開発業務の俊敏性を高めるソリューションを必要としていました。 AZothBio は、Rescale プラットフォームを使用することで、従来の方法では不可能な方法で、独自の深層学習ベースのアルゴリズムを使用した大量のデータ分析と予測シミュレーションを通じてリードの特定を加速しながら、効率的なコストパフォーマンスで薬剤候補を選択するための研究システムを構築することができました。
AZothBio 独自のエピトープ予測 AI モデルは、深層学習プロセスを使用し、抗原/抗体反応に関連する生物学的データを分析して、免疫応答を活性化するペプチド配列を予測します。 AI モデルとゲノム解析を組み合わせることで、免疫治療薬やワクチンの開発の可能性が広がります。 しかし、複数の研究分野をスケールアップするにつれて、オンプレミスのコンピューティング環境ではツールの容量と複雑さをサポートできなくなり、ツールを社内で再構築するには時間とコストが法外にかかります。 Rescale を通じて、チームはプリインストールされたソフトウェアと最適な GPU ハードウェアにアクセスして、エピトープ AI モデルを正常に実行し、ゲノムおよびペプチドの発見研究における他の取り組みを 5 回の分析あたり 24 日から XNUMX 時間以内に迅速化することができました。

プラットフォームを活用して現代のイノベーションを推進
イノベーションに適したプラットフォームがあれば、主要な薬剤および治療法の候補の予測と特定を加速できます。 「Rescale はすぐに導入可能で、使いやすい環境を提供します。 以前は、GPU をセットアップするのは私たちにとって大きな負担でしたが、今では Rescale を利用して重要な分析を推進し、コストと遅延のリスクを軽減できることをうれしく思っています」と AZothBio のマネージング ディレクター、Jerry Maeng は述べています。 彼らは今後も Rescale と提携してリード識別のための新しい AI モデルを導入し、バイオ医薬品イノベーションの世界的リーダーになることを計画しています。