AWS 및 NVIDIA에서 Rescale을 사용하여 신약 발견 가속화

고성능 컴퓨팅(HPC)은 연구원과 계산 과학자가 초기 단계 연구를 가속화하고 약물 개발 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

전임상 및 임상 시험에 적합한 올바른 약물 후보를 찾는 과정은 해변에서 완벽한 모래알 하나를 찾는 것과 같습니다. 다양한 특성에 대해 선별 및 분석된 수십만 개의 화합물 중 단 한두 개만이 임상 시험에 사용됩니다. 그 중 약 10~12%3만이 시장에 출시됩니다. 이는 임상 연구에 수년과 수십억 달러를 투자한 이후입니다.

CADD(컴퓨터 지원 약물 설계), HTS(고처리량 스크리닝) 및 AI 기반 약물 발견 도구는 초기 연구 속도를 높여 과학자들이 화합물을 더 빠르게 선별할 수 있게 해줍니다. 그러나 오래된 인프라와 대규모의 고립된 데이터 세트로 인해 연구자는 이러한 도구를 최대한 활용하지 못합니다.

내부 인프라는 일반적으로 연구 작업 부하의 급증, 계산 요구 사항 증가, 예산 초과로 인해 부족합니다. 다행스럽게도 Amazon Web Services(AWS)와 함께 클라우드에서 HPC를 활용하면 제약 회사는 탄력적인 리소스와 종량제 접근 방식을 통해 계산이 가장 까다로운 확률론적 모델링 및 시뮬레이션 워크로드도 신속하게 확장할 수 있습니다.

이를 염두에 두고 당사의 최신 솔루션 개요를 탐색하여 신약 발견의 초기 연구 및 임상 시험 단계에서 흔히 발생하는 장애물을 탐색하고 최신 클라우드 기술을 활용하는 업계 최고의 솔루션을 찾아보세요.