사례 연구 - AZothBio, Rescale의 딥 러닝을 사용하여 신약 발견 가속화

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스타트업에서 세계적인 바이오제약회사로

AZothBio의 연구자, 과학자, 엔지니어로 구성된 팀은 생명 과학, 생명 공학 및 제약 분야의 배경에서 풍부한 경험을 제공합니다. 그들의 임무는 전문성을 결합하여 신약 발견을 촉진하고 더 많은 환자에게 더욱 경쟁력 있는 제품을 제공하는 것입니다. 연구 개발을 수행할 때 AZothBio는 디지털 도구와 독점 인공 지능 논리를 사용하여 새로운 치료법과 약물 후보를 찾아냅니다. 이러한 기술에는 충실도가 높은 시뮬레이션을 처리하기 위해 상당한 고성능 컴퓨팅(HPC) 리소스가 필요합니다.

AZothBio의 컴퓨팅 수요가 온프레미스 하드웨어의 용량을 초과했을 때, 그들은 간단하고 확장 가능하며 가장 잘하는 일에 집중할 수 있는 방식으로 복잡한 사용자 정의 애플리케이션을 지원할 수 있는 Rescale의 솔루션을 찾았습니다. 엣지 R&D 혁신. 클라우드에서 대규모 알고리즘을 시뮬레이션하려면 R&D 과제뿐만 아니라 클라우드 인프라, HPC 및 구성에 대한 이해가 필수적입니다. 중요한 시간과 생산성을 절약하기 위해 AZothBio는 Rescale 플랫폼을 채택하여 디지털 기능을 혁신했습니다. 

긴급한 공중 보건 요구 사항을 충족하기 위한 R&D 역량 혁신

AZothBio는 먼저 Rescale의 클라우드 HPC 환경을 사용하여 Tech Against COVID-19 프로그램을 통해 Rescale과 협력했습니다. 이를 통해 AZothBio는 쉽게 소프트웨어를 탑재하고 방법론을 사용하여 코로나19 연구를 수행할 수 있었습니다. Rescale의 엔드 투 엔드 HPC-as-a-Service 워크플로를 사용하여 AZothBio는 최고의 성능을 갖춘 하드웨어를 사용하여 워크로드를 실행하기 위해 AWS(또한 Tech Against COVID-19 이니셔티브의 후원자이기도 함)에서 최고의 인프라를 신속하게 식별할 수 있었습니다. 고유한 소프트웨어 요구 사항에 따라 프로필을 작성합니다. 에이조스바이오는 이 프로그램을 통해 코로나바이러스 감염을 표적으로 하는 면역반응 물질을 발굴하는 프로젝트를 시작했고, 빠르게 다른 프로젝트로 확장했다.

바이오제약산업은 제한된 자원으로 경쟁이 치열하기 때문에 성공하려면 고도의 집중력과 효율성이 요구됩니다. 린 스타트업이지만 생물의학 분야에서 빠르게 성장하고 있는 AZothBio는 R&D 운영의 민첩성을 향상시킬 수 있는 솔루션이 필요했습니다. AZothBio는 Rescale 플랫폼을 사용하여 전통적인 방법으로는 불가능했던 방식으로 독자적인 딥러닝 기반 알고리즘을 사용한 대규모 데이터 분석 및 예측 시뮬레이션을 통해 리드 식별을 가속화하는 동시에 효율적인 비용 대비 성능을 갖춘 약물 후보를 선택하기 위한 연구 시스템을 구축할 수 있었습니다.

AZothBio의 독자적인 에피토프 예측 AI 모델은 딥러닝 프로세스를 활용하여 항원/항체 반응과 관련된 생물학적 데이터를 분석하여 면역 반응을 활성화하는 펩타이드 서열을 예측합니다. AI 모델과 게놈 분석의 결합은 면역치료제 및 백신 개발 가능성을 넓힙니다. 그러나 여러 연구 영역을 확장함에 따라 온프레미스 컴퓨팅 환경은 도구의 용량과 복잡성을 지원할 수 없었으며 이를 내부에서 재구축하는 데는 엄청난 시간과 비용이 소요되었습니다. Rescale을 통해 팀은 사전 설치된 소프트웨어와 가장 적합한 GPU 하드웨어에 액세스하여 에피토프 AI 모델을 성공적으로 실행하고 분석당 5일에서 24시간 이내에 게놈 및 펩타이드 발견 연구에 대한 다른 노력을 가속화할 수 있었습니다.

플랫폼을 활용하여 현대적 혁신을 강화하다

혁신을 위한 올바른 플랫폼을 갖추면 선도 약물 및 치료법 후보의 예측과 식별이 가속화될 수 있습니다. “Rescale은 즉시 배포가 가능했고 사용하기 쉬운 환경을 제공했습니다. 이전에는 GPU를 설정하는 것이 우리 측에 상당한 부담이었지만 이제 Rescale을 사용하여 중요한 분석을 수행하고 비용 및 지연 위험을 줄일 수 있게 되어 기쁘게 생각합니다.”라고 AZothBio의 전무 이사인 Jerry Maeng이 말했습니다. 그들은 바이오제약 혁신의 글로벌 리더가 되기 위해 납 식별을 위한 새로운 AI 모델을 배포하기 위해 Rescale과 계속 협력할 계획입니다.