NVIDIAとLilly、創薬AIラボを設立
この共同イノベーションラボは、医薬品の発見、開発、製造におけるLillyの専門知識と、NVIDIAのAI、アクセラレーテッドコンピューティング、AIインフラにおけるリーダーシップを組み合わせることで、創薬プロセスの抜本的な再構築を目指します。サンフランシスコ ベイエリアを拠点とするこのラボでは、Lillyの生物学、科学、医学分野の専門家とNVIDIAのAIモデル構築者およびエンジニアが共同で配置されます。
NVIDIAの創業者兼CEOであるジェンスン・フアン氏は、「AIはあらゆる産業を変革しており、その中でも大きな影響をもたらすのはライフサイエンス分野になるでしょう。NVIDIAとLillyは、それぞれの業界の強みを結集し、創薬のための新たな青写真を創出しています」と述べています。
AIが医薬品開発のプロセスを加速
ラボでは、NVIDIA BioNeMo™を主要なプラットフォームとして活用し、大規模なデータを生成して医薬品開発を高速化できる強力なAIモデルを構築します。このコラボレーションは、Lillyのエージェント型ウェットラボとコンピューテーショナルドライラボを緊密に連携させる継続的な学習システムの構築に重点を置きます。これにより、24時間365日体制のAI支援による実験を可能にし、生物学者や化学者をサポートすることが期待されています。
このサイエンティスト・イン・ザ・ループフレームワークは、実験、データ生成、AIモデル開発が継続的に相互に情報を提供し、改善を可能にすることを目指します。チームは、生物学および化学向けの次世代基盤モデルと最先端モデルの構築に注力していく方針です。
次世代AIインフラとロボティクスへの投資
この新たな取り組みでは、Lillyが以前に発表したAIスーパーコンピューターを拡張し、NVIDIA Vera Rubinを含む次世代NVIDIAアーキテクチャへの投資を活用する予定です。このAIファクトリーは、製薬業界で最も強力なものの一つであり、大規模な生物医学基盤モデルと最先端モデルを驚異的な速度と精度でトレーニングすることが可能です。また、製造、医用画像処理、科学AIエージェントにおける新規および高度な応用もサポートします。
創薬を超えて、NVIDIAとLillyは、臨床開発、製造、商用運用全体でAIを適用する機会を模索し、マルチモーダルモデル、エージェント型AI、ロボティクス、デジタルツインを統合します。NVIDIA Omniverse™ライブラリとNVIDIA RTX PRO™サーバーを活用することで、Lillyは自社の製造ラインのデジタルツインを作成し、実世界で物理的な変化を加える前にサプライチェーン全体をモデル化し、ストレステストを行い、最適化することができるようになります。
オープンソースとエコシステムへの貢献
NVIDIAはオープンソースAIを主導し、実世界のAIシステムを開発するために必要なモデル、データ、ツールを企業に提供しています。NVIDIA Inceptionプログラムでは、技術的メンターシップに加え、NVIDIAのソフトウェアとコンピューティングへのアクセスをスタートアップに提供しています。
LillyのAIおよび機械学習プラットフォームであるLilly TuneLabは、バイオテクノロジー企業に、Lilly独自のデータに基づき構築された創薬向けモデルへのアクセスを提供しています。TuneLabは、将来のワークフローソリューションの一部として、ライフサイエンス向けのオープンなNVIDIA Claraの基盤モデルを含める予定です。この共同イノベーションラボにより、NVIDIAとLillyのスタートアップエコシステムと研究者に深い専門知識と大規模なコンピューティングリソースが提供されることになります。
このラボは、今年前半に南サンフランシスコで稼働が開始される予定です。
NVIDIAの詳細については、NVIDIA公式サイトをご覧ください。
Lillyの詳細については、Lilly.comやLilly.com/newsをご覧ください。
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回のNVIDIAとLillyの協業は、最終的に患者さんや医療従事者にとって大きなメリットをもたらす可能性を秘めています。AIによる創薬の高速化は、より早く、より効果的な新薬が市場に供給されることを意味し、難病に苦しむ人々への希望となります。また、製造プロセスのデジタルツイン化は、医薬品の安定供給に貢献し、医療現場の負担軽減にも繋がるでしょう。ただし、AIが生成する大規模なデータやモデルの検証、倫理的な側面への配慮は引き続き重要であり、その透明性確保が求められます。技術の進歩が実社会に確実に貢献するよう、私たち利用者側もその動向を注視していく必要があります。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter（AI自動生成システム）で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
