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Schrödinger:利用云计算加速药品研发

关于 Schrödinger

Schrödinger 总部位于美国纽约市,是一家生命信息科学公司,专注于利用基于物理学的计算建模加速药品的研发和材料科学的发展。

行业: 生命科学
地区: 美国与加拿大
产品: Google Cloud

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Schrödinger 将在云端结合机器学习技术来执行基于物理学的模拟工作,加速新药和新材料的研发。

通过更好地筛选候选药物来加速药品研发过程

药品研发是一个艰辛的过程,既费钱又费时,而且成功的几率很小。过去,化学家和药学家根据他们对现有药物的了解、有关他们尝试治疗的疾病的研究以及他们对似乎最有可能起效的药物的直觉来选择合成和测试那些候选药品。Schrödinger 的科学家们旨在打破这种模式。他们的愿景是:通过计算建模的力量,改变研究人员发现新疗法和新材料的方式。

在 Schrödinger 成立 30 年后,其科学家们获得了很多值得庆贺的成果。该公司先进的计算平台扩大了探索范围,使当今的药品猎人能够评估数十亿种候选疗法,并确定其中那些具有最优特性的疗法。通过在计算机上模拟测试候选药品,Schrödinger 可以在无数的选项中快速高效地确定哪些是值得合成并在实验室中进行进一步测试的。这个过程减少了新的候选疗法经历研发阶段的时间和费用。同样重要的是,计算平台提高了候选疗法在临床试验中取得成功的可能性,因为它们将在计算机模拟中接受从溶解性到选择性的严格测试。

最终的目标是:用更少的前期费用将重要的新药更快速地送到患者手中。

Schrödinger 严谨地专注于基于物理学的计算,这需要强大的计算能力。该公司构建了多个大容量数据中心,但后来发现这些本地数据中心并不够用。药品研发项目需要的运行往往是突发性的;Schrödinger 的团队通常只需要在每个月的几天时间内使用大量的计算能力。Schrödinger 决定将其突破性的药品研发工作迁移到云端,而不是在构建更多容量后让其长期闲置。

在评估各种方案时,Schrödinger 的团队希望找到一家和他们一样致力于推动生命科学发展和加速药品研发的云服务提供商。该公司选择了因网络和安全领域的实力而闻名的 Google Cloud。

让强大的计算能力为药品研发提供动力

借助 Google Cloud,Schrödinger 可以按需获取近乎不限量的处理能力,使其能够运行那些需要突发的模拟计算,而这些是其本地数据中心难以提供的。通过 Google Cloud 上的高性能计算资源,Schrödinger 团队可以探索更广阔的化学领域,还可以对更多的化合物进行建模,从而提高为特定疾病确定具有前景的新型候选疗法的几率。

在运行模拟时,该公司不必担心网络稳定性问题。正如 Schrödinger 科学执行副总裁 Robert Abel 博士所解释的那样,“能够将所有的东西都装在一块 GPU 卡上,提升了这些模拟的稳定性和有效性。云计算让这成为了可能。”当模拟需要特别密集的突发计算容量时,Cloud 团队可以提供额外的资源。Schrödinger 首席执行官 Ramy Farid 博士说:“提供 GPU 非常重要。借助 Google Cloud,预配 5 万或 10 万个 GPU 的请求处理起来毫无难度。”

因此,找到合适的云合作伙伴对 Schrödinger 来说特别重要。在兼顾这些模拟的计算密集特性以及为确保模拟顺利完成运行而需要保持全面的网络稳定性方面,旧式处理器根本无法做到。如果 Schrödinger 想利用其计算平台研发新药品或新材料,就必须使用云计算。“在基于物理学的模拟中,每种分子使用 GPU 大约需要一天,”Abel 博士解释道,“这相当于每种分子大约每天使用 100 到 200 个 CPU。对于每种分子来说,这样的需求看起来还可以应付,但对于有数千种分子相互作用的模拟来说,所有这些 CPU 之间都必须有可靠的网络连接。哪怕只有一瞬间的网络不稳定,也会让作业崩溃。”

在真实的生物环境中,准确地模拟哪怕是一个潜在的药品分子与其蛋白质靶点之间的动态相互作用就已经需要大量的处理器能力。但为了确定最有前景的候选药物,您必须测试数千、数百万甚至数十亿种可能的化合物。此外,为了确保选择性,您必须针对多个蛋白质靶点进行测试。“为了对项目产生作用,您需要用掉一个周末的时间,一次运行10 万个处理器。然后,一旦确定了最有前景的分子,您就得去实验室制作化合物来进一步测试它们。您不可能让一个包含 10 万台处理器的集群一直保持忙碌状态。所以,这是非常适合使用云技术的场景。您可以使用云端容量支持突发的业务请求,而不用投资构建长期闲置的集群。”Farid 博士说。

Google Cloud 还帮助 Schrödinger 管理了利润。“当然,费用是一个重要因素。”Farid 博士说,“我们正在大规模地使用这些资源,相应的费用也会开始增加。”Schrödinger 充分利用自定义 GPU 虚拟机类型的能力,提高了灵活性和成本效率。

Schrödinger 团队认为,在云端运行其先进的计算平台可能会产生连锁效应,甚至超越其内部正在开展的药品研发项目,进而包括与生物制药合作者合作。“与众不同的是,Google Cloud 团队与我们一样相信将合适的平台与合适的技术相结合的潜力。这种合作伙伴关系可以使制药行业更广泛地采用这些方法,并有可能转变所有制药企业进行药品研发的方式。“Farid 博士说。

在最关键的时候加速药品研发

除了正在进行的计算化学平台开发以外,Schrödinger 还拥有一个内部药品研发团队。Schrödinger 团队正在推进 5 个内部项目,希望研发出针对肿瘤学特定靶点的新药;此外,该团队还与全球的生物技术和制药合作者共同开展了许多项目。

在一项更为令人兴奋的合作中,Schrödinger 开启了大规模的慈善工作:确定可用于治疗 SARS-Cov-2 感染患者的新型抗病毒疗法。该公司与 Takeda、Novartis、Gilead Sciences、WuXi AppTec 和 Google Cloud 合作,希望利用其计算平台加速药品研发。Schrödinger 在新型冠状病毒 (COVID-19) 大流行期间的参与,凸显了他们对可加快上市速度的高效药品研发方法的需求。“COVID-19 真正让我们关注到了这一点。对于更好的、更有效的药品疗法,我们有着巨大的、未被满足的临床需求。我们的方法增加了找到可进入临床研究的分子的概率。我们也预期能更快找到那种分子。”Abel 博士说,“过去的药品研发项目如果成功的话,大约需要五六年的时间才能进入临床试验。通过迅速识别其特性经证明可以进入临床研究的优质分子,我们相信我们的平台可以加快这一进度,有可能在两三年的时间内进入临床试验。”

Schrödinger 的方法可能特别适合用来应对为 SARS-CoV-2 等新型感染性病原体寻找有效疗法这一挑战。“这些方法支持快速的假设测试。”Abel博士解释道,“冠状病毒的生物学和化学性质方面存在一些未知因素。我们相信,如果能够识别出与预计具有疗效的不同靶点结合的小分子,我们就能够加速研发治疗 COVID-19 的有效小分子药品疗法。”

Abel 博士总结道:“鉴于我们所面临的困难局面,拓展全球药品研发工具箱将有利于应对目前的疫情爆发和以后的形势。”

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Schrödinger 总部位于美国纽约市,是一家生命信息科学公司,专注于利用基于物理学的计算建模加速药品的研发和材料科学的发展。

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