北鯤雲SaaS平臺為生物製藥研發程式帶來“加速度”

 

統計資料顯示 ， 新藥從研發到上市的平均時間是  13 年左右，投入非常巨大。 在這個過程中，需要大量 的 計算，大量的研究 環節都需要計算的支援 。 可是 在過去的很長 時間裡，受技術方面的限制， 算力達不到 研究要求， 這是 導致 新藥研發耗時 漫長的原因所在。目前 ， 在 北鯤雲 SAAS平臺 的 支援下， 算力 問題已經得到了有效 解決 ，新藥研發效率 也因此 極大提升。

 

據瞭解 ， 在 生物 藥品 的開發環節中， 怎麼找到先導化合物、進行靶點的識別是非常 關鍵的步驟 ，並且要完成這些工作都是需要反覆 計算的 ，但是 由於不少研究機構的計算能力極其有限， 怎樣找到藥物 的關鍵 成分 ，進而合成 藥物有非常大隨機性在裡面， 更有 人士稱 要 靠運氣。所以在很早之前 就有人呼籲有關機構進行算 能 的研究， 以 使得醫藥研發程式更加的順利 。北鯤雲在這方面做了 很多的工作，並取得了可喜成果。

 

近兩年 ， 隨著 疫情的爆發，生物 疫苗等藥物的研發越發 受到關注， 這種藥物 的研究需要 三期實驗，大概 會耗費 一年到兩年的時間。在研發過程中很多 機構會 採用  GPU ，藉助於 AI的篩選 技術來使得 研發程式加速。生命科學計算有 多種 型別， 其中 最重要的一種就是生物資訊學， 也就是大家常說 的基因序列分析， 它的 主要作用就是對某些成分 和 結構進行比對 、 結合。

 

在進行 生物藥物的研發過程中 ， 所 涉及 到的 計算量之所以非常龐大，一個 重要原因是 要模擬和完全瞭解一個細胞的詳細情況，和大量細胞的 共性， 要 完成 這種計算是非常難的，據悉有 很多機構已經 將分子動力學的一類計算並行度擴充套件到 10億個分子級別 ，這樣的 級別對計算能力的要求之高可想而知。 出現了北鯤雲 SAAS 和 AI機器學習以後， 透過 大量的篩選比對，同時 結合 全世界的開源醫藥分子庫 資料 ， 可以實現 大量知識圖譜的篩選 ，研發過程 就會簡單的多。

 

據瞭解，北鯤雲可以結合企業的高效能運算叢集情形，為 其提供 私有云、混合雲以及直接上雲等模式，一方面可以 有效地提升 企業 或者研究機構的算能， 同時也 可以很好 地降低企業的運維成本，北鯤雲超算平臺在短短數年時間就在眾多 的 高校和科研所進行了廣泛 應用 。北鯤雲超算平臺接入主流公有云資源，根據使用者的使用習慣不同，推出 了 持視覺化、命令列和工作站等多種作業提交方式。為 給不同的行業 提供 便利， 北鯤雲超算平臺還預裝了對應的專業軟體，進一步降低了使用者使用高效能運算服務的門檻。

 

目前， 針對 靶點的識別和跟化合物的篩選依然是 生物 製藥 領域的研究重點 ，在北鯤雲這類企業 的支撐下，這個程式無疑會更加順利！