Открытие и разработка лекарств

AI-платформа для drug discovery ускоряет поиск новых препаратов, анализируя огромные массивы биомедицинских, химических и клинических данных. Она использует машинное и глубокое обучение, генеративные модели и автоматизацию лабораторий для выявления новых мишеней, дизайна молекул, прогнозирования эффективности и безопасности, а также оптимизации доклинических и клинических исследований.

Заказать внедрение Бесплатная консультация

Преимущества решения

Скорость: сокращение времени поиска кандидатов на 50–70%, ускорение анализа big data.
Точность: повышение вероятности успеха в клинике за счет предиктивных моделей и интеграции разнородных данных.
Экономия: снижение стоимости preclinical R&D на 30–50%, автоматизация рутинных задач.
Масштабируемость: обработка миллиардов молекул и петабайт данных, поддержка распределенных вычислений.
Интеграция: работа с LIMS/ELN, лабораторной автоматикой, облачными и локальными ресурсами.
Безопасность: федеративная аналитика, соответствие регуляторным требованиям (GDPR, HIPAA).
Инновации: генеративные модели открывают новые химические пространства, недоступные традиционным методам.

Решение идеально для фармкомпаний, биотех-стартапов и исследовательских центров, стремящихся ускорить и удешевить разработку новых лекарств с помощью современных AI-технологий.

Этапы внедрения ИИ

Анализ задачи

Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.

Проектирование решения

Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.

Внедрение и настройка

Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.

Сопровождение

Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.

Как используется AI-решение для открытия и разработки лекарств

AI интегрируется на всех этапах разработки лекарств:

Идентификация мишеней: AI анализирует геномные, протеомные и фенотипические данные для поиска новых биологических целей.
Дизайн молекул: генеративные модели (GAN, VAE, диффузионные модели) создают новые соединения с заданными свойствами, оптимизируя активность, растворимость и биодоступность.
Предиктивное моделирование: машинное обучение прогнозирует эффективность, токсичность, фармакокинетику и побочные эффекты молекул до лабораторных тестов.
Анализ лабораторных данных: AI-движки обрабатывают результаты high-throughput screening, автоматизируют анализ изображений и спектров масс-спектрометрии.
Интеграция данных: платформы объединяют геномные, клинические, real-world данные и результаты экспериментов в единую систему для сквозной аналитики.
NLP-модули. Извлекают инсайты из научных публикаций, патентов, отчетов о клинических испытаниях для поиска новых идей и подтверждения гипотез.
Федеративная аналитика. Позволяет анализировать распределенные данные без передачи чувствительной информации между организациями

Результат — сокращение времени на этап hit-to-lead и preclinical до 70%, снижение стоимости разработки и повышение вероятности успеха в клинике

Программное обеспечение для открытия и разработки лекарств

Категория	ПО / Платформа	Функционал
AI drug discovery платформы	Lifebit, Insilico Medicine, Atomwise, Deep Genomics, BenchSci, Owkin, Valo Health	Сквозная аналитика, генерация молекул, интеграция данных
Генеративные модели	OpenBioML, ChemGAN, Iktos, DeepCure, DiffDock	Дизайн новых соединений, оптимизация структуры
Анализ спектров и изображений	MolecularAI, Deepcell, Cytel	Распознавание соединений, анализ клеточных ответов
NLP для биомедицинских данных	IBM Watson Discovery, Google Healthcare NLP, Elsevier Text Mining	Извлечение знаний из литературы и отчетов
Инфраструктура	Docker/Kubernetes, NVIDIA Triton, TensorFlow, PyTorch	Оркестрация, ускорение инференса, обучение моделей

Подходящее серверное оборудование

Компонент	Рекомендация / Пример модели	Обоснование
Серверы	Dell PowerEdge XE9680, Supermicro SYS-420GP-TNAR+, HPE Cray XD2000	Поддержка 4–8 GPU, PCIe Gen5, масштабируемость
CPU	2 × Intel Xeon Scalable или AMD EPYC (32–64 ядер)	Высокая параллельная обработка, интеграция с лабораторной автоматикой
GPU	4–8 × NVIDIA H100 80GB или RTX A6000	Ускорение генеративных моделей, молекулярного моделирования
RAM	512–1024 ГБ DDR5 ECC	Для хранения больших наборов данных и моделей
Хранилище	4 × NVMe SSD 7.68–16 ТБ (RAID 10)	Высокий IOPS для биомедицинских данных, изображений, симуляций
Сеть	2 × 100GbE (Mellanox ConnectX-7)	Интеграция с лабораторными и облачными платформами
Охлаждение	Жидкостное или гибридное	Для высокой плотности GPU

Сервер Dell EMC PowerEdge XE9680

Артикул: PowerEdgE-XE9680

Dell EMC PowerEdge XE9680 - это высокопроизводительный стоечный сервер, предназначенный для сложных рабочих нагрузок и критически важных приложений в крупных центрах обработки данных. Он построен на новейших процессорах Intel Xeon Scalable с поддержкой до 112 ядер и 224 потоков, что обеспечивает исключительную вычислительную мощность и производительность.

Форм-фактор: 6U

CPU: Intel Xeon Scalable Gen4

HDD: 8x 2.5" SAS/SATA

Блок питания: 2800W

Уточнить ценуЗапрос цены

Сервер HPE Cray v2240

Артикул: Crayv2240

HPE Cray XD2000, разработанный специально для высокопроизводительных вычислений, представляет собой высокоплотное масштабируемое решение с дополнительным жидкостным охлаждением. Поддерживает блоки питания 240V.

Форм-фактор: 2U

CPU: AMD EPYC 7003

Блок питания: 2400W

Уточнить ценуЗапрос цены

Сервер Supermicro SYS-420GP-TNAR+ 2x Intel Xeon Silver 4310, 4x 64GB DDR4-3200, 1x Samsung PM9A3 960GB NVMe

Артикул: SYS-420GP-TNAR+2x4310

Сервер Supermicro SYS-420GP-TNAR+ спроектирован таким образом, чтобы обеспечить максимальную производительность, гибкость, масштабируемость и удобство обслуживания в сложных ИТ-средах и обеспечить критически важные рабочие нагрузки для предприятия. В конфигурацию входит: 2x Intel Xeon Silver 4310 2P 12C/24T 2.1G 18M 10.4GT 120W 4189M1, 4x 64GB DDR4-3200 2Rx4 LP(16Gb)ECC RDIMM,HF,RoHS, 1x Samsung PM9A3 960GB NVMe, PCIe4x4 U.27mm 1DWPD5YR SED Opal, AIOM2-port 10GBase-T, 1x Intel X550,RoHS, 1x NVIDIA Air Cool DELTA HGX GPU Baseboard,8 A100 80GB, 0%3 YRS LABOR,3 YRS PARTS,1YR CRS UNDER LIMITED WRNTY, ASSEMBLY FEE

Форм-фактор: 4U

CPU: Intel Xeon Scalable Gen3

HDD: 6x 2.5" SAS/SATA/NVMe

Блок питания: 3000W

Корпус (размеры): Высота: 174 мм, Глубина: 900 мм, Ширина: 446 мм

Уточнить ценуЗапрос цены

Архитектура решения

1. Сбор и интеграция данных. Импорт геномных, протеомных, химических, клинических и real-world данных из лабораторий, публикаций, внешних баз.

2. Хранилище и подготовка. Централизованное NVMe-хранилище для структурированных и неструктурированных данных, анонимизация и нормализация.

3. AI-ядро. Генеративные модели (GAN, VAE, диффузионные) для дизайна молекул. Графовые и трансформерные нейросети для анализа структур, взаимодействий и предсказания свойств. Модули NLP для извлечения знаний из литературы и патентов.

4. High-throughput screening. Автоматизация анализа лабораторных изображений и спектров, интеграция с роботизированными платформами.

5. Бизнес-логика и автоматизация. Приоритизация кандидатов, автоматическое формирование отчетов, интеграция с LIMS/ELN.

6. Интерфейс и интеграция. Веб-интерфейс для учёных, API для лабораторной автоматизации, поддержка обратной связи и дообучения моделей.

Пример конфигурации

Компонент	Модель / Спецификация	Кол-во
Серверы	Supermicro GPU A+ Server AS-5126GS-TNRT	2
CPU	AMD EPYC 9654	4
GPU	NVIDIA H100 80GB	8
RAM	1024 ГБ DDR5	2 ТБ
SSD	NVMe 7.68 ТБ (Kioxia CD8-V)	8
Сеть	Mellanox ConnectX-6 100GbE	4 порта
ПО	Lifebit, Atomwise, Deep Genomics, MolecularAI, Docker/Kubernetes, TensorFlow/PyTorch