신약은 시장에 출시하는 데 점점 더 많은 비용이 듭니다. AI와 가속 컴퓨팅이 더 빠르고 보다 정확한 인사이트로 신약 개발의 모든 단계를 개선하는 방법을 알아보세요.
끝없어 보이는 분자 데이터베이스를 검색하는 것부터 이러한 분자가 인체의 복잡한 생화학 구조와 어떻게 상호 작용하는지 시뮬레이션하는 것에 이르기까지, NVIDIA 기반의 솔루션은 제약회사가 분석, 효율성 및 확장성을 개선하도록 지원합니다.
신약 설계 및 개발에 대한 새로운 접근법
컴퓨터 생물학을 통한 신약 발견 재구상
트랜스포머 뉴럴 네트워크가 신약 개발을 가속화
이 IDC Perspective는 업계의 주요 과제 및 사용 사례에서 코로나19 퇴치를 위한 애플리케이션에 이르기까지 신약 개발에서 뉴럴 네트워크의 중요성의 증가에 대해 알아야 할 모든 것을 강조합니다.
신약 개발 및 설계를 혁신하는 Entos
NVIDIA Clara Discovery는 차세대 치료제 개발을 위한 분자 특성 예측 속도를 1000배 가속화할 수 있는 새로운 머신 러닝 접근 방식을 지원합니다.
코로나19를 억제하기 위한 원자 해결책을 찾는 연구원들
UC Riverside에서는 Azure에서 NVIDIA GPU를 사용해 양자의 힘을 연구하여 바이러스가 리간드와 결합할 가능성을 판별하고 치료제를 찾는 제약회사의 업무 속도를 높여줍니다.
더 저렴하고 빠른 임상 전 신약 개발
Schrödinger에서는 GPU 기반의 플랫폼을 사용하여 제약회사가 신약 개발의 속도와 정확도를 개선하도록 지원합니다.
GTC에서의 계산 화학
GTC에서는 워싱턴 대학교, 토론토 대학교, AstraZeneca뿐 아니라 Entos와 같은 획기적인 스타트업을 비롯한 최고 기관의 전문가들이 신약 개발을 위한 AI 및 딥 러닝의 미래에 대해 공유합니다.
최신 신약 개발 웨비나
GPU 가속 신약 개발 방법 및 응용 분야
이 웨비나에서는 분자 역학 시뮬레이션 및 AI 기반의 컴퓨터 화학이 바이러스에서 세포까지의 융합, 바이러스성 단백질 기능 및 궁극적으로는 가능한 치료까지, 바이러스 구조에 대한 원자 수준의 통찰력을 제공하여 어떻게 코로나19와의 싸움에서 핵심적인 역할을 하는지 알아봅니다.
DGX A100을 통한 코로나19 연구 촉진
코로나19 HPC 컨소시엄의 일부이자 올해 5월 NVIDIA DGX™ A100을 첫 구매한 Argonne National Labs에서는 시스템을 사용해 연구원들이 코로나19 치료제, 백신 및 바이러스의 확산을 탐구하도록 지원합니다.
Argonne National Labs에서 이룬 진전과 더불어 다른 컨소시엄 GPU 가속 시스템이 여러 연구 프로젝트에서 어떻게 사용되고 있는지 알아보세요.
신약 연구의 모든 단계를 위한 솔루션
GPU 가속 컴퓨팅을 통한 신약 개발 플랫폼인 NVIDIA Clara™ Discovery는 AI, 데이터 분석, 시뮬레이션 및 시각화를 결합하여 신약 설계 및 개발에 있어 여러 분야의 워크플로우를 지원합니다. 연구자들은 Clara Discovery를 사용하여 유전체학, 단백질 구조 결정, 가상 약물 검사, 메디컬 이미징, 자연어 처리 등의 영역에서 고성능 컴퓨팅 애플리케이션, 사전 훈련된 AI 모델 및 도메인별 애플리케이션 프레임워크를 적용할 수 있습니다.
임상 시험 프로토콜 평가 및 비즈니스 인텔리전스
Vyasa의 스마트 테이블 기술인 Synapse는 NVIDIA AI를 사용하여 딥 러닝 기반 텍스트 분석을 자동으로 적용하여 임상 시험 PDF 문서에서 탐색하기 쉬운 스프레드시트로 인사이트를 추출합니다. AI는 97% 이상의 쿼리 정확도로 분석 중인 데이터세트와 관련된 질문에 답하여 몇 밀리초 이내에 구조화되지 않은 문서 내에서 구조화된 데이터를 찾습니다. 수만 개의 데이터 포인트를 수동으로 수집하는 데 10일을 소요하는 대신 Vyasa는 분석 시간을 90% 단축하여 하루 만에 끝냅니다.
실험 정확도로 화학적 특성 예측
NVIDIA GPU 기반 신약 설계 및 발견을 위한 Schrödinger의 고급 컴퓨팅 플랫폼은 물리학 기반 모델링과 머신 러닝을 결합하여 수십억 개의 분자를 빠르고 정확하게 평가하여 신약 개발을 가속화합니다. 주요 제약 및 생명 공학 회사는 전임상 신약 개발을 위해 Schrödinger의 플랫폼을 사용하여 기존 방법에 비해 더 빠르고 저렴한 비용으로 고품질의 새로운 분자를 식별하기 위해 방대한 화학 공간을 탐색합니다.
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