亚马逊云科技：云计算提速人工智能辅助药物发现(AIDD)

AIDD带来药物研发大提速
新药研发一直是人类科研领域中极具风险和复杂度、且耗时最漫长的技术研究领域之一。根据《自然》（Nature）杂志的数据显示，一款新药的整体成本大约是26亿美元，耗时约10年，成功率却不到十分之一。
自20世纪90年代中期，计算机辅助药物研发（CADD：Computer Aided Drug Design）开始被使用并逐渐成为药企的主流数字化辅助技术。但CADD的能力局限于对已有的知识和数据的筛选与优化，其作用更多是对人力的“替代”而非“突破”，因此无法触达人类尚未涉足的认知盲区。
相较之下，AIDD能够充分探索未知的分子结构空间，生成现有经验与数据之外的全新分子化合物结构，给药物研发带来了真正的颠覆性变革。通过将AI所拥有的机器学习、深度学习、图像识别、认知计算等能力嵌入药物研发各环节，可预测识别更为准确的疾病靶点，并基于湿实验及CADD模拟数据进行新药分子设计、化合物活性评价、毒性评价等研发过程，大幅降低了对数据量和专家知识的依赖。
AIDD最直观的价值还在于显著减少传统药物研发的高昂资金和时间成本，给研发效率带来巨大飞跃。据Exscientia Company Deck数据显示，使用AI技术可以减少约35%的新药研发成本，研发周期也缩短到了1-2年。

云计算推进AIDD成为常态化工具
2021年，亚马逊云科技客户、AI药物研发公司英矽智能宣布了全球第一款由AI发现并设计的用于特发性肺纤维化治疗的候选药物已进入临床试验阶段。从靶点发现到化合物验证，英矽智能用时不到18个月，花费仅260万美元，降低了约99%的新药研发计算成本。
英矽智能的药物发现引擎建立在亚马逊云科技平台之上，是公司产品组合的核心。该引擎使用数百万个数据样本和多种数据类型来发现疾病生物标志物，确定最有希望的靶点，并设计具有特定属性的小分子化合物。
由于英矽智能的人工智能平台要处理大量的实验和文本数据，所以对于图形处理器(GPU)的要求很高。英矽智能的AI工具如PandaOmics™和Chemistry42™都运行于Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2），以获得具有极具灵活性和可扩展性的云端服务器而无需维护庞大的本地计算集群。另外，英矽智能还使用了对象存储服务Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)存储相关数据，使其分布于6个国家的团队能够轻松访问所需数据并进行跨国合作。
成熟、易用且“AI友好”的云平台为各行业创造了迈入AI时代的“捷径”。到目前为止，云上超过75%的人工智能应用都基于亚马逊云科技平台开发，也使亚马逊云科技积累了丰富的人工智能和机器学习技术和成功经验。对于AIDD所必需的算力、算法、数据三大数字化基础及安全合规要求，亚马逊云科技都能提供完善的服务与技术支撑：
l 无需初期基础架构投入，即可获得AIDD所需的高性能GPU/CPU算力，且按需付费；
l 提供大量的训练推理和部署工具，支持多种深度学习框架。机构和人员无需深入了解相关知识即可以快速展开研发和试验；
l 亚马逊云科技Marketplace提供数百种算法和模型。亚马逊公开数据集中也提供多种药物研发所需的科学数据，如ChEMBL，ZINC与Open Target等。
亚马逊云科技的云基础设施通过全球98项安全合规认证，并遵循和支持超过全球50种生命科学合规规范，包括GxP、HIPAA,、HITRUST，以及获得《中国人类遗传资源管理条例》中方单位认证，使团队、机构之间可进行安全无忧的数据合作。
据不完全统计，全球已经有近40款以上利用AI涉及的药物管线已经步入了临床阶段。随着AIDD得到广泛应用，已有国内外的众多企业选择亚马逊云科技作为部署AIDD的云计算平台。而亚马逊云科技不仅能提供AIDD所需的云上基础设施，还可直接助力AI工具的开发和使用，或者使用亚马逊云科技多达92种生命科学公开数据集快速进入模型训练。
近年来，基于亚马逊云科技，阿斯利康开发了由机器学习驱动的病理图像识别检测模型，用于替代以往在候选药物研发时以人工进行样本编目的方式。借助Amazon SageMaker Ground Truth，阿斯利康能够快速注释、收集和分类训练样本，并形成可用于模型训练的数据集，而所用的时间仅为之前的50%。
除了节省时间和人力成本，使用数据集训练的模型还帮助研发人员获得更准确的分析结果。在双方开展的试点中，阿斯利康使用2000个样本来分析造成糖尿病损伤的关键结构，准确率达到95%，使科学家能够快了解药物的安全性和有效性，加速了新药研发和上市的进程。