NVIDIA发布超级计算机Cambridge-1，与阿斯利康合作研发药物

新冠病毒仍未停止对人类的攻击，健康与医疗成为全球议题，同时我们也应当看到，数字生物学革命正在以 “AI + 医疗” 的模式加速进行。

7 月 7 日，NVIDIA（英伟达）正式发布超级计算机 Cambridge-1。作为英国最强大的超级计算机之一，耗资 1 亿美元的 Cambridge-1 将致力于推动医疗行业的发展，与阿斯利康、葛兰素史克、盖伊和圣托马斯 NHS 基金会、伦敦大学国王学院以及纳米孔公司（Oxford Nanopore Technologies）等开展合作，首批项目涉及痴呆症等脑部疾病、新药研发等。

Cambridge-1 凝聚了 NVIDIA 在加速计算、AI 和生命科学领域数十年的研究成果，采用完全的可再生能源供电。优化后的 NVIDIA Clara 和 AI 框架能够充分发挥整体系统的优势，保证大规模研究的顺利开展。

作为一个 NVIDIA DGX SuperPOD 超级计算集群，Cambridge-1 目前入列全球最快的 Top50 计算机之中。

图 | NVIDIA 的超级计算机 Cambridge-1（来源：NVIDIA）

NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋表示：“商业和学术领域顶尖的研究人员将能够基于 Cambridge-1 这台英国最强大的超级计算机完成他们毕生的事业，以在英国前所未有的规模和速度，针对疾病和治疗展开探索。

基于 Cambridge-1 的研究虽然将在英国进行，但所带来的影响却是全球性的，它将推进开创性的研究，有望使全世界数百万人受益。”

据了解，NVIDIA 将 Cambridge-1 赋能到英国的量子计算、数字生物学以及基因组学等领域，其将运用 AI 开展新药研发，并尝试提高寻找人类基因组致病变异研究的准确性。目前，该公司已和五家合作伙伴启动相关项目。

根据经济咨询公司 Frontier Economics 的报告，预计 Cambridge-1 有望在未来 10 年创造 6 亿英镑（约 8.25 亿美元）的价值。

运用 AI 开展新药研发，以及提高寻找人类基因组致病变异研究的准确性。作为全球最快的 AI 超级计算机之一，NVIDIA 将 Cambridge-1 赋能到英国的量子计算、数字生物学以及基因组学等领域。目前，已和五家合作伙伴启动相关项目。

这些项目将帮助顶尖科学家和医疗领域的专家借助 AI 和超算的高算力，为生命科学提供有力支持，推助数字生物学革命。

与阿斯利康、葛兰素史克合作，用 AI 和高算力助力药物研发

此外，NVIDIA 正在与阿斯利康合作创建一个基于特征提取器 Transformer 模型的化学结构生成性 AI 模型，以加快药物研发速度。

近几年业内提出的基于 Transformer 的神经网络架构，能够通过自监督的训练方法自动使用批量数据集进行预训练，从而解放了研究人员手动标注数据。而传统上，数字病理学领域的研究人员要对组织切片图像进行人工标注，这需要耗费大量时间和金钱。

为了解决这一问题，NVIDIA 和阿斯利康开展了一个专注于 AI 数字病理学应用的独立项目，该项目利用 Cambridge-1 与无人监督式 AI 算法，对上千张图像进行分析训练，最终实现了对人工注释的解放，据介绍 Cambridge-1 能迅速找到与药物反应相关的潜在图像特征，可帮助缩减药物研发的时间成本。

以阿斯利康的 MolBART Transformer 模型为基础，NVIDIA 与阿斯利康合作开发的 MegaMolBART 药物研究模型，通过超算能让化合物数据库 ZINC 进行大规模扩展训练。

该开源模型已在 NVIDIA NGC 软件目录中向研究人员和开发者中开放，正在被用于反应预测、分子优化和分子生成，并将用于优化药物研发流程。

阿斯利康生物制药研发部呼吸与免疫学数据科学和 AI 副总裁林赛・爱德华兹（Lindsay Edwards）表示：“在整个切片图像上训练 AI 算法极具挑战性，其原因之一是图像的大小。与 NVIDIA 在 Cambridge-1 上的合作使我们能够扩展目前的工作，并开发出新的方法，推动 AI 在数字病理学领域的应用。”

药物公司葛兰素史克同样在与 NVIDIA 合作，据介绍葛兰素史克七成的项目均专注于经过基因验证的靶向研究方法，该方法能使药物研发的成功率高于其他的两倍。而在 AI 和机器学习的加持下，这种方法能发挥更大功效。

葛兰素史克高级副总裁兼 AI 和机器学习全球负责人金・布兰森（Kim Branson）博士表示：“葛兰素史克研发方法的核心在于先进的技术。这些技术能够帮助我们通过全新的预测建模速度、精度和规模，释放大量复杂数据的潜力。

AI 合成大脑数据，深入研究痴呆症等疾病

伦敦大学国王学院以及盖伊和圣托马斯 NHS 基金会正在使用 Cambridge-1 训练 AI 模型，该模型通过识别和学习数万张不同年龄段和疾病的核磁共振脑部扫描图来生成合成大脑图像。

合成的数据模型可以任意生成研究人员需要的大脑图像，不仅数量无限，而且可以自定义特征如年龄、疾病等，从而帮助研究人员更深一步探索脑癌、中风、痴呆症等疾病，以实现了尽早的诊断和治疗。

值得一提的是，该研究还与英国国家卫生局和英国生物库合作，后者是全球最丰富的生物医学数据库之一，充分利用英国先进医疗资源。接下来，伦敦大学国王学院还将计划与更多科研机构和创业公司共享这一合成数据模型。

伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学院院长塞巴斯蒂安・乌尔塞林（Sebastien Ourselin）教授表示：“通过此次合作，我们将能够利用医疗研究领域前所未有的算力，为患者的健康和治疗带来真正的变革。”

盖伊和圣托马斯 NHS 基金会的 CEO 伊恩・阿布斯（Ian Abbs）表示：“AI 为医疗领域所带来的力量将有助于加快对患者的诊断，改善乳腺癌筛查等服务，并帮助我们根据临床需要对患者进行风险评估并确定优先级别......我们将能够使用最先进的技术，在惠及患者的同时，更加高效地管理宝贵的资源。”

目前已有 100 多个国家采用 Oxford Nanopore Technologies 公司的长读测序技术，Oxford Nanopore 公司在基因组测序平台中部署了 Cambridge-1，以提高基因组分析的速度和准确性。借助 Cambridge-1，Oxford Nanopore 公司能够将算法改进的时间从数天缩短到几个小时。 他们将该技术应用到了人类和植物健康、环境监测以及抗菌剂抗性等领域。

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