ファイザーはAIとスーパーコンピューターを活用してコロナウイルスのワクチンと薬を設計している

ファイザーの最高デジタル・技術責任者リディア・フォンセカ氏は、機械学習技術は医薬品の発見、臨床試験、サプライチェーンの管理、患者への配布など、この製薬大手のワクチン開発プロセスをスピードアップする上で非常に重要だと語った。

ファイザーはコロナウイルスに対する2つの武器を開発した。ビオンテックと共同開発したワクチン（ブランド名「コミナティ」で販売）と、あまり一般的ではない経口抗ウイルス薬「パクスロビド」である。

「AIのデジタルデータの力を活用して、ワクチン『コミナティ』、そして今度は経口薬『パクスロビド』を非常に短期間で市場に投入したことは、そのことを明確に証明している」とフォンセカ氏は火曜日に行われたNVIDIAのGPU技術カンファレンスでデロイト米国法人のジョー・ウクゾグルCEOとの会話の中で述べた。

機械学習モデルは、一連の望ましい特性を持つ新しい分子を見つけるというこのタスクに適しています。科学者たちは、コロナウイルスの発生初期に、そのスパイクタンパク質の配列を解析し、その構造を解明することができた。これらのスパイクタンパク質は細胞の表面に付着し、コロナウイルスが取り込まれて複製できるようになります。その後、宿主である人間が感染し、呼吸器系の問題、疲労、頭痛などの不快な症状を引き起こします。

mRNAワクチン（ファイザーのワクチンなど）の動作原理は、人間の細胞にスパイクタンパク質をウイルスの一部にするように教えることです。これにより、人間の免疫システムは、将来このタイプのスパイクタンパク質を見つけるとすぐにそれを破壊することを学習し、体内に侵入した新しいコロナウイルスをすぐに排除できるようになります。

フォンセカ氏は、ファイザーがmRNAベースのワクチンを設計し、わずか4カ月で臨床試験を開始したと述べた。同社は、テストのために6カ国から数万人のボランティアを募集する前に、機械学習アルゴリズムを活用して生産段階での収穫量を予測した。 AIシステムを使用して、参加者の症状の違いを分析しました。

彼女はさらにこう付け加えた。「さらに、当社はAIと機械学習の両方を使用して、ワクチンを保管する3,000台以上の冷凍庫の製品温度を予測し、予防保守を行っています。また、IoTとセンサーを活用して、ワクチンの輸送と温度をほぼ100％の精度で監視・追跡しています。」

ファイザーが、症状が緩和し始めたときに服用できる抗ウイルス薬パクスロビドの製造に着手した頃には、科学者たちは、以前にワクチンを接種した一部の人に観察されたアレルギー反応を最小限に抑える方法をより深く理解していた。モデルが有望な適切な分子のセットを生成した後、研究者らはそのうちの少数をスーパーコンピューター上で実行される仮想シミュレーションでテストすることができた。

「当社のワクチンを試験した臨床試験の参加者から報告されたアレルギー反応の多くは、ワクチン自体に含まれる特定の液体脂質ナノ粒子によって引き起こされました。私たちはスーパーコンピューターを使用して分子動力学シミュレーションを実行し、アレルギー反応を軽減する脂質ナノ粒子の特性の適切な組み合わせを見つけました」とフォンセカ氏は断言した。

HPC Wire によると、ファイザーは MareNostrum 4 スーパーコンピューターを使用して、潜在的な新薬を仮想的にテストしているとのこと。この大規模なシステムはバルセロナ スーパーコンピューティング センターに設置されており、ピーク性能は 11.15 ペタフロップスです。 3,456 個のノードがあり、各ノードは 2 個の Intel Xeon Platinum 8160 プロセッサと 4 個の Nvidia V100 GPU で構成されています。

今日、製薬大手は AI の力を借りる傾向が強まっています。このテクノロジーにより、大規模なプロセスを自動化し、コストを削減し、新薬を市場に投入するまでの時間を短縮できます。フォンセカ氏は、ファイザーのような大手製薬会社は、データ生成、データ集約、データ分析など、製薬大手が弱い分野に注力する中小企業と協力する必要があると述べた。

原題:ファイザーがAIとスーパーコンピューターを使ってCOVID-19ワクチンとタブレットを設計した方法、著者: カティアナ・クアック