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原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/jpmorgan-healthcare-nvidia-lilly/
原文作者：Isha Salian
英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋周一在与礼来（Lilly）董事长兼首席执行官戴夫·瑞克斯（Dave Ricks）的炉边谈话中告诉与会者：“我们正在为药物发现的未来制定‘可能的蓝图’。”
这次对话在旧金山举行的年度 摩根大通医疗保健会议 上进行，重点是英伟达和礼来宣布成立的首个此类AI联合创新实验室。
黄仁勋表示：“我们正在系统地汇集该领域一些最聪明的药物发现人才和计算机科学领域最聪明的人才。”“我们将建立一个实验室，其专业知识和规模足以吸引那些真正想在该交叉点上做毕生工作的人。”
该倡议将结合礼来在制药行业的全球领先专业知识与英伟达在人工智能领域的领导地位，共同应对人类最大的挑战之一：模拟生物学的复杂性。两家公司将在五年内共同投资高达10亿美元用于人才、基础设施和计算能力，以支持这个新的实验室，该实验室将设在旧金山湾区。
在炉边谈话中，瑞克斯回顾了药物发现的艰辛工作以及人工智能在变革制药发明周期方面的潜力。
他说：“每一种小分子发现都像一件艺术品。如果我们能将其从这种发现、这种手工制药问题转变为一个工程问题，想想这对人类生活的影响。”
该实验室将采用“科学家在环”（scientist-in-the-loop）的框架运行，其中代理式的湿实验室与计算式的干实验室紧密相连，形成一个持续学习的系统。该框架旨在使实验、数据生成和AI模型开发能够相互持续提供信息和改进。
瑞克斯说：“机器被设计出来就是为了日以继夜地解决这个问题。”
这个联合创新实验室建立在礼来先前宣布的AI超级计算机之上——这是生物制药行业最强大的AI工厂，它是一台配备了DGX B300系统的英伟达 DGX SuperPOD，将用于训练大规模的生物医学基础模型和前沿模型，以用于药物发现和开发。
瑞克斯解释说，通过将人工智能融入药物发现，制药研究人员可以快速模拟海量的可能分子，在计算机上进行大规模测试，并筛选出有前景的候选物。接下来的挑战是利用人工智能发现更多的生物靶点。
瑞克斯说：“圣杯就是将这两者结合起来，我们就可以一次性模拟整个系统。”
黄仁勋和瑞克斯还讨论了礼来利用计算技术进行制药研究的悠久历史，以及衰老性脑部疾病如何成为药物发现的下一个前沿领域。
黄仁勋说：“我想象不出有哪个领域比这更值得应用计算机科学。希望我们能够扭转历史的轨迹。”
英伟达在摩根大通医疗保健会议上
英伟达的全栈AI平台正在加速跨数字生物学和药物发现领域领先基础模型的创建和部署。为了表彰近期的一些进展，黄仁勋在摩根大通医疗保健会议上举杯，向该领域的十几位领导者以及他们开创的AI模型致敬。
黄仁勋说：“在过去的10年里，我们使人工智能进步了100万倍。我相信，在接下来的10年里，你们将享受与我这一代人所享受的同样的冒险……因此，对于在座的各位——作为你们的新年礼物，并感谢你们为行业和人类的未来所做的一切——我赠送给你们一台DGX Spark。”
受表彰者包括：
- VantAI 首席执行官 Zach Carpenter，该公司开发了用于跨所有生物分子的共折叠和设计的Neo模型家族。
- Boltz 首席执行官 Gabriele Corso，该公司创建了最成熟的开源生物分子模型家族之一。
- Genesis Molecular AI 首席执行官 Evan Feinberg，该公司开发了Pearl，一个蛋白质和小分子结构预测模型。
- Recursion 的主席兼首席执行官 Chris Gibson 和 Najat Khan，该公司开发了用于显微镜数据的OpenPhenom视觉转换器模型。
- Basecamp Research 首席执行官 Glen Gowers，该公司创建了EDEN，一个生物多样性规模的基因组语言模型家族。
- Arc Institute 的创新研究员 Brian Hie，该公司是Evo 2（Evo DNA语言模型家族的一部分）开发中的主要合作方。
- Isomorphic 总裁 Max Jaderberg，该公司正在扩展AlphaFold的能力，AlphaFold是蛋白质结构和相互作用模型的明确家族。
- Latent Labs 首席执行官 Simon Kohl，该公司开发了用于蛋白质序列和结构的生成模型Latent-X家族。
- Chai Discovery 首席执行官 Joshua Meier，该公司开发了用于分子结构预测和设计的生成式AI模型Chai家族。
- Iambic Therapeutics 联合创始人兼首席执行官 Tom Miller，该公司开发了NeuralPLexer模型家族，用于蛋白质和小分子的灵活、快速和准确的结构预测。
- Biohub 科学主管 Alex Rives，该公司创建了领先的蛋白质语言模型ESM家族。
- Insilico Medicine 首席执行官 Alex Zhavoronkov，该公司构建了Pharma.AI，这是一个涵盖靶点发现、生成化学和临床预测的集成模型套件。
在摩根大通医疗保健会议上，英伟达还宣布了NVIDIA BioNeMo平台的重大扩展，该平台用于AI驱动的生物学和药物发现，包括以下工具：
- NVIDIA Clara 开放模型，用于预测RNA结构并确保AI设计的药物易于合成。
- BioNeMo Recipes，用于加速和扩展生物学基础模型的训练、定制和部署。
- BioNeMo 数据处理库，例如nvMolKit，一个用于分子设计的GPU加速化学信息学工具。
英伟达还重点介绍了与仪器领导者赛默飞（Thermo Fisher）合作，利用英伟达的全栈AI计算构建自主实验室基础设施，并重点介绍了总部位于旧金山的初创公司Multiply Labs的工作，该公司提供端到端机器人系统，以大规模自动化细胞疗法制造。
摩根大通医疗保健会议是全球最大的医疗保健投资专题研讨会，吸引了来自全球医疗保健行业的8000多名专业人士，包括投资者、政策制定者和高管。
如需了解更多会议信息，请收听音频记录，并查看英伟达医疗保健副总裁Kimberly Powell的特别演讲演示文稿，她在演讲中讨论了人工智能对医疗保健的影响。
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