云计算加速药物研究与开发
云计算加速药物研究与开发
新药研发一直是人类发展中极具风险和复杂度、耗时最漫长的技术研究领域之一:药物研究专家在药物早期进行研发时,往往会经历四个流程,分别是靶点的发现和验证,高通量筛选,产生先导化合物,化合物的优化,再进入 IND 临床前的实验。根据《自然》(Nature)杂志的数据显示,一款新药的研发成本大约是 26 亿美元,耗时约 10 年,成功率却不到 1/10。高性能计算平台,人工智能和机器学习(AI/ML),以及最新的量子计算技术,正可以解决这个问题。
新药研发一直是人类发展中极具风险和复杂度、耗时最漫长的技术研究领域之一:药物研究专家在药物早期进行研发时,往往会经历四个流程,分别是靶点的发现和验证,高通量筛选,产生先导化合物,化合物的优化,再进入 IND 临床前的实验。根据《自然》(Nature)杂志的数据显示,一款新药的研发成本大约是 26 亿美元,耗时约 10 年,成功率却不到 1/10。高性能计算平台,人工智能和机器学习(AI/ML),以及最新的量子计算技术,正可以解决这个问题。
药物研究与开发行业白皮书
![《2022 亚马逊云科技医疗及生命科学合作伙伴解决方案》 《2022 亚马逊云科技医疗及生命科学合作伙伴解决方案》](https://d1.awsstatic.com/xuefezha-yanbei/a.501129233dd8a5d6c454435b4ee24c8905570049.png)
《2022 亚马逊云科技医疗及生命科学合作伙伴解决方案》
药物研究与开发行业白皮书
![](https://d1.awsstatic.com/xuefezha-yanbei/a.501129233dd8a5d6c454435b4ee24c8905570049.png)
《2022 亚马逊云科技医疗及生命科学合作伙伴解决方案》
创新药物研究与开发挑战
创新药物研究与开发挑战
![如何控制成本同时加速药物研究 如何控制成本同时加速药物研究](https://d1.awsstatic.com/xuefezha-yanbei/yao-icon.ec5b22cc9e846a4e1a7df2e89f86282d48ed6508.png)
如何控制成本同时加速药物研究
![如何高效快速地进行数十亿次计算 如何高效快速地进行数十亿次计算](https://d1.awsstatic.com/xuefezha-yanbei/xian-wei-jing.7afc056bd76da8688448d08c1dd5493c5f2b28ec.png)
如何高效快速地进行数十亿次计算
![如何进行多组学海量研究数据协作与分析 如何进行多组学海量研究数据协作与分析](https://d1.awsstatic.com/xuefezha-yanbei/tool.746c7311445f6322a3efe8bade54768454664a52.png)
如何进行多组学海量研究数据协作与分析
亚马逊云新药研发解决方案推荐
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新药发现
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人工智能加速新药发现
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量子计算探索之药物发现
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多组学数据分析最佳实践
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基因二级分析最佳实践
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新药发现
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新药发现解决方案生命科学的价值链正在经历现代化,以减少开发和生产药物的时间与成本。一种新药的商业化成本估计为 25 亿美元,其中 25% 的成本被认为是由实验室效率低下造成的。该解决方案能够促进团队协作和内部药物发现,提供最先进的化学模拟软件,实现用于运行基因组学或药物发现研究工作负载的 HPC 环境,依托多个亚马逊云科技服务来处理大量数据,并利用 AI/ML 服务构建模型以挖掘更多价值。
方案优势按需部署,方便快捷
一键式按需部署的计算集群。方便快捷的配置方法及流程,适配多种计算机型。
基于最佳实践的软件封装
自动安装 Schrodinger 软件包,支持亚马逊云科技公开数据集引用分析,支持 Amazon SageMaker 二次分析计算结果。
自定义工具流,灵活掌控
支持 Shell 基本流程,支持 KNIME Workflow 面向新药研发三件套。
架构图 -
人工智能加速新药发现
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人工智能加速新药发现解决方案该解决方案提供基于 Amazon Batch 容器化改造的 Alphafold2 镜像,依托于负载可弹性扩展的 GPU 计算集群和高性能共享存储,适合需要使用 Alphafold2 算法预测蛋白质结构的药物研发客户。方案通过 Amazon Batch 提供完善的集群资源调度机制,降低计算资源成本以及运维复杂度。用户可通过 API 或者 notebook 提交、查询或删除任务,无需接触亚马逊云科技资源,方便与现有工作流进行集成。
方案优势一键部署
方案支持一键部署,帮助客户在半小时内完成平台的搭建,避免大量的手动安装操作,让科研人员专注于药物研发工作。
方便集成
提供标准的 API 接口,方便使用且无需接触云资源,也利于企业级医药用户集成到自有的业务系统中。
灵活控制
基于原生的模型与数据集实现了多任务的并行与隔离,使客户在无需关心底层资源的情况下仍可灵活控制每个任务所需资源并对任务全流程进行查询。
远程协作
集成远程可视化软件,让不同地点的使用者能够在第一时间对结果进行可视化分析,提升药物研发团队的合作效率。
架构图 -
量子计算探索之药物发现
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量子计算探索之药物发现解决方案
量子计算探索之药物发现方案荣获 InfoQ 2022 中国技术力量年终榜单 - 十大云原生创新技术方案。量子计算探索之药物发现是一种开源解决方案,允许研究人员或量子计算倡导者设计和运行药物研发领域的计算研究。借助该解决方案,您可以通过 Amazon Braket 服务访问量子计算机,使用 Amazon Batch 进行作业管理,并利用 AWS Step Functions 协调不同的工作流程。该解决方案可以帮助您使用经典计算和量子计算资源来评估实验值,例如成本、时间、性能等。可在 Amazon QuickSight 中查看评估结果。
方案优势混合架构
该解决方案提供了一种混合架构,让您能够灵活地使用量子计算资源或经典计算资源,或者将两种资源结合使用。您可以使用这些资源测试相同的问题,用以评估和比较实验值。
药物研发使用案例
该解决方案包含特定药物研发使用案例的代码。您可以在 Jupyter Notebook 中学习并逐步自定义这些代码。
可视化
批处理运行结果存储在 Amazon S3 中,可通过 Amazon QuickSight 查看。您可以构建自定义 QuickSight 控制面板或使用内置控制面板。
架构图 -
多组学数据分析最佳实践
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多组学数据分析最佳实践解决方案该解决方案帮助用户准备基因组、临床、突变、表达和成像数据以进行大规模分析,并针对数据湖执行交互式查询,包括作为代码自动化的基础架构、用于转换数据的摄取管道,以及用于交互式分析的笔记本和仪表板。
方案优势轻松准备和加载数据
通过 Amazon Glue 对来自癌症基因组图谱 (TCGA) 计划、癌症影像档案 (TCIA)、1000 Genomes 项目和 ClinVar 的多组数据集进行准备,方便大规模分析与查询。
可视化界面
通过 Amazon QuickSight 中的可视界面分析多模式数据;数据缓存在 SPICE(超快速、并行、内存计算引擎)数据库中,优化查询性能。
加速构建与协作
通过 Amazon SageMaker 笔记本环境提供的一键式 Jupyter 笔记本分析数据,几秒钟内立即开始工作;后台自动弹性调节资源,不会造成中断;自动捕获代码依赖项,方便协作与同步。
架构图 -
基因二级分析最佳实践
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基因二级分析最佳实践解决方案该解决方案包含一个数据传输与交付、智能调度与自动扩展的基因分析集群,是成本控制、组织管理及安全合规的最佳实践;结合业界主流的 Cromwell 和 SGE 工具,生物信息工程师可轻松通过熟悉的 WDL 语言实现任务编排。利用云计算按需付费模式节省大量硬件成本,同时在云端进行 DNA 分析时可利用亚马逊云科技的 Auto Scaling 功能横向自动扩展资源。
方案优势一键部署
亚马逊云科技云端基因分析方案可一键快速部署在客户自己的公有云环境中。
灵活度高
具备高度的灵活性、可定制性以及效率。将管理工具与生产工具有效融合,加强了安全性和规范性,提升了计算资源的使用效率。
优化成本
可实现有效的组织管理和精准的成本监控。通过使用 Spot 实例对成本进行优化和精确核算。
架构图
亚马逊云新药研发解决方案推荐
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新药发现
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人工智能加速新药发现
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量子计算探索之药物发现
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多组学数据分析最佳实践
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基因二级分析最佳实践
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新药发现解决方案生命科学的价值链正在经历现代化,以减少开发和生产药物的时间与成本。一种新药的商业化成本估计为 25 亿美元,其中 25% 的成本被认为是由实验室效率低下造成的。该解决方案能够促进团队协作和内部药物发现,提供最先进的化学模拟软件,实现用于运行基因组学或药物发现研究工作负载的 HPC 环境,依托多个亚马逊云科技服务来处理大量数据,并利用 AI/ML 服务构建模型以挖掘更多价值。
方案优势按需部署,方便快捷
一键式按需部署的计算集群。方便快捷的配置方法及流程,适配多种计算机型。
基于最佳实践的软件封装
自动安装 Schrodinger 软件包,支持亚马逊云科技公开数据集引用分析,支持 Amazon SageMaker 二次分析计算结果。
自定义工具流,灵活掌控
支持 Shell 基本流程,支持 KNIME Workflow 面向新药研发三件套。
架构图 -
人工智能加速新药发现解决方案该解决方案提供基于 Amazon Batch 容器化改造的 Alphafold2 镜像,依托于负载可弹性扩展的 GPU 计算集群和高性能共享存储,适合需要使用 Alphafold2 算法预测蛋白质结构的药物研发客户。方案通过 Amazon Batch 提供完善的集群资源调度机制,降低计算资源成本以及运维复杂度。用户可通过 API 或者 notebook 提交、查询或删除任务,无需接触亚马逊云科技资源,方便与现有工作流进行集成,同时 Amazon SNS 可提供作业状态的提醒机制。Amazon云开发工具包 实现解决方案一键式快速部署,用户无需手动下载数据集,大大加快了新药研发的创新速度。
方案优势一键部署
方案支持一键部署,帮助客户在半小时内完成平台的搭建,避免大量的手动安装操作,让科研人员专注于药物研发工作。
方便集成
提供标准的 API 接口,方便使用且无需接触云资源,也利于企业级医药用户集成到自有的业务系统中。
灵活控制
基于原生的模型与数据集实现了多任务的并行与隔离,使客户在无需关心底层资源的情况下仍可灵活控制每个任务所需资源并对任务全流程进行查询。
远程协作
集成远程可视化软件,让不同地点的使用者能够在第一时间对结果进行可视化分析,提升药物研发团队的合作效率。
架构图 -
量子计算探索之药物发现解决方案量子计算探索之药物发现方案荣获 InfoQ 2022 中国技术力量年终榜单 - 十大云原生创新技术方案。 量子计算探索之药物发现是一种开源解决方案,允许研究人员或量子计算倡导者设计和运行药物研发领域的计算研究。借助该解决方案,您可以通过 Amazon Braket 服务访问量子计算机,使用 Amazon Batch 进行作业管理,并利用 AWS Step Functions 协调不同的工作流程。该解决方案可以帮助您使用经典计算和量子计算资源来评估实验值,例如成本、时间、性能等。可在 Amazon QuickSight 中查看评估结果。方案优势
混合架构
该解决方案提供了一种混合架构,让您能够灵活地使用量子计算资源或经典计算资源,或者将两种资源结合使用。您可以使用这些资源测试相同的问题,用以评估和比较实验值。
药物研发使用案例
该解决方案包含特定药物研发使用案例的代码。您可以在 Jupyter Notebook 中学习并逐步自定义这些代码。
可视化
批处理运行结果存储在 Amazon S3 中,可通过 Amazon QuickSight 查看。您可以构建自定义 QuickSight 控制面板或使用内置控制面板。
架构图 -
多组学数据分析最佳实践解决方案该解决方案帮助用户准备基因组、临床、突变、表达和成像数据以进行大规模分析,并针对数据湖执行交互式查询,包括作为代码自动化的基础架构、用于转换数据的摄取管道,以及用于交互式分析的笔记本和仪表板。
方案优势轻松准备和加载数据
通过 Amazon Glue 对来自癌症基因组图谱 (TCGA) 计划、癌症影像档案 (TCIA)、1000 Genomes 项目和 ClinVar 的多组数据集进行准备,方便大规模分析与查询。
可视化界面
通过 Amazon QuickSight 中的可视界面分析多模式数据;数据缓存在 SPICE(超快速、并行、内存计算引擎)数据库中,优化查询性能。
加速构建与协作
通过 Amazon SageMaker 笔记本环境提供的一键式 Jupyter 笔记本分析数据,几秒钟内立即开始工作;后台自动弹性调节资源,不会造成中断;自动捕获代码依赖项,方便协作与同步。
架构图 -
基因二级分析最佳实践解决方案该解决方案包含一个数据传输与交付、智能调度与自动扩展的基因分析集群,是成本控制、组织管理及安全合规的最佳实践;结合业界主流的 Cromwell 和 SGE 工具,生物信息工程师可轻松通过熟悉的 WDL 语言实现任务编排。利用云计算按需付费模式节省大量硬件成本,同时在云端进行 DNA 分析时可利用亚马逊云科技的 Auto Scaling 功能横向自动扩展资源。
方案优势一键部署
亚马逊云科技云端基因分析方案可一键快速部署在客户自己的公有云环境中。
灵活度高
具备高度的灵活性、可定制性以及效率。将管理工具与生产工具有效融合,加强了安全性和规范性,提升了计算资源的使用效率。
优化成本
可实现有效的组织管理和精准的成本监控。通过使用 Spot 实例对成本进行优化和精确核算。
架构图
药物研究与开发行业精选案例及参考架构
![星亢原 星亢原](https://d1.awsstatic.com/xuefezha-yanbei/zhongji.e190abd3e85bf6339d71f4a89c56790b2079d724.png)
云上 HPC 助力新药研发解决方案
星亢原业务涉及了新药设计、基因分析和人工智能技术应用三个方面,亚马逊云科技云完全满足星亢原底层算法对计算存储灵活扩展的需求,在研发高峰期 20 分钟即可启动 10,000 个 CPU 的集群,保障了新药研发项目的快速推进和算法平台的迭代提高。
![云上 HPC 助力新药研发解决方案架构图 云上 HPC 助力新药研发解决方案架构图](https://d1.awsstatic.com/xuefezha-yanbei/e.ff6c872f72618bff391827050a14711b3e584d3d.png)
药物研究与开发行业精选案例及参考架构
![](https://d1.awsstatic.com/xuefezha-yanbei/e.ff6c872f72618bff391827050a14711b3e584d3d.png)
![](https://d1.awsstatic.com/xuefezha-yanbei/zhongji.e190abd3e85bf6339d71f4a89c56790b2079d724.png)
星亢原业务涉及了新药设计、基因分析和人工智能技术应用三个方面,亚马逊云科技云完全满足星亢原底层算法对计算存储灵活扩展的需求,在研发高峰期 20 分钟即可启动 10,000 个 CPU 的集群,保障了新药研发项目的快速推进和算法平台的迭代提高。
免费套餐点击试用
免费套餐点击试用
计算
Amazon EC2
云中可调整大小的计算容量
每月 750 小时
*适用于北京和宁夏区域
存储
Amazon S3
安全、持久并且可扩展的对象存储基础设施。
5GB 标准存储
*适用于北京和宁夏区域
数据库
Amazon RDS
适用于 MySQL、PostgreSQL、MariaDB、Oracle BYOL 或 SQL Server 的托管关系数据库服务
每月 750 个小时的 db.t2.micro, db.t3.micro 和 db.t4g.micro Instances 数据库使用时间(适用的数据库引擎)
*适用于北京和宁夏区域
数据库
Amazon DynamoDB
快速灵活的 NoSQL 数据库,具有无缝可扩展性
25GB 的存储
*仅适用于宁夏区域
亚马逊云科技新药研发初创企业扶持计划
亚马逊云科技新药研发初创企业扶持计划
![亚马逊云科技云创计划 亚马逊云科技云创计划](https://d1.awsstatic.com/xuefezha-liuqi/yunchuang.377a2693a71dd5e24a13d1e5b3e41eb3acfdff2a.png)
![亚马逊云科技联合创新中心 亚马逊云科技联合创新中心](https://d1.awsstatic.com/xuefezha-liuqi/lianchaung.99b184ef3882ee0b4a15bc54af8e2b2550e54119.png)
上海亚马逊云科技生命健康数字化赋能中心
上海亚马逊云科技生命健康数字化赋能中心(Healthcare and Life Science Industry Digitalization Acceleration Center, HCLS IDAC)是亚马逊云科技在中国设立的首个赋能中心,致力于加速中国医疗和生命科学行业的数字化转型与创新。该中心坐落于上海市徐汇区,由亚马逊云科技与上海市徐汇区政府合作成立,旨在整合徐汇区在生命健康行业的区位优势,以及亚马逊云科技全球领先的云技术和服务,其在生命健康行业的解决方案、在生命科学、健康、基因组学等领域的全球专业知识和最佳实践,以及全球合作伙伴网络资源,协同中国的技术合作伙伴,推动行业数字化解决方案在中国落地,加速本地产业发展,并通过多个维度解决行业痛点,为生命健康行业赋能。
![](https://d1.awsstatic.com/xuefezha-yanbei/advister-iamge-new.fea4eaf2d7d0db634523758c79ddde206a8ba94e.png)
上海亚马逊云科技生命健康数字化赋能中心
上海亚马逊云科技生命健康数字化赋能中心(Healthcare and Life Science Industry Digitalization Acceleration Center, HCLS IDAC)是亚马逊云科技在中国设立的首个赋能中心,致力于加速中国医疗和生命科学行业的数字化转型与创新。该中心坐落于上海市徐汇区,由亚马逊云科技与上海市徐汇区政府合作成立,旨在整合徐汇区在生命健康行业的区位优势,以及亚马逊云科技全球领先的云技术和服务,其在生命健康行业的解决方案、在生命科学、健康、基因组学等领域的全球专业知识和最佳实践,以及全球合作伙伴网络资源,协同中国的技术合作伙伴,推动行业数字化解决方案在中国落地,加速本地产业发展,并通过多个维度解决行业痛点,为生命健康行业赋能。