Avance en la investigación del descubrimiento de fármacos con computación cuántica o clásica
Información general
Se trata de una solución de AWS de código abierto que permite a los investigadores y a los defensores de la computación cuántica diseñar y ejecutar estudios computacionales en el campo del descubrimiento de fármacos. Con esta solución de AWS, puede acceder a ordenadores cuánticos a través de Amazon Braket. La característica Amazon Braket Hybrid Job le permite utilizar recursos de computación clásica y cuántica para evaluar valores de experimentos como costo, tiempo y rendimiento. La solución de AWS incluye un código de muestra integrado para determinados problemas de descubrimiento de fármacos, como el acoplamiento molecular, el plegamiento de proteínas, el plegamiento de ARN y la planificación retrosintética, a fin de ayudarle a empezar a utilizar la computación cuántica en este campo.
Beneficios
Amazon Braket Hybrid Job le brinda flexibilidad para usar recursos de computación cuántica o de computación clásica, o ambos. Puede evaluar y comparar valores de experimentos al probar el mismo problema con estos recursos.
Esta solución de AWS incluye código para ciertos casos de uso de descubrimiento de fármacos. Puede aprender y personalizar el código paso a paso en un cuaderno de Jupyter.
Los resultados de la ejecución por lotes se almacenan en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Puede encontrar la visualización y la comparación de los diferentes resultados de los experimentos en Notebook.
Detalles técnicos
Puede implementar automáticamente esta arquitectura con la guía de implementación y la plantilla de AWS CloudFormation asociada.
Paso 1
Esta solución de AWS implementa una instancia de cuaderno para permitir a los usuarios realizar experimentos con cuadernos. Los cuadernos incluyen casos de uso para diferentes problemas de descubrimiento de fármacos, como el despliegue de moléculas, el plegamiento de ARN y el plegamiento de proteínas.
Paso 2
Cuando se utilice por primera vez, el sistema reflejará y cargará los paquetes dependientes necesarios para el experimento en Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
Paso 3
Este programa utiliza Amazon Braket Hybrid Job para los experimentos.
Paso 4
Los resultados del experimento se almacenan en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
Paso 5
Ejecute varios Hybrid Jobs en un experimento e inicie los eventos en Amazon EventBridge cuando se complete el Hybrid Job.
Paso 6
EventBridge inicia eventos que, a continuación, se envían a AWS Lambda para su análisis y resumen.
Paso 7
Lambda envía un informe de análisis a Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS). Todos los suscriptores de este tema recibirán este informe por correo electrónico. Este paso es opcional y puede especificar el correo electrónico para las notificaciones de suscripción al implementar la solución de AWS.
Paso 8
Vuelva a Amazon SageMaker Notebook para ejecutar el código y analizar y mostrar los resultados del experimento.
Paso 1
Esta solución de AWS implementa una instancia de cuaderno para permitir a los usuarios realizar experimentos con cuadernos. Los cuadernos incluyen casos de uso para diferentes problemas de descubrimiento de fármacos, como el despliegue de moléculas, el plegamiento de ARN y el plegamiento de proteínas.
Paso 2
Cuando se utilice por primera vez, el sistema reflejará y cargará los paquetes dependientes necesarios para el experimento en Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
Paso 3
Este programa utiliza Amazon Braket Hybrid Job para los experimentos.
Paso 4
Los resultados del experimento se almacenan en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
Paso 5
Ejecute varios Hybrid Jobs en un experimento e inicie los eventos en Amazon EventBridge cuando se complete el Hybrid Job.
Paso 6
EventBridge inicia eventos que, a continuación, se envían a AWS Lambda para su análisis y resumen.
Paso 7
Lambda envía un informe de análisis a Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS). Todos los suscriptores de este tema recibirán este informe por correo electrónico. Este paso es opcional y puede especificar el correo electrónico para las notificaciones de suscripción al implementar la solución de AWS.
Paso 8
Vuelva al cuaderno de Amazon SageMaker para ejecutar el código y analizar y mostrar los resultados del experimento.
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