世界のスーパーコンピュータとそれを動かす人々


4月 13, 2022

ファイザー社、Covid医薬品の開発におけるスーパーコンピューティングとAIの活用について言及

HPCwire Japan

Oliver Peckham

16ヶ月以上前、ファイザー社は歴史的な科学的ムーンショットを達成した。それまで承認された医薬品に大規模に使用されたことのない方法を用いて、新種のウイルスに対する新種のワクチンを前例のないほど迅速に開発し、承認したのである。パンデミックの間、ほぼすべての公的研究用スーパーコンピュータは、何らかの形でCovid研究に軸足を置いていたが、製薬大手は、ワクチンや治療法の開発に先進技術を利用することについて、非常に慎重であった。今週開催されたNvidiaのGTC22で行われたセッションでは、DeloitteのCEOであるJoe Ucuzogluが、ファイザーの執行副社長兼最高デジタル・テクノロジー責任者のLidia Fonsecaに、Covid-19の画期的なワクチンと治療薬の開発における同社のHPCとAI活用について話をした。

Ucuzogluは、「Pfizer’s AI-enabled transformation 」と題したファイアサイドチャットのセッションの冒頭で、「史上最速の新規ワクチン開発 」を称賛し、ファイザーを 「AI が社会にもたらす可能性を最大限に示す申し子 」と呼んだそうである。続いて、ファイザーがバリューチェーンにおいてどのように技術革新を進めているのか、Fonsecaに質問した。

「ファイザーは、バリューチェーン全体にデジタルデータとAIを適用しています。」 Fonsecaは、「私たちの仕事をより速く、より簡単にし、ビジネスのあらゆる側面を強化します。私たちは、3つの戦略的優先事項を念頭に置いて、このエンドツーエンドのイノベーションを推進しています。1つ目は、患者の健康状態の改善、2つ目は、患者により早く薬を届けること、3つ目は、明日の画期的な治療法を促進することです。」

Joe Ucuzoglu(左)とLidia Fonseca(右) 画像提供:Nvidia

スーパーコンピューティングについて

「研究と発見において、スーパーコンピューティング、AI、機械学習を活用し、最も有望な標的化合物の特定を加速させました 」とFonsecaは語った–もちろん、ホストであるNvidiaからの援助にざっと言及した以上、運用するハードウェアの詳細は一切明かさなかったが。

「Nvidiaは、ファイザーのスーパーコンピューティングとAI能力の向上を支援する重要なパートナーです」と、彼女は述べている。「スーパーコンピューティングは、私たちの経口治療薬であるパックスロビッドの発見から開発までの進行を早めるのに役立ちました。高度な計算モデリングとシミュレーション技術を使用することで、物理的ではなく仮想のラボ環境で分子化合物をテストすることができるようになりました。パックスロビドの場合、これによって、Covid-19の治療に効く可能性のある何百万もの既知の化合物のごく一部をテストし、医薬品になる可能性が最も高い化合物だけを迅速に絞り込むことができたのです。」

(パクスロビドは、コビド感染による死亡リスクを低減する上で、一貫した効果を示した数少ない治療薬の1つである。パクスロビドがSARS-CoV-2を無効化する仕組みについては、HPCwireによる抗ウイルス剤のスーパーコンピュータ・シミュレーションの続報をこちらでお読みください。)

「スーパーコンピュータと高度な解析は、CovidワクチンであるComirnatyの改良にも役立ちました」とFonsecaは続けた。「当社のワクチンの試験中に臨床試験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脂質ナノ粒子に起因するものでした。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行い、アレルギー反応を抑える脂質ナノ粒子の特性の適切な組み合わせを見つけ出し、可能な限り安全で効果的なワクチンを作りました。」

スーパーコンピュータ「MareNostrum 4」で作成されたパックスロビドの抑制メカニズムの可視化画像

AIと機械学習について

Fonsecaは、通常であれば数年かかることもあるファイザーの臨床試験プロセスを、先端技術によっていかに変革したかに繰り返し触れた。

「Covid の臨床試験を立ち上げるために、リアルタイムの予測モデルを使用して、ウイルスの流行を郡レベルで予測し、次の大きな感染の波が押し寄せる場所を特定しました」と、Fonseca は説明した。「これにより、開発チームは、被験者の募集が最も盛んになると予想される場所に基づいて、臨床試験施設を最適に選択することができました。こうして、わずか4カ月で、6カ国150施設、46,000人の参加者を集めた臨床試験を開始することができたのです。」

「患者さんに対しては、臨床試験中の患者さんからの報告をより効率的に管理するために、AI機能を備えた強化型有害事象ポータルを立ち上げました」と彼女は続けた。「また、AIと機械学習を活用して、臨床試験参加者がワクチンに反応して症状を報告する方法の矛盾を特定しましたが、これは試験のタイムラインとデータの品質と整合性を維持するために重要でした。」

「ワクチン臨床試験中、我々は4時間ごとに試験データを集計し、リフレッシュしました。つまり、Covidの前は、被験者の診察後にデータを集計するのに数週間かかることもありましたが、それよりも迅速かつ頻繁に最新のデータを臨床医や科学者に提供できるようになったのです。」

治験が終了し、Comirnatyが承認されると、ファイザーの目はMLとAIを使用して出荷と流通を最適化することに向けられた。「2021年に30億回分以上のワクチンの製造と流通をサポートするために、いくつかの重要なデータとAI機能を展開しました」とFonsecaは述べている。「我々は、製品のスループットと歩留まりを予測するためにAIと機械学習を導入しました。これは、より一貫した生産をサポートし、我々の製造がより予測可能であることを可能にします-我々のワクチン生産を拡大する緊急性を考えると、重要な考慮事項です。」

「さらに、我々はAIと機械学習の両方を使用して、製品の温度を予測し、我々のワクチン投与を収容する3,000以上の冷凍庫の予防保守を可能にし、また、IoTとセンサーを活用して、100%近い精度でワクチンの出荷と温度を監視・追跡します – 想像できるように、かなり重要です。」

将来について

また、Ucuzogluは、ヘルスケアとファイザーにおける先端技術の将来についてFonsecaに尋ね、彼女は今後5年から10年の「水晶玉」を見つめることに同意した。

「量子コンピュータの応用が進むことで、現在では想像もつかないような発見や開発のスピードがもたらされるでしょう。そして、データ生成、データ集約、高度分析、アルゴリズムを生み出すAIバリュージェネレーターなど、さまざまな分野に特化した新しいAIプレーヤーが生まれ、AI企業の状況はますます盛んになるでしょう」と彼女は述べた。

より多くの応用アルゴリズム、創薬や臨床試験における予測技術の利用、そしてこれらの試験の分散化が進むだろうと彼女は述べている。また、「AIによって発見される分子は相当数に上るだろう」とも述べている。

「私たちは、ヘルスケア産業が患者の旅全体にわたって再配線されるのを見ています」と、Fonsecaはセッションの前半で述べていた。「パンデミックは、実際に触媒として機能しました。…私はCovid-19がこれらのトレンドを5年も加速させたと信じています。」