数智引擎与亦康医药携手探索AI加速癌症新药研发的创新路径

AI助力攻克癌症：数智引擎与亦康医药合作开辟新药研发前沿

　　 在人工智能技术与生命科学深度融合的趋势下，亦康（北京）医药科技有限公司（以下简称“亦康医药”）与超擎数智达成了深度合作。借助超擎数智提供的基于AI算力集群AIEngine人工智能开发平台的整体解决方案，亦康医药成功地将癌症药物研发的效率提升到了新的水平，为医疗健康和生命科学领域的突破性研究注入了强大的动力。

　　 一、癌症治疗与新药研发的困境和需求

　　 癌症治疗历经了三个重要阶段，每个阶段的进步都大幅提高了患者的存活率和治疗的精确度。

　　 T细胞通过TCR（T细胞受体）识别癌细胞抗原，但TCR-抗原匹配是一个复杂的生物信息学难题。传统实验方法或人工分析在匹配TCR和癌细胞抗原时面临巨大挑战：人类免疫系统的TCR种类极其庞大，以适应各种不同病毒的抗原，这种庞大的多样性使得人工匹配几乎无法实现；癌细胞可能表达数千种突变蛋白，每种蛋白可包含多个潜在的抗原位点，识别最具免疫原性的抗原是一项艰巨的任务；TCR与抗原肽的结合不仅依赖于氨基酸序列和空间结构，还涉及复杂的分子间相互作用，这使得人工直接预测哪种组合最优化变得异常困难。 从目前的研究进展来看，虽然这一领域存在诸多挑战，但借助现代计算技术和人工智能的发展，或许能够提供新的解决方案。未来的研究可能会集中在开发更高效的人工智能算法，以帮助科学家们更好地理解和预测TCR与抗原肽之间的复杂关系。这样的技术进步不仅能加速癌症免疫疗法的发展，也为其他免疫相关疾病的治疗提供了新思路。

　　 随着科技的不断发展，通过结合化疗、靶向治疗、免疫治疗等多种疗法，并借助基因检测和生物信息学等先进技术，有望进一步提升癌症治疗效果。利用Transformer架构的大规模模型已成为解决T细胞受体（TCR）与抗原匹配问题，从而推动癌症药物研发的理想选择。TCR和抗原均由氨基酸构成，它们之间的相互作用类似于自然语言处理（NLP）任务中的文本匹配问题。此外，氨基酸序列的上下文信息至关重要，因为TCR的识别不仅依赖于单一氨基酸，还取决于整个序列的结构和相互作用模式。Transformer架构恰好能够满足这些需求。

　　 二、超擎数智×亦康医药：新药研发的AI新范式

　　 亦康医药坐落于北京经济技术开发区，专注于药物的体外生物活性测试和功能验证、临床前体外与体内药理药效评估以及药物临床转化研究。公司以药理学、免疫学、病理学及创新药物研发的知识和技术体系为基础，针对即将进入临床试验的创新药物，提供伴随临床试验的生物样本检测服务，并开发用于预测疗效的生物标志物。此举旨在推动精准医疗的发展。

　　 过去，在药物研发过程中，蛋白质三维结构分析是一项极其昂贵且耗时的任务。为了精确解析蛋白质的空间构象，研究机构通常依赖冷冻电镜和X射线晶体衍射等高精度成像技术。然而，这些传统方法不仅设备成本高昂，而且实验周期较长，严重限制了新药的研发进程。

　　 亦康医药作为专业从事生物医药研发外包服务和疾病精准治疗的国家高新技术企业，在业务发展过程中，面临AI技术创新资源不足、海量数据计算与复杂模型迭代效率低等挑战。

　　 超擎数智凭借其深入的行业洞察，专门为亦康医药设计了一套集硬件与软件于一体的AI解决方案，大大提高了TCR识别癌细胞抗原的准确性，从而加快了抗癌药物和疫苗的研发速度。通过运用超擎数智的AIEngine人工智能开发平台，并结合Transformer架构，亦康医药成功创建了自己的生物大模型。这一模型不仅能进行精准的TCR识别，还具备强大的数据处理能力，这不仅有助于加速抗癌药物和疫苗的研发过程，还能显著提升研发效率。这一成果不仅增强了亦康医药在生物医学领域的竞争力，也为整个行业带来了新的研究思路和技术支持。 这种创新的方法不仅展示了人工智能技术在生物医药领域的巨大潜力，也强调了跨学科合作的重要性。它表明，通过将先进的算法与专业的生物学知识相结合，可以有效解决传统方法难以攻克的问题。此外，这也为其他致力于新药研发的企业提供了一个值得借鉴的成功案例，显示了科技如何成为推动医疗健康领域进步的关键力量。

　　 同时，亦康医药通过超擎AI Engine人工智能开发平台，轻松实现AI集群的高效管理：

　　 超擎数智为亦康医药设计部署高性能AI集群与无损AI网络，通过强大的AI基础设施，赋能亦康医药业务发展。亦康医疗的 AI 计算集群采用12台8卡GPU 服务器，构建高性能计算平台，支撑大规模 AI 模型训练，AI网络层面架构构成如下：

　　 三、系统性创新，高效完成亦康医药项目交付

　　 在为期四天的项目交付周期中，超擎技术团队面临传统机房升级、计算性能瓶颈以及医疗健康数据合规三大挑战，实施了全方位优化方案，凭借系统性的技术创新，成功帮助亦康医药搭建支持新药研发的AI算力平台，实现了项目的迅速部署和高效运转。

　　 针对原有机房纯风冷设计难以满足高密度GPU服务器对散热的需求，为确保设备稳定运行，超擎技术团队结合机房现有条件，对机房散热进行了改造优化，通过调整气流组织，优化风道布局，增加了高效散热方案，使得PUE（电源使用效率）值维持在合理范围内，提升了整体能效比。同时，采用精密空调等高效风冷技术，优化服务器机柜的布局，确保冷风均匀覆盖计算节点，同时增强机房通风能力，以满足长期稳定运行的要求。 改造后的机房不仅显著提高了能源利用效率，还大大增强了系统的可靠性和稳定性。这表明，面对日益增长的数据处理需求，通过技术创新和优化设计，可以在不牺牲性能的前提下实现更高的能效。此外，这种改进也为其他面临类似挑战的数据中心提供了宝贵的参考经验。

　　 在计算架构层面，为了进一步提高训练效率，超擎技术团队采用了FP8混合精度训练引擎，大幅减少计算过程中的显存占用，同时提升训练吞吐量。这一优化方案不仅提升了训练速度，还降低了能耗，使AI集群在计算能力和能源效率之间达到了最佳平衡。

　　 尤为关键的是，生物医药领域对数据安全的要求极其严格，特别是病患基因数据、临床试验数据，必须符合法律法规的合规性要求。在项目交付过程中，超擎技术团队采用了端到端加密技术和访问控制策略，并在AI计算集群内部署了专用隔离网络，确保数据不出域。此外，通过特别设计的本地化存储方案，结合InfiniBand网络加速数据传输，不仅满足了严格的安全要求，还保证了高效的计算性能，从而实现了从数据接入、处理到存储的全生命周期保护。 这种综合性的安全措施体现了当前生物医疗行业对于数据保护的高度重视。尤其是在涉及敏感个人健康信息时，确保数据安全不仅是法律上的义务，更是维护患者隐私和信任的基础。超擎技术团队所采取的技术手段展示了如何在保障数据安全的同时，仍能保持高效的数据处理能力，这对推动整个行业的健康发展具有重要意义。

　　 在AI训练过程中，数据传输延迟会严重影响模型训练效率。超擎技术团队通过改进Infiniband网络拓扑并激活SHARP技术（可扩展分层聚合与缩减协议），降低了GPU之间梯度传输对带宽的需求，实现了跨节点的低延迟全减少操作，最终使大规模模型训练效率提高了35%。

　　 四、赋能新药研发实现跨越式效能跃升

　　 通过超擎技术团队的创新与努力，本次交付成果显著。亦康医药在超擎数智AI整体解决方案的赋能下，结合Transformer大模型，采用深度学习生物计算的方法，使得癌症新药研发周期从36个月缩短至6个月，成本降低了67%。AI训练后的模型可以在数小时甚至数分钟内解析蛋白质三维结构，相较于传统的实验方法，效率提高了上千倍，在关键研发环节实现了突破性进展。超擎数智“AI医疗”技术路径已经形成了一套可复制的行业解决方案，推动了AI for Science研究迈入新的阶段。 这样的成就不仅展示了人工智能在生物医药领域应用的巨大潜力，还为其他相关行业提供了宝贵的参考案例。通过这些创新性的技术手段，我们可以期待未来会有更多高效且经济的新药被开发出来，从而为患者带来福音。

　　 “超擎数智的AI解决方案不仅为亦康医药带来了核心技术的提升，还推动了亦康医药在医药研发模式上的革新。”亦康医药创始人许春萍博士表示，“以前需要多个部门长期协作才能完成的分析任务，现在借助AI平台可以迅速且高效地完成，从而使亦康医药团队能够专注于更具创新性的治疗方案设计。”

　　 对于亦康医药与超擎数智的成功携手合作，超擎数智总经理唐春峰表示：“与亦康医药的深度合作标志着超擎数智在利用AI推动产业升级方面迈出了重要的一步。通过构建灵活且高效的计算平台以及智能工具链，我们帮助亦康医药能够迅速将先进的算法与生物学洞察转化为实际的临床应用。这一过程不仅证明了我们的技术解决方案具有很强的行业适应性，还展示了人工智能在生命科学研究领域的巨大潜力。” 这样的合作无疑为医疗行业带来了新的希望，也为我们展示了科技如何能够加速医学研究的发展。通过AI技术的应用，不仅可以提高研发效率，还可以促进新药的开发和疾病治疗方案的优化。这种结合有望在未来几年内带来突破性的进展，并对整个医疗健康领域产生深远影响。

　　 此次合作，超擎数智的这一新项目再次证明了其在“AI医疗健康”领域的领先地位。通过将AI基础设施与行业的专业知识深度结合，超擎数智不仅帮助医药企业更好地利用AI技术，也为中国的生物医药产业向智能化转型提供了可行的模式。未来，超擎数智将继续专注于特定应用场景的开发，凭借创新的技术解决方案和高效的实施能力，与像亦康医药这样的合作伙伴共同推动行业发展。 这一举措无疑为AI技术在医疗健康领域的应用树立了一个新的里程碑。它不仅展示了技术如何赋能传统行业，还体现了企业在推动技术创新方面的决心。随着越来越多的企业开始探索AI在医疗健康中的应用，超擎数智的成功案例将成为其他企业效仿的典范。这不仅是对技术实力的认可，也是对中国生物医药产业未来发展的积极展望。