Акции Simulations Plus (NASDAQ:SLP) резко пошли вверх: после объявления о техническом партнерстве с NVIDIA бумаги компании прибавили 28%. Речь идет о совместной разработке решений для моделирования в фармацевтических исследованиях — с упором на ускорение симуляций с помощью GPU и применение ИИ-инструментов для более удобных и «подсказанных» алгоритмами рабочих процессов.
Что именно будет сделано в рамках сотрудничества
Стороны объединяют научную «начинку» Simulations Plus и вычислительную платформу NVIDIA. В основе подхода — использование подтвержденных практикой расчетных движков компании в нескольких направлениях моделирования: физиологически обоснованная фармакокинетика (PBPK), фармакокинетика/фармакодинамика (PK/PD) и количественная системная фармакология (QSP).
Эти термины важны для понимания задачи. PBPK — это метод, который описывает, как лекарство проходит через организм, опираясь на физиологические параметры органов и систем. PK/PD связывает концентрацию препарата в организме с его эффектом. QSP же позволяет рассматривать заболевание и действие терапии как систему взаимосвязанных процессов — то есть моделировать «картину в целом», а не только отдельные показатели.
Роль NVIDIA: GPU, ускоренный вывод и оптимизация
Вклад NVIDIA предполагает предоставление продвинутой вычислительной инфраструктуры и экспертной поддержки в областях ускоренного вывода (accelerated inference) и оптимизации, «заточенной» под работу на GPU. Под ускоренным выводом в данном контексте обычно понимают более быстрый запуск моделей ИИ после их обучения — чтобы пользователи могли быстрее получать результаты вычислений и прогнозов.
Цель сотрудничества — ускорить ключевые этапы работы: сократить время симуляционных циклов, быстрее исследовать параметры моделей и проводить так называемые исследования на виртуальных популяциях. Последнее означает, что вместо экспериментов на реальных пациентах команда может прогонять модели на большом числе «виртуальных» сценариев, варьируя параметры и наблюдая возможные исходы.
Какие задачи будут в приоритете
Партнерство сосредоточено на трех направлениях, которые напрямую связаны с тем, как строятся и улучшаются модели в доклинической и клинической разработке.
- Разработка GPU-оптимизированных возможностей симуляции для QSP и приложений PK/PD.
- Применение подходов, поддерживаемых ИИ: чтобы помогать в построении моделей и подборе параметров (parameter fitting).
- Продвижение рабочих процессов в количественной системной фармакологии — от подготовки модели до итераций по улучшению.
Согласно данным текущих тестов, ожидаемый эффект — снижение времени, необходимого для полного цикла QSP-моделирования, до 75%. Для команд разработки это означает потенциально более быстрые итерации, ускорение проверки гипотез и сокращение «узких мест» в вычислениях.
Экосистема NVIDIA и доступ к платформам
Помимо вычислительной поддержки, NVIDIA также планирует предоставить доступ к своему «научно-фармацевтическому» экосистемному набору. В перечне упомянуты платформа NVIDIA BioNeMo и глобальная сеть партнеров из фармацевтической отрасли. BioNeMo — это платформа для разработки и внедрения ИИ-решений в контексте задач биологических и медицинских данных, что делает ее релевантной при создании инструментов для моделирования и анализа.
Позиция руководства Simulations Plus
Генеральный директор Simulations Plus Шон О’Коннор (Shawn O’Connor) назвал сотрудничество логичным продолжением многолетнего курса компании. Он отметил, что на протяжении трех десятилетий Simulations Plus помогала фармкомпаниям и биотехнологическим организациям применять моделирование и симуляции уверенно и предсказуемо. По его словам, партнерство с NVIDIA объединяет валидированную на практике науку, ускоренные вычисления и ИИ-возможности таким образом, чтобы расширить круг задач, которые исследовательские команды способны изучать и доводить до прикладного результата.
Как будут проверять результат в реальных проектах
Компании намерены привлечь избранных партнеров из фармацевтического сектора для оценки новых возможностей в реальных рабочих процессах разработки лекарств. Первоначальный фокус будет сделан на сценариях с высокой сложностью моделирования — там, где выигрыш от ускорения симуляций и «помощи» со стороны ИИ, как правило, наиболее заметен.