在人工智能技術(shù)與生命科學(xué)深度融合的浪潮下，亦康（北京）醫(yī)藥科技有限公司（以下簡稱“亦康醫(yī)藥”）與超擎數(shù)智達(dá)成深度合作，通過超擎數(shù)智提供的基于AI算力集群+AI Engine人工智能開發(fā)平臺的AI整體解決方案，成功將癌癥藥物研發(fā)效率提升至新高度，為醫(yī)療健康和生命科學(xué)領(lǐng)域突破性研究注入強(qiáng)勁動能。
一、癌癥治療與新藥研發(fā)的困境和需求
癌癥治療經(jīng)歷了三個關(guān)鍵階段，每一次進(jìn)步都顯著提升了患者的生存率和治療精準(zhǔn)度。
傳統(tǒng)化療利用細(xì)胞毒性藥物殺死快速分裂的癌細(xì)胞，但副作用較大，容易傷害健康細(xì)胞；
靶向藥物通過靶向特定的致癌基因或蛋白，如 EGFR 或 HER2，精準(zhǔn)干預(yù)癌細(xì)胞生長信號。然而，癌細(xì)胞基因突變可能導(dǎo)致耐藥性問題；
免疫治療通過激活人體免疫系統(tǒng)，由 T 細(xì)胞（免疫細(xì)胞的一種）識別并消滅癌細(xì)胞。其中 T 細(xì)胞受體（TCR）需要精準(zhǔn)識別癌細(xì)胞抗原，但由于抗原多樣性及個體基因差異，TCR 識別的有效性仍有提升空間。
T細(xì)胞通過TCR（T細(xì)胞受體）識別癌細(xì)胞抗原，但TCR-抗原匹配是一個復(fù)雜的生物信息學(xué)問題。傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法或人為分析匹配TCR和癌細(xì)胞抗原難度極大：人類免疫系統(tǒng)的TCR種類極其龐大，以適應(yīng)各種不同病毒的抗原，這種極大的多樣性使得人工匹配近乎不可能；癌細(xì)胞可能表達(dá)數(shù)千種突變蛋白，每種蛋白可包含多個潛在的抗原位點(diǎn)，識別最具免疫原性的抗原是個挑戰(zhàn)；TCR與抗原肽的結(jié)合依賴于氨基酸序列、空間結(jié)構(gòu)、分子間相互作用，人工難以直接預(yù)測哪種組合最優(yōu)。
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，通過整合化療、靶向藥物治療、免疫治療等多種治療手段，以及借助基因檢測、生物信息學(xué)等前沿技術(shù)，有望進(jìn)一步提高癌癥治療的效果�；赥ransformer的大模型成為解決TCR-抗原匹配問題，實(shí)現(xiàn)癌癥藥物研發(fā)的最佳方案。TCR和抗原均由氨基酸組成，其相互作用類似于自然語言處理（NLP）任務(wù)中的文本匹配，同時氨基酸序列的上下文信息極其重要，TCR識別不僅依賴于單個氨基酸，而是基于整個序列的結(jié)構(gòu)和相互作用模式，Transformer架構(gòu)正好滿足上述需求。
二、超擎數(shù)智×亦康醫(yī)藥：新藥研發(fā)的AI新范式
亦康醫(yī)藥位于北京經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)，致力于藥物的體外生物活性篩選和功能驗(yàn)證、臨床前體外、體內(nèi)藥理藥效學(xué)評價及藥物臨床轉(zhuǎn)化研究，以藥理學(xué)、免疫學(xué)、病理學(xué)和創(chuàng)新藥物開發(fā)的知識和技術(shù)體系為核心，針對進(jìn)入臨床實(shí)驗(yàn)的創(chuàng)新藥物開展伴隨臨床實(shí)驗(yàn)的生物標(biāo)本檢測及預(yù)測療效的生物標(biāo)志物開發(fā)，踐行精準(zhǔn)治療。
過去，藥物研發(fā)過程中，蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)分析 是一個極其昂貴且耗時的環(huán)節(jié)。為了精準(zhǔn)解析蛋白質(zhì)的空間構(gòu)象，研究機(jī)構(gòu)通常依賴?yán)鋬鲭婄R、X 射線晶體衍射等高精度成像技術(shù)。然而，這些傳統(tǒng)方法不僅設(shè)備昂貴，而且實(shí)驗(yàn)周期長，嚴(yán)重制約了新藥的研發(fā)進(jìn)度。
亦康醫(yī)藥作為專業(yè)從事生物醫(yī)藥研發(fā)外包服務(wù)和疾病精準(zhǔn)治療的國家高新技術(shù)企業(yè)，在業(yè)務(wù)發(fā)展過程中，面臨AI技術(shù)創(chuàng)新資源不足、海量數(shù)據(jù)計算與復(fù)雜模型迭代效率低等挑戰(zhàn)。
超擎數(shù)智基于對生物醫(yī)藥行業(yè)痛點(diǎn)的深刻洞察，為亦康醫(yī)藥量身打造了“軟硬一體”的AI解決方案，助力亦康醫(yī)藥大幅提升TCR識別癌細(xì)胞抗原的精準(zhǔn)度，為抗癌藥物和抗癌疫苗研發(fā)提速。亦康醫(yī)藥通過部署、使用超擎數(shù)智AI Engine人工智能開發(fā)平臺，采用Transformer架構(gòu)，成功研發(fā)了亦康醫(yī)藥生物大模型，通過精準(zhǔn)的TCR識別和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，能夠加速抗癌藥物和疫苗的研發(fā)進(jìn)程，顯著提高研發(fā)效率，不僅提升了亦康醫(yī)藥在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的競爭力，也為整個行業(yè)的發(fā)展提供了新的思路和技術(shù)支持。
同時，亦康醫(yī)藥通過超擎AI Engine人工智能開發(fā)平臺，輕松實(shí)現(xiàn)AI集群的高效管理：
智能集群管理：實(shí)時監(jiān)控 GPU 使用率、顯存占用、網(wǎng)絡(luò)流量，提升計算資源利用率。
算力動態(tài)調(diào)度：基于 AI 任務(wù)需求，智能分配計算資源，避免資源浪費(fèi)。
全生命周期管理：支持 AI 計算集群的部署、運(yùn)行、維護(hù)，保障高效穩(wěn)定運(yùn)行。
超擎數(shù)智為亦康醫(yī)藥設(shè)計部署高性能AI集群與無損AI網(wǎng)絡(luò)，通過強(qiáng)大的AI基礎(chǔ)設(shè)施，賦能亦康醫(yī)藥業(yè)務(wù)發(fā)展。亦康醫(yī)療的 AI 計算集群采用12臺8卡GPU 服務(wù)器，構(gòu)建高性能計算平臺，支撐大規(guī)模 AI 模型訓(xùn)練，AI網(wǎng)絡(luò)層面架構(gòu)構(gòu)成如下：
計算網(wǎng)絡(luò)：基于 Infiniband MQM9700 交換機(jī)，提供高帶寬、低延遲的 AI 訓(xùn)練通信。
存儲網(wǎng)絡(luò)：基于 Infiniband MQM8700 交換機(jī)，加速大規(guī)模數(shù)據(jù)加載，支撐 AI 訓(xùn)練。
管理網(wǎng)絡(luò)：采用以太網(wǎng)進(jìn)行機(jī)器帶內(nèi)帶外管理。
三、系統(tǒng)性創(chuàng)新，高效完成亦康醫(yī)藥項(xiàng)目交付
在為期四天的項(xiàng)目交付周期中，超擎技術(shù)團(tuán)隊面對傳統(tǒng)機(jī)房改造、計算效能瓶頸及醫(yī)療健康數(shù)據(jù)合規(guī)三重挑戰(zhàn)，實(shí)施全棧式優(yōu)化方案，通過系統(tǒng)性技術(shù)創(chuàng)新，成功為亦康醫(yī)藥構(gòu)建支撐新藥研發(fā)的AI算力基座，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目的快速部署與高效運(yùn)行。
針對原有機(jī)房純風(fēng)冷設(shè)計難以滿足高密度GPU服務(wù)器對散熱的需求，為確保設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行，超擎技術(shù)團(tuán)隊結(jié)合機(jī)房現(xiàn)有條件，對機(jī)房散熱進(jìn)行了改造優(yōu)化，通過調(diào)整氣流組織，優(yōu)化風(fēng)道布局，增加了高效散熱方案，使得PUE（電源使用效率）值維持在合理范圍內(nèi)，提升了整體能效比。同時，采用精密空調(diào)等高效風(fēng)冷技術(shù)，優(yōu)化服務(wù)器機(jī)柜的布局，確保冷風(fēng)均勻覆蓋計算節(jié)點(diǎn)，同時增強(qiáng)機(jī)房通風(fēng)能力，以滿足長期穩(wěn)定運(yùn)行的要求。
在計算架構(gòu)層面，為了進(jìn)一步提高訓(xùn)練效率，超擎技術(shù)團(tuán)隊采用了FP8混合精度訓(xùn)練引擎，大幅減少計算過程中的顯存占用，同時提升訓(xùn)練吞吐量。這一優(yōu)化方案不僅提升了訓(xùn)練速度，還降低了能耗，使AI集群在計算能力和能源效率之間達(dá)到了最佳平衡。
尤為關(guān)鍵的是，生物醫(yī)藥領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)安全要求極為嚴(yán)格，尤其是病患基因數(shù)據(jù)、臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)，須滿足法律法規(guī)合規(guī)性要求。在項(xiàng)目交付過程中，超擎技術(shù)團(tuán)隊采用端到端加密、訪問控制策略，并在 AI 計算集群內(nèi)部署了專用隔離網(wǎng)絡(luò)，確保數(shù)據(jù)不出域。此外，特別設(shè)計的本地化存儲方案，結(jié)合Infiniband 網(wǎng)絡(luò)加速數(shù)據(jù)傳輸，既滿足安全要求，又確保高效計算，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)接入、計算到存儲的全生命周期防護(hù)。
在 AI 訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)傳輸延遲會極大影響模型訓(xùn)練效率。超擎技術(shù)團(tuán)隊通過優(yōu)化Infiniband網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并啟用SHARP 技術(shù)（Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol），減少GPU間梯度傳輸?shù)膸捪�，�?shí)現(xiàn)跨節(jié)點(diǎn)的低延遲 All-Reduce，最終讓大模型訓(xùn)練效率提升35%。
四、賦能新藥研發(fā)實(shí)現(xiàn)跨越式效能躍升
通過超擎技術(shù)團(tuán)隊的創(chuàng)新和努力，本次交付成果顯著。亦康醫(yī)藥經(jīng)過超擎數(shù)智 AI 整體解決方案賦能后，結(jié)合 Transformer 大模型，采用深度學(xué)習(xí)+生物計算的方法，癌癥新藥研發(fā)周期從36個月壓縮至6個月，成本降低67%，AI訓(xùn)練后的模型可以在數(shù)小時甚至數(shù)分鐘內(nèi)解析蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)，相較于傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法，效率提升了千倍，在關(guān)鍵研發(fā)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展。超擎數(shù)智“AI+醫(yī)療”技術(shù)路徑已形成可復(fù)制的行業(yè)解決方案，助推AI for Science研究進(jìn)入新階段。
“超擎數(shù)智的AI解決方案不僅為亦康醫(yī)藥提供了核心技術(shù)升級，更助力亦康醫(yī)藥實(shí)現(xiàn)了一場醫(yī)藥研發(fā)范式的變革。”亦康醫(yī)藥創(chuàng)始人許春萍博士說，“過去需要跨部門長時間協(xié)作的分析任務(wù)，如今通過AI平臺即可快速高效完成，亦康醫(yī)藥團(tuán)隊得以聚焦更具創(chuàng)新性的療法設(shè)計。”
對于亦康醫(yī)藥與超擎數(shù)智的成功攜手合作，超擎數(shù)智總經(jīng)理唐春峰表示：“與亦康醫(yī)藥的深度合作，是超擎數(shù)智以AI賦能產(chǎn)業(yè)革新的重要里程碑。通過打造靈活、高效的算力底座與智能化工具鏈，我們助力亦康醫(yī)藥將前沿算法與生物學(xué)洞見快速轉(zhuǎn)化為臨床價值，這不僅驗(yàn)證了技術(shù)方案的行業(yè)適配性，更讓我們看到AI驅(qū)動生命科學(xué)創(chuàng)新的無限可能。
此次合作，標(biāo)志著超擎數(shù)智“AI+醫(yī)療健康”垂直場景應(yīng)用的又一標(biāo)桿項(xiàng)目落地。超擎數(shù)智致力于將AI基礎(chǔ)設(shè)施與行業(yè)Know-How深度融合，讓醫(yī)藥企業(yè)用好AI，為中國生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供可復(fù)制的路徑。未來，超擎數(shù)智將持續(xù)深耕AI垂直場景建設(shè)，以創(chuàng)新的技術(shù)方案和敏捷的交付能力，與亦康醫(yī)藥等創(chuàng)新伙伴并肩前行。 
