AIとアクセラレーテッドコンピューティングが創薬、ゲノミクス、医療提供のプロセスを横断的に結びつけつつあります。NVIDIAはIQVIA、Illumina、Mayo Clinic、Arc Instituteとの新たな協業を発表し、エージェント型AIと生成AIを用いた創薬加速、ゲノム研究の強化、先進的なヘルスケアサービスの拡張に踏み出しました。対象領域は臨床試験の運営効率化やマルチオミクス解析、デジタル病理学の高度化、さらにロボティクスによる手術支援や患者モニタリングまで幅広く及びます。AIエージェント、AI機器、AIロボットの導入は、増加する需要に対して3兆ドル規模の業務を支え、数千億ドル規模のAIファクトリーの新機会を生み出すとされています。NVIDIAのキンバリー パウエル氏は、AIが病気の早期発見や治療開発期間の短縮に寄与し、医療と生物学のイノベーションを前進させると強調しています。ヘルスケアとライフサイエンスの10兆ドル規模の市場で、AIと生物学データの融合が新たな産業価値を生み出します。
IQVIAはライフサイエンスおよびヘルスケア領域で臨床研究サービスや商業インサイト、ヘルスケアインテリジェンスを提供するグローバルリーダーです。同社はNVIDIA AI Foundryサービスを活用し、64ペタバイト超の情報と専門知識に基づくカスタム基盤モデルを構築しています。さらにNVIDIA AI Enterpriseに含まれるNVIDIA NIMマイクロサービスとNVIDIA Blueprintを用い、ライフサイエンスワークフローに最適化されたエージェント型AIソリューションを開発しています。これにより研究から臨床開発、新規治療の市場投入に至るまでの時間短縮が期待されます。IQVIAはプライバシーと規制遵守、患者安全性を基盤に責任あるAI活用を掲げ、実運用での信頼性向上に取り組んでいます。Bhavik Patel氏は、NVIDIAの高度なAIとIQVIAの能力の融合により、世界最高レベルの医療情報で学習したAIエージェントが顧客のイノベーションと市場投入を加速すると述べています。臨床試験の管理負担軽減とエビデンス創出のスピード改善は、創薬の生産性に直結する重要な前進となります。
IlluminaはDNAシーケンスとインフォマティクス技術の分野でNVIDIAと協力し、次世代ゲノミクスのブレイクスルーを後押しします。Illumina Connected Analytics内でNVIDIAアクセラレーテッドコンピューティングを利用したDRAGEN解析ソフトウェアを提供し、NVIDIAのコンピューティングプラットフォームが存在するあらゆる地域でのDRAGENのアクセシビリティ拡大を目指します。単細胞および空間ゲノミクスがもたらした創薬の進展を踏まえ、両社は標的同定、臨床開発、バイオマーカー発見に資する生物学基盤モデルの開発と、マルチオミクスデータ解析の前進に取り組みます。NVIDIA AI Enterpriseに含まれるRAPIDS、BioNeMoの生成AIモデル、MONAIの空間細胞イメージングワークフローを統合することで、研究コミュニティや製薬企業は独自データのファインチューニングによる高度解析を実現しやすくなります。Steven Barnard氏は、AIとマルチオミクスの組み合わせが病気理解を革新し、治療開発の成功率向上を支援すると述べています。ヒトゲノムからのインサイト抽出が容易になり、意思決定の質が高まる点が注目されます。
Mayo Clinicは自律型ロボティクスラボと高度なイメージングを基盤としたデジタル病理プラットフォームを運用し、2000万枚のホールスライド画像と1000万件の関連患者記録からなるデータセットで基盤モデルの作成を可能にしています。NVIDIAとの協業で次世代の病理学基盤モデル開発を加速し、NVIDIA Blackwellアーキテクチャを基盤とするNVIDIA DGX B200の採用を予定しています。システムあたり1.4TBのGPUメモリがホールスライドの大規模データ処理に適しており、医用画像処理プラットフォームのMONAIも採用予定です。さらにMayo Clinicの臨床とAIの専門知識に、NVIDIA Cosmos Nemotron視覚言語モデルやNIMマイクロサービスを組み合わせ、個別化医療の強化と予測的で効率的な治療方針の提供につなげます。病理診断の時間を要する作業の効率化は、診療のボトルネック解消に寄与します。結果として、がんなど複雑な疾患への対応力の向上が期待されます。
Arc Instituteは生物学と機械学習を融合する研究機関で、NVIDIAとともにバイオ医療の発見を推進するAIモデルとツールの開発を進めています。DNA、RNA、たんぱく質など異なるモダリティにまたがって汎化可能な生物学基盤モデルの可能性を拡大し、創薬や合成生物学、病気や進化の研究への応用を前進させます。NVIDIAは大規模モデル開発の専門知識を提供し、NVIDIA DGX Cloud上でのトレーニングや、使いやすく最適化されたBioNeMoプラットフォーム、NIMマイクロサービス、Blueprintの活用を支援します。オープンサイエンスの文脈で再現性と拡張性を両立し、モデルの共有と検証が進むことが期待されます。基盤モデルの進化は表現学習の質を高め、複雑な生物系の理解に貢献します。産学連携の深化によって応用領域の広がりが見込まれます。
詳しくは「NVIDIA」の公式ページまで。
