译者 | 布加迪
辉瑞公司首席数字和技术官Lidia Fonseca表示，机器学习技术对于加快这家制药巨头研发疫苗的流程至关重要，整个流程包括药物发现、临床试验、供应链管理直至分销到患者手上。
辉瑞已研发出了两种抗新冠病毒的武器：与BioNTech共同研发的疫苗(以Comirnaty品牌名销售)，以及不太常见的口服抗病毒药物Paxlovid。
周二，Fonseca与德勤美国公司首席执行官Joe Ucuzoglu在英伟达的GPU技术大会上进行了交谈，她说：“通过充分利用AI中数字数据的力量，在很短的时间内将疫苗Comirnaty和现在的口服药物Paxlovid 推向市场，我们显然就是鲜活的例子。”
机器学习模型非常适合这项任务：寻找具有一系列所需特性的新分子。科学家们能够在疫情早期对新冠病毒刺突蛋白的结构进行测序和拼凑。这些刺突蛋白粘附在细胞表面，新冠病毒被吸收后允许复制。然后宿主人类被感染，导致呼吸疾并疲劳、头痛及其他不适症状。
mRNA疫苗(比如辉瑞的疫苗)其工作原理是，教人体细胞使刺突蛋白成为病毒的一部分，那样人体免疫系统可以学会在将来一看到这类刺突蛋白就摧毁它，从而有望立即消灭进入人体的新冠病毒。
Fonseca表示，辉瑞在短短四个月内就设计出了基于mRNA的疫苗，并投入临床试验。在招募来自六个国家的数万名志愿者进行测试之前，机器学习算法帮助该公司预测了生产阶段的产量。AI系统被用来分析参与者症状方面的任何差异。
她补充道：“此外，我们同时使用AI和机器学习来预测产品温度，并针对存放我们疫苗剂量的3000多只冰柜提供预防性维护。我们还利用物联网和传感器来监控和跟踪疫苗的运输和温度，准确率接近100%。”
等到辉瑞将注意力转向生产抗病毒药物Paxlovid时(症状开始减轻时可以服用这种药)，科学家们对于如何尽量减小此前注射疫苗的一些人身上观察到的过敏反应有了更好的了解。在模型生成一系列大有希望的合适分子之后，他们能够在超级计算机上运行的虚拟模拟中测试一小部分分子。
Fonseca证实：“临床试验参与者在测试我们的疫苗时，报告的许多过敏反应是疫苗本身中的某些液体脂质纳米颗粒引起的;我们使用超级计算机进行了分子动力学模拟，以找到可减少过敏反应的正确组合的脂质纳米颗粒特性。”
据HPC Wire报道，辉瑞借助MareNostrum 4超级计算机来虚拟测试潜在的新药。这个庞大系统位于巴塞罗那超级计算中心，峰值性能达到11.15 Petaflops。它有3456个节点，而每个节点由两个英特尔至强Platinum 8160处理器和四个英伟达V100 GPU组成。
如今，制药巨头们日益求助于AI。这项技术可实现大规模流程自动化，降低成本，并缩短新药上市时间。Fonseca表示，像辉瑞这样的大型制药商将不得不与主攻制药巨头较为薄弱的领域的小公司合作，比如数据生成、数据聚合或数据分析等领域。
原文标题：How Pfizer used AI and supercomputers to design COVID-19 vaccine, tablet，作者：Katyanna Quach
