创新药研发九死一生CADDAIDD是答案吗？

创新药研发九死一生CADDAIDD是答案吗？

　　ps软件全称,创意字体软件,杭州金蝶软件不管Big Pharma还是Biotech都压力山大，销售额、利润要涨，研发费用要边涨边控。

　　Big Pharma求踩稳创新药这一条新成长曲线，探索国际化的发展模式。

　　培养一个新药研发人才和培养一个飞行员差不多，得用昂贵的试飞成本才能换来一点感觉。

　　外部就从跨国药企抢，从大厂抢。既要懂研发，还要懂市场，最好还要懂资本的多面手，最重要的是，要留得住。

　　关于为什么CADD（计算机辅助药物研发）/AIDD（AI辅助药物研发）能够加速新药研发进展，去年，我们在这篇《【2021版】全球44家顶尖药企AI辅助药物研发行动白皮书》里已经解释过了，不再赘述。

　　我们在国内9个主流招聘平台，相隔半年先后调查了两次，一共覆盖134家公司，职位关键词包括：AI、人工智能、CADD、计算化学等。

　　1、招聘CADD/AIDD相关职位的公司总量从78家增加到了106家，增幅36%；

　　3、八成以上公司明确表示正在进行创新药研发，其中近四分之一应用了AI技术；

　　5、30家公司正在招聘CADD/AIDD团队负责人，占比28%，其中有9家在JD中明确提出要组建CADD/AIDD新团队；

　　1、充足的资源会给研发人员带来充足的想象力和试错空间，而不是束手束脚施展不开。

　　就像有人问一位Google芯片设计师：在Google做芯片，是一种什么体验？他说：就像小朋友走进了一家糖果店，开心疯了。（做芯片设计也是需要大量资源的

　　作者分别从10万、100万、1000万、1亿、10亿个化合物中进行了5次筛选，挑选了得分最高的前50个化合物进行对比，从图中可以很清楚地看到筛选的规模越大，得分越高（位置越靠上）。具体可以看这篇《15小时虚拟筛选10亿分子，《Nature》+HMS验证云端新药研发未来》

　　比如我们帮助一家大型药企使用AutoDock Vina对整个VS数据库（2800万个分子）做小分子对接，本地104核CPU需2.6至5年，在云上自动化构建并调度10万核大规模算力集群后只用15.23小时就完成了所有任务。

　　在AIDD方面，我们支持AlphaFold、RoseTTAFold等常用AI框架所需资料和快速环境的搭建，并支持更多组件按需集成。

　　平台可支持CADD中典型场景分子动力学模拟、分子对接、虚拟筛选等，并支持单细胞测序、全基因测序场景。

　　同时，我们也准备了很多开源的分子库供大家使用，现在已支持Zinc、Drugbank、Maybridge、Enamine等。

　　CADD研究过程中，不论是靶点的发现和优化、还是先导化合物的发现和优化，开源的分子库是必不可少的基础数据。目前开源的分子库数据分散各地，下载缓慢，格式不统一，更新频率不等，导致无法统一使用和管理，数据资产作用发挥有限。

　　我们不直接提供具体的小分子设计，我们负责搭建IT和信息平台，协助您完成相关的研发工作。

　　传输通道使用DM工具，支持全自动化数据上传，可充分利用带宽，帮助用户快速上传、下载海量数据。

　　我们支持常用的生物/化学计算类应用，包括：生物化学与分子生物学/化学工程/生物化学/应用化学/生物工程/药物化学/分析化学/物理化学/高分子化学与物理。

　　我们可以快速提供Alphafold等常用环境，方便用户快速进行后续研究。

　　支持。我们提供的集群环境镜像已包含常见应用工具运行所需的依赖库，用户也可以自行安装配置。

　　很多时候，现成的应用往往无法满足用户的需求，需要根据自己的模型和研究目标，自定义设置一套独有的工作流程。

　　我们为AIDD/CADD研发人员提供了一整套即开即用的新药研发环境，从登录桌面、打开应用、配置、提交任务、自动上云开机运行任务并自动关机、查看结果进行调试……用户所需要的操作与本地几乎完全一致，每一步只需在平台上使用鼠标简单点选即可完成。

　　有些应用在运算时存在依从机制，每若干个任务中包含1个主任务，只有当主任务运行结束后，其他任务才能开始并行运算。

　　20、做分子对接，动不动就是几百万上千万个分子，太贵了，有节约成本的方案吗？

　　CADD本身是模拟的结果，通过不断的迭代，力场的优化，会不断接近实际情况。

　　当单个云厂商的GPU资源难以满足需求时，我们会根据用户任务需要和特性，跨多家公有云厂商，智能自动化调度云端GPU异构资源，保证用户对GPU的需求得到满足。

　　GPU资源在不同云厂商之间有着显著的差异，而且往往资源多的售价高，便宜的资源少，同时兼顾成本和效率是必须要考虑的问题。

　　26、用Amber跑任务，用GPU跑非常快，但是有时候会跑失败，用CPU虽然稳定但是慢，你们怎么解决？

　　这是Amber18版本的固有问题，在使用GPU时计算时有10-15%概率失败，需要及时调度CPU资源重新计算。我们平台支持优先使用GPU计算，当任务失败时，自动调用CPU重新计算。

　　27、现在公司里才几台机器，天天维护头就很大了，云上这么多机器还不得把自己搞秃了？

　　云上的运行环境都是自动化配置的，不需要人工干预，用户还可以通过平台进行统一管理和监控，方便易操作。

　　冷存储和热存储的费用是不一样的，我们会根据用户的情况提供个性化的解决方案。

　　fastone平台的权限和角色管理功能，支持管理员角色对每一个用户进行相关权限设定，包括预算使用上限和CPU核数使用上限，从而在全局角度管控项目的资源消耗。该功能与智能预测配合使用，能够从多个层面对预算和资源进行全方位规划。

　　云资源和本地之间通过安全的数据通道连接，所有资源在fastone平台统一管理，有统一视图，并按需智能调度，不改变用户的使用习惯。

　　我们的平台支持全球部署，我们会全球的优化组网，统一用户管理，数据管理，优化的远程接入方式，保持一致的用户体验。

　　安全是一个立体的概念，包括系统安全、应用安全、流程安全、数据安全等很多方面。